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【Uber大數據平臺效益優化術】Uber手把手分享平臺效率優化8項心法,從檔案瘦身到聯邦叢集都優化

Uber大數據省錢術第3支箭瞄準平臺效率,透過檔案格式優化、改善YARN排程策略、叢集聯邦等方法來提高效率,後來還發起HydroElectricity專案,就像蓄水發電般,善用後臺工作節省前臺CPU耗能

2022-02-15

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【Uber大數據需求端省錢術】盤點所有權精算資源用量,重要需求才能獲得更多資源

Uber大數據平臺需求端省錢術的一大關鍵,就是先清楚劃分資源所有權角色,就像是先找出債主,再建立用量追蹤工具,來掌握使用者用量,接下來才能依此自動調度資源

2022-02-15

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【Uber大數據供應端省錢術】落實機器記帳是設備省錢第一步,更要善用大容量硬碟和負載機制

儲存和運算設備的成本是Uber大數據平臺最大的成本來源,省錢術的第一步,就是先從大數據平臺供應端著手

2022-02-15

| 中國信託金控 | 技術長 | 賈景光 | AI | 大數據 | 區塊鏈 | 核心系統現代化 | 線下通路數位化 | 中信Home Bank | Edge | End-to-end digitization | 客戶旅程重設計 | 封面故事 | 中國信託 | 數位轉型 | 客戶體驗 | 研發 | 創新

中國信託服務力的進化(下)|揭露中國信託數位轉型工程5大策略專案

以客戶體驗創新、員工工作模式轉型、數位地基建置(Digital Foundation)這3大重點,進而訂定出5大策略專案,來帶動全體團隊投入數位轉型工程

2021-11-16

| 封面故事 | Julia | 資料科學 | 程式語言 | 大數據 | 英傑華 | Aviva | 風險預測 | 輝瑞 | Pfizer | 藥物開發 | 電力預測 | 澳洲聯邦科技工業研究所 | 思科 | 德勤 | Deloitte | 數位分身 | Digital Twin | 美國紐約聯邦儲蓄銀行 | 經濟模型 | DSGE.jl

【百年藥廠研發、跨國保險風控到城市數位分身模擬都愛用】剖析6大國外Julia實例,為何複雜運算難題都用它?

快速、高效且易於平行化的Julia,將歐洲最大保險公司上萬行程式碼砍至1千行,也加速輝瑞心臟模擬模型115倍,還支援澳洲政府預測未來30年每小時的電力流動變化

2021-11-02

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資料科學語言新選擇,Julia女神風也吹進臺灣了

專攻科學運算的年輕程式語言Julia,2009年在MIT實驗室發跡、2018年釋出1.0版,不只在大型企業程式碼現代化的舞臺發光,也在臺灣大數據分析企業現蹤

2021-11-02

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【Julia臺灣企業實例:卡米爾】用Julia改寫超慢2成程式碼,讓龐大空污監測資料前處理快10倍

卡米爾是臺灣少數擁抱Julia的企業,他們先以Julia改寫CSV資料前處理程式碼,得到比Python快10倍的驚喜後,再導入真實專案

2021-11-02

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【Julia臺灣社群發起人親自解答】12個問答快速認識Julia

「如Python般簡潔,如C般快速」是Julia的代名詞,這個優雅簡潔的女神語言,已被許多需大量複雜運算的知名企業擁抱了

2021-11-02

| 封面故事 | Julia | 資料科學 | 程式語言 | 大數據 | Julia臺灣社群 | 杜岳華 | 圖學深度學習套件 | GeometricsFlux.jl

【Julia亮點套件1】臺灣開發|超完整圖學深度學習套件:GeometricFlux.jl

2019年,Julia多了個功能強大的專屬圖學深度學習套件:GeometricFlux.jl,甚至被官網列為六大生態系之一。它不只提供常見的圖學模型元件,還支援CUDA,可以用GPU來加速,更與JuliaGraphs相容,就像是Julia深度學習框架Flux多了一對翅膀

2021-11-02

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【Julia亮點套件3】臺灣開發|Julia圈首款Transformer模型套件:Transformers.jl

2019年,Julia終於有自己的Transformer開發套件,其完整度更受社群好評,成為開發NLP模型的首選工具。這個Transformers.jl套件的貢獻者,就出自臺灣一位碩士生鄭景文之手

2021-11-02

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【Julia亮點套件2】臺灣開發|秒解複雜偏微分方程式:NeuralOperators.jl

在Julia臺灣社群發起人杜岳華的鼓勵下,就讀清大光電所的研究生甯敬宇花了幾個月,以Julia開發出開箱即用的NeuralOperators.jl套件,內含以Julia撰寫的傅立葉神經算子和馬可夫神經算子,讓使用者可直接在Julia深度學習框架Flux上執行

2021-11-02

| 客座文章 | DBS | 大數據 | Big Data | 軟體定義儲存 | 微服務 | GPU | 新加坡星展銀行

【DBS客座文章】星展銀行如何打造大數據平台

隨著相關應用與學術的發展,我們不得不在2019年重新設計整個企業之資料平台,以克服幾個未來的挑戰。從GCP及AWS在大數據領域的發展汲取靈感,設計了這個可以更有效處理多租戶(multitenancy)、降低資源搶奪風險及營運成本的平台,並確保我們的關鍵應用程式得以正常運行。

2021-09-02