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【直擊】雲端教父 Werner Vogels 解讀 AI 時代開發者的未來與技術思維｜AWS re:Invent 2025
2025-12-05
2025 年的 AWS re:Invent 進入最後一天，壓軸 Closing Keynote 依舊由備受尊敬的雲端教父 Werner Vogels 博士帶來，他宣布這將是他在 re:Invent 舞台上的最後一次壓軸演講，現場掌聲久久不散。這不僅象徵著一位時代巨擘的落幕，更象徵雲端產業即將邁入下一個由無數開發者共同打造的新時代。 從工具演進看不變的開發者精神 Werner 在開場即點出人們對 AI 的焦慮：「AI 會取代工程師嗎？」他的回答非常直接──不會。 過去 50 年，每一個新工具都曾被認為會讓工程師失業：從編譯器、結構化程式設計、物件導向、雲端，到如今的生成式 AI，然而事實一次次證明：工具變強，工程師的價值只會更大。 他回顧早年使用 Fortran、Pascal 的年代，也談到 Unix 與 Web 服務的誕生如何改變開發方式。API、分散式系統、Serverless 等技術讓開發愈來愈抽象，但真正決定系統品質的，始終是人類工程師對系統的理解、同理與想像。 開發者正在走向「文藝復興時代」 Werner 提出今年最重要的概念──Renaissance Developer（文藝復興開發者），文藝復興時期的藝術家兼具科學家、建築師、哲學家與發明家角色。他們跨領域、好奇心強、勇於試錯，也不受舊有框架拘束。Werner 呼籲現代工程師也需具備同樣特質： 1.好奇與提問的能力 AI 工具讓我們更容易寫程式，但只有不斷追問「為什麼」與探索未知，才能真正突破。 2. 勇於實驗與試錯 正如同藝術家用畫筆找靈感，工程師也需透過快速原型（rapid prototyping）不斷嘗試，失敗不是終點，而是理解系統的最快方式。 3. 系統思維（Systems Thinking） Werner 以黃石公園的狼為例：狼的回歸不只改變動物行為，也改變河流地貌。軟體系統也一樣，每段程式碼、每個決策都會引發連鎖效應。 4. 精準溝通能力 開發者不只寫程式，也要能讓產品經理、設計師、其他工程師甚至 AI 聽懂你的意圖，Werner 特別強調：自然語言將成為開發者必備技能，因為未來我們會更多地透過語言與 AI 協作。 傳統軟體開發從需求 → 設計 → 實作 → 測試 → 修正。但在 AI 協作時代，開發者最常遇到的問題是： AI 生成的程式碼看似可行，但實際行為不符預期 需求描述不夠精準，導致反覆生成不同版本 AI 無法完全理解複雜系統的隱性規則 因此最具價值的工程師，是能清楚辨識 defect（缺陷）背後的真正問題，他們能判斷問題是語法、邏輯或設計層級，並快速回饋給 AI，這種能力需要經驗、理解整體架構，尤其要能判斷「這不是語法錯誤，而是系統設計上的邏輯問題」。Werner 說：「程式碼是 AI 寫的，但品質責任永遠是工程師的。」 開發者的未來：專深與跨界並存的「多軸人才」 Werner 最後談到未來的開發者不會只專注一項技能，他以 T 型人才為例：垂直是專業深度，水平則是跨領域能力。但在 AI 時代，我們更需要成為 π 型甚至 X 型人才，這些人才具有以下特質： 深度了解自己的領域 也能理解資料、運算、AI、產品、使用者體驗 能與 AI 協作 能從系統角度看整個系統脈絡 這也呼應他對下一代工程師的期許：「真正的開發者不是因為掌握工具，而是因為擁有創造世界的能力。」 從雲端時代走向創造時代 雲端讓工具更強、系統更快、運算更便宜，AI 讓每個人都能創造更大的影響力，未來開發者的價值，不是寫多少程式，而是能看見問題、設計系統、跨界協作、利用技術改變世界，正如 Werner 所說：「我們不是因為知道什麼而強大，而是因為願意學習什麼。」 延伸閱讀： 【直擊】AWS re:Invent 2025 最新技術完整整理｜CKmates 帶你一次掌握全部 AI 與雲端更新 【直擊】AWS re:Invent 2025 AI Keynote 總整理 【直擊】AWS 基礎設施更新懶人包｜AWS re:Invent 2025 作者： CKmates AWS Ambassador Tony Chung
