電商必備 AI 行銷神器！如何運用 Amazon Personalize 黏住客戶、提升業績
2024-04-02
在人工智慧（AI）技術的推動下，顧客個人化體驗已成為企業不可或缺的競爭策略。Amazon Personalize 是 Amazon Web Service（AWS）所推出的機器學習服務，協助企業輕鬆打造顧客個人化體驗，其核心技術採用與 Amazon.com 世界第一大電商品牌同樣的技術，可幫助企業根據顧客的個人資料、行為和偏好，提供高度個人化的產品和服務推薦引擎。 圖／Amazon.com 所提供的電子商務服務。 圖／Amazon.com 的商品個人化推薦頁面。 Amazon Personalize 使用情境 Amazon.com 是亞馬遜旗下的全球最大電商平台，其成功很大程度上可以歸功於其對顧客個人化體驗的重視，從亞馬遜的網站和應用程式上就可以發現他們廣泛使用 Personalize 相關的技術，例如在產品頁面下方，Amazon.com 會根據會員的性別、國別、年齡、瀏覽和購買歷史，推薦可能感興趣的產品。此外，Amazon Prime Video（串流影音平台）也使用了相同的技術，可以從顧客的觀看紀錄分析，並推薦使用者有可能會有興趣的電影或影集，有助於提高訂閱率、留客率、顧客滿意度和品牌忠誠度。 圖／Amazon Prime Video 的影片推薦首頁。 Amazon Personalize 使用各式各樣的機器學習演算法，透過歷史資料進行訓練並找出資料之間相關聯的模式，來預測用戶可能感興趣的項目，讓系統能夠輕鬆地為其應用程式建立個別化的建議，幫助吸引更多潛在客戶並使客戶更輕鬆地找到他們感興趣的內容，常見使用案例如”您可能也會喜歡的產品…” 、”經常與此產品一起購買的產品…” 、”其他客戶也買了什麼…” 。 圖／Amazon Personalize 流程概念。 Amazon Personalize 如何訓練？ Amazon Personalize 使用機器學習來分析用戶資料並找出模式，然後使用這些模式來預測用戶可能感興趣的項目，機器學習訓練資料的準備、訓練及使用步驟可簡單概括為以下三個階段： 數據整理 此階段的目的是準備機器學習模型所需的訓練資料。這包括收集使用者、項目和互動資料、清理資料、及提取資料中重要的特徵，用於訓練的資料種類如下： 使用者資料：包括使用者ID、年齡、地區、興趣、偏好等。 產品資料：包括產品ID、描述、屬性、價格等。 互動資料：包括使用者與產品之間的瀏覽、點擊資訊、購買等互動行為。 圖／範例訓練資料格式。 模型訓練 此階段使用前項所整理的數據進行訓練以建立機器學習模型。Amazon Personalize 提供了多種推薦模型演算法可供使用： 推薦模型：根據使用者瀏覽數據，預測其可能會喜歡的項目。 排名模型：用於對項目進行排序，以便向使用者推薦最相關的項目。 項目相關性模型：從瀏覽的商品分類，推薦使用者可能也會喜歡的其他產品。 圖／根據商務需求，可以選擇使用者推薦/排名推薦/相關產品推薦等機器學習演算法。 部署和推論 此階段將訓練好的模型部署到雲端受管的推論主機，以向最終用戶提供個性化的推薦，主要有兩種部署方式。 批次部署：定期更新模型，並向所有使用者推送新的推薦（每次推薦的時間較久，不適合結合應用程式使用，但僅按次數收費）。 即時部署：在雲端建置 API 節點，在使用者每次瀏覽或互動時，實時生成相關推薦（可整合應用系統即時推薦，但有固定端點費）。 圖／Personalize 的推薦 API 程式化推薦結果（左）、渲染成使用者網頁的推薦結果（右）。 在 AWS 上建置 Personalize 個性化推薦系統的優勢，儘管您沒有機器學習相關專業知識背景， AWS 提供預建模型和工具，可助您快速建立和部署推薦系統，且由 AWS 所托管的雲端基礎設施，可為您的系統提供強大的運算能力和儲存容量，無需擔心基礎設施的管理和維護，能全心專注於創造商務方面的價值！ 想了解更多如何運用 Amazon Personalize 創造更多業績？立即聯繫您的雲端數位長銓鍇國際 CKmates ，帶您成功實現 AI 時代的企業數位轉型！
異地備援是什麼？「備援」和「備份」有什麼不同？
2024-03-01
