海量計算的學習歷程分析與雲端資料庫管理系統Sqlmr appliance一體機開發計畫書 20140101
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硬體形式的一體機（Appliance） End-to-End Big Data Solution in a Box 因應巨量資料處理需求，使用者大致上有幾個不同部署型態選擇，除了採用套裝軟體再自行搭配硬體，或是採購軟硬體整合的一體機，使用雲端服務算是最新的一種。不過，從臺灣的角度來看，雲端服務模式與軟體導向解決方案，都不是企業最偏愛的選擇，相較之下，以硬體形式推出的一體機（Appliance）是最受青睞的一種。由於一體機的發展，已經轉向MPP架構，因此，使用者可以漸進式導入，後續再視巨量資料發展需求彈性調整，除了可以橫向擴充提升系統效能之外，也可以針對非結構資料處理，另外搭配Hadoop專屬平臺來處理。目前各個資料廠商已經逐步向Hadoop靠攏，並且從分庭抗禮轉為相互依賴的發展格局，Hadoop一體機因此相繼問世，對使用者來說，將可降低部署Hadoop叢集的門檻。
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海量計算的學習歷程分析與雲端資料庫管理系統Sqlmr appliance一體機開發計畫書 20140101
- 1. SSQQLLMMRR AApppplliiaannccee 海量計算的學習歷程分析與雲端資料庫管理系統一體機簡介 YYoouurr BBeesstt BBiigg DDaattaa SSoolluuttiioonn PPaarrttnneerr.. JJaacckkiiee LLiiuu 劉邦龍 全慧資訊股份有限公司 Almight Wid Technology Co., Ltd. Tel:+886-2-2953-8495 Cell Phone:+886-9-36330025 E-mail: jackie@cloud2learning.com.tw http://www.cloud2learn.com.tw 全慧資訊股份有限公司 Almight Wid Technology Co., Ltd. Tel:+886-2-2953-8495 Cell Phone:+886-9-36330025 E-mail: jackie@cloud2learning.com.tw http://www.cloud2learn.com.tw
- 2. 硬體形式的一體機（ Appliance） End-to-End Big Data Solution in a Box
- 3. 巨量資料來襲 雲端巨量資料分析服務經本計劃Phase1實證，使用者仍傾向私有雲的建置，原 因 不外乎資料保密等網路安全因素，因此SQLMR雲端資料庫系統未來發展方向， 將 以協助業者建立私有雲端資料庫系統作分析處理為主。目前國內缺乏提供專業線 上學習分析服務，主要還是因為數位學習解決方案與Elearning推動成效分析分 開 ，平台業者主推LMS(LCMS)系統，也因此對於業者而言導入數位學習往往是降 低 成本考量，而非正向的提高產能或毛利的誘因，嚴重影響業者推動的意願與成效 。但由於國內市場結構關係，數位學習導入還是以LMS整合服務提供者為主的 平 台業者，能夠獨立提供資料分析的服務業者獨立生存之機率較為小，不過未來也 將需要持續提供整合的數據佐證學習的成效，以作為國內業者推動數位學習之重 要基礎，因此相關平台解決方案提供業者如何在成效分析上加值將會成為推動的 重要關鍵之一，以提供即時資料分析服務，促進新的商業模式成型。
