<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞(2021/12/02~2021/12/08)</span></h3>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 全面上雲 </span></strong></span> <strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 精品集團 </span></strong> <strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 購物體驗優化 </span></strong> </p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>萬寶龍等品牌母公司宣布搬遷逾5千臺VM上雲,來推動產品創新</strong></span></p>
<p>卡地亞、萬寶龍等品牌的母公司瑞士精品集團歷峰(Richemont)宣布全面搬遷IT基礎設施上公有雲,預計在2022年底前,關閉歐洲資料中心,以及搬遷位在香港和美國資料中心的工作負載上雲。歷峰有多個珠寶、手錶、時尚和配飾的知名品牌,是世界第二大奢侈品集團。進一步看該集團的上雲計畫,涵蓋搬遷所有關鍵業務的IT應用,從財務、供應鏈管理、製造,到產品生命週期管理、電商等系統,共計將搬遷超過5千臺VM,以及120個SAP執行個體上雲,來實現基礎設施現代化,並推動全球業務營運自動化。</p>
<p>另外,歷峰集團還將使用ML、分析、安全和資料庫等雲服務,來加快開發雲原生應用,發展創新的實體和線上通路服務和產品,像是打造店內客製化服務、視訊提供客製化穿搭諮詢等,來提升顧客的消費忠誠度。<a href=" https://press.aboutamazon.com/news-releases/news-release-details/richemont-selects-aws-its-preferred-cloud-provider-drive-product">(詳全文)</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AWS </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 資料倉儲 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 無伺服器服務 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>AWS資料倉儲Redshift新增無伺服器服務版本,能處理企業複雜的資料分析工作</strong></span></p>
<p>AWS在re:Invent大會宣布資料倉儲Redshift新增無伺服器服務(Redshift Serverless)的選項,能根據企業的資料分析工作需求,自動調整和配置運算資源。透過Redshift Serverless,企業載入資料後,不需配置和管理叢集就能執行分析工作,可處理運算需求難以預測的資料分析應用,像是多變的工作負載、具閒置時間的周期性工作,還有應付穩定工作負載突如其來的爆增流量,以及需要快速啟動的臨時分析需求,或是測試開發環境。</p>
<p>這項資料倉儲無伺服器服務支援Redshift所有SQL功能,以及支援符合JDBC/ODBC的工具,還有Redshift Data API,讓企業查詢資料,而且可建立Redshift預配置叢集的快照,甚至轉變既有的Redshift叢集為無伺服器服務。企業更新SQL應用程式後,可無縫地使用新的無伺服器端點。計費上,新服務以Redshift處理單元為單位,按秒計算運算容量的使用費,並以Redshift儲存和快照的資料容量,來收取儲存費用。<a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/introducing-amazon-redshift-serverless-run-analytics-at-any-scale-without-having-to-manage-infrastructure/">(詳全文)</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Google雲端 </span></strong></span> <strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 資料擷取複製 </span></strong> <strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 無伺服器服務 </span></strong></p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><strong>Google正式推出資料複製服務Datastream,可即時擷取MySQL資料至BigQuery</strong></strong></p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/1(97).jpg" style="width: 600px; height: 227px;" /></strong></strong></p>
<p>Google雲端正式推出異動資料擷取(CDC)和複製服務Datastream,企業可即時擷取非Google環境資料庫中的資料串流,至GCP平臺服務,包含BigQuery、Google Cloud Storage和Cloud Spanner,來獲得即時分析結果,而可支援的資料庫來源包括了甲骨文和MySQL資料庫。此外,Datastream是一項無伺服器服務,會根據企業的資料使用量,自動配置和管理運算資源的叢集,以及擴充資源,因此,企業不需自行管理基礎設施的容量。</p>