面對日益複雜的數位環境，服務的可用性與資料保護的需求也隨之增加，當萬一發生不可抗力的天然災害或是人為影響(如駭客攻擊)，導致服務以及公司資料因非預期因素中斷、無法使用時，此時「備份備援」便成為企業保護資料以及確保業務連續的關鍵策略。 何謂備份、備援以及異地備援？ 備份是把資料或系統另存於其他位置或設備，包含即時備份及時間差備份，通常建議遵循「備份 321 原則」，就是指至少擁有 3 份資料備份、並存放在 2 種儲存介質、至少異地儲存 1 份；備援則是指當遇到非預期的服務中斷，可以透過替代的方案讓企業維持服務的可用性，即指恢復系統運作的規劃。 因此備份與備援往往都是一起執行，進而做到企業的災難備援策略。而異地備援就是個很重要的資訊安全策略，透過地理上的分隔來建立備用環境與設備，有助於降低將服務、設備放在一起的風險，這時常見的解決辦法就是透過雲端來進行災難復原，降低重要資料以及服務因天災或人為而受到的影響。 備份備援策略要點 那麼該如何規劃自己的備份備援策略？可以從兩個重要指標來判斷「復原點目標」（RPO）和「復原時間目標」（RTO）。RPO 衡量企業能夠接受多少資料損失，而 RTO 則定義了服務中斷後恢復到正常運作所需的時間。透過備份和備援，企業可以將 RPO 和 RTO 的數值降至最低，從而減少潛在的資料損失和避免服務中斷。 此外企業也需要考慮裝置服務需要使用第幾層級的備份策略，企業可透過彈性的方式來規劃策略，有效地降低相關的成本。 AWS 提供了多種異地備援策略，確保企業的資料及服務在面臨災難及故障時能夠持續運作，以地端資源異地備援為例，可以透過 AWS Elastic Disaster Recovery 來規劃備援機制，當災難發生時，可以透過啟用雲端資源及服務，讓企業本遭中斷的服務在最短時間內恢復其服務的可用性。 AWS Elastic Disaster Recovery AWS Elastic Disaster Recovery（AWS DRS，彈性災難恢復）為資難復原服務，與傳統企業內部部署災難復原不同，它節省了以往在維護階段時，企業所需要花費機房設備環境、系統授權、人力資源等相關費用，使用 AWS DRS 時，您可以移除閒置的資源來節省成本，只需要在進行演練或復原時才需支付費用。 AWS Elastic Disaster Recovery 建置架構 同時透過 AWS Elastic Disaster Recovery 可以建立來源與目標環境之間的資料一致性。其透過安裝在各來源主機上的 AWS Replication Agent ，去識別主機的資料異動，並透過非同步的方式複製到 AWS 的暫存區(Staging Area Subnet)。當災難發生時，將觸發恢復機制，透過還原區(Recovery Subnet)來恢復服務的運行。 AWS Elastic Disaster Recovery 使用 Amazon Elastic Block Store (EBS ) 快照來拍攝暫存區(Staging Area Subnet)中儲存資料的時間點快照。可以選擇系統、服務中斷的時間點進行還原。 總結來說，AWS Elastic Disaster Recovery 提供了一種保護資料、系統、服務的方式，讓企業可以確保系統、資料的復原，掌握服務的可用性，能以最小限度的停機時間恢復至正常營運。 身為企業的雲端數位長，銓鍇國際擁有專業的雲端顧問團隊和多年的產業經驗，協助多元產業和企業遷移上雲、雲端轉型，讓企業的數位轉型之路更加順暢。想了解更多異地備援以及 AWS Elastic Disaster Recovery 資訊，請即刻與您的雲端數位長 CKmates 聯繫。
什麼是雲端託管(MSP)？一文了解託管效益以及使用情境
2024-02-01
