7-ELEVEN的Open錢包新增電子支付功能，用戶可綁定愛金卡公司推出的電子支付服務icash Pay，讓Open錢包具備儲值、支付、轉帳及累點功能。

7-ELEVEN去年底在Open Point上推出Open錢包，讓用戶在累積點數之餘，也能使用信用卡在7-ELEVEN門市付款，但僅開放用戶綁定銀行的信用卡，可綁定國泰世華及中國信託兩家銀行信用卡，便能在7-ELEVEN使用，如果用戶選擇綁定其他銀行信用卡，只能在聖德科斯、高雄夢時代兩個通路使用。

此次Open錢包支付功能再進化，新增同集團由愛金卡公司推出的電子支付服務icash Pay，愛金卡推出的icash原是電子票證，今年9月愛金卡獲得金管會通過，可兼營電子支付，現在終於推出電子支付服務icash Pay。

現在，Open Point用戶可以在Open錢包中綁定icash Pay，並直接在錢包中完成icash Pay註冊，目前icash Pay提供第一及第二類電子支付帳戶驗證，當使用身分證通過第一類電子支付帳戶驗證後，便能使用電子支付的儲值、支付功能，需再以銀行帳戶通過第二類驗證，便可以使用電子支付帳戶的轉帳功能。

第一類電子支付的使用者，每月付款上限為3萬元，每次儲值上限為1萬元，第二類使用者，每月付款上限為30萬元，每次儲值上限為5萬元。目前icash Pay未提供第三類電子支付帳戶服務。

Open錢包綁定icash Pay後，如果icash Pay註冊僅通過第一類身分驗證，就必須先儲值才能使用icash Pay在7-ELEVEN付款，但如果已完成icash Pay第二類驗證，便能從已綁定的銀行帳戶儲值付款。

使用Open錢包的icash Pay付款，消費者在手機上秀出條碼讓店員掃碼（來源：愛金卡公司）：

不過，目前icash Pay在第二類電子支付帳戶的銀行帳戶驗證部份，首波只有開放第一銀行及中國信託，也就是用戶必須事先就有第一銀行及中國信託的銀行帳戶，愛金卡公司表示，未來還會開放新光銀行、土地銀行，提供更多銀行帳戶綁定。

為鼓勵Open錢包用戶使用icash Pay，統一超商祭出優惠，年底前註冊icash Pay，並綁定第一銀行或中國信託銀行帳戶，首次在7-ELEVEN以綁定帳戶為icash Pay儲值支付任何一筆消費，可獲得1萬點Open Point

統一超商表示，目前Open Point會員達到600萬，去底才推出的Open錢包現有約40萬會員，導入icash Pay電子支付服務後，擴大Open錢包的非現金支付功能，讓沒有信用卡的學生或社會新鮮人也能使用，估計可帶動Open錢包綁定人數成長30%。根據7-ELEVEN內部資料，目前非現金支付已佔21.6%。

7-ELEVEN早在2004年就開始佈局非現金支付，以通路業者身分推出icash卡，後來更投資成立愛金卡公司，將icash發展為可用於交通、零售通路小額消費的電子票證，愛金卡公司獲金管會同意兼營電子支付，電子支付icash Pay和Open錢包的整合，結合累點、支付、儲值、轉帳多項功能，將進一步統一集團旗下通路的會員生態圈。

繼微軟在西雅圖及Google於舊金山之後，蘋果也宣布將斥資25億美元，以協助解決加州居民的住房危機。不管是西雅圖、舊金山或加州，這些大型科技業者的大規模進駐，都替當地帶來了房價與租金高漲的住房危機。

蘋果表示，加州地區可負擔的房屋並未跟上當地的成長腳步，造成諸如老師、消防員、急救人員或服務工作者等原屬於當地社區的成員都不得不搬離，光是今年4到6月就有近3萬人搬離舊金山，讓蘋果決定出手相助。

根據蘋果的規畫，其中的10億美元將作為加州官方或其它業者的信貸額度，以協助他們快速開發與建置更多供中低收入戶居住的房子；另外的10億美元則將作為首購族的貸款基金；蘋果也打算提供位於聖荷西、價值3億美元的土地，來建設可負擔的新房子。

其它的1.5億美元是用來支持低收入戶的住房問題，0.5億美元則聚焦於協助灣區的弱勢族群。

儘管蘋果看來立意良善，但美國民主黨的總統候選人Bernie Sanders很快就出面批評，指出蘋果的作法只是為了分散大眾的注意力，因為蘋果把數百億美元的獲利放在離岸，以避免遭到美國課稅。

Sanders說，現在加州有超過13.4萬的人口無家可歸，且租屋者每小時必須賺進34.69美元（約1,062元新台幣）才能負擔得起兩房的公寓，我們不能依靠逃漏稅的企業來解決加州的住房危機，而是必須要求類似蘋果這樣的企業承擔合理的稅賦責任，以讓政府得以長期投資並確保美國人負擔得起住房。

加州現為美國房價最高的州別之一，以2018年的美國房價中位數來看，房價最高的前100名城市中，就有10個城市位於加州。

Adobe去年7月便宣布要釋出支援iPad的Photoshop，而Photoshop 1.0 for iPad終於在本周問世了，儘管在測試版時有不少使用者抱怨該版本的功能太少，與桌面版差距太大，不過Adobe承諾未來將陸續添增新功能。

Photoshop 1.0 for iPad具備工作流程、影像合成、遮色與潤飾等功能，即使功能尚不完整，但這代表用戶已可隨時在iPad上開啟與編輯PSD檔案，而且提供專為觸控與行動用戶設計的介面，也能透過Adobe的雲端文件系統與桌面版Photoshop連結。

Adobe說明，Photoshop 1.0 for iPad使用與桌面版Photoshop同樣的程式碼，意味著不管是在桌面或iPad上開啟及編輯同樣的PSD檔案時，完全不需擔心轉換、壓縮、匯入或匯出的問題，且iPad版同樣也支援大型檔案及非常多的圖層，可跨裝置保留資料，且在iPad上執行的編輯，也會製造出與桌面版同樣的結果。

為了回應測試階段的意見，Adobe強調Photoshop 1.0 for iPad只是個開始，初期將聚焦在基本任務與功能，未來將會添增更多的能力與工作流程，且準備定期更新。

在iPad上編輯的檔案會自動儲存到Adobe新發表的Cloud documents雲端系統上，讓用戶透過各種裝置都能存取，亦允許用戶將檔案匯出成PNG、JPEG、PSD與TIFF等格式的檔案。

Photoshop 1.0 for iPad只供訂閱用戶使用，既有用戶只需從App Store下載即可。

資安廠商Snyk發布最新2019年的JavaScript框架安全性報告，Snyk主要調查了Angular以及React生態系中的安全漏洞和風險，同時也連帶分析了Vue.js、Bootstrap和jQuery，發現許多下載次數高達百萬次的熱門模組都存在漏洞，最常見的問題就是跨站腳本漏洞（XSS）。

Snyk調查Angular和React專案，在較舊版本AngularJS專案中，發現了23個安全性漏洞，但是在Angular框架核心元件沒有任何漏洞存在，而React核心則存在數個漏洞，Snyk提到，在React的核心函式庫發現漏洞似乎不少見。值得注意的是，只有一個React核心專案漏洞，被指定官方CVE編號，而Angular則都沒有，Snyk認為，這證明了需要有一個漏洞資料庫記錄開源社群的活動，以便發現相關的安全問題。

而Snyk在React和Angular模組生態系中受歡迎的前幾名元件，都發現了安全性漏洞，而且這些元件的總下載次數高達了數百萬次，部分元件至今甚至尚無安全補丁，（下表）包含了Angular或React樣板的漏洞，也就是說，開發者的應用程式因為引用了這些元件，因此在未做任何事之前就存在漏洞，而且都有未修補的漏洞。Angular的相依項目有952個，總共有2個漏洞，React則有1,257個相依項目，存在3個漏洞，還有一個為潛在的授權相容問題。

Angular的熱門模組ngx-bootstrap被下載6,275,854次，卻存在一個中度等級的跨站腳本攻擊漏洞，至今沒有修補程式，而第4熱門的模組ng-dialog，存在了一個未修補的DoS攻擊漏洞，也有580,674下載次數，第8名的angular-froala，有一個未修復的跨站腳本攻擊。總結來說，從模組的下載次數來看漏洞分布，有92％都是跨站腳本攻擊，其他的8%則是DoS攻擊以及存取限制旁路漏洞。

在React生態系中，模組同樣面臨嚴重的跨站腳本漏洞問題，Snyk提到，react-marked-markdown模組有一個嚴重的跨站腳本問題，至今沒有安全補丁，但是卻被各JavaScript標記式函式庫引用，在過去12個月有65,790的下載次數。還有preactrender-to-string函式庫所有3.7.2之前的版本，都受跨站腳本漏洞影響，但是這個函式庫在過去12個月有高達3,228,049次的下載。

當用戶的應用程式使用到操作SVG格式的函式庫react-svg，則有很大的機會存在嚴重的跨站腳本漏洞，2.2.18版本之前都受影響，在過去12個月這個模組被下載了1,446,442次。另外，今年三月mui-datatables被發現一個CSV注入漏洞，這個函式庫提供基於Material UI框架的表格資料UI元件，在過去12個月下載量超過350,000。

其他前端框架的安全性問題，Vue.js的模組bootstrap-vue函式庫在2019年1月，被發現了一個嚴重的跨站腳本漏洞，在此之前的所有版本皆受影響。Snyk研究團隊也追蹤了Bootstrap框架模組，發現了7個嚴重的跨站腳本漏洞，受影響的模組包含bootstrap-markdown、bootstrap-vuejs和bootstrap-select等。

jQuery發展較早，無論jQuery 1、jQuery 2或jQuery 3各版本都存在數個漏洞，分別有跨站腳本、類型汙染以及DoS等漏洞，Snyk提到，只要不是使用jQuery 3.4.0之後的版本，皆為有漏洞的版本。jQuery的熱門模組也存在許多漏洞，像是jquery-mobile、jquery-fileupload以及jquery-colorbox函式庫，存在跨站腳本或是任意程式碼執行漏洞，而且未有任何修補程式，但在過去12個月總共被下載超過34萬次。

美國郵政署宣佈將採用nVidia AI軟硬體技術，來加速包裹及郵件資料處理作業，以提升寄信速度及精準度。

美國郵局近日透過HP Enterprise的合約採購了nVidia的AI系統。新系統將以搭載NVIDIA V100 Tensor Core GPUs的高效能伺服器，運用深度學習軟體來訓練多種AI演算法。訓練好的模型再部署到200家全美郵局據點的nVidia EGX邊緣運算系統，以加快包裹、郵件的地址標籤讀取等資料處理作業。

美國郵局是全球最大郵局，每天寄送4.9億封郵件，每年寄送的郵件更高達1460億封，其中包含60億個包裹。為了本案，nVidia和美國郵局已經合作數個月來開發AI模型。他們利用了眾多nVidia AI軟體像是TensorRT實現推論最佳化、以PyTorch 框架中的自動混合精度（automatic mixed precision）功能，來加快訓練速度同時維持模型的精準度、並以經GPU最佳化的NGC容器簡化軟體部署，最後用DeepOps工具最佳化GPU叢集。新AI系統預計可讓包裹郵件的資料速度加快10倍，同時提升精準度。

新系統預計今年開始部署及測試，預計明年春天正式投入營運。

微軟與電影製作公司華納兄弟（Warner Bros.），公布了Silica專案（Project Silica）的首個概念性驗證測試成果，他們成功地將1978年的《超人》（Superman）電影，存放在一個杯墊大小的石英玻璃上，也能成功地取出。

估計到了2023年，全球將有100ZB（Zettabyte）的資料量存放在雲端，業者必須重新思考如何建立大規模且低成本的儲存系統，使得微軟建立了Silica專案，研究如何以飛秒雷射將資料存放在玻璃中。

儲存《超人》的是個75x75x2毫米的玻璃墊，該專案利用紅外線雷射以立體像素（Voxel）的方式將資料編碼，有別於其它的光學儲存媒體，是把資料寫在媒體的表面，Silica專案則是將資料存放在玻璃中，例如2毫米厚度的玻璃即包含了超過100層的立體像素。

