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  • 11月 16日 星期二
  • 10:00 - 10:30
  • 3F 三樓大會堂

混合雲端新趨勢,驅動企業成長不受限

Alan Chen
Cloudflare Solution Engineer
  • 通識

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  • 11月 16日 星期二
  • 11:20 - 11:50
  • 1F 101 D

後疫情新時代:雲端佈局搶佔先機

林建男
中華電信數據通信分公司 雲端系統處產品經理
  • 通識
  • Multi-Cloud Management
  • Enterprise Hybrid Cloud
  • IaaS Public Cloud Service

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  • 11月 16日 星期二
  • 12:00 - 12:30
  • 1F 101 C

如何導入最完整 Kubernetes 多叢集管理與超融合平台加速企業服務的數位轉型

企業透過數位應用服務滿足其客戶眾多需求,而服務的可用性與可攜性是開發與營運人員必須要確保的主要任務,在現在的企業環境,混合雲架構的使用變得更加常見,但多數應用服務的管理與部署仍採用以虛擬機器為主的營運架構。 

無論在地端機房或雲端環境,虛擬機器是常見的部署方式,適用於需要完整作業系統與運算資源的應用服務。反之,在現代多數應用服務越來越趨微型化及容器化的趨勢下,微服務的應用不再需要專屬的虛擬環境並可在極短時間內進行大量部署與重新建置,其夾帶的優勢讓企業更加願意採用。 

但無論是虛擬機器或容器架構,皆有其優勢與適用情境,因此如果能夠有魚與熊掌兼得的方式,也就是允許企業在同一平台上能夠根據需求建置虛擬機器以及微服務,讓各自有不同環境與資源需求的應用服務在同一個平台上運行,並透過單一介面進行監控與管理,則是最佳的運作架構。 

在本議程中,我們將會探討如何應用 SUSE Harvester HCI 開源超融合平台建構可同時執行虛擬機器 (Linux 或 Windows) 及微服務的環境,並透過 SUSE Rancher 多叢集管理解決方案執行地端或公有雲端的環境建置、部署與監控,透過 SUSE 解決方案真正滿足企業數位轉型的需求。

 

 

陳瑞文 (Wales Chen)
SUSE 台灣區解決方案暨產品經理
  • 通識

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  • 11月 16日 星期二
  • 13:00 - 13:20
  • 1F 102

(本課無議程)

  • 中階

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  • 11月 16日 星期二
  • 13:00 - 14:30
  • 2F 203

開源 DevOps 整合工具實作

蔡宗融
資策會 組長
  • 中階
  • DevOps Toolchain
  • DevSecOps
  • CI/CD

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  • 11月 16日 星期二
  • 13:00 - 14:30
  • 2F 202

AKS on Azure Stack HCI Workshop- HCI 超融合和 Kubernetes 叢集一次滿足

王偉任
Micron Technology, Inc. Principal System Manager
  • 中階
  • Kubernetes
  • Container
  • Hyper Converged Infrastructure

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  • 11月 16日 星期二
  • 15:00 - 16:30
  • 2F 202

Step into Terraform: Terraform experiences from KKStream

古宣佑
KKStream Architect
  • 進階
  • Kubernetes

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  • 11月 16日 星期二
  • 15:10 - 15:40
  • 1F 101 D

數據洞察 AI 啟動未來

高斌桓 James Kao
CloudMile Chief Operations Officer
  • 通識
  • Enterprise Hybrid Cloud
  • Cloud & AI

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  • 11月 16日 星期二
  • 16:00 - 16:30
  • 1F 101 B

AI 運用小數據,360 度看見企業的可能

隨著數位化的發展、5G 的到來,我們迎來了萬物聯網時代,而「萬物」產出驚人的資料量,零售電商每天要同步上百萬筆交易,金融業每天要處理數以百萬計的授權交易與連線存取,汽車產業也正在被大數據重新定義,並新冠疫情期間,企業對於數位轉型需求更是崛起,然而疫情對營運環境所帶來的改變使歷史數據失去作用,Gartner 預測,到 2025 年,70% 的企業將不得不把關注點從原先的大數據轉向現在的小數據,為數據分析提供更多背景。

2021 年 Gartner 針對 AI 的 Hype Cycle 提出四個趨勢:負責任的 AI;小而廣的數據方法;AI 平台的運作;以及有效利用數據、模型和運算資源。其中,小數據的方法是指應用相對較少的數據,但仍能提供有見解的分析技術,小數據方法拋開了對於大型單體數據的依賴,這意味著 AI 技術能通過「小數據」技術和自適應機器學習來依靠較少的數據運行,這一方法可以實現更強大的分析,並有助於獲得以 360 度視野來看商業問題。

隨著企業日趨數位化,對於數據的掌握與分析成為每間企業不可或缺的基石,而如何建立有彈性的模型,運用學習演算法加快價值實現時間和提高業務影響力,並取得智慧和創新的業務洞見,將是站上浪頭乘風破浪的關鍵。

鄭清平
台灣大哥大 企業產品暨營運管理處經理
  • 通識
  • Cloud & AI

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