Dcard：運用 Google Cloud，打造高互動、功能多元的社群平台
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Dcard 成立於 2011 年，是全台灣最大的年輕人社群平台，從面向大學生的社群服務起家，迅速擴展成在台灣年輕族群具有極高滲透率和影響力的網路平台，並將業務拓展至電商、廣告和 IP 經營。目前 Dcard 在台灣、港澳和日本有每月 2,000 萬不重複訪客和 800 萬註冊會員。
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CloudMile 為亞洲領先的人工智慧與雲端服務供應商，並以實踐 AI 成為企業成長動能為己任。團隊利用機器學習及大數據分析，協助企業進行商業預測及產業升級，至今為止已服務海內外超過 700 家企業。CloudMile 擁有超過 200 張專業認證，也是 Google Cloud 北亞地區擁有機器學習、基礎架構、 資料分析及雲端搬遷、企業工作轉型五項專業認證的菁英合作夥伴。2020年，CloudMile 更是獲得雙重殊榮，包含全台第一家 Google Cloud MSP 託管服務認證，以及 2020 年亞太「Google Cloud 公部門年度最佳合作夥伴」、2023 年「Google Cloud 年度最佳銷售合作夥伴」。
藉由在 Google Cloud 上部署其社群平台並進行近即時資料分析，Dcard 得以輕鬆地處理倍數網站流量增長，採取資料驅動策略持續改善產品和營運。
使用成果
- 使用 GKE 中的微服務縮短軟體開發週期
- 採用 Cloud Storage 的多樣存儲類型，節省資料存儲成本
- 用 BigQuery 支持近即時資料分析，快速改善服務並除錯
- 在三個月內開發出服務每月 2,000 萬不重複訪客的網站內容推薦系統
在網站流量倍數成長時確保穩定服務
Dcard 名列台灣最受歡迎社群平台的前位，在 18-24 歲的族群裡擁有超過 90% 的滲透率，是台灣年輕人討論熱門話題、尋找從穿搭到感情建議等日常生活資訊首要造訪的網站之一。
Dcard 的創始團隊在 2011 年推出以大學生為目標受眾的論壇服務。隨著平台越來越受歡迎，Dcard 將業務拓展至電商、廣告和 IP 經營，在論壇上推出相應的功能。過去幾年來，Dcard 也跨足國外市場，在港澳及日本推出社群平台服務。截至 2023 年 11 月，Dcard 擁有每月 2,000 萬不重複訪客和 800 萬註冊會員。
「我們的使命是讓每個人都能找到共鳴。這就是為什麼我們不斷在平台上添加吸引人的功能。」 Dcard Engineering Manager Taco 解釋。「例如，很多使用者在站上會希望有更多元的方式表達自己的心情，因此我們就推出原創 IP dtto friends 的貼圖，讓大家可以透過有共鳴的貼圖回應文章。」
為了確保能在網站訪客不斷成長的情況下確保穩定服務，Dcard 在 2016 年開始尋找擴展性更高的 IT 基礎架構來建置台灣的社群平台。最終，Dcard 選擇 Google Cloud 的解決方案，因為 Google Cloud 當時是唯一在台灣設有資料中心的公有雲平台，在降低延遲性上更有優勢。
「我們的線上論壇在台灣成長快速，所以我們需要擴展性高的 IT 基礎架構來提供穩定服務。」Taco 表示。「Google Cloud 不只提供高擴展性，也支持低延遲，能協助我們確保服務品質。」
「我們的線上論壇在台灣成長快速，所以我們需要擴展性高的 IT 基礎架構來提供穩定服務。Google Cloud 不只提供高擴展性，也支持低延遲，能協助我們確保服務品質。」
—Dcard Engineering Manager Taco具備彈性資源、高擴展性的雲端基礎架構
運用Google Kubernetes Engine (GKE) 中的微服務和 Compute Engine 的虛擬機器作為伺服器，以及 Cloud Storage 備份資料並儲存影音檔案，Dcard 將其論壇順利地遷移到 Google Cloud 上。在 Google Cloud 合作夥伴 CloudMile 即時技術支援和詳盡產品建議的協助下，Dcard 得以迅速地解決技術問題，在擴展業務的同時持續改善營運。
「CloudMile 的團隊具備豐富的雲端技術知識，能確切理解我們的需求，有效地幫助我們克服技術挑戰。雖然我們的團隊對於 Google Cloud 產品已經非常熟悉，有時候還是會遇到一些設定錯誤的問題，CloudMile 的專業知識和即時回覆在這時候就能提供很大的幫助。」Taco 說。