要寫入資料時，可藉由變更雷射脈衝的強度與方向，以在每個立體像素中編碼資料，讀取資料則是利用機器學習演算法，以解碼當初所建立的獨特結構。

當華納兄弟得知微軟這項專案時，主動找上了微軟。因為1918年成立的華納兄弟，有著龐大且重要的歷史資產必須保存，不管是1942年的《北非諜影》（Casablanca），或是1940年代的廣播劇、動畫，或是之後所累積的各種影像，這些年來，華納兄弟一直在尋找一種能夠保存數百年、且禁得起洪水或太陽耀斑的儲存技術。

而石英玻璃不只可在熱水中煮沸，承受得住烤箱與微波爐，也不怕洪水、沖涮或消磁等其它儲存媒體所擔心的威脅，事實上，微軟研究人員曾經試著要摧毀存有資料的石英玻璃，把它放在500度的烤箱裡，微波它、煮沸它、用鋼絲絨刷它，結果還是能將資料完整地取出。

這意謂著石英玻璃完全不需要控制溫度或溼度就能保存，因此不需要空調，既降低成本，也節省保存資料的空間，微軟英國研究院的副實驗室主任Ant Rowstron表示，他們真的想要的是一個可以保留50、100甚至是1,000年的儲存媒體，也許平常根本就忘了它，但需要的時候就能取得資料。

換句話說，Silica專案的目的在於儲存重要、但平時不會經常存取的冷資料，也許是存放了人們終生的醫療紀錄，金融監管數據，法律合約，或者是與能源有關的地質資訊等。

安全研究人員發現一隻今年在歐美肆虐的勒索軟體衍生出新變種，不但會加密檔案，還會變更受害Windows 系統的登入密碼。

MegaCortex是一隻專門經由Emotet木馬連網下載的勒索軟體，加密檔案後向被害人索取贖金。今年8月IBM發現MegaCortex在美、法、荷及加國作亂，發作後會刪光用戶磁碟資料。

但是近日研究人員Vitali Kremez及BleepingComputer發現，這隻惡意程式的新變種更為兇猛，啟動後會顯示一則附上駭客收款用電子郵件，內文為「Locked by MegaCortex」的勒索訊息，但更厲害的是，它還會變更Windows系統的登入密碼。

研究人員分析，變種MegaCortex的啟動程式執行時會釋放出2個dll檔，一個是尋找要加密的檔案，另一個則是執行加密檔案。兩個檔案並未注入任何行程中，而是經由Rundll32.exe執行。啟動程式是由一家數位憑證業者Sectigo發給澳洲公司Mursa Pty LTD的憑證所簽發。Dll檔一經執行，受害電腦桌面上會出現一個名為「!-!README!-!.rtf」的檔案，內文宣稱用戶電腦被入侵、感染MegaCortex惡意式，所有用戶登入密碼都被變更，且檔案也遭加密。唯一取回檔案的方法是付款後，以駭客持有的私鑰來解密。

研究人員測試後證實這隻惡意程式變更的是Windows帳號密碼。當它執行時會同時執行Net user指令清除Windows 系統所有記憶的密碼。這點和安全公司稍早發現另一隻LockerGoga很類似，後者啟動後會停用網卡、變更管理員帳號後讓用戶登出，令用戶再也無法登入電腦。

此外，MegaCortex作者有時會釋放另一條勒索訊息，表示用戶電腦的資料已經被下載到別處，威脅用戶如果不付款，就會將這些資料公開。也就是說，對一些擁有機密資訊或客戶資料的公司而言，這會釀成更大的資料外洩災難。

Google本周釋出了首個開源的矽晶片信任根專案OpenTitan，這是個基於硬體的信任根（root of trust，RoT）專案，Google所開源的是矽晶片的設計，可嵌在各種硬體裝置上，以確保啟動硬體時的透明、可靠與安全性。

Google表示，矽晶片RoT可用來驗證重要的系統元件在啟動時，是使用經過授權及驗證的程式碼，協助確保硬體基礎設施及所執行的軟體，維持在它原本的可靠狀態。

矽晶片RoT技術可被應用在伺服器的主機板、網路卡、筆電或手機等客戶端裝置、路由器或IoT裝置等，以保障伺服器或各種裝置在啟動時，所執行的是正確的韌體，而且未被低階的惡意程式所感染；也能提供加密且獨一無二的機器身分，讓操作人員能確認裝置是合法的；並能防範加密金鑰等機密資訊遭到竄改；或是提供權威的竄改稽核紀錄與其它運行安全服務。

其實Google已在自家的資料中心採用了客製化的RoT晶片，以保證資料中心的機器是在經過驗證的可信任狀態下啟動，而開源的OpenTitan專案則是由非營利機構lowRISC負責管理，在過去的18個月以來已與 ETH Zürich、G+D Mobile Security、Nuvoton Technology及Western Digital等業者合作，打造了相關的硬體、軟體與工具，到有一定的規模後才藉由GitHub開源。

私有的RoT除了所使用的協定、APIS、PCB介面與PCB設計是公開的之外，其它的元件都是私有的，然而，OpenTitan除了上述之外，還公開了韌體、指令集架構、SoC架構、數位IP、RTL驗證與晶片包裝，透明化了矽晶片RoT的邏輯設計。

因此，它有開源的微處理器、加密協處理器、硬體隨機數字產生器、複雜的金鑰架構、揮發與非揮發記憶體架構、防禦機制、IO周邊及安全啟動等。

負責OpenTitan專案的Dominic Rizzo表示，客戶通常在無法理解及檢查重大任務系統的私有RoT時，就被要求要信任這些RoT，OpenTitan則能與更廣泛的硬體及學術社群合作，基於Google打造Titan晶片的經驗，讓RoT的設計更加地透明，也方便檢查，因為安全永遠都不該建立在不透明的基礎上。

微軟在Ignite大會釋出Visual Studio Online開放預覽的消息，開發者可用來建置長期專案，也能方便地快速創建新功能雛形，或是用於查看拉取請求等短期任務。開發者可以使用Visual Studio Code與Visual Studio IDE來存取Visual Studio Online，也能使用瀏覽器編輯器。

微軟提到，軟體開發位在技術發展的前緣，而他們收到越來越多企業的回饋，希望融合當前趨勢需求，提供新型態的開發工具與功能。隨著更多的團隊以遠端工作的形式協作，新進員工的上線工作的要求，增加了企業IT的困擾，且現在開源以及企業內部的的協作，比過去都還要頻繁且重要，這使得開發人員必須經常同時跨多個程式碼儲存庫工作。

有鑒於雲端技術的成熟，在雲端運算和執行資料需求的比重逐漸增加，包括機器學習和人工智慧等工作負載，因此開發工作也自然而然地轉移出單純的電腦環境，而且雲端原生開發和微服務爆炸式成長的現象，讓開發人員在單個系統中使用多種開發語言和堆疊，以充分利用各種技術的優勢。

微軟根據這些需求以及Visual Studio Code遠端開發延伸，發展出Visual Studio Online新服務。Visual Studio Online在技術上來說，是Visual Studio Code遠端開發的擴展，提供按需創建，且可由任何地方存取的託管開發環境，供開發者進行編譯、除錯與還原等軟體開發工作。

開發者可以從開發工具或是網頁入口網站啟動Visual Studio Online，該服務會配置開發工作需要的一切環境，包括原始碼、Runtime、編譯器、除錯器、編輯器等擴充套件。微軟強調，這個環境是可讓開發者完整配置的，依照專案需求做精細的調整，開發者也可以安裝擴充套件，或是定義自己的Dockerfile來控制環境。

Visual Studio Online託管在Azure雲端，開發者可以創建專案，並在需要額外運算容量時，啟用進階環境以取得更多的CPU和RAM資源。Visual Studio Online按需計價，當用戶創建環境使用6分45秒，就只需要支付6分45秒的價錢，環境也會自動暫停，避免用戶浪費意外流失的成本。

Visual Studio Online支援三種編輯器，Visual Studio Code、網頁瀏覽器編輯器以及Visual Studio IDE，開發者可以選擇習慣的開發工具進行開發工作。用戶只要在Visual Studio Code安裝擴充套件，就能使用Visual Studio Online，開發者也可以直接開啟瀏覽器，在任何一臺電腦進行程式碼的編輯與除錯。在Ignite大會上，微軟也公開了Visual Studio IDE對Visual Studio Online的支援預覽，開發者除了可以使用具完整工具集的IDE，還能獲得Visual Studio Online的強化功能。

開發者使用這些工具連接到Visual Studio Online環境，就能以往常相同的方式，執行網頁應用程式或是API，Visual Studio Online會自動處理剩下的工作，微軟提到，整體使用經驗就像是傳統本機端的開發工作流程。Visual Studio Online也內建了協作工具IntelliCode和Live Share。Visual Studio Online目前還在預覽階段，微軟提到，他們還會加入App Casting的功能，讓用戶能夠和遠端執行中的GUI應用程式互動並共享。

從劍橋分析案後，臉書就嚴控第三方開發商藉由API來取得用戶資料，不過仍然有廠商心存僥倖。臉書周二公佈有將近100家開發商疑似透過社團（Groups）API存取不當資訊，其中有11家確認違規。

從去年4月起，臉書就開始限縮app對平台上服務API，像是活動（Events）、社團（Groups）、粉絲頁（Pages）的存取權，以免用戶活動和個資過度分享給了外部開發商。以社團API為例，從去年4月起，即使經過社團管理許可，app也只能存取社團名稱、用戶人數及貼文內容。App若想取得額外資訊如用戶姓名及和社團活動有關的個人檔案相片，就必須經過成員的選擇加入（opt-in）。

最近臉書發現有近100家開發商的app，在臉書宣佈限縮API權限後，仍違規保留舊的存取權。臉書開發商平台總監Konstantinos Papamiltiadis說，這些廠商可能已經取用了社團成員姓名、個人檔案相片等資訊。但臉書說實際違規者可能沒那麼多，且這情形應該會逐漸減少。

目前確知的是過去60天內，有至少11家開發商存取社團成員資訊。主要是社群媒體管理及用於分享影片的影片串流app。其中有個社群管理app提供可跨多社團發出客製化回覆的功能，該app已遭到臉書移除。

至於究竟哪些資料及多少用戶帳號遭存取，臉書並未說明。臉書只說沒有發現資料濫用的情形，但會要求開發商把手上所有的會員資料刪除，日後也會稽核廠商確保他們真的刪除。臉書也說他們會致力於確保符合美國聯邦交易委員會（FTC），針對劍橋分析資料外洩案，所提出的和解要求。

【日本東京現場直擊】不像傳統的虹膜辨識，使用者得要離手機鏡頭或攝影機很近，而且要靜止不動，才能識別成功，現在虹膜辨識技術有了新突破。日本NEC今日（6日)首次公開展示正在開發一套全新人眼虹膜辨識系統雛型，不只可以定點式辨識，甚至行進間也能夠正確辨別其身分，最遠還可以偵測2公尺距離的不同人眼。今日也首度在NEC日本東京舉行的iEXPO2019年度大展上公開展示。

其實，虹膜辨識技術發展得很早，現今除了在不少企業門禁、安防有用，甚至在部分智慧手機上，也都有採用其技術用於手機解鎖等應用，但是過去幾年，虹膜辨識一直難以普及，最主要的技術挑戰，在於辨識距離受限，以及難以像人臉辨識能夠做到人員行進間的辨識，使得其發展上，似乎不如刷臉獲得更大的關注。

因為是以人眼虹膜外型輪廓及紋路，來做為身份識別的主要特徵，受到攝影機架設位置固定的限制，如果想要拍攝出清晰且高對比的人眼照，常常人就要配合檢測機器，越靠近攝影鏡頭越好，擷取到虹膜細節才完整，如此一來，辨識效果才會好，例如一些高階手機內建的虹膜辨識功能，就要求使用者不能離攝影鏡頭太遠，甚至用於手機解鎖時，裝置與臉部的距離須保持在數十公分以內，並得將雙眼視線對準螢幕顯示的圓圈中，才容易測成功。

NEC這次展示的新一代人眼虹膜辨識系統雛型，則是已經可以進一步做到行進間的虹膜辨識，而且依然維持一定程度的高辨識率，關鍵就在於打造了一套可供虹膜辨識用的人眼追蹤系統，可以根據行人距離遠近、頭部擺動，來自動縮放攝影機拍攝畫面，調整對焦位置在眼部重點區域，以放大想要對焦的主體，讓被拍攝到的人眼畫面可以更加清晰，即使人距離2公尺遠，直徑1公分的人眼虹膜，拍攝出來影像解析度仍可達到200萬畫素，足以用於虹膜辨識的比對使用。