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【直擊】AWS 基礎設施更新懶人包｜AWS re:Invent 2025
2025-12-05
在這個 AI 時代，伺服器的算力以及底層基礎設施的建立與管理越來越重要，在今年的 AWS re:Invent 2025 基礎設施演講由 AWS 公用運算資深副總裁 Peter DeSantis 與運算與機器學習服務副總裁 Dave Brown 共同解密在這個AI時代，AWS如何在晶片設計以及整體基礎設施如何成載全世界的AI需求。 延伸閱讀：【直擊】AWS re:Invent 2025 最新技術完整整理｜CKmates 帶你一次掌握全部 AI 與雲端更新 基礎設施的核心價值與 AI 時代的挑戰 Peter DeSantis 在開場時強調一個核心理念：「基礎設施的基本面比以往任何時候都更重要 。」他指出，儘管生成式 AI 令人興奮，但 AI 應用的建置和運行推理工作負載成本極其昂貴 。因此，AWS 持續深度投資於降低成本並擴展運算市場 。DeSantis 認為，AWS 近 20 年來的成功關鍵在於，採用雲端的企業能比傳統企業更快行動、更快交付、更快成長，並能夠快速調整方向——啟動、優化、迭代 。 Nitro 系統：虛擬化的革命性突破 回顧 2010 年，AWS EC2 雖然已在業界廣受採用，但團隊發現傳統虛擬化層偶爾會導致性能出現「抖動」(jitter)現象 ，AWS 團隊不願妥協，最終開發出革命性的 Nitro 系統 ，Nitro 系統將虛擬化功能從伺服器移出，放到專用硬體上。這項創新不僅完全消除了性能抖動問題，還提供了與裸機相同的性能，同時提升了安全性和降低了成本。DeSantis 驕傲地指出，Nitro 系統甚至被寫入了計算機架構的經典教科書《Computer Architecture: A Quantitative Approach》最新版本中，成為柏克萊和史丹佛等學校的教學內容。 Graviton 5：新世代通用處理器 Dave Brown 接著介紹了 AWS 自研晶片的最新成果，Nitro 系統的成功經驗促使 AWS 開始思考如何從零開始設計一個專為雲端工作負載優化的處理器，這就是 Graviton 處理器家族。 散熱方案與持續改進循環 Graviton 5 帶來突破性創新，其中最重要的一項全新直接接觸矽晶的散熱方案，傳統處理器散熱設計因多層堆疊，限制散熱效率，AWS 透過控制整個技術堆疊，設計出移除了導熱界面材料和金屬蓋層的散熱解決方案，此設計有效降低熱阻抗，使熱量能更快速地從晶片散出，最終使功耗降低了 13%。 Graviton 系列處理器在每一代中都基於前代架構持續優化，例如，Graviton 4 優化了快取性能，而在 Graviton 5 中，團隊大幅擴展了快取容量，將核心數量提升到 192 個，L3 快取容量增加了 5 倍，讓每個核心能使用多達 2.6 倍的 L3 快取空間，從而提升了整體性能和一致性。 M9g 實例與早期客戶成果 基於 Graviton 5 的預覽版 M9g 執行個體相較於 M8g 提供高達 25% 的性能提升，並展現目前 EC2 中最佳的性價比。