什麼是雲端託管? MSP (Managed Service Provider)也就是託管服務商，泛指任何提供 IT 委託管理服務的廠商，能夠提供企業 IT服務支援以及日常管理服務。而在傳統 IT 資源越來越多運用雲端資源後，雲端成為企業 IT 的核心，企業需要能由專業的雲端服務商(MSP)協助企業管理雲端環境、維護雲端基礎設施和應用程序，並提供完整的日常監控報告，使其能夠省下管理基礎雲端資源的時間以及成本，更輕鬆地專注於自身業務運營。 雲端託管 MSP 應用情境 雲端託管服務 (MSP) 在企業中扮演著不可或缺的角色，其應用場景極為多元，透過 MSP 夥伴的支援，企業能夠更有效地運作。如：電商在週年慶時，會有極大的流量湧入，任何的基礎設施的設置錯誤，都有可能錯失商機，MSP 雲端託管廠商可以協助維護基礎設施，即時監控並提前預測平台的穩定性。 除了基礎設施管理，MSP 廠商提供全面性的服務，包括應用程式支援、安全性管理等，以確保客戶的整體 IT 環境能夠順利運作，如：政府、金融單位需要處理大量敏感資訊，包括個人身份、財務數據等，MSP 雲端託管廠商在安全性和合規性方面擁有專業知識，能夠確保政府與金融單位的資料得到最高級的保護，並符合法規和標準。 圖／電商在週年慶時，會有極大的流量湧入，任何的基礎設施的設置錯誤，都有可能錯失商機。 雲端託管 MSP 效益 雲端託管服務通常取決於企業客戶的特定需求和情境，什麼樣的情境可以選擇雲端託管 MSP 服務，又如何判斷是否能夠帶來最大的經濟效益? 1. 專業技術管理 企業內部缺乏雲端的技術專業人員，難以應對多功能的雲端服務和維護作業。雲端託管 MSP 夥伴擁有專業的技術團隊，為企業提供全方位的雲端管理，讓客戶能夠更專注於業務的核心發展。 2. 運營成本控制 企業內部自有機房的運營成本過高，電力消耗、冷卻系統的維護，加上無法對硬體設備汰換損壞進行有效的資源再利用。雲端託管服務能夠節省機房運營成本，並對資源進行即時監控，確保更高水準的穩定性和可用性。 3. 資訊安全需求 企業往往須耗費高成本加以實現高水準的安全措施，雲端託管服務以企業客戶要求的安全標準作為準則，保護資料免受潛在的威脅，提供包括數據加密、防火牆配置、入侵檢測、主動弱點掃描、自動化提醒安全問題等。 4.故障恢復的即時性 過往企業需要自行建立和管理，透過人員定期的檢查並進行必要的維護工作，如更新系統修補作業。雲端託管服務提供專業的備份管理服務，確保資料得到妥善的管理、安全的儲存，同時能夠在需要時快速有效地進行恢復，保障業務的連續性和資料的可靠性，縮短業務中斷的時間，並透過自動化工具即時監控，自動進行系統修補作業，確保數據的安全性。 5. Log的集中管理 企業內部的主機、服務，往往 Log 收集較為分散，當有遇到問題時，需要從大量的 Log 中尋找相對應的原因。雲端託管服務提供專業的 Log 集中管理服務，透過 Audit logs與 Operational logs 的分類，進行有效的儲存及管理，並能透過雲端監控工具進行內容檢視及查找，減少尋找問題的時間。 CKmates 為 AWS 原廠認證 MSP 合作夥伴，並於去年(2023年)再次獲得 AWS MSP 資格認證，提供 7×24 的技術支援，將成為企業的技術後援部隊，我們成功協助知名雲端 ERP 系統供應商 Acumatica 金級認證的夥伴長弘科技運用託管服務，提升維運效率。 延伸閱讀：如何挑選優質 MSP 廠商？ 2024 雲端託管服務商看這 4 大關鍵指標！
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ChatGPT 最強大的競爭對手 - Claude 2.1 現已被 Amazon Bedrock 支援
2024-01-03
大語言模型的最新突破，Claude 2.1 引領潮流融入 Amazon Bedrock 的整合式人工智能平台，為 AWS 雲端用戶提供可靠且高可用的即時應用。 圖 / AWS日前宣佈 Claude 2.1 已在 Amazon Bedrock 推出。 ChatGPT 最強對手：Claude 2.1 提供更準確的內容 ChatGPT 作為 OpenAI 的產品，一直在自然語言生成領域占據主導地位，ChatGPT 以流暢的語言和廣泛的應用範圍著稱，但在長時間對話的上下文管理以及準確性方面不是這麼精準，而也正是企業在運用 AI 技術所需克服的一些瓶頸，也因此 Claude 的出現為那些尋求更精確、更可靠對話管理解決方案的企業級用戶提供了更佳的選擇。 在說明 ChatGPT 與 Claude 對企業選擇上的差異性時，我們通常會舉這些例子說明：例如建立一個企業級 AI 助手來協助撰寫涉及諸多細節的商業合約時，ChatGPT 在處理長對話時可能出現記憶障礙，需要重複提醒以保持對話效率。相比之下，Claude 2.1 則在長期對話管理上表現更加出色，能夠精確回憶並基於此提供準確內容。 