智慧庫存新時代！Google Cloud 與 SAP 攜手為零售商提供 Shelf Checking AI 和 Cortex Framework 的解決方案

 Google Cloud 攜手引領前所未有的變革。隨著網購、網路商城的風行，消費者購物方式正發生巨變。然而，面對這樣的新挑戰，零售商該如何有效管理庫存，確保顧客總能即時取得所需商品？你可曾遇過，走進商店，想買一瓶喜歡的飲料，卻發現架上空空如也，只能到別家商店看看。這情況會讓店家大大流失銷售的機會，也會影響企業的盈利能力與顧客體驗。

科技創新突破了這一窘境。以數據分析與人工智慧為基石，Google Cloud 打造 Shelf Checking AI 解決方案能協助零售商高效監測並管理貨架庫存。無論數量多寡，Google Cloud 的解決方案皆能即時且準確地識別商品，使商店迅速回應客戶需求。在不斷變化的商業環境中，Google Cloud 憑藉其技術實力與創新承諾，成為零售業的重要夥伴。

 

→ Google Cloud Shelf Checking AI 結合先進的圖像識別技術與強大的數據處理，提出全新貨架管理解決方案。

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零售業更棒的解決方案：Google Cloud + SAP Solution

 

使用 Google Cloud Shelf Checking AI 能讓零售業更即時了解哪些貨架處於缺貨狀態，然而這樣是不夠的，許多零售業客戶仍會需要 ERP 系統的相關補充數據，協助企業智慧地進行補貨優化策略。

從貨架和 SAP 中獲取的數據，將為你提供關鍵性的洞察。透過數據集結合，你可以更深入地了解營運狀況。

舉例來說，你可以運用這些數據進行下列優化：

1. 優化補貨優先順序： 透過瞭解需求最大與利潤最高的產品，你可以確定補貨任務的優先順序，極大地提升盈利能力。
2. 優化勞動力配置： 自動化補貨任務與補貨頻率管理，直接幫助零售商高效配置勞動力。
3. 減少缺貨： 透過瞭解庫存水平與需求，能夠最小化產品缺貨情形。
4. 優化補貨策略： 有效分析交貨時間和需求，大幅並降低成本。

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智慧零售優化：Google Cloud Cortex Framework 引領洞察新革命

 

Google Cloud Cortex Framework 在零售業使用情景中發揮了關鍵性的作用。它不僅提供了整合企業數據集的參考架構模式，並提供一系列可部署解決方案加速器的內容。這些加速器內容可以迅速應用於 BigQuery 中，實現高速數據處理與建模，成為洞察與分析的基石。這樣的結合將幫助你更迅速地從 SAP 中獲得數據價值。簡言之，Google Cloud Cortex Framework 能夠協助你以更智慧、更敏捷的方式利用 SAP 數據，帶來直接的優勢。

快速將 Cortex Data Foundation for SAP 的內容部署至 Google Cloud BigQuery，即可使用 SAP 感知數據模型，其中，涵蓋了產品、訂單頻率、現有庫存、供應商交貨時間等資訊。Cortex Framework 支援數據驅動決策，有效實現業務優化，如：專案管理、勞動力分配和補貨策略。

本解決方案也將帶來其他優勢，如：

1. 分析外部訊息進行需求感知，預測短期市場需求。
2. 強化競爭力定價分析。
3. 協助促銷策略制定。

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聚上雲深耕 Google Cloud，協助客戶降低 75% 系統營運成本

 