多家早期客戶在實測中已觀察到顯著成果： Adobe 性能提升 25% Anthropic 模型延遲降低 20% Honeycomb 每核心性能提升 36% SAP 在 SAP HANA 上獲得驚人的 60% 性能提升 Swift 語言：從 iOS 到伺服器端 Apple 的雲端基礎設施副總裁 Ray Campbell 分享了 Apple 在伺服器端技術演進上的實際案例，作為全球領先的技術公司之一，Apple 需要不斷優化其開發流程與服務交付方式，雖然 Java 長期是其主要語言，但隨著服務規模持續擴大，性能與支援上的挑戰也日益明顯。 Apple 自行開發的 Swift 語言原本是為 iOS 應用程式設計，但其高性能與安全特性同樣展現出在伺服器端開發的強大潛力，使用 Swift 能讓單一開發者同時處理客戶端與伺服器端程式碼，統一技術堆疊並提升整體開發效率。 Apple 採用 Swift 後，在 Graviton 執行個體上獲得 40% 的性能提升與 30% 的成本降低。從 Java 遷移到 Swift 的過程幾乎是無縫的，歸功於 Swift 優異的互操作性，Campbell 指出，Apple 的垃圾訊息防護系統在使用 Swift 並運行於 Graviton 上後，能擴展至每秒數百次的操作量，協助偵測可疑電話號碼，同時維護數億使用者的隱私。 Lambda Managed Instances：無伺服器的新篇章 隨著客戶將 Lambda 推向需要存取最新 EC2 技術、極高擴展性能、更大網路吞吐量與毫秒級延遲的新場景，AWS 推出了 Lambda Managed Instances。透過 Managed Instances，Lambda 會在客戶帳戶中執行於客戶選擇的實例上，但修補、可用性與日常運維仍由 AWS 完整管理，客戶負責選擇實例類型與硬體，Lambda 則負責其餘所有細節。 Project Mantle：重新想像推理基礎設施 隨著 AI 工作負載快速成長，AWS 發現與過去二十年優化的傳統工作負載截然不同，推理是一個多階段流程，包括：Token、Refill、Decode、De-Token，每個階段對系統的壓力都不同。 AWS 的解決方案是 Project Mantle，一套全新的推理基礎設施，目前已為許多 Bedrock 的模型提供動力。最重要的洞察是：並非所有推理請求都有相同的需求 ，因此，AWS 推出了 Bedrock Service Tiers： Priority (優先級)：適用於需要實時低延遲的即時互動。 Standard (標準)：適用於可預測的穩定工作負載。 Flex (靈活)：適用於背景任務，優化效率，這使得客戶能夠更智能地優化和分配資源。 Project Mantle 的第二項重大改進是佇列隔離，確保單一客戶的流量激增不會影響其他客戶的性能。此外，系統新增 Journal 機制，用於處理長時間運行的請求，若遇到硬體故障或網路中斷，系統可從中斷點恢復，這也使得先進排程策略得以實現，例如 By-the-Tune Fine-tuning，可在流量高峰時暫停微調任務，待流量下降後從原處繼續，提高微調的整體效率。 向量搜尋：連接數據的新方式 向量能讓電腦以接近人類理解的方式處理概念、關係與語義，AWS 宣布推出 Nova Multimodal Embeddings 模型，這是一款業界領先的嵌入模型，能處理文字、文件、圖像、視訊與音訊，並將其轉換至共同的向量空間，建立統一的數據語意理解。 更重要的是，向量搜尋能力已直接整合至多項 AWS 服務中，無需額外導入全新技術堆疊： Amazon OpenSearch：自傳統搜尋與分析平台進化為向量智慧引擎，兼具關鍵字搜尋與語義向量搜尋。 S3 Tables with Vectors：能在與原始數據相同的位置建立向量索引，支援億級向量規模，且維持一致的權限管理。 以 TwelveLabs 為例，他們使用 AWS 基礎設施處理大量視訊數據，其模型能理解視訊不只是連續影格或文字轉錄，而是結合視覺、音訊與時間序列的完整敘事，他們使用 S3 Vectors 儲存數百萬小時的視訊嵌入向量，資料可直接寫入 S3 Vectors，無須遷移，當用戶提出複雜查詢時，系統可在數十億個向量中執行近似最近鄰搜尋，快速回傳相關視訊結果。 