<p>除可強化即時性數據分析外,企業也可通過這項新服務,快速複製資料庫、建立資料工作流,以及建立事件驅動架構。Google也將持續增加服務支援的資料庫來源,以及資料複製到的目的地,而美國連鎖超市Schnuck Markets現已採用此服務。<a href="https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/serverless-change-data-capture-and-replication">(詳全文)</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 微軟 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 應用程式 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 負載測試 </span></strong></span> </p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><strong>微軟推出Azure負載測試服務,可產生大規模負載測試應用效能</strong></strong></p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/2(46).png" style="width: 600px; height: 341px;" /></strong></strong></p>
<p>微軟日前發布Azure負載測試(Load Testing)服務,開發和測試人員能夠使用自定義Apache JMeter腳本產生大規模負載,來測試應用的效能,並獲得洞悉見解,以掌握應用程式的效能瓶頸,進一步進行修復。這項新服務是全託管服務,企業不需建置和管理基礎設施,來生成大規模負載進行負載測試,簡化了應用負載測試的準備工作,也縮短測試所需時間,目前提供預覽版。</p>
<p>除此之外,微軟為新服務整合了多項Azure監控服務,像是可觀測服務Monitor,會提供應用程式洞察和容器洞察,可呈現不同負載情境下,應用程式各環節的品質、效能和擴充性,並可以比較不同負載的測試結果,以掌握應用程式狀態的變化。<a href="https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-azure-load-testing-optimize-app-performance-at-scale/">(詳全文)</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AWS </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 機器學習 </span></strong></span> <strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> SageMaker精簡版 </span></strong></p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><strong>AWS發表SageMaker精簡版Studio Lab,開發者只需電子郵件帳號就能免費試驗ML </strong></strong></p>
<p>AWS在12月1日發布SageMaker機器學習平臺的精簡版Studio Lab,使用者不需AWS帳號,就可利用電子郵件帳號註冊,免費使用最高15GB的CPU或GPU的運作環境,來學習和試驗資料科學和ML工作。Studio Lab是基於JupyterLab的筆記本開發環境,使用者進入JupyterLab環境後,能匯入資料集,還有建立與執行Jupyter筆記本,以及複製Git儲存庫、安裝各種開源套件,並編輯程式碼檔案,可讓有興趣接觸ML的開發者、學術人員或資料科學家,嘗試和學習ML工作。</p>
<p>Studio Lab目前只支援使用者的單項專案,且CPU最多只可持續運作12小時,GPU則最多能運作4小時,時間一到會暫停運作。不過,Studio Lab具備了自動快照功能,會拍下使用者環境在停止運作前的快照,讓使用者重啟環境後,可以從中斷處繼續執行ML工作。AWS會依序接受使用者的申請,約5個工作天內會接受使用者的使用申請,以確保SageMaker Studio Lab的使用品質。<a href=" https://aws.amazon.com/tw/about-aws/whats-new/2021/12/amazon-sagemaker-studio-lab-no-configuration-ml-service/">(詳全文)</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Google雲端nbsp; </span></strong></span> <strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 風險管理 </span></strong> <strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 安全調查 </span></strong> </p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;">聚焦!Google雲端更新安全管理平臺,可過濾企業不需要時時追蹤的風險調查結果</span></strong></strong></p>
<p>Google雲端安全風險管理平臺Security Command Center(SSC),近日新增調查結果靜音(Mute)功能,企業可過濾不需持續關注的安全調查結果,以專注與組織高度相關的安全問題。隨著SSC持續擴大GCP平臺的威脅偵測範圍和細緻度,Google注意到,企業安全分析師收到越來越多調查結果,而難以辨識和修復最關鍵的風險。企業現能利用新的靜音功能,設定調查結果的通知條件,節省審查已確認為可接受風險的時間。</p>