Epic cloud 聚上雲多年來持續深耕 Google Cloud，在 Apigee（APIM 管理工具）、Anthos（多雲暨混合雲管理平台）、Actifio（數據管理和災難恢復工具）、AI 等 Google Cloud 應用範疇，都有出色表現，已締造不少成功案例。在 2022 年正式取得 Google Cloud Premier Partner 菁英級夥伴資格後，於 2023 年更正式取得 Google Cloud Infrastructure Specialization 認證資格，聚上雲接連展現出深受客戶信賴的技術能量，例如，聚上雲協助麗緻餐飲集團採用 Google Cloud 並進行雲端維運，明顯降低麗緻餐飲集團的系統營運成本，降幅高達 75%。兼顧效能的同時，更提升了資安，強化了飯店業在疫情之後的維運韌性。其他上雲成功案例則包含了大倉久和、南一書局、義芳化工等知名企業。

 

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借助 Google Cloud Cortex Framework 解決方案，將幫助企業面對挑戰，透過數據模型與 AI ，擴展零售業發展規劃。

本篇介紹的 Solution 能輕鬆將實體店面情況與交易數據結合，能在提供完整的定價分析與活動管理的同時，提升商店、貨架、倉庫補貨的能見度。Cortex 的數據基礎與 AI 支援洞察將開拓無限可能。

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Google Document AI 和 Google Workspace 讓 SAP 建置流程自動化更加出色

轉貼自: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-and-sap-build-process-automation-integrations-with-workspace

SAP Build Process Automation 旨在優化業務流程並提高效率。該平台可協助業務使用者和開發人員將核心工作流程數位化，並將人工智慧 (AI) 融入耗時且容易出錯的手動任務中。

所有數位路徑都可以從自動化中受益。疫情、供應鏈短缺和其他破壞性事件增加了企業及其員工以更有效率、更靈活的方式開展工作的壓力。 

Google Cloud 和 SAP 對此做出了回應，提供了一個整合工具箱，可以從根本上改變企業的營運方式，同時為客戶創造價值。 

SAP 專注於將流程自動化提升到更高級的水平並消除工作流程中的低效率問題，為 SAP Build Process Automation 客戶引入了與Google Cloud Document AI和Google Workspace的整合。這種整合可以減少或消除許多重複且容易出錯的任務，從而幫助公司節省資金、提高營運效率並更輕鬆地擴展規模。

人工智慧釋放創新

數位系統和先進技術的不斷進步為重新思考工作流程帶來了新的機會。SAP 認識到人工智慧驅動的自動化在工作流程轉型中可以發揮的作用，而這樣做的好處不僅僅是節省基本的時間和成本。透過將Google Cloud Document AI 插入應用程序，SAP Build Process Automation 的低代碼、無代碼平台使SAP 能夠幫助其業務和IT 部門的客戶集成多個應用程序，同時實現對受管機器學習技術的訪問民主化。

機器學習和流程自動化可以利用 SAP S/4HANA 提高效率

使用 SAP S/4HANA 的客戶可以將工作流程改善建置到所有主要核心流程中，例如訂單輸入、發票建立、資產過帳等，幫助他們在流程中更快、更有效率。Google Cloud Document AI 可提取電子郵件、PDF、手寫筆記和其他格式中的關鍵元素，包括地址、商品編號、價格、數量等。

整合自動化可以推動發票和採購訂單處理的結果

這些整合對 SAP Build Process Automation 進行的改進的一個例子是使用人工智慧、生產力工具和自動化來處理採購訂單。過去，工作人員必須在 Gmail 帳戶中手動選擇相關訂單，並從大型 PDF 文件中提取關鍵數據，包括訂單日期、供應商詳細資料、貨號、數量、單價和總金額。然後，工作人員必須將所有單獨的行項目一一輸入到 SAP S/4HANA 系統中。

如今，透過 SAP 的整合自動化平台，客戶可以透過 Google Workspace（Google Sheets、Google Drive 和 Gmail）和 Document AI 自動提取和整理資料。其工作原理是提取 Gmail 附件中包含的數據，將其下載到 Google Drive 中，並使用 Document AI 的預訓練模型提取欄位。然後，該工具將合併的訂單資訊從 Google Sheets 輸入到 SAP S/4HANA 中。此外，實施自動化可以避免稽核和合規問題，並提高資料品質。