Trainium 3 UltraServers：AI 訓練的新標竿 DeSantis 接著介紹了 AWS 自研 AI 晶片 Trainium 的最新進展，Amazon EC2 Trn3 UltraServers 現已全面上市，基於 AWS 首款 3 奈米 AI 晶片 Trainium 3，單一 UltraServer 可容納多達 144 顆 Trainium 3 晶片，透過自訂的 NeuronSwitch 連接，形成一個大規模 AI 超級電腦。 Trainium 3 的性能數據令人印象深刻： 362 PFLOPs 的 FP8 運算能力 20 TB 的高頻寬記憶體 700 TB/s 的記憶體頻寬 相較於 Trainium 2 UltraServers： 運算性能提升 4.4 倍 能源效率提升 4 倍 記憶體頻寬提升近 4 倍 在實際測試中，Trainium 3 相比 Trainium 2 實現了 5 倍以上的每瓦 token 輸出。 Trainium 4: 下一代預告與開發工具創新 AWS 已經在開發 Trainium 4，預計將帶來 8 倍的 FP4 吞吐量、3 倍的 FP8 性能 和 4 倍的記憶體頻寬，Trainium 4 將設計支援 NVIDIA NVLink Fusion 高速晶片互連技術，使 Trainium 4、Graviton 和 Elastic Fabric Adapter 能在通用 MGX 機架內無縫協作。 AWS 為 Trainium 提供了一整套開發工具，包括： Neuron Kernel Language：提供直接低階訪問所有 Trainium 功能的語言，同時保持 Pytorch 的易用性。 Neuron Compiler：現已開源，讓開發者能深入了解編譯器運作。 Neuron Profiler：提供指令級別的詳細分析。 Neuron Explorer (新推出)：將所有詳細分析數據呈現在直觀介面中，自動檢測瓶頸並建議優化。 DeSantis 在結語中強調，AWS 在過去二十年中所做的投資——廣泛而深入的技術堆疊——是刻意的選擇，從 Graviton 5 的核心、Lambda Managed Instances 的無伺服器擴展，到 Trainium 的突破性 AI 性能，AWS 正在為 AI 時代打造最強大的基礎設施。 他最後總結：「但對於 AI 而言，仍然是第一天 (It's still Day One)。新的架構將開啟新的可能性，AWS 將持續在這裡，不斷突破極限，為你提供建構未來所需的工具。」 作者： CKmates AWS Ambassador Tony Chung
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【直擊】AWS re:Invent 2025 AI Keynote 總整理
2025-12-04
在生成式 AI 與 Agent 技術迅速成熟的當下，AWS 在 2025 re:Invent 中特別舉辦 AI Keynote，目的是向全球建構者、企業決策者與技術社群展示最新的 AI 方向、核心技術突破與未來產品路線圖。 AWS Agentic AI 副總 Swami Sivasubramanian 在今年的 AI Keynote 對 Agentic AI 新時代有更完整的詮釋。與以往單純回答問題的生成式 AI 不同，Agent 能理解目標、規劃步驟、主動行動並調用工具，真正「像一位數位同事」一樣思考與執行，今年的 Keynote 告訴所有建構者：AI 不再只是聊天夥伴，而是能完成實際工作的行動者。 Swami 以他學生時期寫科學計算器程式的經驗作為開場，當時他沒有電腦，只能在短暫的實驗室時間內快速打程式、測試、再修改，當程式終於成功跑起來的那一刻，他感受到一種強烈的自由感：「我能用程式碼創造任何我想要的東西。」