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每日出刊.2018.02.25
 
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17直播SRE團隊的關鍵武器,靠容器標準化IT架構搶速度
產業AI化軍隊大缺血!不只軟體人,更是非IT人才的新機 ...

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人物專訪 

17直播SRE團隊的關鍵武器,靠容器標準化IT架構搶速度

成立未滿3年的17 Media沒有老舊系統包袱,可以大膽採納新技術,不僅成立SRE團隊,用公有雲容器服務作為基礎架構,還導入基礎架構即程式碼的新興觀念,即便面臨直播產業的高強度競爭,也有IT作為堅強後盾

李昀樵 17 Media資深產品科技副總裁


結束一整天勞累的工作,回家打開手機、平板瀏覽各類直播節目,已成當代大眾的舒壓管道。成立未滿3年的直播平臺17 Media,累積了2,700萬個使用者,以超過50%的市占率坐穩臺灣直播龍頭,近年開始將業務版圖拓展至鄰近的香港、日本,今年還要以自家IT技術為基礎,加強即時互動性,往影音3.0發展。然而直播產業相當競爭,大型社群平臺如臉書、YouTube、Instagram、Line也相繼推出直播服務。強敵環伺之下,如何讓服務快速上線,也是17 Media資深產品科技副總裁李昀樵所面對的重大挑戰,而他構思的IT布局,「都是為了縮短上線時程。」
草創初期,17 Media的IT架構就碰上相當考驗,除了系統擴充性不佳,系統容錯系也不高,只要觀看人數增加,服務就容易當機。不僅如此,李昀樵表示,最初17 Media選擇使用客製化的通訊協定(Protocol),亦導致直播品質不佳。因此,17 Media展開一場IT架構大改革,「我們的故事很像《矽谷群瞎傳》的劇情」,在這場變革之旅中碰上許多戲劇性發展。

從2016年開始,首先通盤捨棄自家開發的通訊協定,改用標準RTMP協定外,也幾乎重新開發整套API,「就是要維持IT競爭力」,李昀樵認為,IT最關鍵的兩大要素,「就是快跟穩定」,必須讓工程師所有的專注力集中於開發新功能,而非花費精力維運基礎架構。

靠SRE團隊把關部署工作

李昀樵表示,目前17 Media的IT分工中,除了後端團隊負責開發、測試新功能,每天也會開發新版本容器映像檔,將程式碼提交至版本控制系統Git。為達到開發維運一體化的目標,現在17 Media亦有SRE(Site Reliability Engineer,網站可靠性工程師)團隊。而SRE團隊的職責,得要管理17 Media的基礎架構、資料庫、公有雲容器部署,以及建置開發環境。

如果要縮短開發者推出新功能的周期,「就必須讓開發環境非常接近正式環境」,因此,李昀樵表示,SRE團隊也會利用容器,替每位工程師建立一個獨立開發環境。而容器占用的資源不多,不需要花費過多成本外,該員所開發的程式碼上傳至正式環境時,幾乎不會產生相容性問題,「所有的IT策略,都是為了能加快上線時間。」

而SRE團隊每天最重要的例行工作就是部署程式碼,相比傳統大型公司以周計算的部署頻率,「17 Media每天都必須執行部署工作」,李昀樵表示,當程式碼部署至半正式環境,通過End-to-End測試後,便上傳至正式環境。而如此工作方法,也符合最新的DevOps工作觀念:「少量多次」,減少每次上傳至正式環境的程式碼數量,拉高部署頻率,藉以降低每次更新的風險。現在國外也相當流行自助IT服務的概念,「不過我們不會做到如此徹底」,他解釋,如果要打造徹底的自助式IT服務,必須建立完整的測試、監控流程,而一旦花費多時間進行測試工作,便會嚴重拖累開發進度。不過李昀樵也清楚,求快便會拉高風險,「必須搭配各項機制降低風險」,因此,現階段程式碼部署至正式環境的流程,仍要靠SRE把關。

同時,IT團隊的開發流程也有導入持續整合(CI)的工作方法,除了使用Jenkins外,17 Media也有導入CI服務CircleCI。李昀樵表示,該服務與GitHub整合相當完整,可以自動整合GitHub上每個版本所提交的程式碼。此外,每一個更新檔都必須撰寫測試,並通過建置流程,才可以合併至主幹。