下面的螢幕截圖顯示了工作流程如何在 SAP Build Process Automation 軟體中運作。

銷售、採購、財務和其他職能部門也能夠處理更具策略性的工作，透過這些 SAP 和 Google Cloud 集成為客戶提供更大的價值。他們也提高了客戶的安全性和監管合規性，包括金融服務領域的客戶。

例如，Google雲端文件人工智慧技術可以處理數千張供應鏈發票，對其進行驗證和系統批准。而且，隨著時間的推移，機器學習和人工智慧元件會改善分析流程，並確保使用 SAP Build Process Automation 處理的資料符合公司的最佳實踐和基本監管要求。

SAP 和 Google Cloud 讓自動化發揮作用

透過嵌入協作和生產力應用程式的自動化框架，可以實現最準確、最高效的業務流程，同時讓業務線和 IT 使用者能夠存取機器學習技術。SAP Build Process Automation 與 Google Cloud Document AI 和 Google Workspace 結合已被證明是推動多個行業客戶創新和業務轉型的催化劑，可將上市時間平均縮短 22 % 至 30% ，並帶來顯著的經濟效益收益，包括高達 20% 的應付帳款節省潛力。這些改進的一個例子包括TasNetworks所經歷的改進，在實施 SAP 自動化解決方案後，後台處理工作量減少了 25%。

若要詳細了解 Google Cloud 和 SAP 如何建立解決方案以加速業務價值，請造訪cloud.google.com/solutions/sap。您可以在sap.com/build-automation找到更多關於 SAP Build Process Automation 的資訊。

若要立即開始您的轉型之旅，請選擇最適合您的 SAP 業務技術平台區域。我們也很高興地宣布，Google Cloud 提供了第一個也是唯一一個在印度雲端運行 BTP 的選項 - 在此處了解更多資訊：Google Cloud 最新的 SAP 業務技術平台區域。

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Going beyond the map: Introducing Environment APIs : Google MAP 環境 API 簡介

轉貼自: https://cloud.google.com/blog/products/maps-platform/going-beyond-map-introducing-environment-apis?utm_source=linkedin&utm_medium=unpaidsoc&utm_campaign=fy23q3-googlecloud-blog-sustainability-in_feed-no-brand-global&utm_content=-&utm_term=-&linkId=9004502

 

Jennifer Anderson

General Manager, Google Maps Platform

就環境而言，我們正處於定義一代人並將影響子孫後代的時刻。現在比以往任何時候都更需要繼續努力減少對環境的影響，而且我們知道，當我們共同努力時，我們會做得更多。多年來，我們不斷發展地圖的功能。現在，我們正在擴展開發者可以使用 Google Maps Platform 做的事情，以打造為可持續未來鋪平道路的體驗。今天，在 Google Cloud Next '23 之前，我們推出了一套新的環境 API：太陽能、空氣質量和花粉。這些 API 幫助開發人員更好地了解不斷變化的世界，以便他們能夠創建新的可持續發展工具、分享可行的見解並鼓勵人們適應新的環境現實。

擴大太陽能的採用和安裝

清潔能源替代品對於減少溫室氣體排放和能源不安全至關重要。為了幫助加速太陽能的採用和部署，我們推出了Solar API，旨在幫助太陽能公司向房主提供他們所需的信息，以便他們做出有關太陽能安裝的明智決策。Solar API 建立在 Project Sunroof 的基礎上，Project Sunroof 是一個由 Google 地球圖像提供支持的面向消費者的個性化太陽能節能量估算器。我們使用人工智能擴展了這些功能，以提供比公開可用的激光雷達數據或衛星衍生的 3D 模型更精確的數據和見解。  