他指出如今的 Agentic AI 正在把這種自由普及化——讓更多人、即使非工程師，也能描述需求然後直接建構產品、流程與解決方案。 AWS AI 代理的三大核心：模型、提示詞與工具 在今年的 Keynote 中，AWS 將 AI 代理的核心拆成三個部分──模型（Model）、提示詞（Prompt）、工具（Tools）。模型是代理的大腦，負責推理與規劃；提示詞則用來定義代理的身份與任務；工具則賦予代理能真正執行行動，例如調用 API、操作資料庫或執行分析。過去要把這些組件串起來需要大量狀態機、手寫流程與複雜編排，開發與維運成本非常高。AWS 在今年提出的最大突破，就是用全新的架構讓代理變得可建置、可擴展且可維護。 第一個關鍵是 Strands Agents SDK，一個開源的 agentic framework。它採用模型驅動循環，不需要預先定義每個流程的狀態轉換，代理會自己推理並選擇最佳行動，大幅降低過往 AI 編排的複雜度，今年更新加入 TypeScript 支援與邊緣裝置部署能力，使 Agent 可以在機器人與 IoT 上直接運行。 第二個核心則是 Amazon Bedrock AgentCore，負責將代理從原型順利導向生產環境。AgentCore 提供身份驗證、記憶體系統、資料訪問控制、安全整合與可觀察性，解決企業在大規模部署代理時最頭痛的問題。尤其是今年新推出的三個功能非常亮眼： • Policy：可用自然語言就能定義代理的權限，例如「可自動退款 100 美元以下，但更高金額要人工審核」。 • Evaluations：共有 13 種評估方法，能檢查代理是否作出正確、安全且合規的行動。 • Episodic Memory：最具突破性，讓代理不只記住資訊，還能理解「情境」。例如使用者若攜帶幼兒搭機，需要更多準備的時間，代理會根據此情境自動調整行程。 Keynote 中也分享了許多企業如何用代理重塑流程。Cox Automotive 用代理將車輛檢查流程從兩天縮短到 30 分鐘；PGA TOUR 用代理生成賽事內容，撰寫速度提升 1000% 且成本降低 95%；Boomi 用代理協助工程師快速生成整合流程。最令人印象深刻的是 Blue Origin，他們建構了名為 Blue GPT 的內部代理平台，支援超過 2700 個代理，每月處理超過 350 萬次互動，這些代理參與太空器設計、模擬、供應鏈等複雜工程，幫助工程團隊比傳統方式更快完成設計工作。 AI 模型客製化：Bedrock RFT 與 SageMaker Agent AI 在模型客製化方面，AWS 今年也推出兩項重要能力。首先是 Bedrock RFT（Reinforcement Fine-Tuning），透過強化學習方式進行模型微調，能提升模型準確率，且不需具備複雜的 ML 專業知識即可使用。第二項是 SageMaker Agent AI 體驗，使用者只需以自然語言描述希望訓練的模型，AI 便會自動產生資料、配置基礎設施並執行完整的訓練流程。過去需要數月才能完成的開發週期，現在在數天內即可達成。 Amazon Nova Act：企業級的瀏覽器 UI 自動化代理 另一個備受關注的產品是 Amazon Nova Act 正式上市，這是一個專門做瀏覽器 UI 自動化的代理系統，以強化學習訓練，能大規模處理真實世界的 Web 操作，例如表單填寫、登入流程、資料抓取與 QA 自動化，其核心優勢是高可靠性——在企業場景中成功率可超過 90%，遠高於傳統 RPA 工具。 Amazon Connect：AI 與人工客服的協作未來 Keynote 的後段展示了未來 AI 如何與人類協作的型態，其中 Amazon Connect 表現最為亮眼。實際示範中，AI 代理能自動驗證客戶身份、分析可疑交易、凍結信用卡，並協助人工專員提供決策建議。全新的 Agent Builder 能讓企業在數分鐘內建立專屬客服代理，可預見客服將會由人類與 AI 協作的模式加速推進。 今年 AWS 的核心訊息不僅是推出更多模型，而是打造完整的代理基礎設施，讓企業與開發者能快速、安全且可靠地構建真正能執行任務的 AI。未來的建構方式正在被重新定義，我們正站在變革的起點，而無論是企業流程自動化、內容生成、軟體開發，甚至太空工程，Agentic AI 正讓每一位建構者能以前所未有的速度實現想法。 作者： CKmates AWS Ambassador Tony Chung
