LINE TECHPULSE年度开发者大会登场 揭晓三大技术跃进

LINE 台湾今（18）日举行一年一度的 LINE 台湾开发者大会「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」。（LINE提供／黄慧雯台北传真）

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，今年大会首次采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 数位服务使用量显著攀升

今年，在疫情冲击下，民众生活习惯改变，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%，总观看次数创历史新高，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 数位服务使用量显著攀升。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

疫情不仅让民众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 产品合并为 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－技术新星人才计划」，便提供校园开发者累积实务经验的机会。LINE 台湾透过这项计划，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。