對於 Dcard 團隊來說，使用 Google Cloud 的主要好處之一是多元的運算資源，能根據業務特性選擇最適合的工具。Dcard 採用 GKE 的微服務架構縮短開發週期，並藉助 GKE 的自動擴展功能，在世界盃足球賽等熱門事件期間，網站流量倍數增長的時候確保服務的穩定性。在測試方面，Dcard 則使用 Cloud Functions 和 Cloud Run 簡化部署程序並降低成本。除此之外，Dcard 也能在 Google Cloud 輕鬆創建獨立的案子，將不同服務彼此隔離，讓團隊可以同時開發多個新功能，也不影響既有的服務。
Google Cloud 在資料儲存方面也提供高彈性的資源。Cloud Storage 具備多樣的儲存類型，讓 Dcard 能根據資料的特性和用途選擇最合適的儲存方案，降低整體成本。例如，Dcard 使用 archive storage class 儲存法規要求的歷史日誌檔案，並用 coldline storage class 儲存有時會用於資料分析的備份資料。
「Google Cloud 的雲端基礎架構不只具備很強的運算能力，也提供彈性資源，讓我們能用最具成本效益的方式營運。」Taco 說。「我們因此得以提供高度可靠的服務，並開發更多新功能。」
運用 BigQuery 快速改善服務並除錯
為了提供吸引人的社群服務，並支持數據驅動的營運決策，Dcard 每天需要分析龐大的資料。為此，Dcard 使用 Pub/Sub 將資料從社群平台傳輸到 BigQuery 上的資料倉儲和其他資料庫進行分析。Taco 指出，由於 Pub/Sub 具備極高的容量作為緩衝，Dcard 得以串流或批次處理所有需要的資料。BigQuery 支持的資料檢索速度，也讓 Dcard 能實現接近即時的分析，更快速或甚至預先偵測並解決營運問題。
「資料分析在 Dcard 的營運中扮演非常關鍵的角色，因為我們致力於提供吸引人的社群服務，需要深入了解使用者的偏好。」他補充說。「有了 BigQuery 強大的分析能力，我們得以快速透過 A/B 測試判斷使用者喜歡或不喜歡特定功能，並根據近即時分析得出的洞見有效地改善服務和營運。」
在 Google Cloud 上建置資料倉儲也協助 Dcard 輕鬆落實資料治理。Dcard 團隊使用 Google Cloud 的單一登入身份驗證機制管控資料存取權限，以更好地保護敏感資料，並運用 Cloud Data Loss Prevention 自動偵測具高安全風險的資料。
快速開發網站內容推薦系統，提供個人化服務
以建構在 Google Cloud 上的資料工作作為基礎，Dcard 團隊成功地在三個月內完成了內容推薦系統 API 的開發。Dcard 使用 Dataproc 和 GKE 構建了一個將 BigQuery 中原始資料轉化為機器學習模型訓練可用形式的 ETL 工具，並將這些轉化後的資料儲存在 Cloud SQL，啟用 Cloud SQL 的高可用性（High Availability）設定來保護重要資料。為了提高成本效益，Dcard 使用 Compute Engine 中的客製化運算資源來訓練機器學習模型，並將推薦系統 API 部署在 GKE 中，不需要太多人工介入便能輕鬆達到高擴展性。
「運用 Google Cloud 多元且豐富的運算和資料工具，我們成功地在短時間內開發出一個服務每月 2,000 萬不重複訪客的內容推薦系統。」Taco說。「現在，我們的使用者可以在論壇首頁上看到高度符合他們興趣的推薦內容，提高他們在論壇上的參與度。」
推出多樣的新功能，打造活躍的線上社群
Dcard 一向致力於促進使用者之間的互動，建立一個緊密連結的線上社群。Dcard 團隊正在論壇上添加小遊戲，讓使用者能隨機互相對戰。接下來，Dcard 計畫使用 Vertex AI 開發能進一步提高使用者參與度的人工智慧功能，並將 Google Cloud 的大型語言模型與其基於 BigQuery 的資料工作整合，在電商功能中自動提供產品評價摘要標籤，提高內容推薦系統的準確度，並透過分析 BigQuery 的檢索記錄提高其資料蒐集的效能。
Taco 表示：「我們的使用者較為年輕，充滿活力，所以我們會不斷推出新功能，滿足他們的需求。透過高性能基礎架構和多元的雲端工具，Google Cloud 在過去幾年支持了我們的快速成長。我們有信心將能持續用 Google Cloud 擴大並強化我們的網路社群。」
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