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【直擊】AWS re:Invent 2025 最新技術完整整理｜CKmates 帶你一次掌握全部 AI 與雲端更新
2025-12-03
在 AWS re:Invent 2025 盛大開幕之際，AWS 執行長 Matt Garman 在超過 60,000 名現場與會者及近 200 萬名線上觀眾面前揭開本屆大會序幕。re:Invent 作為 AWS 每年最重要的全球雲端技術盛會，今年更象徵生成式 AI 與 Agentic AI（智能代理）全面跨入實務落地的關鍵時刻。 AWS re:Invent 2025 主軸 今年 Keynote 的開場影片與投影片皆圍繞一個核心主軸：「Why Not？」，這個訊息點出當 AI Agent 已深入日常工作流程與企業應用之後，技術進展的速度正讓「不可能」逐漸變成「還沒有做到而已」，揭示 AWS 正以前所未有的速度推進 AI 與雲端的未來藍圖。 Garman 在開場時強調：AWS 已成長為年營收 1,320 億美元的業務，年增率達 20%。過去一年 AWS 新增約 220 億美元營收，這個增長規模超過半數《財星》（Fortune）雜誌 500 大企業的年度總營收。 核心基礎設施的優勢 Garman 提到AWS 擁有全球最大、部署最廣泛的 AI 雲端基礎設施，包括: • 全球網路: 38 個區域、120 個可用區，並已宣布三個新區域計畫。 • 數據中心容量: 過去一年新增 3.8 gigawatts 數據中心容量 。 • 私有網路: 擁有全球最大私有網路，過去 12 個月增長 50%，總長度超過 900 萬公里的陸地與海底光纖——足以從地球到月球往返 11 次。 客戶基礎與合作夥伴生態系 AWS 目前服務全球數百萬客戶，其中包含各產業規模最大的企業。2025 年全球85%的 AI 新創以及超過半數由頂級創投支持的高速成長新創公司都選擇在 AWS 上建構與運行其核心服務，進一步鞏固 AWS 在雲端與 AI 生態系中的領導地位。 AI 基礎設施創新 GPU 運算能力 AWS 與 NVIDIA 合作超過 15 年，Garman 宣布推出新的 P6 系列實例，搭載 NVIDIA 的 GB200 和 GB300，為最大型組織提供更強大的運算能力，OpenAI 等公司正使用數十萬顆晶片的大規模叢集來訓練下一代模型並支援 ChatGPT 應用。 Trainium 自研晶片 Trainium 2 ：已正式上市，提供比當前世代 GPU 實例高出 30-40% 的性價比，目前 Amazon Bedrock 上運行的大部分推理工作負載都由 Trainium 驅動，AWS 已部署超過 100 萬顆 Trainium 晶片。 Trainium 3 UltraServer：採用 AWS 首款 3 奈米 AI 晶片，單一系統可容納多達 144 顆 Trainium 3 晶片，相較於 Trainium 2 UltraServer 提供高達 4.4 倍的運算效能和 4 倍的能源效率。 Trainium 4 預告: AWS 預告了 Trainium 4，預期將提供比 Trainium 3 高出八倍的運算能力，並顯著提升記憶體頻寬。 