關於 垂直式自動倉儲 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

打造智慧數據湖，Google Cloud 今天推出三項新服務讓資料在雲更聰明

2021/05/27 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察

Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上，發布三項全新解決方案：Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版，將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合，為企業提供一個整合式資料平台，協助企業打破資料孤島。

評論

Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上，發布三項全新解決方案：Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版，將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合，為企業提供一個整合式資料平台，協助企業打破資料孤島，安全地預測業務成果並賦予使用者能力，在現今不斷變化的數位環境中即時制定明智的決策。

「Gartner 近期的問卷調查結果顯示，企業預估每年在品質不甚理想的資料上平均花費 $1,280 萬美元。」 因為資料散布在多個雲端和地端部署環境中的資料庫、資料湖泊、資料倉儲和資料市集內，企業除了要設法集中控管及管理應用程式，更需要即時整合資料來改善決策，加快創新腳步及提升客戶體驗。

Google Cloud 資料庫、資料分析及 Looker 商業智慧平台總經理暨副總裁 Gerrit Kazmaier 說明，企業須把資料視為具備將所有相關業務面向整合為一的能力。如今所有產業紛紛轉換為以數位化為主的業務型態，因為他們明白資料不但是創造價值的要素，同時也是推動數位轉型的關鍵。

透過運用 Google Cloud 的資料平台，客戶現在將能採用全方位且涵蓋完整資料生命週期的資料雲端方案，從業務執行系統到可進行未來預測和自動化作業的 AI 與機器學習工具等均包含在內。

Datastream-為客戶提供即時資料複製功能：目前提供 Beta 版體驗的 Datastream 提供全新的無伺服器異動資料擷取 (CDC) 和複製服務，讓客戶可以從 Oracle 和 MySQL 資料庫將資料串流即時擷取至 Google Cloud 服務，例如 BigQuery、可於 PostgreSQL 上執行的 Cloud SQL、Google Cloud Storage 和 Cloud Spanner。

企業可運用這項解決方案強化即時性數據分析功能、資料庫的複製速度以及事件驅動架構等。率先採用此方案的客戶 Schnuck Markets, Inc.運用 Datastream 簡化了架構，而將 Oracle 資料複製到 BigQuery 和 Cloud SQL 也不再會延遲數小時之久。

Analytics Hub-提高資料共用安全與易用性：Analytics Hub 可為企業創造安全且即時的資料交換服務，借助 Analytics Hub，企業可以在不論組織的內外部，安全地共享數據和洞察，包括動態儀表板和機器學習模型。

Analytics Hub 協助企業整合其數據資產，如將 Google 獨有數據、產業數據和公開數據整合一起。Analytics Hub 建立於 BigQuery 現行且普及的共享功能基礎上，目前已經使數千家企業透過數據分析進行革新，並透過不僅是單純共享數據的方法，來加快洞察的取得。

Dataplex-協助企業簡化資料管理作業：目前提供 Beta 版體驗的 Dataplex 是一種智慧資料網路架構，可提供單一整合式的分析體驗，能將 Google Cloud 和開放原始碼結合在一起，使企業能夠快速整理、保護、整合及分析其數據。

自動化的資料品質可讓數據資料學家和分析師利用自選工具確保資料的一致性，不須移動或複製資料即可統整並管理資料。Google 提供傑出的 AI 和機器學習功能，讓企業能夠利用內建的智慧資料來縮短處理繁複基礎架構的時間，並將更多心力轉而投入於發掘資料價值，以帶來更多業務成果。身為 Dataplex 早期客戶，Equifax 與 Google 合作致力將 Dataplex 納入自己的核心分析平台，不但簡化了工作負載，還建立了所有內部分析資料都適用的單一指令控管及管理平台。

在資料雲端高峰會舉辦期間，Google Cloud 也發表了資料庫和數據分析產品組合方面的其他最新消息：

基於對多雲端的策略性承諾，Google 陸續推出分別適用於 Microsoft Azure 的 BigQuery Omni Beta 版和 Looker 商業智慧平台正式版，藉此協助客戶取得跨雲端環境的關鍵資料深入分析結果。繼去年發表適用於 AWS 的 BigQuery Omni 後，這次發表的最新消息更延續了市場對此技術的展望。

BigQuery ML 異常偵測 可協助客戶透過使用 BigQuery 的內建機器學習功能，以更輕鬆的方式檢測異常資料模式。目前許多客戶將這項技術運用於多種用途，包括銀行詐欺偵測和生產製造不良原因分析。

Dataflow 為客戶提供了具備成本效益的快速串流分析解決方案。而預計於第三季推出的 Dataflow Prime 將提供業界領先的自動垂直擴充和數據管道正確配置技術，為客戶最大幅度地降低整體擁有成本。此外，Dataflow Prime 更內建了 AI 和機器學習技術，可以為客戶提供串流預測功能，例如時間序列分析、可主動識別瓶頸的智慧診斷功能，以及可提高使用率的自動微調功能。