在進行人眼虹膜偵測時，會先以攝影機偵測人臉，接著框出需要分析處理的主要識別區域（ROI），也就是眼睛位置，再將這個局部畫面拍下，輸入到其開發的虹膜辨識引擎，用於分析眼前這個人的虹膜特徵，來比對已註冊的虹膜，以確認其身份是否為同一人。

儘管，NEC並未揭露目前人員行進間的辨識準確度有多高，但從去年，NEC的虹膜辨識引擎在美國NIST（國家標準暨技術研究院）的虹膜識別基準評測項目（IREX IX）上，已可達到99.33％的辨識準確度。

現場解說人員表示，現階段，平均每秒會擷取一次人眼照片，再從這些不同角度拍攝出來的多張照片中，來挑出屬於辨識這個人用的左、右眼的虹膜照，用於虹膜特徵比對，而且即使臉上戴著眼鏡行走，也照樣可以辨識成功。

雖然可以辨識行走中不同人眼，但在進行虹膜辨識時，使用者的雙眼仍需直視前方的攝影鏡頭，辨識出來效果才會比較好。之後NEC也要讓更小型設備或裝置也能使用這套辨識系統。

未來開發完成以後，NEC表示，除了可以運用在多人進出管制的場所，還可以用在一些人臉無法辨識的情況，比如開刀房的執刀醫生必須戴口罩時，就可透過虹膜驗證的方式來確認其身份。或是以人眼搭配刷臉等多重身份驗證來強化安全的同時，也能夠讓使用者在很方便的前提下，來完成身分認證。

NEC現場也實際以人員走動方式來進行這項人臉虹膜新技術的展示，可以在行進間準確辨別其身分，但走路視線仍需看向前方的攝影鏡頭。

 

 

透過其開發一套可供虹膜辨識用的人眼追蹤系統，可以根據行人距離遠近、頭部擺動，來自動縮放攝影機拍攝畫面，調整對焦位置在眼部重點區域，以放大想要對焦的主體，讓被拍攝到的人眼畫面可以更加清晰，足以用於虹膜辨識的比對使用。

最近企業面臨內部威脅（Insider Threat）可是更加險峻，就連資安廠商也難以防範這種從員工與犯罪組織串通的攻擊手法。例如，趨勢科技在11月5日於部落格坦承，他們發現有員工竊取客服資料庫的內容，販賣給不知名的犯罪組織牟利，影響近12萬名用戶。

這起事件會引起趨勢科技的注意，是在今年8月，趨勢科技發現不少採用該公司家用安全解決方案的用戶，接到冒名該公司客服人員的詐騙電話，經過調查，他們推測公司有內部人員配合所致。到了10月底，趨勢科技終於確定整起事件的主因，有一名員工屢次大量存取客服資料庫，這個資料庫內含客服工單編號、用戶姓名、電子郵件信箱，還有部分客戶的電話號碼等。這名員工將竊得的資料，賣給外部犯罪組織，而犯罪組織得手相關資料後，便用來撥打詐騙電話。

關於這起事件影響範圍，趨勢科技表示，這起事件僅影響使用英語為主要語言的用戶，其他非英語系用戶不受影響，受害人數則占他們1,200萬名個人端用戶不到1%（小於12萬人）。再者，從目前該公司掌握的證據來看，遭到外洩的資料裡，沒有牽涉到如信用卡等交易資料，也不影響企業和政府單位用戶。至於這些資料的流向，趨勢科技則表示，他們尚未找到購買的犯罪組織。我們也向趨勢科技確認，臺灣用戶不會受到波及，此外，對於全球的企業用戶也不會受到影響。

趨勢科技表示，他們已經採取了因應措施，包含了立即終止未經許可的帳號存取行為，並且解雇該名員工，同時也配合執法單位持續調查中。

雙11購物熱潮步步逼近，電商龍頭Yahoo奇摩今日揭露自家雙11秘訣，靠「AI強科技」和「好內容」兩大利器來吸引買氣、優化購物體驗，將AI應用於商品介面個人化、產品推薦、以圖搜圖、自動物流，以及能讓商品更快更精準上架的AI智能行銷工具等。Yahoo奇摩也透露，未來將推出商品穿搭的靈感推薦服務，以及個人化的智能折扣功能。

Yahoo奇摩電子商務產品規畫管理部副總經理藍緯民指出，AI對Yahoo奇摩電子商務來說並不陌生，自4、5年前起，就有特定團隊來開發AI程式，並廣泛應用於商品搜尋、個人化推薦、網站影像處理、銷售預測和刷卡詐騙偵測等業務。

而今年，Yahoo奇摩的AI應用又邁進一大步，打造了全新的個人化首頁、AI商品風格選輯、拍照搜尋商品功能、AI自動物流中心，以及智能行銷小幫手。首先，個人化首頁是根據每位消費者的瀏覽習慣，利用機器學習模型來呈現個人專屬的商品首頁，包括了VIP模組、商品推薦名單，甚至「每個人看到的商品排行榜都不一樣，都是個人化產生的。」

除了在首頁下功夫，Yahoo奇摩也建置了AI商品風格選輯，由系統自動辨識商品特徵，產生獨特風格的商品輯，比如運動風、頹廢風或簡約風的服飾，來給消費者參考。藍緯民表示，在過去，要呈現這種獨特類型的服飾，還得靠小編一一瀏覽、製作風格專刊，但現在，Yahoo奇摩團隊利用深度學習text-CNN進行商品圖案和內容分類，根據情境產生商品風格選輯、直接推薦給消費者，不需要小編介入。藍緯民也直言，「我們大概是全臺灣第一個用AI做出商品風格選輯的電商平臺。」

此外，Yahoo奇摩也改善了原本的以圖搜圖功能「拍立購」，不只能自動標註服飾類別（比如上衣、褲子）、加速搜尋，還加入了邊緣運算功能。也就是說，消費者手機就算處於離線狀態，拍立購依然能啟動深度學習模型，來辨識服飾等物件，並在購物平臺上150萬種商品中，搜尋類似產品。藍緯民提到，新版拍立購提升了使用者體驗，在最近的訪查中，83％消費者表示新版拍立購有助於尋找商品。

不只在平臺上採用AI，今年，Yahoo奇摩還在臺灣首座自動物流中心導入AI，用來進行動態揀貨決策。藍緯民解釋，這個做法是根據不同商品的銷售量、貨架動線和商品大小，來動態安排商品的儲存位置，加速出貨時間。

Yahoo奇摩首次揭露內部AI應用，靠智能行銷簡化商品上架流程

另一方面，在內部AI應用上，藍緯民首次揭露了自家開發的AI智能行銷工具，包括了三大種類：智能選品、智能文案和智能圖像。首先，智能選品提供了多種條件選項，讓內部行銷人員在製作商品推銷輯時，可從中選擇高轉換率、高銷售率、高瀏覽率等參數，再由AI系統利用多層感知器（MLP），來自動篩選符合條件的商品，產生一份推薦名單給行銷人員。

而智能文案，則能簡化商品的標題描述，挑選出更精準的用字。藍緯民解釋，以往購物平臺商品名稱多為冗長，而首頁商品欄位有限，常需要小編手動輸入簡化的商品名稱和描述。後來，團隊自行開發AI模型，可分析商品影像和文字，根據兩者的關聯性，自動挑選出幾個最重要的形容詞作為標題。

再來是智能圖像，平均只要2秒，就能自動產生商品設計圖（Banner）。進一步來說，智能圖像系統自動處理了3個步驟，包括商品圖處理、素材搭配和美感修飾。在商品圖處理階段，透過系統辨識商品，再將背景去背、裁切，接著進入素材搭配，根據商品特性和情境，來配置適合的設計圖，比如熨斗搭配科技感的背景。最後則是微調來修飾美感，比如版位調整、色彩修飾等。

藍緯民強調，透過智能選品、智能文案和智能圖像三大應用，不僅能打造出電商所需的智能行銷版面，更節省時間、創造更高的點擊率。他解釋，過去，Yahoo奇摩內部行銷人員在雙11前兩個月，就開始要求設計人員製作商品設計圖，但「Banner設計非常複雜，人工至少要兩個小時才能完成，」而智能圖像平均只要2秒就能完成，「不僅快上3,600倍，點擊率更提高了150％。」

除了在智能行銷有所突破，藍緯民也揭露，Yahoo奇摩目前正研發一項穿搭靈感的AI應用。他指出，Yahoo最近做消費者訪談時，發現消費者雖然喜歡以圖搜圖的拍立購功能，但也有人希望拍立購不只能搜尋類似產品，也要能推薦類型相符的商品推薦。也因此，團隊目前正打造穿搭推薦功能，目的是要讓消費者選擇一件衣服後，系統能自動推薦風格合適的下裝、鞋子等。這項功能目前已於內部測試，預計不久的將來會推出。

最後，藍緯民也預告，Yahoo奇摩電商明年更強調人機協作，要利用更多機器學習，來進攻智能銷售、超個人化（Hyper-personalization）和內容自動化等三大領域。在智能銷售中將利用AI來進行商品陳列、價格設置等作業的自動化；在內容自動化方面，則包括了讓內容管理、生成和投遞。在超個人化中，則是要更即時、更符合當下情境來推出個人化服務，比如利用新AI技術來分辨消費者是刻意還是無心瀏覽某項商品，或是利用AI來打造個人化的折扣優惠。文◎王若樸

在全臺擁有超過千萬用戶的KKBOX也開始要擴大經營生態圈！不只串連旗下KKBOX、KKTV、KKTIX個別平臺的帳號，讓用戶能以一個KK ID來登入，更推出點數回饋機制「KK Points」，讓KKBOX用戶訂閱各種娛樂服務的同時，能累積KK Points享有點數回饋，而且，這些點數不僅能抵消費金，還能兌換成演唱會門票搶先購的機會。

KKBOX總裁李明哲表示，KKBOX整合了所有平臺的帳號之後，並不會創造一個整合所有服務的超級App，或建立一站式登入平臺，反而是直接在廣泛使用的KKBOX、KKTV、KKTIX等App中，內建能查閱個人帳戶的功能。

這是因為，當平臺服務愈趨多元時，個別的App才能讓用戶依據需求來使用，如Facebook與Messanger各自獨立為App，卻能更有效率的處理不同類型的社交需求；而且，該作法也能讓用戶不需改變現有登入模式，無痛適應KK ID與KK Points新服務。新帳號自動將用戶數較高的KKBOX音樂串流平臺轉換為KK ID，但KKBOX其他平臺的用戶則得自行轉換。

帳號整併只是KKBOX對內的整合，對外，KKBOX也開始搶攻競爭激烈的點數經濟，新推出了點數回饋機制來串連生態圈，但新上線的KK Points，並不是單純只能折抵消費金，KKBOX更要推出如演唱會門票搶先購、或是歌手歌迷專屬互動等福利，讓用戶享受更特別的體驗。比如說，將在明年1/18舉行的KKBOX風雲榜頒獎典禮，往往是一票難求，但是用戶能以10points來換取入場資格抽獎券，甚至資深用戶與KKBOX Prime還能享有優先抽獎資格。

李明哲也提到，點數回饋機制上線後，會先串連自家服務，再一步步與娛樂生活類型的品牌結合，比如內容產業、媒體甚至零售商品，都會持續整合到生態系中，只要訂閱或購買就能享有點數回饋，「對其他品牌來說，加入KKBOX生態系的誘因，就是我們全臺有超過1000萬的會員，且每天活躍用戶有100萬，一個月能使用20多天，且每天用超過1小時。」

串連起生態系後，對KKBOX來說，能推出更多加值服務，而對合作夥伴來說，則是多一個行銷的管道，甚至能藉著KKBOX來推廣訂閱制，「比如說，傳統媒體熟悉產出內容，但要走到訂閱，就沒有經驗讓消費者買單，但這是我們的強項。」李明哲表示，最快明年Q1就會與合作夥伴推出新服務。

此外，隨著生態系串連的服務越多，KKBOX能蒐集到的用戶資料也更多了，從線上訂閱服務的類型、影劇與音樂的愛好，到線下演唱會門票、商品購買等消費者行為數據都能蒐集，以此進行大數據分析後，個人化推薦就會更精準；而且，生態系的服務更多後，KKBOX訂閱也計畫推出不同的商業模式，並用差異化定價來彈性搭配不同的服務組合。