又例如一家軟體公司需要讀取大量技術文件時，ChatGPT 可能因上下文限制而忘記細節，這在需要高度精準一致性的技術對話中是個不容忽視的問題。Claude 2.1 則能夠在長時間技術討論中有效追蹤所有細節，不遺失先前的對話內容。 這些因素使得企業級用戶更傾向於使用像 Claude 2.1 這樣的大語言模型解決方案，而 AWS 客戶已經可以在 AWS 的強大基礎設施上部署和運行這個先進的大型語言模型，為客戶提供穩定且可高用的 Claude 2.1 雲端運行環境，使人工智慧的力量能夠更容易被各行各業的企業和開發者所採納及應用。 Amazon Bedrock 在介紹如何在 Amazon Bedrock 使用 Claude 2.1，首先我們先簡單介紹此項 AI 模型雲平臺。 Amazon Bedrock 是一個全托管的機器學習 API 服務，提供了多種高性能的機器學習基礎模型（FMs）選擇如 Claude、Titan、Llama、Stable Diffusion 等，可供使用者在建立生成式人工智慧應用程序時所需的各式功能。由於沒有一個模型適用於所有的場景，因此使用者需要可以輕鬆選取各種模型的雲平台，來針對所需服務選擇最符合需求的模型。 Amazon Bedrock 簡化了開發過程，保障了安全性、隱私和負責任的人工智慧，您無需管理任何基礎架構，即可安全地將生成式人工智慧功能集成並部署到您已熟悉的 AWS 服務中。 如何在 Amazon Bedrock 使用 Claude 2.1 ？ 看完了上述 Claude 以及 Amazon Bedrock 的介紹後，以下將說明 AWS 客戶如何在 Bedrock 上簡單且快速的使用 Claude 2.1 ： 在搜尋欄中我們輸入及選擇"Amazon Bedrock” 在這裡我們選擇 Model access，並且點擊 Manage model access 的橘色按鈕 這裡選擇 Claude 及 Claude Instant 並啟用 在右側導航列中選擇 Chat，並點擊 Select model 選擇 Anthropic 的 Claude 2.1 版本 現在，透過對話框就可以實時測試及取得 Claude 2.1 的回覆了！ 如下圖所示，軟體人員也能透過 AWS 所提供的 SDK，將 AI 功能整合進企業軟體中，協助軟體人員以更高效、靈活的方式撰寫程式碼。 銓鍇國際 CKmates 針對企業數位轉型等 AI 及大數據議題，提供完善的企業資料治理及處理解決方案，協助企業有效搜集大量數據資料並透過雲端架構及分析工具，運用 AI 技術提升整體效率並降低成本！
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AWS re:Invent 2023 ／CEO keynote 4 大重點回顧
2023-12-01
AWS 年度技術大會 re:Invent 2023 於拉斯維加斯登場，現場湧進 5 萬名參加者一起共襄盛舉。AWS 執行長亞當·賽利普斯基（Adam Selipsky）也如往常進行 2 個小時的主題演講，此次 AWS 將焦點聚焦於 AI 議題，推出眾多軟硬體產品服務以及更新。 CKmates 銓鍇國際身為企業雲端數位長，整理 AWS re:invent 2023 亮點回顧，以及雲端創新服務以及各用的應用發展。 圖／AWS 執行長亞當·賽利普斯基。（翻攝自AWS） AWS 自研晶片亮相！深化 NVIDIA 合作 1. AWS 和 Nvidia 擴大生成式 AI 的合作夥伴關係 在 AWS re:Invent 大會上，NVIDIA 創辦人黃仁勳為重量級嘉賓，上台與 AWS 執行長 亞當·賽利普斯基（Adam Selipsky）訪談，並宣佈與 AWS 的策略合作，AWS 將是第一家部署 Nvidia GH200 芯片的雲服務提供商，將聯手打造最新超級電腦基礎設施、軟體及服務，滿足客戶在大型語言模型以及生成式 AI 上所需算力。 圖／NVIDIA 創辦人黃仁勳為重量級嘉賓，並宣佈與 AWS 的策略合作。（翻攝自AWS） 2. AWS 獨家晶片處理器 除了深入與 NVIDIA 合作，AWS 也積極開發自研晶片，此次在 re:Invent 中發表全新 Trainium2 AI 晶片和 Graviton4 處理器。 