同步刊登於《廣告雜誌》2023年7月號375期
文、圖／cacaFly 聖洋科技 吳振和 VP of Tech
12歲開始自學程式，曾開發200萬下載，登Google、Apple之不分類熱門APP及數百億級別資料流量之大數據網路服務。TEDx、AWS SUMMIT 講者、台灣人工智慧年會講師、台科大講師。
近期機器學習(ML) 及人共智慧(AI)的突破性發展成為炙手可熱的話題，其中，雲端技術在此發展中扮演著不可或缺的角色。雲端技術現今的發展已經和初期類託管式的基礎運算運算Infrastructure as a Service(基礎建設即服務)，在 Platform as a Service(平台即服務，簡稱PaaS)上的發展及應用已漸漸成為現今系統架構設計搭配的主流。PaaS雲端運算的一種服務模式，供商提供完整的執行環境，讓用使用者可以直接在平台上開發、測試、部署和管理，而不需要擔心底層的基礎架構(如硬體、作業系統、網路等環境)及相關的維護工作。
以GCP 為例，BigQuery提供企業級資料倉儲服務，無伺服器方式進行大規模數據的分析和查詢，不用事先安裝相關環境、Cloud Functions，提供的無伺服器運行環境，可以讓開發者在雲端直接執行程式碼，不用事先配置伺服器及相關軟體。
使用Platform as a Service(PaaS)架構的優點有
快速部署：
在PaaS架構中，開發者可以透過配置文件（config）來選擇所需的服務，並將這些服務快速串聯。例如資料庫管理系統，資料倉儲，資料流程處理，無伺服器運算（Serverless），以及Auto ML等平台服務。過這種部署模式大大降低了建構應用基礎建設及軟體系統的耦合複雜度，使部署變得更容易。
降低成本與複雜度：
使用PaaS架構，因平台都在雲端供應商上，除降低購買和管理硬體成本外，企業也不再需要投人力和時間在維護和升級工作上，大大降低維運複雜度及風險。由於維護和管理工作主由公有雲平台進行，更可降低因維護人員的流動所造成的相關風險。PaaS架構使得企業能夠專注於核心的業務和創新，而不是消耗時間和資源在管理和維護基礎設施上。這是PaaS在現代軟體開發領域中得到廣泛應用的一個重要原因。
彈性擴縮： PaaS提供了一種模型，使應用可以根據需求快速擴展或縮減運算/服務資源，
這不僅使應用能夠靈活應對瞬息萬變的用戶需求，而且還能夠提供極高的運算效能。
在傳統的軟體架構中，即使透過增加硬體設備來滿足較大的運算需求，也難免會受到硬體規模的限制。而PaaS則透過利用公有雲的運算資源，有效地打破了這個限制。由於公有雲的規模遠超過單一企業的IT基礎設施，所以在PaaS模型中，應用程式能夠獲得接近無限的擴展能力。
因此，無論是在面對瞬間流量的發生，或是需要處理大量數據的情況下，PaaS都能提供極其強大且高度彈性的運算能力，這使得它成為當今架構設計的主流選擇。
永續的好夥伴
然而，PaaS（Platform as a Service）架構除了上述的種種優點外，對於碳排的優化也有不少的影響。首先，所有的雲端架構都伴隨了供應商本身對能源優化的目標。而雲端供應商已經訂出不同的能源目標，以Google Cloud Platform（GCP）為例，在2007年就達到了碳中和的目標，除此之外，預計會在 2030年達成全時間（24/7）綠色能源目標，這意味著，當我們把資源部署在雲端時，我們實際上是在與供應商共享他們的綠色能源目標。
當然，除了供應商本身的能源目標外，PaaS架構本身也對碳排放的優化有不少的影響。
首先，PaaS的架構下企業只需購買他需要的服務，對應的硬體及運算由平台彈性配置，大大降低了的閒置資源的比例。而PaaS提供的彈性資源分配能力，讓企業可以根據需求即時調整所使用的運算資源。這種方式可以最大限度地利用每單位能源，減少不必要的能源浪費。
因此，當我們談論PaaS對碳排放優化的貢獻時，我們實際上是在認識到這種架構的雙重優勢：一方面，它能讓我們更有效地利用資源，另一方面，它也在幫助我們建立一個更環保、更可持續的未來。
在碳排優化的路上，許多雲端供應商如Google Cloud Platform（GCP）也提供了碳足跡監測工具。這些工具讓所有雲平台的使用者都能清楚地看到自己使用的雲端產品所產生的碳排放量。因此在企業越來越重視ESG的趨勢下，未來的雲端優化，除了對架構、成本優化外，碳排的優化相信也會成為一大指標。
圖：GCP的碳足跡監測工具
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