來源：Tomofun

Tomofun技術長張佳彥指出，Tomofun 開發產品的核心在於解決寵物飼主的困擾，而 AI/ML 技術是最有效達成此願景的方法。

「對於新創來說，在AIoT產品的維運技術門檻相對較高。若團隊要架設全球化的維運中心，透過傳統資料中心部署，往往無法快速因應調整，控制成本便成為挑戰。」隨著Furbo訂閱服務者逐漸成長，雲端數據儲存空間及運算服務的需求也勢必上升，Tomofun又如何因應？張佳彥表示，「為了要做出AI服務，若是團隊自行購置GPU伺服器，可能在3年內都得採用同一套硬體，才能讓開銷能夠攤提成本。」

張佳彥觀察，自從深度學習的應用熱潮興起，各家廠商在GPU的開發速度，也以「摩爾定律」型態在加速，讓運算力逐年增加。有別於自家購建硬體，透過AWS雲端運算上的GPU租用服務更有經濟效益；且AWS每年還會對新GPU規格提供不同執行個體（Instance），能夠讓使用者享受代代增強的GPU運算效力，「可以預期的是，每年舊的機型都會降價，因此每年的成本也都會逐年降低。」倘若客戶數量急速增加，團隊也可即時擴展雲上的機器，不需再多花一筆錢、等待安裝建置完成後才能服務客戶，而是在原本基礎上進行擴展。他舉例，有一年因應客戶成長數倍增，但因為租用GPU服務讓建置成本維持相同；進而一算，等同為維運成本省下了50%的開銷。

MLOps文化：AI/ML領域導入無縫協作也很重要

再細看Tomofun技術團隊，大致可分成前端、後端的軟體程式開發、韌體開發、AI模型訓練還有數據分析。讓人不禁好奇，為了要滿足硬體技術與App訂閱服務的開發，自家的團隊如何做到無縫協作？

張佳彥指出，在軟體開發領域，「DEVOPS」已是多年盛行的實務課題，讓開發團隊、維運團隊互相整合在一起，能夠以敏捷開發的方式快速完成專案。其運用自動化測試、持續整合、持續部署的工具，推動開發與維運人員更緊密協作，來加速軟體版本迭代更新。

守護毛孩