AI 訓練晶片 Trainium2 Trainium2 為專門訓練 AI 模型的晶片，相較於第二代的效能提高 4 倍、能源效率也提高 2 倍。 ARM 架構處理器 Graviton4 以 Arm 架構為基礎的 Graviton4 處理器，和前一代處理器相比運算效能提高了 30%，核心數量增加了 50%，記憶體頻寬則增加了 75%。目前 Graviton4 僅有預覽形式，預計將於未來幾個月開放給更多企業使用。 系列生成式AI應用服務 此次 AWS re:invent 活動強調 AI 的重要性，推出一系列人工智慧應用服務， AWS 宣布將在其多樣主要雲端產品服務中，加入及運用人工智慧功能，希望助多元產業客戶掌握 AI ，搭上此新科技浪潮。 圖／AWS 宣布推出由生成式 AI 驅動的個人助理「Amazon Q」。（翻攝自AWS） 1. Amazon Q AWS 此次宣布推出由生成式 AI 驅動的個人助理「Amazon Q」 ，Amazon Q 為企業用的 AI 聊天機器人，可連結多種軟體，包含： Google Drive 、 Microsoft 365 等，透過其內容，協助企業打造量身訂做的對話內容，執行多種任務，包括撰寫電子郵件、分析產業趨勢等。 其中 AWS BI 服務 Amazon QuickSight 以及客服軟體服務 Amazon Connect 都會加入此 AI 功能。此外，Amazon Q 接受了 17 年的 AWS 雲端經驗以及知識培訓，可同時提供企業 AWS 解決方案和產品的建議，加速開發功能。目前 Amazon Q 現已向客戶提供預覽版，欲了解更多資訊，可至官網查詢（aws.amazon.com/q/）。 2. Amazon Bedrock 大型語言訓練模型 Amazon Bedrock 推出三項客製化功能，其中新加入「微調（fine-tuning）」功能，讓用戶能簡易地加入指定資料，提供更貼切企業需求的回答。 儘管大型語言模型給個人或者企業帶來許多效益，但也伴隨著一些安全與偏見地問題的產生！一向將資安擺在第一位的 AWS 也宣布推出「Guardrails for Amazon Bedrock」，這項新功能可協助使用者自行定義並限制語言，用來消除敏感性資料，守護 AI 運用的合法合規，並著重保護用戶的隱私安全。如：防止產出會對品牌造成傷害的內容，抑或是違反道德以及錯誤的答案。 強化基礎模型！提升用戶體驗 Amazon S3 Express One zone 因應現代資料處理分析對於資料讀寫的需求，AWS 宣布 Amazon S3 Express One zone 儲存層級，相較於 Amazon S3 標準層級，S3 Express One Zone 可以提高數據抓取速度 10 倍，並將成本降低 50%，有助於提升機器學習培訓、交互式分析和媒體內容創建等工作負載效率。 資料管理不易？AWS 兩功能更新 提升處理效 實現 AI 需建立在數據的應用，而數據要能發揮價值，必須做好「資料治理」，AWS 更新 2 大服務，協助企業方便管理資料。 圖／AWS 更新 2 大服務，協助企業方便管理資料。（翻攝自AWS） 資料庫整合 zero-ETL 繼去年 AWS re:invent 2022 推出整合關聯式資料庫 Amazon Aurora 支援和資料倉儲服務 Amazon Redshift 不需要執行 ETL 處理流程服務，今年 AWS 宣布新增 Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS MySQL 及 Amazon DynamoDB，這些數據庫中的資料可立即同步於 Redshift 資料倉儲歸檔，降低將不同來源資料轉換清洗的流程耗時。 Amazon DataZone AI Amazon DataZone 推出新的生成式 AI 功能預覽推薦功能，使用者只需輕鬆點擊相關設定，便可自動生成商業資料至目錄分類，包含資料描述、分析案例等，數據分析師可以擁有更多的業務上下文內容，引導他們做出更精準的商業決策。 AWS re:invent 2023 今年將主題著重在 AI 以及資料處理發展，CKmates 今年也推出資料治理解決方案，協助企業掌握數據力；同時我們擁有專業顧問團隊，並搭配 AWS 最新產品以及服務技術，一同邁向永續成長！詳細了解以上 AWS 新服務運用，或是業務相關合作，歡迎與我們聯繫。
