LINE 台湾今(18)日在南港展览馆举行一年一度的 LINE 台湾开发者大会「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」,超过 1600人报名,今年大会首次採用人脸辨识技术迅速完成上千人的报到流程。上午主题专讲中,LINE 分享今年在台的技术跃进,包括今年初台湾开发团队将「容器化平台服务(Verda Kubernetes Services, VKS)」建置完成,到第三季时已将所有台湾的专案服务转移到 VKS 上,结合 LINE 的基础设施及全球资源,加快服务开发,让系统更容易承载瞬间的大流量;也揭露 LINE CLOVA 在台发展方向,除了 CLOVA Face 人脸辨识技术外,2021 年 LINE 还将投入在 CLOVA Chatbot 以及 CLOVA OCR 的发展;此外亦分享 LINE 如何突破业界作法,率先以 DevOps 工法打造 MLU 机器学习运算辅助平台,大幅提升开发效率。

疫情推波助澜,LINE 数位服务使用量显着攀升

今年,在疫情衝击下,民眾生活习惯改变,LINE 的服务使用量也有巨大的起伏。全球官方帐号数量四月较三月成长 140%,全球视讯通话数五月较二月成长了 235%。台湾的中华职棒一度闭门比赛,球迷转往线上观看球赛,使中华职棒本季在 LINE TODAY 上的观看次数年成长率达 74%,总观看次数创歷史新高,透过 LINE 直播的线上音乐会在第二季末需求大增,与第一季相比,观看次数成长近 300%,而 LINE 旅游的国内票券与体验类商品,因国旅大爆发促使合作伙伴新增品项,业绩顺势在九月、十月连假时呈现超跳跃性成长,与去年同期相比成长了 2,483%。

疫情导致LINE 数位服务使用量显着攀升。全球官方帐号数量四月较三月成长 140%,中华职棒本季在 LINE TODAY 上的观看次数年成长率达 74%。(LINE提供/黄慧雯台北传真)
疫情导致LINE 数位服务使用量显着攀升。全球官方帐号数量四月较三月成长 140%,中华职棒本季在 LINE TODAY 上的观看次数年成长率达 74%。(LINE提供/黄慧雯台北传真)

导入 VKS 容器化平台,强化开发部署效率

疫情不仅让民眾对网路服务的依赖度提高,也促使网路服务提供商加速优化基础设施。VKS 由总部在年初所建,台湾团队在地完成所有服务的容架化架构重构,第二季开始把所有专案和服务搬到 VKS上,目前已全部完成搬移。VKS 具有弹性,当流量暴增时能自动平行扩展,承载瞬间的流量峰值,为用户提供更平稳的服务体验;VKS 整合许多开源的生态系资源,知识共享,提早解决问题,因此易用性也高;且因全世界 Kubernetes 开发社群非常活跃,由全球社群共同维护,这样的平台对单一厂商而言维护成本相对较低。

LINE 台湾技术长陈鸿嘉。(LINE提供/黄慧雯台北传真)
LINE 台湾技术长陈鸿嘉。(LINE提供/黄慧雯台北传真)

LINE 台湾技术长陈鸿嘉在主题演说时提到,「台湾专案数快速成长,如何更有效的发挥人力资源便成为一个重要的课题,其中就包括如何强化开发部署的效率,让新进人员加入团队后,尽快加入应用开发。以往只靠 Verda 虚拟机器时,新人大约需要一、两周建置开发工作环境;从虚拟机器转到 VKS 容器化平台后,新人在报到的半小时后就可以加入开发。到今年十月份,LINE 台湾已有20多个专案在 VKS 上面运作,部署了超过 130 个 App 配置以及 50 多个丛集。台湾团队是总部认定,目前在 VKS 上实施容器化技术平台最多样、最完整的团队。」

携手台湾技术伙伴,运用 LINE CLOVA 技术提升服务价值

LINE 近年全力发展人工智慧,今年将 LINE BRAIN 商用产品线和 LINE Clova 产品合併为 LINE CLOVA,2021 年在台湾将优先投入三大方向:CLOVA Face 人脸辨识技术、CLOVA Chatbot 聊天机器人应用以及 CLOVA OCR 文字辨识技术。LINE 将与台湾的技术伙伴合作以 LINE CLOVA 技术提高商业服务的价值,做出不同领域的应用先例,让 LINE CLOVA 的应用融入台湾市场。更多关于 LINE CLOVA 的分享内容,请参阅LINE CLOVA新闻稿。

打造 MLU 机器学习平台,优化专案开发管理流程

今年开发者大会的另一亮点是 MLU 机器学习平台。LINE 台湾在 2018 年成立资料工程研发团队,正规化资料获取流程,逐步累积台湾使用者行为资料,团队会利用海量的去识别化资料来训练机器学习模型。原本训练好的模型需要人工部署到线上环境,过程中有许多繁琐的重复工作。今年 LINE 以 MLOps 观念打造 MLU 机器学习平台,让团队训练完的模型能快速测试,直接部署到服务中,大幅提升开发效率。除此以外,MLU 对机器学习相关专案的流程管理也是很有效的辅助平台;原先在机器学习专案的开发过程中,每个阶段都是独立运作,一个阶段完成后就交棒给下一阶段,每个阶段成员不同,交接之间的协作不完全顺畅。LINE 台湾资料工程部资深经理蔡景祥特别强调:「MLU 让团队可以在同一个平台上执行每个阶段所需要的工作。当每个阶段成员的角色都定义清楚时,团队就能以一致的、标准化的流程开发,让稀缺的开发人力达到最佳化部署,也让机器学习技术规模化并落实在各个大小专案中。」

「LINE TECH FRESH」迈第三届,持续扎根开发者社群

LINE 对于台湾开发者社群的投入不遗余力,从 2018 年开始启动的「LINE TECH FRESH-技术新星人才计画」,便提供校园开发者累积实务经验的机会。LINE 台湾透过这项计画,每年共开出 30 个实习职缺,如此大规模推动技术人才培育,实属业界少见,而获选的同学每周进公司三天,有充裕的时间跟着开发团队实际参与专案。待实习届满一年后,若表现优异更有机会成为正式员工,加入 LINE 工程团队。看好在地开发人才潜力,LINE 希望透过LINE TECH FRESH 给予台湾的技术人才学习与挑战的舞台,协助将在校所学与业界实务接轨,发挥企业正向影响力。

(科技)

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