Google 也將全代管關聯資料庫 Cloud Spanner 的入門價格降低 90%，連同即將推出的精細個體規模調整功能 (granular instance sizing) ，將同樣提供無限制的空間規模與99.999％的可用性，用以支援要求最苛刻的應用程式運作。BigQuery 與 Spanner 的整合功能也即將推出，可讓使用者透過 BigQuery 查詢 Spanner 中的交易資料，以便提供更豐富且即時的深入分析結果。而 Spanner 新增的 Key Visualizer 功能(目前為 Beta 版本)，可提供互動式監控功能，方便開發人員迅速識別使用模式。此外，Cloud Bigtable 更具備可達 99.999%(5 9s) SLA 的讀取和寫入可用性。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23648-google-data-cloud-summit

《關於吃的閱讀 -- 3之1》

在一個預備年貨和年夜飯的時節中，來閱讀關於吃的一些書籍。第一本就是關於我們熟悉的生鮮超市，以及它的黑暗秘密。

"Food is the business of eating，grocery we'll see, that's completely different," it's the business of desire"

"食物，是關於餐飲業的話題，而生鮮食品，我們會發現是完全不同的，他是一個關於欲望的生意”

我閱讀這本書的速度比以往都慢，一方面因為作者很細膩的描寫每一個採訪的對話，讓人感覺置身其中。另一方面，是因為生鮮零售業是這麼一個生活中理所當然的存在，當作者深入剖析到其中每一環的時候，包括採購選貨，物流運輸，生鮮維運，以及進口食品來源等等，其中的種種黑暗面都會讓讀者深刻反思，以“競爭”為名的剝削，要物美價廉然後講求時效方便，這一切的代價是誰來償付的呢？

書本一開始用簡短的篇幅述說美式賣場超市的出現，如何引發許多新發明 （運輸用的紙盒，食品品牌，超市推車，零售業動線規劃，等等。在大者恆大的競爭態勢當中，我很喜歡作者用 “Trader Joe's" 這個例子。這家生鮮零售店在美國以外比較沒有名，但它可是全美所有零售業者中單位平方英尺獲利最高的公司之一，僅次於Apple Store 和 Tiffany 蒂凡妮珠寶店。他刻意語大公司競爭策略避開，完全是從如何創造最高面積價值的方式來選擇銷售的品項。創辦人想像他所面對的消費者，跟以往不同，是一群受過“被過度教育” （他強調但是不見得“過度聰明”的年輕人），他們不再只是尋找最低價格二是要透過購買來表達他們的價值理念（有那麼一絲理想主義文青的概念）。他在早期如何透過紅酒的策略有著不錯的獲利成績。再來就是與產地直接推出掛名品牌的特殊產品。然後，也在無法與大公司價格競爭之於創造出一些特別的品項（例如因為花生醬價格無法競爭就自行開發了杏仁醬。後來反而成為他們的暢銷獨門產品）

裡面也有一段講到自動化帶來的巨大便利性，以及看不見的代價。作者回到汽車業最開始美國車廠，如何用更大的腹地並垂直整合原物料，來製造便宜的汽車說起。日本汽車廠因為沒有這些先天的條件而感到岌岌可危。當年TOYOTA的一名工程師到美國超市大賣場之後，被那樣的場景震懾了，也同樣激發期所謂JIT (即時製造）流程的靈感），反而讓日系車廠因著效率，而成為世界汽車製造業後來最有競爭力的一群。美國人看到了這樣的做法當然也爭相模仿。可是如果把這一套思考方式帶到人力密集的產業之中，就有一個很大的問題。因為人不能像零件或是原物料那樣隨傳隨到，人必須有一定程度的工作保障才能夠養家活口。書中講到了許多美國大型零售商的勞資糾紛，看到許多人好像再怎麼努力，都無法離貧窮或是負債太遠，真的能夠體會近年來美國內部因加劇的貧富不均所引發的怒吼，真的是非常可以理解的。

這本書另外很特別的一點，是作者花5年的時間為了真實了解大型零售超市生態圈的各個層面，他親身參與在第一線的工作。包括花數月的時間與貨車司機朝夕相處，參與運送的過程 （然後在那個漫漫的長途運送過程中聽司機的故事）。他成為美國大型知名生鮮超市的實習倉儲員工，與那些無法負擔學生貸款，充滿期待加入這個行業的人一起走一段路。還有每年無數多新食品發明的創業者，他與其中一位保持數年的聯絡，看見她散盡存款，挨家挨戶的推銷產品（“會改變你人生的一款沾醬！”），卻依然保持120分的熱情持續往前，直到逐漸嶄露頭角。還有前往泰國魚村，認識從人口販賣奴隸漁業制度黑暗中，逃出來的人的現身說法。