KKBOX音樂串流平臺成立至今邁入第15年，旗下服務也愈趨多元，除了大眾熟悉的KKBOX風雲榜頒獎典禮、KKTIX電子票券服務、KKTV影音串流平臺，也陸續成立了KKLIVE/JUSTLIVE藝文展演行銷平臺、KKFARM文創投資平臺、Hip hop與Urban音樂推廣品牌「龍虎門」，近期也推出整合影、音、演唱會、購物與票務的會員服務KKBOX Prime。

KKBOX已經從音樂服務走到音樂產業鏈，現在更要以點數回饋機制，來佈局娛樂生活生態圈。李明哲表示，希望新服務逐步上線後，KKBOX能在明年，讓每個月的實際活躍用戶再翻倍。

頂著百年金字招牌的彰化銀行（簡稱彰銀），歷經歲月的洗禮，至今已走過144個年頭。目前在臺共有185家分行，海外分行足跡更遍布歐美、亞洲，在歐美有紐約、洛杉磯、倫敦分行；亞洲有東京、香港、新加坡、馬尼拉分行；大陸子行則有南京、昆山、花橋、東莞、福州分行。

在全球布局的策略下，彰銀勢必得將每間分行的核心帳務系統建置與營運管理的成本降到最低。

2001年開始，彰銀花了將近3年的時間，建置新一代電腦系統，採用的是Unisys核心帳務主機，以單一平臺集中管理資訊系統，將管理與維護作業集中。從2007年開始，更將所有分行的核心帳務系統，採取集中式架構，達到一統天下。

彰化銀行資訊處處長陳顯龍娓娓道出：「當每一套核心系統的底層、硬體、作業系統（OS）、資料庫、平臺開發工具，甚至連開發的程式語言都一模一樣的時候，就會產生極大的效應。」他強調。

現在，彰銀要開設任何一家分行，不管是在臺灣本地還是海外分行，資訊處只需要3個月就可以建置好一套新系統。「因為，系統架構都一樣，唯一不同的只有系統內的應用程式」，陳顯龍表示，才可以做到這麼快。

彰銀是全臺首家完成全球分行核心系統集中架構的銀行，當年這波IT集中化架構大改造，可以做到一日完成全球全行結帳，管理階層隔天就能拿到前一日的全行財報資料，且還具備7╳24小時的營運能力。

IT集中式架構的好處，以最少人力服務全球

陳顯龍指出，核心帳戶系統是銀行最大宗的基礎建設，標準化與規格化後，就能省下許多人力、物力甚至是業務面的成本。

舉例來說，IT集中式架構的好處之一是，讓彰銀具備全行跨時區即時性交易機制，不必經由跨國匯款系統SWIFT，只要是彰銀的顧客，即可做到跨國聯行交易。

因為，不管是臺灣還是海外分行的系統，其實，全部都部署在彰銀在臺北的機房，所有交易記錄也會瞬間同步到臺中的異地備援中心，採取雙活（Active-Active）模式。所以，只要是彰銀自行體系的跨行、跨國交易，基本上就不用走SWIFT，可節省下電匯與手續費。

另一個好處是維護作業也能集中，他舉例，比如銀行定期會刪除系統上超過3個月時效的資料，只需要2名IT人員就可以維護全球所有的系統。或像是外匯系統功能的客製，不論是進口、出口、匯兌服務，或是臺灣本地分行、海外分行的外匯系統維護需求，全都由6名IT人員包辦。各地分行外匯系統的架構、程式語言都相同，IT只需依各地法規稍作調整即可。

「要以最少的人力來維護全球的系統，藉由集中制帶來最大的成本效益。」陳顯龍強調。

不只這些， 在備援作業、教育訓練、稽核監督、決策支援、會計作業、額度管理、環球金融電信作業（SWIFT）上，都節省了大筆成本。集中化的架構，也讓彰銀與外部系統如報表管理系統、黑名單系統、DW資料倉儲等能有效整合，讓全行共用同一套系統，也能減少軟體成本。

自2007年開始，彰銀就一路貫徹「集中化優先」策略至今，陳顯龍表示，更要以此策略，來因應臺北與海外業務的未來發展需求。

預計2021年核心系統大升級，計畫擁抱微服務與容器

用了十年多的核心系統架構和主機，漸漸不敷使用。彰銀計畫，2021年開始進行銀行核心系統大升級，陳顯龍預計，核心系統主機將改採用Intel Xeon處理器和相關的平臺，尤其要兼顧資訊安全與運算技術來協同作業，同時提供處理最大工作負載以及所需要的安全性。

他提到，身為半公股銀行，彰銀不是追求利潤極大化的私人企業，還肩負了執行政策及穩定市場的責任，必須更致力在安全及合規的要求。「銀行發展金融科技時，勢必會帶來新的資安風險，所以必須立足在穩定且安全的核心系統」，這是彰銀選擇核心系統的關鍵考量。

不只升級核心主機，甚至，為了更快速反應市場變化，在銀行資訊系統架構上，陳顯龍也決定展開大改造。他透露，將導入平臺化、模組化、API化、容器化的微服務技術架構，來優化現有的系統架構，作為數位轉型的基礎。「希望以服務為導向，取代過去以業務為導向的作法，來打造可彈性組合和擴充的功能模組。」

「服務」將成為彰銀IT新的架構設計思維，除了將基礎功能模組化後，改造容易共用的應用功能，還要整合現有交易功能，打造出各種顧客角度所需的服務，比如開戶服務、申辦服務等，還要搭配直覺式介面或交易流程控管功能，來縮短顧客或行員的作業時間。

彰銀還希望，新架構能有助於整合各種類型的資訊源方便再利用，例如從分行報到的取叫號系統，到顧客預填單資料，甚至是來自AML系統或客戶行銷系統的資訊等異質資料。彰銀更計畫要積極擁抱各種新興機制，如線上數位簽章、語音輸入或未來的數位身份識別證（New eID）等。

彰銀擁抱微服務架構與容器技術的第一步，將先從分行端末系統開始，目前已經在進行升級規畫。陳顯龍提到：「沒有踩進去，就無法知道前置作業得準備到何種程度才有辦法完成，做過一次就知道。」他也坦言，「萬事起頭難，但得先嘗試，第一次不見得做得好，就算這次失敗，也能汲取經驗，下次就可以調校得更棒。」

彰化銀行資訊處處長陳顯龍表示，萬事起頭難，但得先嘗試，第一次不見得做得好，就算失敗也能汲取經驗，下次就可調校得更棒。攝影／洪政偉

彰銀開始為日後上雲，先建立評估策略

除了IT體質改造計畫之外，彰銀也開始評估和準備上雲端。陳顯龍認為，遷移上雲要成功，需考慮系統營運的長久性。像是擁抱微服務與容器的架構，就是彰銀考慮長期趨勢後的決定。

彰銀也將先評估內部系統對資源彈性的需求情況和用量高低峰來規畫。例如，每逢過年過節，彰銀交易量會暴增到平日的3倍，未來就可考慮調度雲端資源來支援。

陳顯龍很清楚，不是所有應用都適合部署到雲端上，還是得審慎評估，了解適用在雲端平臺的應用程式類型，例如得將可以完全信任執行的應用程式封裝後，才將其部署到雲端中來提供服務。不過，他認為，即使現在還沒上雲，但IT現在開發應用時，就得考慮未來的上雲需求，建置計畫可先納入上雲規格，未來一旦有必要，現有應用就可以直接上雲。像彰銀已有一些雲端供應商評估重點，如資料保密性、完整性和可用性的能力。

不過，無論採用哪一種雲端建置模式，IaaS、SaaS或PaaS，陳顯龍認為，都得考慮混合維運的模式，以及在此模式下的最佳營運方式，來簡化管理負擔，還得考慮軟體的雲端授權計算方式，避免侵權或重複購買。

企金行銷新手法，運用大數據分析上下游關係以達精準行銷

除了IT面的新計畫和未來策略外，陳顯龍也揭露了最近在大數據應用的新進展。早在2015～2016年，彰化銀行就開始積極建置大數據平臺，也大量運用資料倉儲與大數據技術來驅動多項銀行業務，今年，彰銀更進一步鎖定企業金融場景，來發展大數據創新應用。

彰銀的目標是更快提前掌握「市場輿情」風向，即時掌握企金客戶發生了什麼事，並分別從風險面與行銷面兩大方向著手。

在風險面，彰銀購置了更多資料源的數據，來擴充現有的負面訊息資料庫，同時也搭配預警系統的強化，協助放款審核與貸後即時監控的參考，第一時間將企金客戶市場風險輿情的資訊，主動通知前臺的企金AO（專員），讓他們可以對客戶即時進行風險評估。

不只如此，在企金行銷上，彰銀也將大數據技術應用到供應鏈融資上，打破了傳統MGM（Member get member）的新戶開拓手法，轉而推動新的B2B行銷2.0作法，不只要縮短各種行銷名單的產製週期，還要能快速彙整、建立不同特徵的行銷名單，提供給第一線企金AO人員參考。

彰銀的新行銷平臺，可以從全省130萬中小企業主中，找出近11萬戶含金量高的「行外」企金客群，藉助上下游關係，搭配公開資料的比對，例如經濟部工商名錄，就可以知道這些企業的產業類別、規模、登記的資本額、地址，進一步歸納出不同企金客群的特徵，作為各分行開拓企業新客戶的參考。彰銀在今年開始已將這套企金行銷策略，推廣到全臺185間分行上。

陳顯龍其實是彰銀的老IT，在彰銀資訊處服務將近23個年頭，一路從二等專員做起，也歷練過連線科、應用發展科、資訊技術科、電子銀行科等不同科別，2017年接任彰化銀行資訊處處長一職迄今，統領彰銀逾250人的IT團隊。

作為CIO，除了主導IT未來架構和規畫，他相當清楚，人力資源的回饋與激勵也相當重要。「激勵員工得用紅蘿蔔來回饋」，升等、加薪等彈性調整方式，儘管老調卻相當務實，就是他留住人才的作法。

公司檔案

彰化商業銀行

● 成立時間：1905年6月5日

● 主要業務：提供金融服務

● 董事長：凌忠嫄

● 總經理：黃瑞沐

● 員工數：約6,600人

● 地址：臺北市中山區中山北路二段57號

● 網址：www.bankchb.com

資訊部門檔案

● 資訊部門名稱：資訊處

● 資訊部門主管：陳顯龍

● 直屬主管：陳斌、黃瑞沐

● 資訊部門人數：252人

IT大事記：

● 1905年：彰化銀行開業

● 1980年：東台中分行存摺存款業務開始納入電腦連線作業

● 1981年：全行實施電腦連線作業及聯行收付作業，並建置第一臺ATM

● 2000年：網路銀行作業系統上線

● 2001年～2004年：建置新一代電腦系統（Unisys核心帳務主機）

● 2002年～2003年：建置資料倉儲系統，構建資料倉儲模型及財務績效分析

● 2007年：新加坡、香港、洛杉磯、紐約、東京、倫敦等海外分行核心帳務主機陸續上線，以集中式架構優化分行系統

● 2010年：大陸昆山分行核心帳務主機上線

● 2014年～2015年：大陸東莞分行、花橋支行、福州分行核心帳務主機陸續上線

● 2015年～2016年：建置大數據平臺，運用資料倉儲與大數據技術驅動各業務領域

● 2017年：行動網銀上線；大陸子行網路銀行落地上線

● 2018年：馬尼拉分行核心帳務主機上線；大陸子行系統落地上線；彰銀電子錢包與快速登入（人臉、指紋及圖型鎖）上線；企業行動網上線；財金金融區塊鏈函證上線

● 2019年：創新大數據應用分析，在地化全臺185間分行企金行銷名單推廣；建置OTN高速光纖骨幹網路，即時同步主備中心資訊；CHB智能客服平臺上線；LINE彰銀官方帳號上線；與萊爾富App合作超商繳費API應用上線；開放銀行 API第一階段上線