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AI 賦能時代下的 Amazon Quicksight 生成式 BI 解決方案
2023-10-19
作者：Tony Chung 今年，生成式 AI 成為最受矚目的話題之一，其強大的應用能力引起了廣泛的關注。在這個快速變遷的數位時代，我們不僅在探討生成式 AI 的應用前景，同時也思考如何巧妙地將它融入過去的 IT 工作架構中。特別是對於資料分析師而言，生成式 AI 提供了一個更加吸引人的機會。許多資料分析師開始思考如何將生成式 AI 與商業智慧（Business Intelligence, BI）工作相結合。這種結合不僅能夠提高工作效率，還能為使用者提供更深層次的洞見和資訊。 本期架構師專欄中，我們將探討: 什麼是 Amazon Quicksight? 生成式 AI 加上 BI 工作能達到什麼綜效? Amazon Quicksight 客戶案例 什麼是Amazon Quicksight，他能幫助我什麼？ Amazon Quicksight 是一款由 AWS 推出的雲端商業智慧工具，讓使用者能更輕鬆地分析以及資料視覺化，以找出有價值的商業洞見。Quicksight 非常直觀且易於使用，透過拖拉的方式呈現互動式圖表，為一般人提供了無縫的資料分析體驗。 透過使用 Amazon Quicksight ，你可以輕鬆連接並整合各種資料來源，無論是來自雲端還是地端的資料庫。這種高度的資料連接性讓使用者能夠在一個統一的平台上查看和分析來自不同來源的資料。Amazon Quicksight 強大的視覺化功能，能夠將龐大的資料轉化為易於理解的圖表和圖形，從而讓使用者更快速地瞭解資料的內涵。這不僅節省了時間，還提高了資料分析的效率。 圖/AWS 官網。 生成式 AI 尬 BI ，蹦出新服務，生成式BI 生成式 AI 可以透過人類的自然語言產出文字以及圖片，那如果跟BI結合會變成什麼樣子呢？ Amazon Quicksight 也搭上這股生成式 AI 的熱潮，推出生成式BI的解決方案，使用者可以透過自然語言產出相對應的圖表，例如：請幫我產出 2023 年 Q3 的業務人員業績圖表，Quicksight 就會跟據串接的資料來源產出最適合的圖表。 圖/AWS 官網。 另外，您可能需要針對的互動式報表撰寫文字解釋，透過 Quicksight data story 功能，他可以幫您產出解釋性文字，並搭配圖表產出一份報告，如果您對於他撰寫的方式不滿意，例如：想從段落式的文字轉變成條列式的，data story 也可以透過生成式 AI 的力量協助您產出相對應的文字。 圖/AWS 官網。 客戶案例： CKmates 協助全台知名線上免稅商城透過 Quicksight 分析網路攻擊流量 全台知名線上免稅商城為了要提供消費者安全的線上平台，他們使用了 AWS WAF 來阻擋 L7 的網路攻擊，進一步提升網站的安全性。為了要更深入地去分析出攻擊的來源國家、攻擊的類型以及時間，他們分析了 WAF 的 log 並透過 Quicksight 並進行視覺化的呈現。 CKmates 協助他們採用了 Quicksight 視覺化報表使他們獲得了許多的好處，包含：Quicksight 可以跟多種 AWS 服務無縫整合，例如 S3、Glue、Athena、RDS、Redshift 等，可以顯著降低整合所需的學習曲線。 其次，它節省了大量的時間和資源，因為 Quicksight 是一個完全託管的無伺服器解決方案，不需要建立和維護額外的基礎設施，以便他們可以專注於其他重要任務。 第三，Quicksight 提供了多種圖表和視覺化功能，可以根據資料的類型和特點進行選擇，包括長條圖、折線圖、地圖等，使他們能夠用更令人淺顯易懂的方式了解網路攻擊等相關資訊。 圖/AWS 官網。 AWS 原廠認證 Quicksight 資格合作夥伴 CKmates 助您一臂之力！ 看完本月專欄您也想要採用資料分析解決方案嗎？或是公司內部資料分析不知道如何透過 Quicksight 將資料視覺化產生互動式報表？讓 AWS 原廠認證 Quicksight 資格合作夥伴 CKmates 助您一臂之力！ CKmates 於今年9月通過 AWS 原廠 Quicksight 資格合作夥伴認證，通過此認證代表合作夥伴能夠協助客戶更好的採用 Quicksight 並串接相關 AWS 大數據相關的服務使整體資料分析流程更加完善。如果您也有資料分析相關需求歡迎聯繫我們！ 更多 AI 運用文章： 電商必備 AI 行銷神器！如何運用 Amazon Personalize 黏住客戶、提升業績 運用 AWS 打造生成式 AI ！多元產業應用指南