- 4. 巨量資料市場商機 市場研究機構IDC表示，IT產業2012年起將加速朝行動運算、雲端服務、社交 網路和大量資料分析等技術移轉，由於數位內容將成長48%，達到 2.7ZB(zettabyte)的規模，使得此技術已經是不可或缺。由於有高達九成的資料 是 非結構化的(unstructured)，如何更瞭解這些資料並進行分析，將是一大挑戰。 因此，IDC認為，In-memory 資料庫和資料分析工具等技術將逐漸成為主流。 巨 量資料在不同的領域有不同的年成長率。雲端與委外交易的增加讓使用者不再著 重於技術能力，轉而專注在商業價值，而系統效能、可得性，安全與管理能力將 更形重要。不過，現在的巨量資量產業除了缺乏分析專家外，也缺乏訓練有素的 技術專家，這將抑制企業對巨量資料技術的接納與使用，反之也將助長供應商以 雲端模式供應巨量資料技術的風潮。
- 5. 巨量資料市場商機 美國軟體就業市場分析，根據indeed與simply hired兩間公司的趨勢觀察，都 得到一樣的結果：Big Data > Cloud Computing > Hadoop > NoSQL
- 6. 市場概述 市場研究機構IDC表示，IT產業2012年起將加速朝行動運算、雲端服務、社交網路和大量資料分析等技術移轉。預 估到2020年，投資在這些技術的IT支出金額每年將成長18%。IDC發表巨量資料（Big Data）市場預測報告，估 計市場規模將從2010年的32億美元成長到2015年的169億美元，每年的平均成長率接近40%，軟體領域則是 34.2%。
- 7. 11/19/14 市場概述----差異說明 五大業態:以學習服務成長動能最強 全球數位學習產業預期將高速成長，產值由2011年的738億美元至2016年的 1828億美元,CAGR達20.3%,尤以服務部份達26.6%成長最為快速驅動力:美、日、 韓、中國大陸等國以政策大力推動中小學及大學之科技化學習國外新興市場紛紛投入 數位學習國際各大廠紛紛轉進教育市場，提供整體解決方案行動載具及科技快速普及
- 9. AAAAbbbboooouuuutttt uuuussss 全慧資訊成立於2007年，專注於數位學習平台、工具、內容(教材)開發等解決 9 方 案，致力於APP教學以及雲端未來教室應用服務整合！核心團隊在數位學習產業 ，一路從軟體代理、自行研發、到線上服務已超過10年，近來積極投入雲端運算 產業技術研發，以Hadoop為核心，透過雲端運算提供無所不在的學習服務。技 術 核心由C/S三層式網路架構到Cloud雲端服務，Hadoop Map / Reduce Architecture Algorithm Method ：Hadoop、File System (MapReduce) ：HDFS、Storage System (for structure data)：Hbase、Search Engine：nutch、OS：Linux / GPL ，程 式語言 以PHP、Java、C/ C++為主，支援Hadoop、Linux、Window或iOS等平台、 以及 NoSQL 、MySOL、Oracle等資料庫，製作工具以Android、Flash(ActionScript) 為互 動IDE開發環境、提供包含數位學習內容開發。 我們也提供行動裝置解決方案，依專案所規劃需求提供不同平台使用APP，包括
- 10. 10 RRRReeeessssuuuummmmeeee • 經濟部中小企業處雲端運算推廣服務計畫『以自由軟體建構SCORM為標準的雲端 學習平台』100年05月13日 ～ 100 年 11月10日 • 經濟部科技研究發展專案SIIR服務業創新研發計畫『雲端育成服務平台』101 年 4月 1日至 101 年 11月 30日 • 經濟部科技研究發展專案SBIR小型企業創新研發計畫創新服務『海量計算的雲端 學習歷程分析與CLAS行動學習評量APP開發』102年2月1日至102年7月31 日