機器人檔案的開發，基本上與程式開發沒有太大差異。對RPA要運作的對象軟體，定義要執行什麼樣的處理。

然而，RPA不需要像程式語言一樣從零開始撰寫或定義程式碼，而是透過記錄對於對象物件設定的選擇和操作即能定義。簡言之，就是持續設定吧。

實際運作之前的作業

機器人檔案開發與程式開發的步驟相同，但RPA是將「用管理工具做設定」放在最後。

步驟1：建構開發環境

各產品原有的開發環境。通常會區隔執行處理的終端裝置，另外準備開發環境用的終端裝置。

步驟2：設計和開發機器人檔案

在開發環境推動機器人檔案的開發。機器人檔案大致分為三種。也能用偵錯功能確認動作。

步驟3：安裝機器人檔案＋執行環境

在用來執行機器人檔案的桌面或伺服器裡，安裝機器人檔案和有專用執行期的執行環境。

用管理工具做設定

RPA是透過管理工具的指示來執行機器人檔案，所以用管理工具設定動作的時間點或排程等。從建構開發環境到安裝執行檔和執行環境，與一般的程式開發沒有太大差別。不同之處是，要留意用管理工具進行設定。

程式設計技能是必要的嗎？

關於腳本生成，一定要有程式設計技能或系統開發經驗嗎？答案是「否」。當然，有經驗會學得比較順利，也比較快理解。但RPA產品基本上是物件式，不一定要有程式語言相關知識。然而，有一些需要注意的事項。

需要有結構化的思考方式

RPA有時被稱為規則型（rule-based）工具，因為要遵從業務操作的規則，定義機器人腳本來執行處理。以如下的流程來定義業務操作的規則：

● 找出規則

● 確認規則的細節

● 將規則定義於機器人檔案中

實際上，由於定義為可以透過RPA軟體讓電腦執行，所以定義本身也必須與電腦運作的方式相同。

重點是，要用依序、條件分歧、反覆執行等思考方法來表示規則。熟練的人潛意識就會採取這種方式。

不同類型的機器人開發

機器人檔案的開發是RPA系統開發的核心之一。

定義機器人的動作，也可說是生成機器人的腳本。腳本的生成形式有三種。

擷圖式

辨識桌面上人工操作的畫面並記錄下來。像是拍攝動畫或製作翻頁書一樣，記憶操作順序。

點擊錄影按鈕後，執行想要記錄的處理。

擷圖式是非常方便的功能，預估未來實機安裝這項功能的產品會越來越多。

物件式

使用產品提供的範本來生成腳本。選擇Windows物件來進行定義。

物件式也是邊確認畫面的操作邊進行，不過能將畫面停在Windows物件，選擇範本來定義。

程式設計式

廣義上是物件式。雖然有範本，但利用程式語言來定義。

有一些產品是利用Microsoft的.NET Framework所用的Visual Basic、C#、Java等。使用的框架和語言在現在的開發場景中廣受歡迎。

物件式範例：Kofax Kapow

本節介紹Kofax Japan提供的「Kofax Kapow」，做為物件式的範例。

Kofax Kapow的機器人開發步驟

常見的實例是定義應用軟體A與應用軟體B之間的處理，如上方圖1所示，用Type與Robot連結。

在Project中定義稱為Type的變數，這些變數如何移動或者在應用軟體間動作則定義為Robot。Kofax Kapow的特徵是以資料為基礎來生成自動化腳本。

用Kofax Kapow生成機器人腳本

範例Excel工作表裡有申請者（Applicant）的清單。將這份清單登載的申請者資訊複製到Web的Customer Information，確認是否為現有客戶，是應用場景中的一個片段。將申請者的Name和Phone輸入客戶資訊系統，如果是現有客戶就會顯示資料，如果不是則不會顯示資料（圖2）。

機器人化的主要處理如下：

● 從Excel工作表讀取資料

● 將讀取到的資料貼到Web系統

● 在Web系統中點擊[Run]

程式設計式範例：Pega

Pega Japan提供的「Pega Robotic Automation」，是利用Microsoft Visual Studio做為開發平台。與其說是機器人開發，更像用Visual Studio來設計程式。必須了解Solution、Project、Event、Property、Method等術語。沒有程式設計經驗的人可能多少覺得有點困難。

Pega的機器人開發步驟

常見的實例是定義應用軟體A與應用軟體B之間處理的步驟，如圖3所示。在Solution中，①分別生成與應用軟體A建立關聯性的Project以及與應用軟體B建立關聯性的Project，②將各Project的事件或屬性等元件配置到Automation。（摘錄整理自第六章）

圖解RPA機器人流程自動化入門

西村泰洋／著；陳彩華／譯

莊永裕／審定

臉譜出版

售價：499元

作者簡介

西村泰洋（Yasuhiro Nishimura）

富士通株式會社領域改革本部資深工程師。負責指揮客戶企業的全公司業務可視化計畫，並實測經營策略的效果。具做為經營策略的RPA等自動化技術的全公司導入經驗。

身為GPU供應商之一的Nvidia，致力於影像處理與遊戲體驗的強化，在企業IT領域，他們也陸續支援桌面虛擬化、人工智慧、物聯網、高效能運算（HPC）、雲端服務的應用技術，到了今年，他們更是積極布局電信產業與邊緣運算（Edge Computing）的發展策略，並接連釋出相關消息。

以GPU運算設備與伺服器，結合軟體堆疊架構，建構邊緣運算平臺

舉例來說，在1月底，他們在臺召開Nvidia AI電信產業應用媒體說明會，預告他們藉由GPU與人工智慧技術，協助電信業從既有的4G寬頻行動網路跨越到5G，能夠在業務轉型的過程當中，運用虛擬化網路功能服務（VNF）、軟體定義網路（SDN）的技術，支援多種網路應用，像是一般消費者的網際網路連線、產業應用系統、多媒體與娛樂，以及自動化設備。

到了5月底舉行的臺北國際電腦展，Nvidia突然宣布推出名為EGX的邊緣運算加速運算平臺，當中的硬體部分，囊括了多種GPU整合運算設備，像是Jetson Nano單板電腦、Drive AGX Pegasus車用電腦、採用Nvidia T4推論加速卡的伺服器，而在搭配的軟體環境上，他們推出堆疊架構Edge Stack，包含GPU驅動程式、CUDA-X程式庫、CUDA的Kubernetes外掛程式、CUDA的容器執行元件（container runtime），以及多種容器化AI框架與應用程式（Nvidia容器映像登錄服務NGC）。

為了進一步突顯Nvidia邊緣運算策略的前瞻性，他們參加了10月底舉行的世界行動通訊大會─洛杉磯站（MWC Los Angeles），將EGX定調為邊緣超級運算平臺（Edge Supercomputing Platform），並且基於EGX伺服器、EGX軟體堆疊架構、CUDA-X系列應用軟體加速程式庫的組合，現場展示多種結合人工智慧與物聯網的應用場景，同時也正式宣布投入5G vRAN（虛擬無線電接取網路）的發展。

EGX平臺的架構全貌

Nvidia在今年MWC Los Angeles大會期間，揭露了EGX平臺的全貌，當中可區分為4個層級：底層的硬體設備是EGX伺服器，上層的軟體依序是EGX Stack、應用程式框架與軟體開發套件、Nvidia提供的容器映像與其他獨立軟體開發商的產品。攝影／李宗翰

該公司創辦人暨執行長黃仁勳表示，他們已經與多家硬體伺服器業者、系統軟體廠商，以及零售、製造等產業，展開密切合作，合力打造專攻邊緣運算的超級電腦平臺EGX。同時，他也宣布與紅帽、微軟、愛立信（Ericsson）等廠商，企圖透過軟體定義的高效能運算技術，積極支援5G網路服務的管理，以及新興AI服務的擴展。

在邊緣運算架構下，提供超級電腦等級效能與豐富的軟體支援

EGX平臺的4種運算設備

在邊緣運算的硬體設備應用上，Nvidia定義了4種不同運算能力的電腦與伺服器，從體型最小的Jetson Nano單板電腦、Drive AGX Pegasus車用電腦、採用Nvidia T4推論加速卡的伺服器，以及多臺搭配Nvidia T4的伺服器群組。攝影／李宗翰

在物聯網、人工智慧的應用浪潮之下，生活中的許多物品都開始歷經連網化、智慧化的革命，像是機器人、自動駕駛車，逐漸開始普及，黃仁勳認為，我們正處於圖形處理、高效能運算、人工智慧應用的交叉路口，而在深層神經網路技術興起之後，掀起了一連串的人工智慧進化。而在多樣的使用情境中，即便是位於網路邊緣的各種裝置，仍需要就近搭配強大的運算能力來進行處理，而非只能仰賴距離遙遠的企業資料中心或是公有雲服務，於是，這類位於邊緣的高效能運算裝置應運而生。

而Nvidia在今年中推出的EGX平臺，已經先擘畫了運算量由小至大的產品搭配藍圖，對應的效能範圍分別是0.5 TOPS、320 TOPS、520 TOPS、1萬TOPS，已經可以涵蓋到超級電腦的運算等級，或許是這個原因，Nvidia在此次MWC Los Angels大會，對於這樣的架構，給出了新的名稱「EGX Edge Supercomputing Platform」。

根據Nvidia目前最新的規畫，這套邊緣超級電腦平臺的硬體，主要有兩項配備，那就是內建Tensor Core的Nvidia GPU加速卡（T4、Tesla V100、RTX系列），以及具備200GbE連線能力的Mellanox Smart NIC網路卡（ConnectX-6 Dx、BlueField-2），能讓伺服器具備強大的AI運算能力，以及支援NVMe/TCP與RDMA的網路連線方式，同時，也能夠充分應用於雲端原生環境與AI軟體堆疊。

軟體的部份，則由EGX Stack作為底層平臺，當中包含了容器、Kubernetes、網路、儲存、資安、雲端物聯網（Cloud IoT）等技術。而在EGX Stack的上層，可支援CUDA-X系列的程式庫；在更上一層的位置，則是能夠支援光線追蹤、多媒體處理、擴增實境／虛擬實境、人工智慧等應用。

與軟體、雲、電信平臺業者展開合作

EGX平臺的廠商生態系

由Nvidia主導的EGX平臺，串連了不同類型的IT廠商，在底層的部份，眾多伺服器供應商是主力，也有大型雲端服務業者與系統軟體商。攝影／李宗翰

為了跨入5G領域，Nvidia在此次MWC Los Angeles大會上，除了進一步闡釋他們的EGX平臺策略，以及響應的多家伺服器業者，還特別與幾家分屬不同領域的廠商宣布合作。

紅帽

首先宣布進一步合作的對象是紅帽，希望能夠為GPU與AI運算的需求，建構電信等級的雲端原生軟體堆疊架構。

根據Nvidia官方新聞稿與部落格所揭露的最新消息，雙方將會擴大合作，為電信產業提供高效能、軟體定義化的5G無線基礎架構，而且執行在紅帽發展已久的容器服務平臺OpenShift Container Platform，讓業者可以在這之上，自動執行應用程式的部署、規模擴展與管理，以便他們能夠在軟體定義的行動通訊邊緣設備上，來調度指揮與管理5G無線接取網路（RAN）的使用。

為了讓5G業者能夠更順利轉移到雲端原生基礎架構的環境，並且充分因應邊緣設備上的AI應用需求，Nvidia也特別推出了一套專用的軟體開發套件，名為Aerial，能讓電信業者建立完全虛擬化的5G RAN網路，在達到高度可程式化、延展性與能源使用效率的目的之餘，也能協助這些公司提供新的AI服務，跨入智慧城市、智慧工廠、擴增實境／虛擬實境，以及雲端遊戲。

Aerial之所以能夠為電信基礎架構提供更高的運作效能，有幾個關鍵。首先，是可善用Mellanox網路卡直接存取GPU記憶體（GPUDirect），而能透過低延遲的資料路徑傳輸5G封包；其次是提供支援GPU加速的5G實體層訊號處理引擎，系統能夠將所有需要處理的資料放置在GPU高效能記憶體當中。

而這樣的軟體處理機制，都是在Kubernetes的基礎架構之上執行，有了與紅帽的合作，業者就能在該公司提供的企業級Kubernetes容器服務平臺，運用Aerial來進行虛擬化5G RAN環境的管理與自動化作業，同時，也能啟用容器化的網路功能與各式邊緣運算服務，並且依照工作負載的規模變化，來進行隨需部署與管理。

關於邊緣運算應用領域的合作，在Nvidia今年5月底首度提出EGX平臺之際，就已經先宣布與紅帽結盟的消息，雙方合作的主要面向是企業級的應用，由Nvidia發展的Edge Stack軟體堆疊架構，將會整合到紅帽的OpenShift，並且進行最佳化調校。