很多書中提出的觀點一時無法消化，也不太能想到身為一個消費者立即能夠做些什麼。但觀察著在台灣身邊的這些傳統市場不斷轉型進步，以及一些與小農合作的新創企業，覺得“有社會責任地消費”的意識越來越普及時，也會有越來越多人思考要如何改變，真正透過我們的消費行為傳達心中的價值。相信這些努力，在一些消費者的支持下，在5年，10年，20年的期間，應該可以創造出一個更健康平衡的食品零售樣貌。

“零售很大的成份是在反映著整個社會， 關於人們在思考什麼，想要什麼，以及尋找什麼。根本的來說人類總是在尋找意義，而我們把消費當成一個重要的表達方式”

"Retail is a giant reflection of society, what people are thinking and wanting and looking for. Fundamentally I think we are meaning seeking species, and I think we place a lot of meaning in consumption"

全文與相關圖片在部落格中👇👇👇
https://dushuyizhi.net/the-secret-life-of-groceries-生鮮超市的黑暗秘密/

#TheSecretLifeofGroceries #Supermarket #BenjaminLorr

5G標準R16第三階段完成 5G於各行業商用起跑

科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2020年7月6日

國際標準組織3GPP於2020年7月3日宣布R16標準第三階段凍結，也就是說，2020年6月30日5G第一個演進版本標準完成，這也代表5G已經具備了相對全面的能力；從全球的5G部署來看，設備商、運營商、終端廠商或是其他應用提供商，都可以更積極地5G市場應用。

其實，5G完整技術標準包括R15和R16。而R15早於2018年6月3GPP組織在第80次TSG RAN全會正式通過5G NR標準SA（Standalone，獨立組網或稱獨立5G）方案正式完成，也就是說首個真正完整的國際5G標準正式出爐。R16不僅增強了5G的功能，也讓5G進一步走入各行各業，還兼顧了成本、效率、效能等因素，使通訊基礎投資發揮更大的效益。

引入R16新標準後，不需要對既有基地台的硬體設備做改動，只要軟體升級就可以完全支持R16標準。

至於R16標準涉及主題：多媒體優先級服務，車輛到所有（V2X）應用層服務，5G衛星接入，5G局域網支持， 5G的無線和有線融合，終端定位和位置，垂直域中的通信以及網絡自動化和新穎的無線電技術。還有，安全性，編解碼器和流服務，局域網互通，網絡切片和IoT。還開發了技術以擴大3GPP技術在非地面無線電接入（最初是衛星，但也要考慮空中機載基站）和海上方面（船內，船到岸和船到船）。LTE的新PMR功能的工作也在進行中，以增強最初使用GSM無線電技術開發的面向鐵路的服務，而該技術現已接近使用壽命。

我國電信三雄拚5G商機

隨著R16版制定完成後，5G於各行業帶動商機熱潮，先從企業5G專網架設，需要採購AI邊緣運算所需設備包括雲端伺服器及5G小型基地站等設備。 而我國電信三雄於2020年6月底陸續開台，台灣正式進入5G元年。以5G網路為基礎發展的AI、物聯網、AR/VR、車聯網，智慧製造、智慧醫療、智慧農業等賦能創新應用，將成為電信公司營收成長最重要的動能來源。

以中華電而言，5G開台首波推出的創新應用，包括與廣達旗下達明合作機械人手臂、與勤崴共同發展彰濱車聯網自駕車，中磊打入5G智慧電表，研華則在智慧工廠管理系統發展。中光電及中興保全分別在無人機與智慧路燈攜手中華電進軍。

台灣大哥大由富邦集團投資經營，初發展5G期，當然5G先導入富邦集團旗下子公司應用。從智慧電商倉儲、雲端遊戲及智慧球場開始。例如，momo富邦媒體科技已導入5G專網，與耀群科技合作開發AGV/AMR，採用無人搬運車（AGV）也導入具計算能力的AMR自主移動機器人，AOI自動化光學檢測。由富邦集團經營的新莊棒球也導入3D即時回放、VR實境投打對決訓練系統等新科技應用。

遠傳方面，企業5G服務有很大成長空間。遠傳與聯發科戰略合作外，潛在合作企業包括廣達、仁寶、亞旭、中磊、大世科等超過40家企業。還有，未來將整合遠東集團200多家企業資源，共同發展智慧製造、車聯網、智慧電表、智慧停車、智慧醫療等5G創新應用。

結語

5G標準制定完成後，接著就是6G標準R17及R18版制定工作開始了。根據新的時間表顯示，Rel-16於2020年6月凍結；Rel-17第3階段規範ASN.1和OpenAPI時程則於2021年12月凍結。

附圖：圖、3GPP對於5G及6G標準制定時間表

資料來源：https://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=16793&fbclid=IwAR0XW1oc8HJ6RyYt1xy3KzDchkVqQXLMWt-MSkAYtqZhyMAxCEpZ9grtFzM