- 11. 11/19/14 姓名職稱 最高學 歷( 學 校/ 系所) 本業 年資 重要成就 ( 或曾執行計畫經驗) 技術專業領域 邱志剛業務總監 明新科技 大學電子 工程 10 歐艾斯 總幹事 一年 士瑞克 綜管 一年 案場 納美社區 翔譽之心 華 固文匯 力麒爵士 紐約上城 管委會、物業保全、 建商仲介流程開發開 發、經營管理 劉邦龍技術總監 世新大學 資訊傳播 研究所在 職碩士班 22 經濟部科技研究發展專案SBIR 小 型企業創新研發計畫、小企業處 雲端運算推廣服務計畫、經濟部 中小企業處雲端運算推廣服務計 畫、國家數位型圖書館遠距教學 計畫 雲端系統導入、系統 控制、系統整合規劃 、UML J2EE系統分 析設計、Hdoop系統 開發平台建 置、Android APP開 發設計 呂英珊行銷總監 英國格拉 斯哥大學 資訊科學 系( Universit y of Glasgow) 15 經濟部中小企業處雲端運算推廣 服務計畫、經濟部科技研究發展 專案SBIR 小型企業創新研發計畫 、文建會數位國家圖書館遠距傳 播教學計畫 系統整合規劃、系統 整合規劃、網際網路 行銷、B2B系統開發 與建置、Web-base 系 統開發、網際網路行 銷 核心團隊
- 12. 客戶服務管理 客戶服務管理組織架構 業業務務行行銷銷 管理平台研發 管理平台研發 應用程式研發 應用程式研發 教育訓練服務 教育訓練服務 人力資源 人力資源 財務控管稽核 財務控管稽核 業務推廣與通路管理 業務推廣與通路管理 產品行銷策略規劃及執行 產品行銷策略規劃及執行 客戶需求分析 客戶需求分析 管管理理部部 行政規劃管理 行政規劃管理 系統工程 技術研發 系統工程 技術研發 核心技術研發 核心技術研發 經經 營 營 管 管 理 理 營營 運 運 策 策 略 略 規 規 劃 劃 行行 政 政 及 及 財 財 務 務 管 管 理 理 客客戶戶服服務務 系統整合及技術諮詢 系統整合及技術諮詢
- 13. 雲端社區服務平台 應用程式服務導入與建置 營運項目 平台維運服務 業務權重：60% 協約服務 SSaaaaSS軟體即服務 PPaaaaSS平台即服務 商城、線上購物 社區團購、優惠券 業務權重：30% 受託服務 業務權重：10% 業務權重：100 % 房仲、房屋租售 居家服務((裝璜)) 廣告、團購 eeDDMM、電子報 11/19/14 13
- 14. 目標市場 社區管委會客服教育委外訓練 房屋仲介通路訓練專業技能資格認證 物業保全 內部訓練資訊能力 協力廠商 資格 認證 使 用 者 通 路 商 師資培訓技職教育 在職 進修 商品物流 : 主要目標: 次要目標 投標 資訊管理 案場 協 銷 商 目前臺灣約台灣市場社區型態的住家約有3萬個社區，共260萬戶，相關保全、物業產值預估為1700 億。
- 15. GGGGoooooooogggglllleeee AAAAppppppppssss雲端服務新世代 MyHouse雲端物業管理平台架構於Google Apps 雲端平台， Google Apps全球已有超過500 萬 11/19/14 家的 企業使用，它提供整套雲端作業工具，可讓您與 社區管理成員保持密切聯繫，隨時隨地皆可透過 任何裝置完成工作。這套系統十分易於設定、使 用及管理，可讓您用更聰明的方式工作， 將心力 投注在社區更重要的事務上。
- 16. 頻寬品質問題 最佳解決方案 雲端委外第一品牌— Google Apps，品質保證 建置費用 ““零””初始成本 會員與權限管理問題 提供Google Apps等帳號 認證整合與權限控管 系統服務問題 專業團隊與雲端服務不 中斷(SLA)服務等級協議 保證9999..99%%運作正常 軟體來源問題 社區透過雲端提供 隨選隨用的應用程式 建置時程 11天之內 資料安全 強大的加密和驗證功能 保證資料存取的穩定性 SSAE 16/ISAE 3402 Type II SOC 2 稽核的認可1， 並且通過ISO 27001認證。
- 17. 平台基本功能 包括:1.社區行政 2.財務管理 3.生活服務 4.互動溝通 5. 專屬優惠 6.資源中心
- 18. SSQQLLMMRR AApppplliiaannccee 雲端資料庫管理系統簡介 硬體形式的一體機（ Appliance） End-to-End Big Data Solution in a Box 因應巨量資料處理需求，使用者大致上有幾個不同部署型態選擇，除 了採用套裝軟體再自行搭配硬體，或是採購軟硬體整合的一體機，使 用雲端服務算是最新的一種。不過，從臺灣的角度來看，雲端服務模 式與軟體導向解決方案，都不是企業最偏愛的選擇，相較之下，以硬 體形式推出的一體機（Appliance）是最受青睞的一種。由於一體機 的發展，已經轉向MPP架構，因此，使用者可以漸進式導入，後續再 視巨量資料發展需求彈性調整，除了可以橫向擴充提升系統效能之外 ，也可以針對非結構資料處理，另外搭配Hadoop專屬平臺來處理。 目前各個資料廠商已經逐步向Hadoop靠攏，並且從分庭抗禮轉為相 互依賴的發展格局，Hadoop一體機因此相繼問世，對使用者來說， 將可降低部署Hadoop叢集的門檻。