<p>企業啟動新功能後,SSC仍會繼續記錄各項GCP環境的風險調查結果,因此,企業還是能隨時查看各項調查的結果,並用以滿足稽核和法遵等需求。目前企業可開啟靜音設定的調查對象,包括位於非生產環境中,不需循嚴格規範的資產,還有在不含重要資料專案中,使用自行管理加密金鑰的建議,或是授予廣泛權限,原本就會對外公布的資料等。<a href="https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/announcing-mute-findings-capability-security-command-center">(詳全文)</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AWS </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> IoT </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 數位分身 </span></strong></span></p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;">AWS推出數位分身建置服務IoT TwinMaker,靠知識圖譜串聯不同資料來源,即時更新數位分身資訊</span></strong></p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/6(11).png" style="width: 600px; height: 203px;" /></span></strong></p>
<p>AWS推出數位分身建置服務IoT TwinMaker,企業可匯集多個來源的資料,建置現實物件的數位分身,來模擬作業,提高營運效率。IoT TwinMaker整合了IoT SiteWise、Kinesis Video Streams和S3的連接器,讓開發人員可連接設備感測器、影片和業務應用程式等資料來源,收集各種資料。接著,IoT TwinMaker會自動產生一個知識圖譜,整合並理解各資料來源間的關係,來建置設備、裝置和流程的數位分身,並運用系統的即時資訊,更新數位分身。</p>
<p>建置數位分身後,開發人員能使用適用於Managed Grafana的IoT TwinMaker外掛程式,建立數位分身的網頁應用,讓工廠操作員和維護工程師可從網頁介面,監控和檢查設備和工業系統的運作狀態。新服務現在多個AWS地區提供預覽,而西門子、Accenture、科氏工業子公司Invista等企業已開始使用IoT TwinMaker。<a href=" https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2021/11/aws-iot-twinmaker-build-digital-twins/">(詳全文)</a></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AWS </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 自動編譯 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Python </span></strong></span></p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;">SageMaker增Python編譯器功能Training Compiler,最高可提升模型訓練5成速度</span></strong></strong></p>
<p>SageMaker新增Python編譯器,能夠自動編譯Python訓練程式碼,並生成模型專用的GPU核心,使訓練程式碼使用更少的記憶體和運算資源,來加快模型訓練的速度。Training Compiler能夠將深度學習模型,從高階語言表示轉換成,比現成框架訓練速度更快的硬體最佳化指令,並能夠提供優於原生PyTorch和TensorFlow框架的增量優化硬體資源,來最大程度提高SageMaker GPU執行個體上的運算和記憶體使用率。AWS 表示,新功能針對圖、資料流和後端進行最佳化,生成能夠有效使用硬體資源的最佳化模型,最高可提升5成的模型訓練速度,以長時間運作的RoBERTa模型為例,訓練時間和成本可降低3成。<a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/new-introducing-sagemaker-training-compiler/">(詳全文)</a></p>
<p>圖片來源/Google雲端、微軟、AWS</p>
<p><strong style="font-size: 22px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 更多Cloud動態 </span></span></strong></p>
<p>1. 因應雲端與5G業務拓展需要,中華電信要招上百位雲端人才,含雲端行銷經理、雲端架構師等<a href=" https://www.cht.com.tw/zh-tw/home/cht/messages/2021/1201-1710?year=2021&month=12&category=5C8583BDFADF4809A09D3913443F0F7E&list=%7B8DAECF69-AEF0-4F1B-B066-3306E547C0CC%7D">(詳全文)</a></p>
<p>2. AWS發布使用M1晶片的新Mac執行個體,企業可開發原生支援蘋果晶片應用程式<a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/use-amazon-ec2-m1-mac-instances-to-build-test-macos-ios-ipados-tvos-and-watchos-apps/">(詳全文)</a></p>
<p>3. Google雲端發布高精確性、低延遲ML服務Vertex AI NAS,可用來執行高度複雜的ML工作負載<a href="https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/vertex-ai-nas-makes-the-most--advanced-ml-modeling-possible">(詳全文)</a></p>
<p>4. AWS發布簡化相依性管理的第二版CDK,提供穩定API讓開發者使用,並以獨力套件形式發布實驗性API <a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/announcing-general-availability-of-construct-hub-and-aws-cloud-development-kit-version-2/">(詳全文)</a></p>
<p>資料來源:iThome整理,2021年12月</p>
</div></div></div>