雲端遷移策略解密！ 4 種雲端服務有效取代地端機器
2023-10-03
在傳統的地端環境中，企業需要花費很多的成本資源來建置維護硬體設備以及人力資源，因此，越來越多企業開始考慮遷移到雲端以解決問題，並提高效率和彈性。 雲端遷移是將地端環境資料中心的資料、應用程式以及 IT 資源遷移至雲端，這需要大量的準備工作以及前置作業，銓鍇國際 CKmates 擁有多元產業雲端遷移經驗，運用雲端遷移通用策略（下圖），助企業快速遷移部署雲端資源： 圖/擁有廣泛經驗的銓鍇國際提出可行的 7R 雲地遷移成熟策略。 4 種雲端服務有效取代地端機器 那我們可以如何運用雲端資源來解放企業複雜的機房環境呢？一般來說，企業地端環境中主要存有 NAS 以及 Windows Server 和 SQL Server 等設備，可以運用以下 4 種雲端服務，來有效管理並節省更多資源： 1. Amazon S3／Amazon FSx for Windows File Server 企業可以使用 Amazon S3 或 Amazon FSx for Windows File Server 等雲端存儲服務取代 NAS，這些雲端存儲服務提供了可擴展性、資料可用性、安全性及效能，同時大幅減少了客戶自行管理和維護 NAS 的負擔。 2.Amazon EC2／Amazon RDS 企業在管理 Windows Server 和 SQL Server 時， 需要花費大量時間和精力來維護和更新這些服務，且當地端機器發生故障時，資料復原更是一大挑戰！企業若選擇遷移雲端，可選擇使用雲端虛擬主機 Amazon EC2與託管資料庫 Amazon RDS 取代地端的 Windows Server 和 SQL Server ，AWS 將負責維護以及升級雲端服務，企業只需專注於自身資料管理，同時只需支付相對較低的費用。 企業將地端資料中心遷移到雲端後，IT 人員可大量節省在資訊設備、系統與維護的成本、提高擴展性，同時享受更多雲端加值服務如佈署自動化、資料大數據分析、機器學習及資安防護等。 AWS 雲端遷移案例實踐 圖/原地端主機，可透過雲端搬遷工具將地端服務與虛擬機快速搬遷至雲端。 CKmates 透過雲端搬移工具，將地端服務與虛擬機快速搬遷至雲端，以下分享我們上市大型電子製造業客戶案例如圖(二)，該客戶目前因為舊地端機房、伺服器及網路設備正面臨老舊淘汰及資訊管理人員嚴重不足的困境。隨著公司業務的擴展，SAP 和 Oracle 等資料的備份資料量逐漸增加，導致現有的地端空間無法再應對龐大的資料需求。為了解決這個困境，客戶希望能夠將其虛擬機及備份資料無縫接軌地持續傳輸上雲，並期望於地端災難發生時迅速切換至雲端進行營運。 同時透過 AWS DRS 的持續災難備援傳輸功能，不中斷的持續複製客戶地端重要系統虛擬機及資料上雲。在災難演練時，能夠直接透過切換流量讓雲端系統能夠直接服務實際客戶流量。並且在地端機房設備完全淘汰後能夠直接將備援區切換至正式區進行服務，實現遷移無縫接軌！ AWS DRS 產品優勢： 無縫傳輸：不中斷地將地端資料持續複製上雲，確保資料及系統的隨時可用性 。 彈性調整：上雲的主機及成本結構可根據企業的實際需求隨需調整，滿足不同企業的需求。 安全可靠：可採用 TLS/SSL及 VPN 加密技術，保障網路傳輸時資料安全 。
製造業雲端應用案例！AWS 服務實現數據驅動競爭優勢
2023-09-07
