案例分析：製造業如何將AI和資料平台搬上雲｜專家論點【黃婉中】

作者：黃婉中（雲端架構師）

最近幫一位製造企業將機器學習平台搬往雲端，在訪談過程中，客戶正面對以下挑戰：

經營面

目前製造業面對「少量多樣化」的巿場需求，有別於過往規模經濟下，產能高就是獲利保證的情況，現在需要針對特定客戶，製造特殊產品以符合需求。

為了保持競爭力，產線變得更忙了，卻因為良率和換線時間等因素，不見得能取得更高利潤。此外，客戶也積極尋找創造新服務的機會來增加營收，無論從生產經驗到資料，都期待能為企業創造多元收入。

技術面

儘管有了提高產能、創造新服務等明確目標，卻因為一些技術問題卡關。首先是企業內因為長年累積造成資料量龐大，並且種類繁多，需要取得這些資料就花上不少時間，而且不見得能取得足夠的資料。

其次是企業自行開發機器學習平台後，不僅維運不易，多系統間的資安卡控必須搭配內規，作嚴謹的設計。同時間，又要考量如何與內部資訊共享，以避免重複工作。

另外，多年前所規劃的電腦算力，早已不符所需，得出結果到調整產線，可能已經是數周後的事情。

雲端解決方案怎麼幫助客戶?

團隊花了三個月時間，進行整體架構規畫。將專案細分成不同的小專案，由不同架構師、合作夥伴及客戶端工程師協作完成。整個方案主要使用Azure平台上面的資料服務，包含 Data Lake、Synapse、Databricks與機器學習。

首先，將數十TB的telemetry data，從地端資料倉儲中搬上雲，並把散落於不同來源的資料，如 Oracle和SQL的資料也搬上來。

同時，架構師也跟資料科學家緊密合作，將資料使用於Databricks及Azure Machine Learning中。針對可直接呈現、不需要再運算的資料，利用Power BI呈現。

更進一步的說明如下圖架構所示，使用C# 整合 Azure Storage，將檔案依 size 分割，同步平行上傳。接著，使用 Polybase 建立外部資料表為了後續資料載入做準備。

根據需求，使用 Databricks 來清理和轉換資料，並儲存在 ADLS Gen2，之後就可以利用 Databricks 和 Synapse 之間的原生連接器，大規模存取和移動資料集。

最後，將測試過的模型用Azure Machine Learning Service和Container Registry進行容器化和部屬。另外，也可利用Azure Analysis Service和Power BI做視覺化呈現。

以上是上雲專案的動機和架構。下一篇，我將分享成果以及過程中的挑戰。

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