Solar API 具有兩種不同的功能，可幫助各類太陽能公司解決太陽能可行性和設計問題。建築洞察可以快速洞察太陽能的可行性，例如建築物接收的陽光量和最節能的太陽能電池板陣列。數據層提供了有助於太陽能係統設計的詳細見解，例如可能影響系統性能的陰影和屋頂的數字表面模型。

Solar API 在 40 多個國家/地區的超過 3.2 億棟建築中可用，可幫助太陽能公司向其客戶提供推進太陽能安裝所需的信息，並共同為無碳未來做出貢獻。有關 Solar API 的更多信息，請閱讀公告博客文章。

來自 Solar API 數據層端點的每月通量圖像，顯示平均年份的屋頂陽光和陰影。

了解環境變化並根據空氣質量和花粉數據採取個人行動

空氣質量 API 和花粉 API 可以幫助企業更好地了解氣候和環境變化。這為他們提供了做出明智選擇、倡導變革和構建創新經驗以幫助減輕影響所需的信息。他們還可以使用這些信息來幫助用戶自己做出更明智的決策。 

空氣質量 API

空氣質量 API使公司能夠獲取可靠的空氣質量數據、通過熱圖可視化污染的能力，以及向目標受眾提供深入的污染物詳細信息和建議的機會。

顯示紐約市當前空氣質量狀況的地圖，其中包含詳細的污染物詳細信息

為了解釋空氣污染的動態性質，我們結合了多個數據源的信息，包括政府監測站、低成本傳感器、氣象數據、衛星、土地覆蓋和實時交通信息。這種方法意味著即使一個來源不可用，我們也能夠收集信息。我們每小時驗證和組織數 TB 的數據，從而獲得可靠且特定於某個位置的空氣質量信息。有關空氣質量 API 的更多信息，請閱讀公告博客文章。 

花粉 API

花粉API提供對全球最常見過敏原的當前花粉信息的訪問。它可以用來幫助人們限制接觸過敏花粉的風險，做出更明智的日常決策，並在氣候變化的情況下適應更長、更嚴重的過敏季節。該 API 提供本地化的花粉計數數據、熱圖可視化、詳細的植物過敏原信息以及針對過敏患者限制暴露的可行提示。花粉 API 為研究花粉與氣候之間聯繫的組織以及希望幫助用戶做出更健康決策的公司提供基於數據的見解。

熱圖可視化顯示花粉水平和詳細的植物過敏原信息

該 API 基於一個模型，該模型計算全球超過 65 個國家 1x1 km2 網格上的季節性和每日花粉粒數量，支持長達 5 天的預測、3 種植物類型和 15 種不同植物物種。該模型使用土地覆蓋、氣候數據、每株植物的年花粉產量等各種輸入來提供當地花粉水平和暴露風險的可靠輸出預測。有關 Pollen API 的更多信息，請閱讀公告博客文章。 

我們很高興能夠通過 Google 地圖平台為開發者提供更多環境信息。通過提供新的環境數據以及逼真的 3D Tiles（即將進入預覽版）和鳥瞰圖（現已全面推出）等沉浸式體驗產品，我們希望為支持氣候變化的創新解決方案儘自己的一份力量。將環境數據疊加在 3D 圖像上以可視化空氣質量或花粉水平，只是這些產品協同工作的一種方式。我們可以共同規劃通往更健康地球的道路。

HubSpot 公佈跨平台整合人工智能的戰略

 轉貼自: https://techcrunch-com.cdn.ampproject.org/c/s/techcrunch.com/2023/09/06/hubspot-unveils-ai-hub-incorporating-new-and-existing-pieces/amp/

Ron Miller

@ron_miller / 7:30 am PDT • September 6, 2023

今天在波士頓舉行的入站客戶會議上，總部位於波士頓的營銷和 CRM 平台HubSpot宣布了一項名為 HubSpot AI 的全面人工智能戰略。雖然 HubSpot 與其他企業 SaaS 供應商一樣，多年來一直在構建人工智能元素，但隨著今年 ChatGPT 的興起，它正在採取更廣泛的方法，同時保留一些早期的部分。