當時Nvidia表示，該公司旗下全系列AI運算技術，將會整合紅帽OpenShift、Edge Stack，以及Mellanox的SmartNIC與網路交換器，以及Cisco的運算、網路、儲存與資安技術，讓大型企業以安全、快速的方式，部署企業級AI基礎架構，並以「On-Prem AI Cloud-in-a-Box」來稱呼這套解決方案。

微軟

在人工智慧整合邊緣運算的應用上，Nvidia此次活動第二個宣布合作的對象是微軟，旗下雲端服務Azure將與Nvidia EGX平臺緊密整合，推動從邊緣到雲（edge-to-cloud）的人工智慧運算。

舉例來說，微軟Azure IoT Edge、Azure Machine Learning等雲端服務，以及最新推出的Azure Data Box Edge整合應用設備（當中採用Nvidia T4），都能以最佳化的方式，支援執行在EGX平臺的Nvidia Metropolis這套影像分析應用程式框架。相對地，市面上許多通過Nvidia認證的GPU伺服器，在執行Azure IoT Edge與Azure Machine Learning的執行，也能提供最佳化支援。

愛立信

若要推動5G網路的GPU加速應用，與相關的平臺業者合作勢在必行，Nvidia在MWC Los Angeles大會這類電信業特別關注的活動，宣布與愛立信技術合作，讓電信業者建立高效能、高效率與完整的虛擬化5G網路，而能提升訊號處理速度，並且促進新型人工智慧與物聯網服務的推出。

基於這樣的協同合作，可結合愛立信對於RAN網路領域的專業，以及Nvidia擅長的GPU加速平臺、人工智慧與超級電腦技術，雙方希望能在建構虛擬化無線接取網路解決方案的過程中，克服成本、規模、能源效率的挑戰，為其找到商業化的可行作法，提供建置彈性，同時，也期盼能夠協助有志推動擴增實境、虛擬實境與遊戲等新型業務的業者，縮短相關服務上市時間。

以軟體定義擴大GPU應用層面，橫跨邊緣、雲與產業

在過往Nvidia的發展上，絕大多數人僅注意到他們推出的GPU加速技術，若論及提供的軟體服務內容，似乎只是硬體產品的附庸，例如，作業系統驅動程式、系統輔助操作工具，很少人知道他們提供的開發者工具與軟體開發套件，並不僅止於影像內容的設計，這幾年以來，已經延伸到平行運算處理、高效能運算、深度學習與人工智慧，物聯網，以及不同產業專屬的應用。

在企業IT領域，早先我們對於Nvidia的印象，主要是他們與伺服器虛擬化平臺廠商，持續保持合作，像是Citrix、VMware、微軟、Nutanix、Red Hat，這幾年以來，Nvidia積極支援機器學習的開放原始碼軟體，透過NGC容器映像登錄服務，免費提供GPU最佳化的軟體容器，隨後又以此延伸到高效能運算。

此外，對於容器架構與Kubernetes平臺的支援，Nvidia也陸續提供。例如，在前幾年推出的AI整合應用設備DGX-1、DGX-2當中，實際導入他們整合的軟體堆疊架構DGX Software Stack，裡面搭配的就是Docker容器引擎，以及Nvidia Container Runtime for Docker執行元件，讓系統上層得以使用容器化軟體映像，快速建置各種深度學習應用。而關於Kubernetes的支援，也從去年10月起，Nvidia與軟體系統平臺供應商紅帽加強合作，確保企業級Linux作業系統與容器服務平臺，皆能以最佳化的組態支援Nvidia的GPU與AI技術。

在產業應用上，Nvidia支援的範圍也不斷擴大，從影像處理相關的繪圖設計，以及電影、動畫、遊戲，延伸到其他領域。例如，2017年3月，針對智慧城市的視訊監控應用，提供AI影像分析平臺Metropolis；2018年3月，他們宣布推出Isaac SDK的開發工具包，希望能促進自主機器人（Autonomous Machines）的發展與部署；同年9月，Nvidia針對醫療照護場景推出Clara平臺，主打醫療影像的應用，後續也延伸到基因體學（Genomics）的研究。

到了今年，Nvidia憑藉著過去的努力，再加上當前IT趨勢也走向橫跨邊緣運算到雲端服務的架構，他們也抓緊這樣的時機，讓邊緣運算平臺EGX一步步浮上檯面──先是在5月底的臺北國際電腦展期間，宣布符合這個應用概念的單板電腦與伺服器，以及合作的軟硬體廠商；到了10月的MWC Los Angeles大會，可能沒人料到，Nvidia會在這裡闡述更完整的邊緣運算策略，以及他們的5G應用支援，然而，更出乎意外的部份，更在於他們已初步集其大成，並且宣布以軟體定義的邊緣與雲端技術、拉攏更多廠商合作，以及公布實際應用案例，來解釋EGX平臺何以適用於幾個眾所關注的熱門場域，像是5G虛擬化網路功能、智慧城市、延伸實境。

值得注意的是，「軟體定義」一詞，向來是伺服器虛擬化與超融合基礎架構廠商最常強調的概念，如今卻成為EGX平臺能夠發展起來的最佳註腳，無怪乎Nvidia創辦人暨執行長黃仁勳在MWC Los Angeles大會的演講當中，屢屢提及「軟體定義」對他們的啟發。

他也特別以蘋果智慧型手機iPhone成功的典範，說明軟體定義的成效。如同許多人所認知的，iPhone之所以成功，正是因為它充分應用了這個概念，而Nvidia也期盼以iPhone為師，在這一波萬物智能化革命（Smart Everything）的浪潮下，讓EGX這套邊緣運算平臺能夠在市場上大放異彩！

【雲端原生】EGX能否承載所有應用的重大關鍵：軟體堆疊

【EGX Stack的演進】右圖是Nvidia在上半年發表EGX加速運算平臺時，所展示的軟體堆疊Edge Stack，至於左圖的架構，則是他們在MWC Los Angeles大會宣布的EGX平臺邊緣超級運算平臺，所提出的軟體堆疊EGX Stack，最大的差別在於引進了GPU Operator的機制，而將原本居於較底層位置執行的Nvidia驅動程式、Container Runtime等元件，提升到Kubernetes之上執行。攝影／李宗翰

由Nvidia提出的邊緣運算平臺EGX，若要普遍應用各種領域，軟體層面能否提供豐富而完整的支援，將是關鍵。而在他們第一波揭露的EGX平臺策略當中，搭配的軟體堆疊稱為Edge Stack，而根據Nvidia最近發布的新消息，這個環節改名為EGX Stack。

若從組成架構來比較，Nvidia對於EGX Stack的整體樣貌，有了更詳細的描繪，而且調整部分軟體元件執行位置。

舉例來說，Edge Stack著重在軟體層的區隔，分成4個部分：Nvidia驅動程式、Kubernetes、CUDA-X系列程式庫、NGC容器映像登錄服務，至於硬體伺服器，並沒有具體描述；而EGX Stack則是分為軟體與硬體，前者的配置也和Edge Stack不同，分為Linux版本、容器引擎、Kubernetes、GPU Operator。

從組成方式來看，Edge Stack的架構，類似Nvidia另一套提供DGX系列整合設備的軟體堆疊DGX Software Stack，從底層到上層，同樣是作業系統、驅動程式、容器引擎／Kubernetes、應用軟體的配置。但到了EGX Stack，則是作業系統、容器引擎／Kubernetes，原本的驅動程式、Container Runtime，以及Kubernetes裝置外掛程式、GPU監控，都整合到GPU Operator，而且是執行在Kubernetes平臺上，而不像Edge Stack執行在Kubernetes平臺之中或之下。

GPU Operator的發展脈絡

其實，關於Nvidia與紅帽近期的密切合作，可追溯至2018年10月，當時宣布了4項消息，其中，有一項是關於OpenShift容器服務平臺，此時正式支援Nvidia DGX-1，Kubernetes社群也開發出裝置外掛（Device plug-ins）的功能，支援硬體加速器的應用，為OpenShift能夠使用GPU提供了執行基礎；最後，由於OpenShift支援GPU加速，因此，也能夠在這套容器服務平臺上，部署NGC雲端服務所提供的軟體容器映像，快速建置多種整合GPU最佳化組態的機器學習框架，像是TensorFlow、Caffe2、PyTorch、MXNe，因此，用戶可以在DGX-1當中執行的OpenShift叢集環境，運用NGC提供的容器映像來設立人工智慧、高效能運算的應用系統。

在今年5月初舉行的Red Hat Summit大會上，紅帽接續宣布更多Nvidia運算平臺通過RHEL的硬體認證，像是Nvidia另一款更高階的AI整合應用設備DGX-2，以及由眾多伺服器廠商搭配Nvidia T4而成的系統，並且預告雙方將會發展出一套共通參考架構，讓OpenShift也能善用Kubernetes的Operator簡化維運機制，自動執行GPU相關的日常管理作業流程，而這個方法稱為GPU Operator。

在今年舉行的世界行動通訊大會洛杉磯站（MWC Los Angeles），Nvidia力推他們發展的EGX邊緣運算超級電腦平臺，支援AI、5G、IoT應用場景，並宣布多家企業採用EGX，像是零售業有沃爾瑪（Wallmart），製造業有BMW、寶僑（P&G）、三星電子、富士康，電信業有東日本電信電話（NTT East），而在公部門的部分，有舊金山和拉斯維加斯採用。

而Nvidia在這個邊緣運算平臺的組成上，除了運用他們持續發展的高性能GPU，以及與OEM硬體廠商、系統軟體廠商合作，推出經過認證的EGX伺服器，更特別的是，Nvidia也根據5G、智慧城市、延伸實境（XR）等領域，推出了專屬的應用程式框架與軟體開發套件（SDK），它們分別是Aerial、Metropolis，以及CloudXR。

這幾款開發軟體的命名，相當直覺。例如，Aerial讓人聯想到迪士尼動畫電影小美人魚Ariel，而5G網路應用就跟溝通有關；Metropolis就是大都市，Nvidia在這個物聯網應用框架當中，涵蓋了城市管理、商品零售、生產製造等場景；CloudXR能讓使用者透過低延遲的5G網路、視訊串流技術，以及位於雲端或資料中心的伺服器，而能建立與提供高品質的擴增實境（AR），以及虛擬實境（VR）體驗。

Nvidia Aerial的技術架構

針對軟體定義5G無線存取網路的應用，Nvidia提供名為Aerial的軟體開發套件，當中包含了cuVNF和cuBB等兩套軟體開發套件，從圖中的組成架構來看，綠色部分是Nvidia提供的技術，而cuVNF和cuBB（cuPHY、cuMAC Scheduler）均屬於應用程式層級的軟體，藍色的部份是Intel提供的技術，紫色則是Mellanox的技術。攝影／李宗翰

電信業：建構軟體定義式5G網路，提供支援GPU加速的方案

電信基礎設施的兩種運算架構比較

目前電信業在建置IT基礎架構時，通常會採用標準商用化的硬體設備（COTS）（左上圖），運算架構大多是CPU搭配FPGA硬體加速器，但在延展性上會受到限制，例如，在CPU連至記憶體，以及FPGA時，會受限於I/O頻寬。

相較之下，Nvidia認為，支援大規模平行運算的GPU（右下圖），更能適應4G、5G網路的前向誤差更正（Forward Error Correction，FEC）處理，可支援線上的5G實體層處理速度，以及軟體定義的加速方式。攝影／李宗翰

在電信業者發展5G網路的過程中，由於延遲更低、頻寬更大、連接的設備更多，在網路切割（Network Slicing）的作業上，勢必要做到更精細、更能動態處理的程度，因此，虛擬化無線接取網路（vRAN）的作法也開始受到重視，而這當中也需要搭配硬體加速技術，以便降低成本、改善效率。

相較於現行使用CPU搭配FPGA來加速vRAN的方式，很可能會受限於記憶體存取的部分，而無法擴展執行規模，Nvidia認為，若能改用擅長大量平行處理的GPU，可以提供最大的處理容量，以及最好的耗電效率，能做到「線上（In-line）」的5G訊號實體處理，並且透過他們首創的軟體定義式基頻單元（Software Defined BBU），以軟體搭配GPU加速的作法，支援5G網路擴展規模的需求。