- 19. SSQQLLMMRR AApppplliiaannccee 雲端資料庫管理系統簡介 SQLMR是一個資料庫的資料儲存及管理系統，SQLMR Appliance 是處理大量資料所需的軟體與硬體做高度的整合，與雲端資料庫管理 的服務系統及方法的最佳化，實現於一個可簡單佈署與橫向擴充的架 構。本系統之服務系統及方法，是使用雲端運算技術系統之強大運算 能力、雲端大量資料儲存之管理技術及語言編譯轉換技術，能夠提供 使用者不同於以往的資料庫管理服務。使用者不需要花費時間學習陌 生的新語言及資料移植轉換之繁瑣細節，就能夠在現有使用環境下獲 得雲端運算的好處及能力(如：大量資料運算分析的能力、大型多人 使用的平台環境、擴展性佳的效能特性、SQL簡單易懂易用的特性 、資料自動儲存備份機制之特性等等)。將支援億級使用者巨量資料 的技術，成就處理程序的最佳化，適應於商業應用環境，最終對企業 競爭力與創造差異化，做出可重複使用的貢獻。
- 20. 主要構成元件 本系統主要由SQL-to-MapReduce及 SQL-to-HBase兩個主 要 元件所構成。SQL-to-MapReduce主要目的是提供使用者 能 在短時間內快速完成大量資料的分析。SQL-to-HBase主要 目的是提供使用者能支援大量連線查詢數量且查詢時間短 的查詢動作。以 End-to-End Solution in a Box 方式交付給 使用者，可線性擴展的 Big Data 運算架構，搭配特定的 應 用模組，解決特定的資料處理問題，從 Terabyte 到 Petabyte，處理或預處理為使用者可隨時線上分析的成長 動能。
- 21. 系統適用範圍與對象 主要是針對需要大量資料存取以及多人同步服務的使用者 為主，對傳統資料庫之效能不敷使用者，需要無限制的資 料儲存量者(至少Tera-Byte以上) ，OLAP( On-Line- Analytical Processing ) 查詢類型的使用者，資料探勘型的 系統，多人同時上線的服務系統。
- 22. 系統特色 SQLMR Appliance 的設計理念，不僅結合傳統資料庫工具 的便利性與 MapReduce 的可容錯性、延展性和異質性， 還 混合傳統資料管理工具與 MapReduce 的解決方案。除了 能 夠提供高階且容易使用的程式介面外，也能夠支援各種不 同 SQL 語法規則 ( 標準 SQL 語言下，經由資料庫廠商提 供 的衍伸額外特殊功能的語法規則 )，本產品針對目前常見 的特殊語法規則做分析處理，讓系統能夠應用在各種主流 的關聯式資料管理與大尺度的資料分析。使用者便可很容 易的撰寫資料管理程式，現存的程式在不需要經過修改 ( 能夠有效節省移植修改特定標準 SQL 語法規則)的情況下
- 23. 系統特色 • SQL compliant：讓傳統資料庫使用者可直接使用 SQL Query 完全不用修改。 • Scalable：具備NoSQL資料庫延展特行，增加機器即可增加 執行的效能。 • Fault tolerant：能夠提供資料安全，當機器損毀時您的資料 仍然是安全的。 • High performance：針對 Large Data Size 的 Query，能比 傳統資料庫更快更好。 • 將SQL與NoSQL 互相轉換的資料庫管理系統。 • 不用修改 SQL 程式碼就提供 NoSQL 好處的資料庫管理系統 。 • 目前是最新最好的Index (索引機制) 及 Optimization 方法 。 • ICPP 2011 Accepted.IEEE CLOUD Accpeted.