該公司首席技術官兼聯合創始人 Dharmesh Shah 表示，人工智能，尤其是生成式人工智能，確實將從根本上改變我們與軟件交互的方式。“我們已經很長一段時間沒有在軟件領域看到如此大規模的範式轉變了，”沙阿在今年早些時候的一次採訪中說道。“我認為生成式人工智能將改變產品的構建方式以及為客戶創造價值的方式，”他說。HubSpot 一直致力於成為這一轉變的一部分。

HubSpot 產品執行副總裁 Andrew Pitre 表示，HubSpot AI 的目的是讓營銷人員和銷售人員更輕鬆地完成工作，該公司可以訪問多種不同類型的內容來幫助訓練他們的模型，例如客戶在HubSpot 中創建和存儲的所有博客文章和其他材料。其次，他說，由於所有內容和數據，它可以幫助根據所有現有信息理解請求的上下文。

“因此，我們了解您的業務如何運作，並且我們越來越多地致力於讓您能夠了解您的業務基調以及您作為企業的溝通方式，”Pitre 告訴 TechCrunch。

最後，該公司將有關公司的數據存儲在CRM數據庫中，因此它應該可以幫助用戶更好地了解這些客戶是誰，包括他們的基本數據、購買歷史、客戶服務互動等信息。

HubSpot AI 涉及四管齊下的方法，首先是內容助手。這些工具可幫助用戶在整個平台的環境中生成您需要的任何內容。這些處於不同開發階段的代理可以幫助創建博客文章、圖像、營銷活動和網站。

第二部分是人工智能代理，旨在為客戶提供自動化幫助來回答問題並處理日常客戶服務任務。AI Insights 提供的預測可讓您了解最有可能流失或最有可能購買的客戶等信息，這種功能已經內置到平台中一段時間​​了。最後，ChatSpot於去年 3 月推出，目前處於測試階段，它允許營銷和銷售人員以類似 ChatGPT 的方式提出有關 HubSpot 中存儲的內容的問題，並使用自然語言與該內容進行交互。

Pitre 表示，通過限制模型可以訪問 HubSpot 中可用的數據，它可以幫助減輕幻覺，當模型不知道答案並編造答案時就會出現幻覺。

“誠實的答案是，這對我們來說並不是一個大問題，但我們試圖向客戶傳達的普遍觀點是，這並不完美。您不應該將您獲得的信息視為完美的事實。你應該將其視為一種輸入，幫助你將你想做的事情提升到一個新的水平，”皮特說。

今天宣布的產品正處於不同的上市階段。AI Insights 已經可用。ChatSpot 處於公開測試階段，人工智能代理將於明年推出，一些人工智能助手（如內容助手）已正式發布，而圖像創建助手則處於測試階段。

【獨家披露：台積IT關鍵新能力2】靠新手訓練營統一專業技能，台積電將雲端原生技術變成IT必備基礎

 轉貼自: https://www.ithome.com.tw/news/149127

透過集中式的新手訓練營，將台積IT未來要用的雲原生技術，教給新進IT，減少他們的技能與日後實際所用技術之間的落差

文/王宏仁 | 2022-01-28發表

每一個台積IT新人，報到後的第一件事，就是要接受長達3個月的新手訓練，其中2個月更是要集中到特定部門，接受同一套專門技術的培訓，然後才回到原單位進行在職訓練。這套共同的專門技術，就是雲端原生技術的基礎訓練。