若電信業有意採用上述軟體定義5G RAN的架構，可在EGX平臺這類搭配Nvidia GPU的伺服器上，使用Aerial裡面的兩個軟體開發套件：cuBB（CUDA Baseband）、cuVNF（CUDA Virtual Network Function），它們皆屬於應用程式層級的元件，而在這個層級之下，則有硬體（CPU、GPU、NIC）、作業系統核心（GPU驅動程式、記憶體存取模組、網路卡驅動程式）、程式庫（CUDA、GPUDirect RDMA、DPDK）。

值得注意的是，由於Nvidia Aerial支援EGX平臺的緣故，這意味著它可相容於現行的企業級Kubernetes基礎架構。

這兩套SDK各自提供了哪些功能？cuBB針對的部份，在於以GPU加速5G訊號處理的流程，可將所有網路通訊實體層的作業（L1 5G Phy），在GPU內建的高效能記憶體當中處理，而得以大幅提升網路吞吐能力與傳輸效率。

對於5G網路實體層的訊號處理工作，cuBB提供卸載到CPU和GPU的流程，在中央單元（Central Unit，CU），以及分散式單元（Distributed Unit，DU）的處理上，可運用CPU和GPU來加快執行速度。從GPU的角度而言，可透過cuBB當中包含的另一套cuPHY SDK，處理複雜的無線射頻訊號上傳與下載流程。

除此之外，cuBB也提供了cu_MACScheduler的軟體開發套件，它和cuPHY同屬虛擬化網路功能（VNF）的層級。

至於cuVNF，負責調校網路的輸出入與封包處理，能將5G網路的封包經由支援GPUDirect的網路卡，像是Mellanox CX-5系列和CX-6系列，直接送至GPU記憶體。這套軟體開發套件當中，也包含了多種功能，像是支援GPU I/O的資料層開發套件（Data Plane Development Kit，DPDK）、通用公共射頻介面（evolved Common Public Radio Interfacee，CPRI）。

地方政府、零售業：因應交通、零售應用需求，提供AI軟體框架

Nvidia Metropolis的架構

Nvidia提供的Metropolis，是專攻智慧視訊影像分析（Intelligent Video Analytics）的應用程式框架，能用於智慧城市相關的多種領域，像是零售分析、公共運輸、生產製造、倉儲後勤，而在EGX平臺當中，我們可以透過Metropolis來管理與彙整感測器與攝影機擷取的資料，執行資料即時分析、使用智慧型索引與儲存、套用規則引擎，以及使用視覺化處理工具包。攝影／李宗翰

在不同產業的應用上，Nvidia先前針對製造業和醫療產業，分別推出了Isacc和Clara，而此次MWC Los Angeles大會期間，他們也正式跨足電信業，提供上述的Aerial，並且在智慧城市相關的公共與商業使用需求當中，提供Metropolis的物聯網應用程式框架，並在大會展區示範在EGX平臺執行的使用場景。

以城市管理的交通運輸而言，Nvidia找來Esri公司，展示他們運用了Metropolis、DeepStream SDK，以及HPE的EGX伺服器，偵測與警示行人與交通異狀。

EGX的智慧交通應用

以人工智慧來改善道路交通的管理，是建置智慧城市時的重點項目，以提供地理資訊系統產品聞名的Esri公司，在Nvidia展區示範AI輔助的交通監控系統，可同時處理多個路口的視訊畫面，若發生意外的車輛行駛異狀，系統將會偵測出來。該公司在這裡的情境展示，所應用的軟硬體環境，主要有Nvidia的Metropolis框架、Red Hat的系統軟體、HPE的伺服器與Nvidia T4推論加速卡。攝影／李宗翰

用於商品零售的部份，AiFi示範了無人商店這類智慧零售的應用，線上系統的購物車項目內容，可以根據消費者自貨架取出商品或放回的動作，而有所變化，當中採用了Metropolis的軟體框架，而硬體運算設備則有Supermicro的EGX伺服器、Nvidia單板電腦Jetson Nano。目前這套自動結帳解決方案，已有實際用戶，例如，家樂福、Ahold、Zobka、Valora等4家業者，皆開始導入。

在AI幫忙的消費者自助服務類型當中，Nvidia也展出合作廠商碼隆科技（Malong）的解決方案RetailAI。這套系統本身設置了攝影機與磅秤，可同時辨識生鮮蔬果的外觀（裝進塑膠袋也能辨識）與秤重，待消費者確認無誤後，即可印出標價貼紙，供其黏貼到商品本體或置入的透明塑膠袋上。在軟硬體架構上，他們也採用了Metropolis軟體，以及Dell EMC的EGX伺服器。

特別的是，碼隆科技也在現場展區播放AI自助收銀示範影片，也可看出此類系統具有防弊作用。例如，若消費者在結帳設備的自行處理掃描商品條碼時，故意用其他條碼標籤置於想要購買的商品條碼之前，企圖讓收銀系統誤認這是該商品的條碼，由於商家結合商品外觀辨識的機制，能讓系統在核對消費者購買的商品項目時，多了一項判斷依據，而跳出異常警示畫面，並在當下暫停結帳程序，提示消費者找現場人員處理。

另一家展示相關應用的AnyVision，則是透過Metropolis軟體與聯想的EGX伺服器，分析顧客在賣場的行為活動，像是進出流量（Footfalls、來客性別、滿意度），以及經常佇足的熱區。

EGX的智慧零售應用

關於無人商店的建置，是當前零售業最關注的創新應用，Nvidia找來美國新創公司AiFi在MWC Los Angeles大會，現場展出他們的自動商店平臺Autonomous Store platform，背後搭配的邊緣運算平臺，包含了Nvidia的Metropolis應用程式框架、Jetson Nano單板電腦，以及T4推論加速卡（搭配的伺服器廠牌是Supermicro）。攝影／李宗翰

關於智慧零售的應用，Nvidia創辦人暨執行長黃仁勳也在MWC Los Angeles期間舉辦的主題演講過程當中，也特別介紹並展示Metropolis的應用，同時，也提及多型態人工智慧（Multi-modal）的軟體開發套件Jarvis──他透過兩段影片示範Jarvis應用場景，首先是一對男女在車上討論天氣和餐廳，Jarvis根據他們的對話做出各種適當的反應，另一段影片則是在商店現場，根據顧客口中說出的問題與指引的手勢，以輸出語音內容來回答商品的相關資訊，協助購買店內陳設的各種產品。

製造業：觀看延伸實境不需專屬設備，能以各種裝置呈現高畫質內容

EGX可支援延伸實境

檢視3D產品設計圖稿的內容，屬於製造業的應用範圍，Nvidia在MWC Los Angeles大會期間，以智慧型手機與5G寬頻無線網路的技術，展現他們即將推出的延伸實境應用，透過CloudXR軟體開發套件所設計的用戶端應用程式，一般使用者只需透過手機與頭戴式顯示裝置，就能隨時隨地檢視遠處資料中心虛擬機器執行的3D內容，大大降低這類應用的用戶端環境門檻。攝影／李宗翰

黃仁勳在演講的最後，還展示Nvidia最新推出的CloudXR軟體開發套件，能讓擴增實境和虛擬實境體驗，藉由5G網路與各種連網裝置呈現。

這項解決方案架構在Nvidia的GPU技術、CloudXR SDK，企業可開發與提供AR與VR體驗，而且，這些內容的呈現，都是基於OpenVR軟硬體通用介面的應用程式而成的，同時，用戶端不需要高效能工作站或個人電腦，也能透過智慧型手機享受豐富的延伸實境體驗。

目前，這套SDK是由幾個部分所構成。首先，是執行在伺服器的驅動程式；第二，是易於使用的個人端裝置程式庫，能在Android與Windows連網設備上，支援大量OpenVR應用程式的VR與AR內容串流；第三，則是針對行動裝置環境的軟體開發套件，能讓開發人員以簡單的方式，以串流傳輸的方式，從雲端取得經渲染處理的數位內容。

在這樣的架構下，企業可以將內部的資料中心當中，利用Cloud XR與5G網路，透過串流方式來呈現延伸實境的應用。而對於電信業者、軟體開發商、設備製造商而言，也能將延伸實境體驗，傳遞到更多用戶與地點。

此外，Cloud XR還能用於許多場合，例如，設計師呈現繪製完成的3D模型、救災演練情境模擬，而且能讓更多設備支援延伸實境應用，像是Windows電腦、Android裝置、平板電腦、VR頭戴式裝置、AR眼鏡。

以GPU起家的Nvidia，不斷將觸角向外延伸，從圖形處理、高效能運算，發展到人工智慧，今年他們併購Mellanox，布局已久的軟體服務與雲端支援，也擴大至智慧城市，以及電信業5G網路虛擬化，熱門的6大關鍵領域一手掌握，有如漫威電影的無限手套，足以影響全球IT局勢

這兩年來Dell EMC動作頻頻，全面更新旗下主力產品線。先是在去年Dell Technologies World大會，發表新一代高階儲存產品PowerMax，接著又於今年大會，推出Unity中階儲存陣列的全新改款Unity XT。

儘管身為中階產品的Unity XT，在架構與規格方面的革新程度，不如高階的PowerMax那樣搶眼，但用戶群與應用面向更廣，特別是對中階用戶占了80%的臺灣市場來說，Unity XT實際上是更重要的產品線。

Unity是Dell EMC發表於2016年的新一代中階產品，但問世之初卻顯得有些創新不足，仍採用雙控制器Scale-Up架構與傳統RAID技術，軟體功能也還不完整。不過經過2、3年來的發展，不僅軟體功能逐漸成熟，到了最新的Unity XT系列，又進一步翻新了硬體規格，並結合引進了了新式RAID架構的軟體平臺，以及改進的遠端同步與雲端應用功能。

比起最初的Unity，Unity XT無論效能、容量、儲存空間效率、系統組態彈性與可用性都有顯著增長，並能透過新的遠端同步功能，搭配Unity VSA虛擬化儲存系統的雲端版本，提供整合的混合雲應用架構，這也讓Dell EMC特地在產品名稱後加縋「XT」字樣，彰顯這系列產品有別於過往Unity系列的全新特性。

源遠流長的Dell EMC中階儲存

Unity XT是EMC歷史悠久的中階儲存陣列產品最新一員，這個家族最早可以追溯到早期著名電腦製造商Data General，該公司於1991年發展的HADA儲存陣列，擁有快取RAID架構與熱插拔機構等新發明，HADA與其改良版HADA II，最初是搭配Data General自身Aviion迷你主機使用，後來在1994年時，演變為搭配開放環境的CLARiiON儲存陣列。CLARiiON首創了導軌熱插拔磁碟、雙主動控制器、鏡像寫入快取、完整的系統熱備援等設計，並在1997年推出的FC5000系列上率先支援FC介面，這些功能都成為日後業界標準，在市場上大獲成功，Sun、HP與SGI都曾OEM這款產品。

當EMC於1999年併購Data General後，也只保留CLARiiON這條產品線繼續發展。EMC原本只有自身發展的高階儲存產品Symmetrix，此後則透過CLARiiON進入中階領域，先後推出了4個世代，包括2001年的FC4000與IP4000系列，2002年的CX系列、2006年的CX3系列與2008年的CX4系列，並延伸出入門級的AX系列。

到了2011年，EMC推出新一代中階儲存陣列產品VNX系列，與入門級的VNXe系列，同時取代了CLARiiON系列SAN儲存陣列，以及Celerra系列NAS，不過，CLARiiON核心的FLARE作業系統平臺，仍保留在VNX與VNXe系列中。

VNX是一種通用儲存設備，同時含有提供SAN服務的儲存處理器，與提供NAS服務的Data Mover模組，其中，SAN儲存處理器模組運行的OE for Block系統，便是CLARiiON的FLARE系統，而Data Mover模組運行的OE for File系統，則是Celerra的DART作業系統。而在VNXe上，則是透過虛擬化架構，以VM來分別運行FLARE與DART作業系統。值得一提的是，EMC另外還提供了VM化的軟體版VNX VSA，能以軟體定義形式來部署VNX儲存設備。

後來，EMC又在2013年發展了第2代VNX系列，強化了對Flash儲存媒體與多核心處理器的支援。時隔3年後，EMC於2016年5月推出VNX的後繼者Unity系列，引進了全新的Container化軟體架構，並能提供全快閃組態款式，也有軟體定義化的Unity VSA版本。