- 24. • 高延展性: 具備 NoSQL資料庫的延展性特徵，讓系統能 夠彈性擴增，並以簡單的方式來實行(如:以增加機器數 目的方式來提升執行效能)。 • 資料容錯性: 透過資料的分散式切割和備份機制的實踐 ，來提高資料的安全性，將資料存放於多個不同的機器 中，即使某部機器毀損時也不會帶來太多的損失。 • 高效能：對於大量資料的搜尋，其效能比傳統的資料庫 更快、更好。 • 高可用度：分散式檔案系統，內建資料自動複製與復原 機制，提供7X24不中斷服務。 24 系統效益
- 25. • 架構簡單：資料儲存與運算一體，軟硬體單一架構解決 。 • 效能保證：軟硬體整合設計，資料處理流程與系統軟體 的全程最佳化，高效平行運算。 • 快速部署：預載虛擬機器(VM)檔，只需新增該檔案便能 架構起整個系統，安裝迅速。 • 高相容性：讓傳統資料庫的使用者不用額外學習新的 SQL語法，系統自動轉換語法。 • 人性化介面: 提供人性化的操作管理介面，讓使用者操 作互動直覺、得心應手。 25 系統效益
- 27. 平台比較分析 指令編號 效能比較值 ( 計算方式: SQLMR處理時間/各平台處理時間) MySQL Hive SQLMR Q1 0.11 0.14 1.00 Q2 0.21 0.31 1.00 Q3 0.06 0.06 1.00 Q4 0.30 0.26 1.00 Q5 0.75 0.87 1.00 Q6 0.81 0.83 1.00 Q7 0.72 0.82 1.00 從前面的檢測結果得知SQLMR在各指令的執行時間表現皆優於其他兩者。接著，將根 據以上所得數據來計算各平台的效能狀態，由於檢測目標主要是各平台與SQLMR的比 較，所以選擇以SQLMR為比較基礎，然後除以各平台的處理時間，藉此評估它們的效 能狀況與趨勢，而所得的計算結果如表 1所示。
- 28. 平台比較分析 為了更容易對應數值意義，我們亦將錯誤! 找不到參照來源。的數值繪製成長條圖 (圖2) ，從圖中可以發現雖然普遍來說Hive的表現較MySQL來得好，但其實兩者的 效能差距並沒有很大，但SQLMR的效能很明顯的比這兩者皆來得好，因此可以驗證 SQLMR在處理大量資料上是較為優異的。
- 29. 行銷策略與計畫 產 品 產品策略包含：核心服務如互動式 雲端平台、管理機能與工作流程設 計等；如品質、包裝、品牌、服務 、保證等；延伸的產品為附加價值 的服務及利益，如評價、形象、口 碑、競爭力等。 通 路行銷策略 價 格 促 銷 產品服務銷售通路主要為：仲介物業 保全以及鄰里長社總幹事，分區經銷 代理制度，目前分北、中、南、花東 ，主要客戶為社區管委會，此外， IT資訊業者也是有效通路之ㄧ。 以低於行情價格(免費試 用)切入市場，並逐年以降 低成本反映於售價，提升生 產技術、降低成本、提高品 質。 推廣初期以爭取具大型案場之 物業管理公司為主，仲介深入 社區為輔，建立社區示範點以 利宣傳推廣，善用網路社群行 銷工具、廣告媒體曝光、公共 關係宣導、人員銷售訓練…等
- 30. 市場推廣 行銷推廣實施方法 說明服務或產品之市場所在、如何擴大客源、銷售方式、競銷優 勢、市場潛力及未來展望。 行銷計畫 (1)價格策略收費方式:社區支付雲端資源與服務的費用，可依使用的多 少來付費:根據數量、根據次數、根據時間。 (2)通路策略 舉辦線上研討會、說明會，除了傳統的人員銷售，資料庫行銷根據中小 企業之資料庫，藉由電子報發送發掘現有與極潛在的消費者，經由溝 通有助於直效行銷。網路行銷透過社群網、討論區如 11/19/14 30 facebook、Google+等作互動式網路行銷。 (3)推廣策略 建立客戶免費體驗活動，藉以降低門檻，讓客戶對產品(或服務 、觀念)在試用的溝通過程中，瞭解的產品中的優異性。 (4)售後服務 在服務的行銷策著重在差異化策略包括。