早在2019年時，台積電就定調IT軟體開發策略，聚焦在雲端應用及手機App的開發，軟體開發流程更從瀑布開發模式，轉為DevOps和Agile開發模式。

「IT工程師對台積越來越重要，因此，提升IT工程師的生產力也是一件很重要的事。」台積電IT主管Jenny Hu特別強調。

尤其，台積從2021年底新一波校園IT招募時，不只鎖定資工、資管科系背景的學生，還要招募電機，機械，控制，工工，工管，數學，統計科系等理工科系的學生，對於非資工管科系背景的學生，進入台積後更需要提供一套標準化的技術培訓，才能讓IT部門新人能具備同樣的技術基礎，也能熟悉台積IT所用的開發流程和方法。

因此，台積IT在2021年設立了一個「新技術應用專案課」（NTAP），除了負責新產品開發，也要負責要用現代化架構來重構廠區的老舊系統，另外還有一項重要任務就是負責新手訓練營，「將台積IT未來要用的一套雲原生技術，教給新進IT，以減少新人技能和日後實際所用技術的落差。」台積電NTAP新技術應用專案課工程師Jack Lo這一席話，點出了這個新手訓練營最重要的目的，讓新手IT人人都具備同一套台積IT未來必備的技術。

2020年底時，台積首度公開了自家開發團隊內部所用的開發平臺，稱為TSMC One Platform，可以涵蓋從產品規劃、開發、組建、測試，發布到部署的流程，也都遵循DevOps流程。

在TSMC One Platform平臺上，有一套完善的DevOps和CI/CD工具鏈，「透過這些DevOps工具鏈，可以讓台積的工程師，做好生命周期管理，把關軟體品質，也能提升生產力。」Jenny Hu補充。

但是，有了一套完善的DevOps工具鏈還不夠，還需要搭配對應的開發方法論和開發流程，才能真正發揮作用。在台積IT新手訓練營中，培訓內容就涵蓋了這套台積內部所用的工具鏈和最佳開發實務。

打開台積IT新手訓練營課程清單，都是雲端原生技術和工具

打開台積IT新手訓練營的課程清單，從DevOps開發流程中，最基本的開源版本控管系統GIT開始介紹，像是最常用的「Pull Request操作」，另外也包括了系統設計與需求溝通必備的「User Story撰寫」。新手課程還提供了針對Web應用開發主流開源技術架構MERN的介紹，例如「MERN後端概論」、「MERN前端React」。還有與測試有關的「TDD與Jest」，其他課程還包括了Mirage.js函式庫、Next.js框架、Functional Programming（FP-TS），Pattern Matching、Azure DevOps Workitem、API文件工具Docusaurus等偏重技術性的課程，除此之外，還包括了「從MERN到CI/CD」、「Quarkus和Kotlin」、「Quarkus和CI/CD」、Temporal.io框架和F#語言。

MERN（包括MongoDB、Express、React.js和Node.js）是目前台積電力推的開發框架，而Kotlin則是網頁後端開發所用的技術，而Quarkus則是搭配的框架。培訓內容也包括了管理產品開發上線過程的DevOps實務，從程式碼管理，版本控管、CI/CD自動化到Workitem管理等。台積電還會使用一些開發模式，包括測試驅動開發（TDD），行為驅動開發（BDD）和領域驅動設計（DDD）等模式，這些都是新手培訓範圍。

不只是上課學習，台積IT新手訓練營也相當重視實作，報到後的主管啟動日中，就會說明教學內容和專案實作，再展開新手課程，包括TSMC基礎介紹、雲端原生技術和專案實作。前2個月，新手集中訓練期間，聚焦技術深化、溝通技巧、執行和協作。最後1個月，則進行部門實作訓練，新人歸建到原部門進行就職訓練（On-Job Training）

前2個月的主要學習地點就是新技術應用專案課，除了接受一系列課程，台積也會安排資深工程師擔任導師，跟新手進行Pair Programming（結對程式設計），兩個人一起用同一個螢幕、同一組鍵盤一起開發來學習。

Jack Lo指出：「為了開發一支Cloud Native的App，需要用到上述這些技術，這也都是為了近一兩年來，台積碰到的全球化挑戰，要朝向雲端邁進。」這正點出了新手訓練營背後的戰略意義，同樣為了瞄準台積電全球化挑戰而做的IT準備。