同時,結合容器技術,開發者也可以在本地環境建立一個迷你叢集,在上傳程式碼前,可以先在規模非常小的正式環境下先行執行服務,「從本地端就開始把關程式碼品質。」

建立監控機制,把關系統運作狀況

不僅如此,SRE團隊也有24小時的On-Call制度,負責監控系統運作。為了加深數據應用,17 Media也建立一套完整Log監控制度,李昀樵表示,該團隊監控的資料顆粒度非常細緻,「細至追蹤每個函式的呼叫時間」。而SRE團隊也將各項系統的效能表現,制定量化指標,做為系統發布警報的標準,並且透過Slack自動發布警報。他表示,透過布建許多監控工具,SRE團隊可以快速了解基礎架構當前的大致運作狀況,「我們追蹤至少100至200項系統數據。」

例如,如果開發者上傳新版本的程式碼,將會導致資料庫的QPS上升兩倍,SRE團隊就得繼續深入追蹤,「雖然不會導致當前服務當機,但會對資料庫產生相當壓力。」除QPS外,SRE也會追蹤資料庫的延遲時間,一旦延遲時間從1ms飆升至5ms,「這就是非常嚴重的問題」,當下就一定要排除。

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封面故事 

產業AI化軍隊大缺血!不只軟體人,更是非IT人才的新機會

AI的熱潮持續延燒,現在就連非IT產業的在職人員,也想成為AI人才!而臺灣目前需要的AI人才又是哪一類?



臺灣人工智慧學校在近日正式開學,短短一個多月的時間,就湧入900人報名,經過審查第一屆挑選出530名學員,特別的是,學員只有2成是來自IT產業,其餘8成都是非IT產業的在職人員,甚至連主管級的經理人,也都辭職或請長假,跑來上課,透露出人人都想跳進AI市場,從第一波學員結構來看,電子業及製造業、資訊業、金融業和生技醫療四大產業的人才,最想成為AI專家的人,臺灣開始吹起一股AI人才培訓潮。

近來資訊大廠也路續推出許多AI相關的技術和工具,將企業進入AI的門檻大幅降低,技術和工具不再是企業進入AI領域的門檻,而AI人才就儼然成為發展AI的瓶頸,眾多企業都想搭上AI浪潮,成為AI企業,將AI技術當作產業升級的工具。

不只是各種AI工具、前瞻深度學習框架紛紛開源,越來越多科技大廠甚至還推出了自動化的AI工具,有些更是標榜不需要懂機器學習技術就可以用。

舉例來說,AWS去年底就推出了可以快速建立和部署AI應用的工具SageMaker。微軟、IBM各種雲端AI工具也陸續正式上線,Chatbot功能更成了臉書、Line等通訊平臺的必備機制,想要設計Chatbot客服的門檻也更簡單了。

而Google更在1月中發布了一款機器學習的重裝武器AutoML,號稱不用懂機器學習技術,也能打造出企業級的AI應用。企業只要上傳自家的原始資料,AutoML能自動挑選適合的機器學習模型,自動調整參數,解決過去得仰賴AI專家才能調校最佳化的難題,就能建立出符合自家需求的預測模型。

甚至,就連Google也和天文學家合作,用來預測域外行星的行星訊號分析計畫,都用了AutoML來協助。而且,AutoML開放測試申請不到1個月,全球就已有1萬多家企業,開始試用AutoML的服務。

不過,臺灣人工智慧學校執行長陳昇瑋提醒,打造AI應用不只是建立模型的問題而已,還牽扯到資料如何取得、處理,另外還必須會制定要解決的問題,而建立模型的過程,若沒有足夠的AI認知,「只用現成的工具一定會出錯,甚至用錯了也不知道!」他說。

隨著AI技術越來越框架化、軟體化和工具化,當技術能力不再是最大的門檻時,未來的AI人才,需要什麼樣的能力?臺灣將需要什麼樣的AI人才,從臺灣人工智慧學校的人才培育策略,可以一探究竟。

臺灣AI學校要培養產業AI化軍隊

「不是要做AI產業,也不是要做AI研究,我們要培養產業AI化的軍隊!」陳昇瑋表示,臺灣AI學校的成立,就是要為臺灣打下產業AI化的人才基礎,為臺灣的產業升級,將產業帶到AI應用的層級。

由中研院院長孔祥重擔任校長的人工智慧學校,學生以產業界人士為主,第一期分為兩班,技領域培訓班及經理人專班,共招收530人。未來臺灣人工智慧學校不只是在臺北,還會到新竹、臺中、臺南及高雄設立分校,估計一年可培訓7,500位AI人才。

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