一般而言，製造業在應用雲端服務的腳步相較其它行業，是較為緩慢的；主要原因在資訊系統的軟硬體投資攤提及資料處理的即時性等；然而隨著商業營運型態改變，商品或服務的更替頻率增快，製造端須能更靈活的配合，雲端服務的彈性架構、穩定性及軟體服務的多元性、創造性，讓製造業開始將系統往雲端佈署。 銓鍇國際 CKmates 已成功協助多家製造業者架構雲端及混合雲系統，依據執行經驗歸納出以下製造業在評估應用雲端服務時需考慮的關鍵面向： 一、安全性與容錯性： 保護敏感的製造數據和知識產權至關重要，該雲端服務應提供強大的安全性功能，如數據加密、訪問控制、身份驗證和防火牆，以確保數據不受未經授權的訪問和惡意攻擊的威脅。同時，生產設備和供應鏈必須隨時保持運作，因此雲端服務需要具有高可用性和容錯性，以減少生產停機時間。 二、數據整合與恢復： 製造業擁有龐大的數據，這些數據來自各種設備、傳感器和系統。應用雲端服務應該能夠無縫整合現有的數據源，以實現實時數據分析和洞察。此外，若數據丟失或系統故障可能對製造業造成重大損失，因此，雲端服務應該提供可靠的數據備份和恢復機制，以確保數據的安全性和可恢復性。 三、未來擴展性及持續性： 企業應該考慮雲端服務是否能夠滿足未來的需求和擴展計劃，以避免需要不斷遷移和更換系統。此外製造業應考慮雲端供應商的環保政策和可持續性承諾，以確保其業務運營與環境保護相協調。 四、使用者培訓和支援： 員工需要適應新的雲端工具和應用。因此雲端服務商提供適當的使用者培訓和技術支援對於成功實施雲端服務至關重要。 五、法規遵循： 不同國家和地區有不同的法規要求，特別是關於數據隱私和安全性方面。製造業必須確保所選擇的雲端服務符合相關的法規要求，並有適當的數據合規性策略。 製造業雲端轉型過程中面臨的挑戰不容小覷，需要專業的協助來克服這些挑戰。CKmates 在提供技術專長的同時，還能夠為企業提供轉型策略建議，我們擁有自有機房及專業的維運團隊，已協助如『濾能』、『宏正自動』等大型上市櫃公司成功遷移至雲端。 上圖為一般製造業資訊系統架構，我們擁有完整的雲地整合能力，同時也具備 AWS 遷移能力認證，善於利用 AWS 工具助企業將資源無痛遷移至雲端，對於需兼顧地端的客戶，我們將從雲端建置、遷移、資安、維運做到全方位的混合雲架構規劃。 下圖為製造業導入雲端服務後的混合雲資訊系統架構，應用數據飛輪原則，將地端各類製造資料，依據資料屬性及更新頻率，透過不同的AWS服務將資料彙整到資料湖（Data Lake）中，並結合雲端ERP系統的數據，應用雲端BI工具或其它資料分析服務將資料湖中的製造資料轉換成可被洞察的有效數據，據以優化生產計劃、排程並監控生產進度，有助於企業實現高效的生產、強化供應鏈，在競爭激烈的市場中保持競爭力。 同時我們可導入ISA-95標準來輔助克服轉換過程中的重重挑戰，ISA-95標準核心目標是實現生產過程的透明度和效率，其提供統一的語言和架構，有助於整合不同層級的生產系統，從工廠設備到企業級資源計劃（ERP）系統。這有助於實現端到端的數據流，從而使製造企業能夠更好地利用雲端技術。 製造業正處於一個迅速變化的時代，全球製造商正尋求更高效、更具競爭力的方式來管理業務。AWS 也提出製造業擁抱雲端技術後，可以運用收集到的寶貴數據達到飛輪效應，如：運用數據掌握工廠的生產效率以及質量，並優化產品設計以及客戶滿意度等，有效降低製造業的成本，並增加效益！ 製造業雲端應用案例分享 Tesla 的製造業數據分析： Tesla 是一家全球知名的電動汽車製造商。他們使用雲端應用來收集、儲存和分析來自數千輛汽車的實時數據，包括性能、電池狀態、車輛位置等。這些數據有助於 Tesla 監控車輛的運作，提高產品品質，並通過車輛軟體更新改進車輛性能。同時，Tesla 也使用雲端應用來實現遠程診斷和維護，進一步提高了客戶滿意度。 Procter & Gamble 的製造品質控制： Procter & Gamble (P&G) 是一家全球的快速消費品製造商。他們使用雲端應用來實現品質控制和品質保證。通過將數據從生產線傳輸到雲端平台，P&G 可以監測產品品質，及時檢測任何不合格品，並跟蹤生產過程中的變化。這有助於提高產品的一致性，降低不合格品率，並確保產品滿足市場要求。 這些實際案例展示了不同製造業公司如何成功應用雲端技術來提高生產效率、品質控制、供應鏈管理和客戶滿意度。 總之，製造業擁抱雲端科技已經成為必要趨勢，CKmates 運用最適切的雲端解決方案，協助製造業在製造產品的當下，更加善用生產數據，進而提供更好的洞察，帶來實際的業務價值和競爭優勢。
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