【獨家披露：台積IT關鍵新能力1】為何台積電大舉招募SRE和DevOps？

 轉貼自:https://www.ithome.com.tw/news/149126

去年3月底，台積官網發布了一種特別的新職缺，要招募國外火紅但臺灣少見的SRE，這不是臨時的IT布局，而是台積IT在2022年需要的關鍵人才

文/王宏仁 | 2022-01-28發表

去年3月底，台積電官網人才招募網頁上，突然發布了一類新職缺，要招募網站可靠性工程師（Site Reliability Engineering，簡稱SRE），到了去年11月，台積電對這類人才的招募活動不僅沒有滿足，甚至還進一步擴大，要開始招募起SRE團隊的管理幹部。

SRE是2016年開始崛起的新IT人才類型，當時Google把自家維運10億人規模的搜尋引擎或Email服務背後的那一套維運心法公開，打造成一套可以確保全球性服務高可靠度的作法，也就是SRE維運方法論，大力推廣，不少大型網路公司或科技公司也開始仿效導入，例如Netflix、LinkedIn，SRE成了維運全球性架構網路服務的指標性作法，甚至Netflix的SRE經驗更被許多企業視為學習的典範。

近幾年，各種產業都相繼展開數位轉型，許多大型企業開始提供跨國性網路服務，也開始擁抱SRE，來確保自家服務不中斷，例如2019年，金融業如新加坡星展銀行，或是零售巨頭美國Target，都開始成立自己的SRE團隊。

台積電是臺灣半導體業擁抱SRE的先行者

但是，SRE這個在國外科技圈火紅的新人才，在臺灣大多只在網路圈內流行，只有少數網路公司或雲端原生新創導入，直到2020年底、2021年初，才陸續出現幾家大型金控或大型製造業開始接觸SRE維運理念，展開嘗試，也開始出現這類人才的職缺需求。

到了2021年下半年，在臺灣的人力銀行網站上的SRE職缺數量竟然翻了一倍。後疫新常態暴增的數位通路需求，讓越來越多企業想要強化自己的網站維運能力，從網路設備商、儲存產品商、房仲集團、保險公司、證券商、物流、媒體、實體百貨、超市賣場到線上電商，都要招募SRE人才。

台積電正是2021年初，臺灣第一批招募SRE的高科技製造業者之一，甚至是半導體業者中，率先嘗試SRE的先行者之一。

可是，上述積極擁抱SRE的臺灣企業，大多是為了因應零接觸經濟需求而招募，而台積電並非是提供大規模B2C服務的企業，而是半導體製造代工服務業，為何台積電突然開始大舉招募SRE？

從台積SRE招募公告中，初步可以看出，與台積IT這兩年數位轉型的新戰略方向，大有關係。

台積早在兩年前，就開始大舉招募IT人力，2020年底時更打破例行性招募作法，首度舉辦線上徵才活動，要突破地域限制，想辦法吸引更多臺灣北、中、南部，甚至是海外的IT人才。

當時，台積電不只開出大量的AI職缺，例如資料科學家、ML軟體工程師、ML平臺工程師、ML領域執行經理等，來持續支援從2016年大力推動的生產製造智慧化戰略，另一方面，台積電當時還積極招募3大類IT人才，包括了雲端平臺架構師、基礎建設架構師與工程師和資安維運工程師。

去年，iThome獨家披露了台積電大舉招募AI和IT人才的關鍵布局，就是為了展開大規模數位轉型所需，尤其要招募的那3類IT職缺，都是基礎架構轉型所需的關鍵人力。

當時有位台積IT招募主管就直言，台積IT在2020年的三大工作重點，一是要運用各種基礎架構新服務，來支援台積電的數位轉型，二是要運用軟體定義技術，將傳統資料中心轉型為真正的私有雲架構，最後一點則是揭露台積電正持續投入新世代IT基礎架構的研發，包括如5G、IoT、AIOps等新興技術，來支援台積電未來的成長。