至於剛在2019年5月發表的Unity XT，則是Unity系列的第3代產品，若從CLARiiON起算，則是EMC的第8代中階儲存產品。

Unity家族的統一更新

前面提到，Unity XT是Unity系列的第3代產品，這是從全快閃機型的角度來看，若從混合陣列機型來看，Unity XT算是Unity的第2代產品。

Unity系列最初於2016年發表的第1代產品，包含混合陣列的Unity 300、400、500與600，以及全快閃的Unity 300F、400F、500F與600F。不過，接下來2017年6月發表的第2代Unity，只包含全快閃X50F系列，包括Unity 350F、450F、550F與650F，混合陣列版本則沒有更新，這也讓Unity系列的混合陣列與全快閃陣列機型，不再彼此對應。

而在這次發表的第3代Unity機型，也就是Unity XT，則一併將混合陣列與全快閃陣列都更新為X80系列，讓兩個系列恢復彼此對應，包含混合陣列的Unity 380、480、680與880，以及全快閃的Unity 380F、480F、680F與880F。

更成熟完整的產品平臺

相較於先前的Unity系列，Unity XT系列的特點是更新了控制器硬體核心，並一舉補充先前Unity家族在機型涵蓋面，以及軟體功能方面的不足。

控制器硬體核心升級

第一代Unity的控制器，搭載的處理器是Intel Xeon Haswell架構，第2代Unity X50F系列則升級為Xeon Broadwell-EP架構。而新推出的Unity XT系列中，除了最低階的380/380F仍沿用Broadwell-EP處理器外，其餘機型都升級為新的Xeon Skylake架構處理器。原廠宣稱，藉由控制器處理器升級，以及系統軟體的最佳化，可擁有兩倍於上一代機型的效能。

擴展機型涵蓋範圍

在Unity系列發表之初，較大的缺憾之一，是未能完整涵蓋上一代VNX與VNXe系列機型的容量範圍。

當時的Unity系列，涵蓋了100～200臺磁碟容量的入門級領域，與500～1,000臺磁碟容量的中階應用領域，但最高階的Unity 600/650只達到1,000臺磁碟的擴充能力，無法對應VNX系列最高階VNX8000的1,500臺磁碟擴充能力，

這個問題在新的Unity XT上終於獲得解決。Unity XT取消了中階的5X0/5X0F系列，另增加新的高階機型880與880F，擁有最大1,500臺磁碟擴充能力，終於達到先前VNX系列的容量範圍。

Unity XT也大幅提高了低階機型的擴充能力。即使是380/380F也擁有500臺磁碟的擴充性，遠超過以前3X0/3X0F系列的150臺磁碟；而480/480F的擴充能力，也從先前4X0/4X0F的250臺磁碟，提高到750臺磁碟。

大幅翻新的軟體核心

一般來說，新的SAN儲存平臺至少得經過3～5年的發展，才能成熟，而現在Unity家族的軟體平臺，正進入成熟期。

Unity系列在3年前問世之初，讓人最為詬病之處，便是儲存服務架構「新瓶裝舊酒」，較缺乏創新，另外像是即時壓縮、重複資料刪除等新一代儲存設備必備的功能，也都付之闕如。

不過，在這兩年來的更新中，Unity系列逐步補足了即時壓縮與重複資料刪除等功能，並伴隨新推出的Unity XT，推出了構成整合混合雲架構的新應用──可讓實體Unity儲存設備，與雲端上的Unity VSA虛擬儲存設備之間，執行遠端同步。不僅讓Unity家族的軟體功能更完整，也引進了嶄新的混合雲應用架構。

Dell Unity XT的儲存組態

如同先前的Unity系列，Unity XT的硬體，也是由作為控制器的DPE（Disk Processor Enclosure）磁碟處理器機箱，與DAE（Disk Array Enclosure）擴充磁碟櫃所組成。

DPE控制器機箱的正面，含有提供基本儲存空間的磁碟槽，其中前4臺磁碟是系統用，不可移動到其他位置，另外還需1臺磁碟作為這4臺磁碟的熱備援，所以，系統基本需耗用5臺磁碟。機箱背面則容納了2組儲存處理器（Storage Processor，SP）控制器。

DPE機箱可透過SP控制器的12Gb SAS規格mini-SAS HD埠，串接DAE磁碟櫃來擴充容量。最初Unity只有基於2.5吋磁碟的2U/25Bay DAE磁碟櫃，以及基於3.5吋磁碟的3U/15Bay DAE磁碟櫃可用，2017年中時，新增了3U/80Bay高密度DAE磁碟櫃──這種磁碟櫃是基於2.5吋磁碟規格，但透過垂直抽取機構來大幅提高儲存密度。

如表格所示，Unity XT的擴充能力比起舊的Unity大幅提高，最低階的380/380F就擁有500臺磁碟擴充能力，最高階的880/880F則達到1,500臺磁碟，比舊的Unity高階機型高出50%，但最大原生儲存容量仍然是16PB。

在磁碟介面方面，Unity XT仍沿用12Gb SAS，不過，480/480F以上機型的DPE機箱都備妥了NVMe介面，預定年底就能正式支援NVMe SSD。

 圖示1 外接DAE磁碟櫃擴充容量

Unity XT可支援2U/25Bay、3U/80Bay與3U/15Bay等3種DAE擴充磁碟櫃，都是透過mini-SAS HD介面來連接DPE機箱，其中前兩者是基於2.5吋磁碟規格，可供全快閃或混合陣列機型使用，3U/15Bay則是基於3.5吋磁碟規格，專供混合陣列機型使用。

 圖示2  12Gb SAS介面SSD與硬碟

Unity XT仍沿用12Gb SAS作為後端磁碟介面，可支援800GB、1.92TB、3.84TB、7.68TB與15.36TB容量的SSD，混合陣列機型另可支援600GB到12TB容量的SAS硬碟。

 圖示3  NVMe Ready

從480/480F以上的Unity XT機型，都備妥了NVMe介面SSD的支援，DPE機箱最右邊的8個磁碟槽，日後可用於安裝NVMe SSD。

Dell EMC Unity XT硬體解剖

Unity XT系列的硬體，其實分為兩種，380/380F仍沿用上一代350F的硬體核心與機箱設計，480/480F以上機型才引進了新的硬體核心與機箱。

最低階的x380/380F，SP儲存處理器模組為單處理器架構，搭載了1顆與上一代350F相同的6核心、1.7GHz Xeon E5-2603 v4處理器，但記憶體從350F的48GB提高為64GB；480/480F以上機型的SP處理器模組，均為雙處理器架構，其中480/480F為2顆8核心、1.8GHz的Xeon Silver 4108處理器，搭配96GB記憶體；680/680F為2顆12核心、2.1GHz的Xeon Silver 4116處理器，搭配192GB記憶體；最高階的880/880F為2顆16核心、2.1GHz的Xeon Silver 6130處理器，搭配384GB記憶體。

380/380F與480/480F以上機型的另一個主要差別，是備援與開機媒體不同。380/380F是透過1組SSD來提供快取寫入備援與開機映像保存；480/480F則是把快取寫入備援與開機映像，分別透過1組NVMe SSD與1組SATA SSD來提供。

在I/O介面方面，380/380F與480/480F以上機型的提供方式也有異。380/380F含有控制器內建I/O埠，以及透過I/O模組提供的I/O埠兩種形式，每組SP儲存控制器含有內建的2組12Gb SAS埠，以及2組10GbE埠，另可選裝2組I/O模組。

至於480/480F以上機型，則沒有控制器內建I/O埠，而是透過Mezzanine卡模組與I/O模組，來提供對外連接介面。每組SP儲存控制器基本配置1組Mezzanine卡模組，另可選裝最多2組I/O模組。

每組DPE磁碟處理器機箱都含有2組SP儲存處理器模組，以及2組電源供應器，構成熱備援的高可用性架構。

儲存處理器模組

DAE機箱內的2組SP儲存處理器構成Active-Active高可用架構，每組SP儲存處理器可以選裝Mezzanine卡模組，以及I/O模組，來提供對外連接介面。

 圖示1  Mezzanine卡模組：有3種版本，均含有2組管理埠與 SAS埠，搭配不同前端I/O埠，包括4埠10GbE（BASE-T或SFP+）、或4埠25GbE，均同時支援區塊儲存與檔案儲存。

 圖示２  I/O模組：Unity XT的I/O模組有4種款式，分別為4埠16Gb FC，4埠10GbE、4埠25GbE，以及4埠12Gb SAS。

I/O埠配置：480/480F以上機型是透過Mezzanine卡與I/O模組來提供I/O埠，照片中的展示機已安裝了1組Mezzanine卡模組，以及2組I/O模組。Mezzanine卡模組含有2組RJ-45管理埠（圖示1）、2組12Gb SAS擴充埠（圖示2），與4組兼用於iSCSI埠或NAS存取的10GbE埠（圖示3）。I/O模組插槽各含4個16Gb FC埠（圖示4）。

SP儲存處理器解剖：480/480F以上機型的SP處理器均為雙處理器（圖示1），搭配96～384GB記憶體（圖示2），重要元件還包括備援電池，M.2 SATA SSD與M.2 NVMe SSD，供快取備援與開機。

Dell EMC Unity XT系統軟體與管理功能

提供本地端與雲端集中管理介面

Unity XT的管理介面分為3種，包括本地端的Unisphere GUI、Unisphere CLI文字命令列界面，以及Cloud IQ雲端管理平臺。

如同先前的Unity，Unity XT也沿用了稱作「作業系統環境（Operating Environment）」的系統軟體平臺，這是一套基於Container架構，可同時支援區塊與檔案存取服務的儲存作業系統，最初版本是OE 4.0，目前最新版本是OE 5.0。

相較於早期版本，目前的新版本OE已有多項重要改進，其中最重要是下列這3點：

動態儲存池

OE系統最初只有傳統RAID架構，而在2017年的OE 4.2版中，新增稱作動態儲存池（Dynamic Pool）的嶄新RAID架構。

這是ㄧ種適用Unity XT全快閃機型的新一代RAID技術，類似HPE 3PAR的FAST RAID、NetApp的Dynamic Disk Pool，以及IBM的Distributed RAID技術，可以跨最多64臺磁碟，建立統一儲存池，先在磁碟底層構成GB等級的Extents小區塊，然後再跨整個磁碟群組建立RAID，不需要指定Hot Spare磁碟，可解決傳統RAID架構因重建負載集中於Hot Spare磁碟，而導致重建速度緩慢的問題。

完整的資料縮減技術

支援完整資料縮減功能

目前OE作業系統已能提供完整的資料縮減功能，用戶建立LUN或檔案系統時，在屬性欄位中勾選即可使用。

缺乏資料縮減功能，是Unity發表之初，外界一大疑慮所在，不過OE系統已在歷次更新中，補上了這方面的功能。先是在OE 4.1版，提供針對LUN區塊服務的即時壓縮，到了OE 4.2，又加入針對檔案服務（檔案系統與VMWare Datastore）的即時壓縮，均只適用於全快閃儲存池，用戶建立LUN或檔案系統時勾選即可啟用。

接著在OE 4.3中，則以Data Reduction功能取代原有壓縮功能，同時整合了壓縮與重複資料刪除演算法。而在OE 4.5版，又引進了In-line Dynamic Pattern偵測功能，進一步改善了區塊與檔案儲存服務的空間縮減效率。

更彈性的遠端複製架構

OE系統的遠端同步複製最初只提供針對區塊服務，而在OE 4.4版時，則新增了檔案層級的遠端同步複製，可為Unity的檔案存取服務，提供基於Metrosync技術的遠端同步鏡像保護，OE 4.5又新增Metrosync Manager幫助管理這項功能。

值得一提的是，目前新的OE系統還可透過檔案層級的遠端非同步複製，建立跨遠端的HA架構，無需借助閘道器等額外設備，就能讓遠端的兩臺Unity構成HA備援群組，並適用於雲端上的Unity Cloud儲存裝置，這也為用戶提供了簡便的整合式混合雲架構，利用雲端上的虛擬化Unity儲存裝置，來作為本地端Unity的低成本備援環境。

產品資訊

Dell EMC Unity XT

●建議售價：廠商未提供

●原廠：Dell EMC 0080-160-256

●機箱型式：處理器機箱2U、磁碟櫃2U或3U

●儲存容量：最大擴充500～1500臺磁碟, 原生容量2.4～16PB

●處理器：Intel Broadwell（380/380F）, Skylake（480/480F以上機型）

●記憶體：64～384GB

●主機端介面：16Gb FC,10/25GbE（iSCSI或NAS）

●後端介面：12Gb SAS

【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商。】