- 32. 預估資本額 第一階段到位、2013年12月 以議價後，預收增資後資本額為新台幣1000萬，由投資公司新增資取得 51％股權，原公司董監事，取得49％股權。增資目標： 一、取得平台版權及授權使用。 二、資訊與經營管理人才籌募。 三、改版與台灣區推廣經營。 持股比例 主要股東名稱持有股份持股比例 曾文桂510000股51% 邱志剛250000股25% 劉邦龍240000股24% 0 0 0 0 合 計
- 33. 預估未來3333年營業收入 MyHouse物業管理雲端服務(企業版) 預估未來3年帳戶數 104 年105 年106 年 月繳帳戶5 60 250 年繳帳戶25 40 250 合計社區數30 100 500 MyHouse物業管理雲端服務(企業版)預估未來3年收入 項目費用103 年104 年105 年 月繳3600x12 1,080,000 2,592,000 10,800,000 年繳40000x1 200,000 1,600,000 10,000,000 合計1,280,000 4,192,000 20,800,000 帳戶單位為一社區(每個社區2個Google Apss帳號)月繳$3600/月年繳$40000/ 年
- 34. 預估未來33年營業收入 101 年102 年103 年 預估未來3年系統收入 產品( 帳號) 1,280,000 4,192,000 20,800,000 內容( 客製) 0 1,600,000 3,000,000 合計收入1,280,000 5,792,000 23,800,000 預估未來3年其他收入 101 年102 年103 年 商城收入0 1,000,000 3,000,000 廣告收入0 500,000 2,000,000 合計收入0 1,500,000 5,000,000
- 35. 未來三年損益預測表 科目第一年第二年第三年 營業收入1,280,000 7,292,000 28,800,000 營業成本3600,000 6,000,000 11,400,000 營業毛利-2,320,000 1292,000 17400000 營業費用288,000 576,000 1,440,000 營業損益-2,608,000 716,000 15,960,000 利息收入------------- ------------- ------------- 稅前純益-2,608,000 716,000 15,960,000 營業稅64,000 364,600 1,440,000 稅後純益-2,672,000 351,400 14,520,000 EPS ------------- ------------- ------------- ◎股本以面額10元計算。單位： NT$
- 37. 年度2014 2015 2016 2017 2018 年成長率（營業額） 470％ 295％ NA NA 每股純益-0.026 0.716 15.96 NA NA 分配股益（股） 視當時情況而定 11/19/14 NA NA 60.42％ 17.72％ 利潤率-0.18％ 單位：NT$ 風險評估與分析
- 39. 11/19/14 未來展望 近期目標及計畫 技術市場： 營運目標為建立雲端社區服務提供者的專業形象公司，最終的目標是能成為 整合服務的線上社區服務公司，在這個階段中必須增加對於技術的研究的投 資，以及科技人才的養成。 中期目標及計畫 內容&服務市場： 培養專業的行銷能力和人力資源，包含週邊利益行銷(如電子商務、廣告等 ) ，以滿足社區食衣住行育樂為目標，加強在內容市場所扮演的腳色，同時逐 步跨足服務市場。業務推廣除增加消費者對品牌的認同度及忠誠程度，還必 須把社群的經營理念何方法加入。 遠期目標及計畫 遠期的營運目標則是預期達到整合服務的提供，因此服務內容除了既有營運 項目外，增加協約服務以及受託服務，從近中期所累積的專業know how、 多樣化的服務，則做為知識、人才資料庫的基礎，而這些資料庫的建立提供 更多的商業運轉模式的可能性。
Notes de l'éditeur