到了2021年，台積電絲毫沒有停下IT人才招募的腳步，甚至還更主動，深入更多場合、透過更多元的管道來招募。這些舉動反映出台積 IT急需更多新戰力的渴望。

但是，台積IT在2021年需要的新人才，和展開數位轉型前期，也就是和2020年時的需求，不盡相同。

在2021年下半年台積第二度IT大徵才活動中，進一步要擴大招募5大類人才，除了負責開發的軟體工程師、製造智慧化發展的AI/ML工程師，以及基礎架構工程師之外，2021年新出現的重點職缺，就是 SRE工程師和DevOps工程師，後兩者是2020年第一次IT大舉徵才中，沒有特別著墨的角色。

邁向雲端原生環境，開始積極招募DevOps和SRE

在2021年10月有次校園徵才活動中，台積電難得透露了IT人才需求改變的關鍵原因。台積電IT主管Jenny Hu指出：「台積要開始邁向雲端原生的環境，DevOps跟SRE是2021年開始的重點新職缺。」

她進一步解釋：「台積一方面建立自己的K8s，發展雲端原生架構，完善DevOps工具鏈，也開始推動轉型，將老舊系統轉移到雲原生架構上，也讓我們IT開發的產品轉型，透過這些工具鏈，將產品做得更好。」

從台積賦予DevOps和SRE職務的工作重點中，更詳細的點出了這兩類人才在台積電打造雲端原生架構中所扮演的關鍵角色。

這兩年，台積電一直持續招募大量軟體工程師，來負責內部軟體產品，也要瞄準未來全球營運的挑戰。但在2021年新增加的DevOps工程師的工作內容，不只也需要負責設計、開發和維運TSMC IT的軟體產品，更要使用雲原生技術，來開發全球營運製造的新平臺。

台積電從2020年就開始積極發展容器化，後來開始發展自己的K8s私有雲環境，也預告未來會將所有服務都會轉移到K8s上。台積DevOps被賦予的工作內容，就是要運用雲端環境開發自動化工具，來建置K8s上的流程，包括CI/CD流程、自動化測試流程、自動化部署流程等，也要搭配，如Prometheus、Kibana等雲端開源工具，來監控軟體產品品質和監控K8s平臺的資源，以確保產品維運的可靠性，還要負責待命任務。也就是說，台積電未來軟體產品所部署的K8s雲端原生環境上，各種流程自動化都是台積DevOps的任務，這些任務也正是國外科技巨頭打造全球網路服務時，為了支援全球性規模所需要的自動化管理能力。

而從台積SRE工作重點說明中可以看到，SRE要負責實現台積實現基礎架構程式碼化（Infrastructure as code，簡稱IaC），也要運用軟體方法來管理台積電的全球資料中心，包括基礎架構硬體設計、建設和維運。

而SRE的工作內容則包括了，從裸機、VM、容器到K8s私雲的部署與基礎架構維護工作，以及要負責定義和管理SLO、SLI和錯誤預算（Error Budgets），另外，還要負責定義監控機制和預警機制。當然，IT緊急應變是SRE角色的重要任務，他們得輪班待命處理緊急事件與事後檢討。

為了優化這些維運和管理工作，台積電的SRE也得具備各項雲端原生技術的開發能力，自己來發展相關的工具和所需的自動化流程。

從台積賦予這兩類角色的工作內容來看，DevOps和SRE是高度互補的角色，DevOps聚焦AP應用系統層級的大規模管理挑戰，而SRE則更進一步涵蓋到資料中心層級的全球維運和管理，但不論是SRE或是DevOps，都是為了雲端原生架構的大規模管理和維運，這正是台積用來因應全球化營運挑戰的IT新能力。