- 「雲端運算產業發展方案」的推動作法，將從供給面、需 求面與治理面等三大發展策略及措施著手： (1)供給面，經濟部技術處提出全方位、高度整合C4產業 生態鏈的發展策略，重點措施包含：發展雲端系統與經營資料 中心(Cloud)、發展雲端應用軟體(Commerce)、持續推動寬頻 建設(Connectivity)、創新研發雲端裝置產品(Client)、推動 科研雲端系統測試與研究發展及運用政策工具導引產業投資 與轉型。 (2) 需求面， 行政院研考會提出推動政府雲端應用 (G-Cloud)的發展策略，重點措施包含：推動電子化政府多元 雲端應用以及進行典範移轉與輸出國際。 (3)治理面，行政院將成立「雲端運算產業發展指導小組」 ，由政務委員擔任召集人，由經濟部技術處處長擔任執行秘書 ，全方位協調、統合與管理執行本方案；另透過「雲端運算產 業推動辦公室」，協助國內業者有機會參與政府計畫，進行練兵 。最終完成催生雲端運算產業鏈與推動政府雲端運算應用的重 大任務。 本方案規劃以5 年共240 億元經費，目標達成雲端服務應 用體驗1,000 萬人次、帶動企業研發投資127 億，促成投資(含 製造、服務)新台幣(以下同)1,000 億、新增就業人口5 萬、雲 端運算產值累計達1 兆。讓台灣以運用雲端新科技，創造智慧 好生活，朝科技強國之路，邁開大步。
- 「雲端運算產業發展方案」的推動作法，將從供給面、需 求面與治理面等三大發展策略及措施著手： (1)供給面，經濟部技術處提出全方位、高度整合C4產業 生態鏈的發展策略，重點措施包含：發展雲端系統與經營資料 中心(Cloud)、發展雲端應用軟體(Commerce)、持續推動寬頻 建設(Connectivity)、創新研發雲端裝置產品(Client)、推動 科研雲端系統測試與研究發展及運用政策工具導引產業投資 與轉型。 (2) 需求面， 行政院研考會提出推動政府雲端應用 (G-Cloud)的發展策略，重點措施包含：推動電子化政府多元 雲端應用以及進行典範移轉與輸出國際。 (3)治理面，行政院將成立「雲端運算產業發展指導小組」 ，由政務委員擔任召集人，由經濟部技術處處長擔任執行秘書 ，全方位協調、統合與管理執行本方案；另透過「雲端運算產 業推動辦公室」，協助國內業者有機會參與政府計畫，進行練兵 。最終完成催生雲端運算產業鏈與推動政府雲端運算應用的重 大任務。 本方案規劃以5 年共240 億元經費，目標達成雲端服務應 用體驗1,000 萬人次、帶動企業研發投資127 億，促成投資(含 製造、服務)新台幣(以下同)1,000 億、新增就業人口5 萬、雲 端運算產值累計達1 兆。讓台灣以運用雲端新科技，創造智慧 好生活，朝科技強國之路，邁開大步。
- 「雲端運算產業發展方案」的推動作法，將從供給面、需 求面與治理面等三大發展策略及措施著手： (1)供給面，經濟部技術處提出全方位、高度整合C4產業 生態鏈的發展策略，重點措施包含：發展雲端系統與經營資料 中心(Cloud)、發展雲端應用軟體(Commerce)、持續推動寬頻 建設(Connectivity)、創新研發雲端裝置產品(Client)、推動 科研雲端系統測試與研究發展及運用政策工具導引產業投資 與轉型。 (2) 需求面， 行政院研考會提出推動政府雲端應用 (G-Cloud)的發展策略，重點措施包含：推動電子化政府多元 雲端應用以及進行典範移轉與輸出國際。 (3)治理面，行政院將成立「雲端運算產業發展指導小組」 ，由政務委員擔任召集人，由經濟部技術處處長擔任執行秘書 ，全方位協調、統合與管理執行本方案；另透過「雲端運算產 業推動辦公室」，協助國內業者有機會參與政府計畫，進行練兵 。最終完成催生雲端運算產業鏈與推動政府雲端運算應用的重 大任務。 本方案規劃以5 年共240 億元經費，目標達成雲端服務應 用體驗1,000 萬人次、帶動企業研發投資127 億，促成投資(含 製造、服務)新台幣(以下同)1,000 億、新增就業人口5 萬、雲 端運算產值累計達1 兆。讓台灣以運用雲端新科技，創造智慧 好生活，朝科技強國之路，邁開大步。