新推出服務/AWS 私有區域： AI Factories AWS 推出 AI Factories，本質上是一種可在客戶端落地的私有 AWS 區域，允許企業將專屬的 AI 基礎設施直接部署於自家數據中心。透過這種模式，企業能在既有的空間與電力資源下，使用與雲端一致的 AWS AI 基礎設施與服務，加速大型模型與 AI 應用的落地。專門為政府機構、金融業等對資料主權或法遵要求高的組織提供私有、低延遲、合規的 AI 環境。 Amazon Bedrock 與 Nova 模型家族 模型選擇的重要性 Amazon Bedrock 是 AWS 的全方位生成式 AI 平台，現在為超過 10 萬家企業提供服務，此次 AWS 宣布在 Amazon Bedrock 中新增了 18 個開放權重模型，包括來自 Google、NVIDIA、Mistral AI 等的新模型。 新推出服務/Nova 2 模型家族 AWS 宣布推出 Nova 2 新世代模型，在推理能力上提供業界領先的性價比： Nova 2 Lite：快速、具成本效益的推理模型，適用於日常工作負載，如客戶服務聊天機器人、文件處理和業務流程自動化。 Nova 2 Pro (預覽版):：AWS 最智能的推理模型，適用於高度複雜的多步驟任務，如多文件分析、視訊推理和軟體遷移。 Nova 2 Sonic： 語音對語音模型，統一了文字和語音理解與生成，支援多語言的即時對話互動，具有 100 萬 token 的上下文視窗(Contextual Window)。 Nova 2 Omni： 業界首個統一的多模態推理和生成模型，能夠處理文字、圖像、視訊和語音輸入，同時生成文字和圖像輸出。 新推出服務/Amazon Nova Forge Amazon Nova Forge 是一項突破性的「開放訓練」服務，允許企業在前期訓練、中期訓練與後期訓練等不同階段存取 Nova 模型的檢查點，並將自家專有數據與 Amazon 精選的訓練資料集結合，以打造更符合企業需求的客製化模型。 透過 Nova Forge 訓練出的客製模型被稱為 Novellas，目前早期企業用戶包括 Booking.com、Reddit 與 Sony 等大型國際品牌，Nova Forge 的年費為 10萬美元，鎖定希望打造專屬前沿模型的企業級客群。 Bedrock Agent Core：智能代理平台 Bedrock Agent Core 是 AWS 為企業打造、部署與營運智能代理（agent）所設計的核心平台。它提供完整的基礎設施與治理能力，協助企業在不增加基礎架構管理負擔的情況下，大規模導入智能代理應用。其主要特色包括： 安全的無伺服器運行時：代理在完全隔離且受控的環境中執行，確保企業工作負載的安全性與可控性。 記憶體管理：內建短期與長期記憶系統，使代理能夠根據長期上下文持續學習、優化決策與行為。 代理閘道：提供可擴展的介面，讓代理能安全地發現並串接內外部工具、資料來源與其他代理服務。 身份與存取管理：整合驗證與授權控制，明確界定代理能夠存取的工具、資料與操作範圍。 可觀察性：提供每個代理的即時監控指標與行為追蹤，協助企業管理、診斷與調整代理效能。 Bedrock Agent Core 新功能：Policy 與 Evaluations AWS 在 Bedrock Agent Core 中新增 Policy 與 Evaluations 兩項重要功能，協助企業提升代理的治理能力與品質管理。 Policy（策略）：提供即時的服務層級控制，讓企業能明確定義代理在使用工具與存取數據時的行為規則，企業可用自然語言撰寫策略，例如「阻擋所有退款金額超過 1,000美元的請求」，以統一管理代理的操作範圍並降低營運風險。 Evaluations（評估）：全新的代理品質評估服務，支援開發者持續檢查並量化代理的表現，內建 13 個預建評估指標，也允許企業依自身需求定義自訂評估標準，用於確保代理在不同場景中保持可靠與一致的輸出品質。 開發者工具革新：Amazon Kiro Amazon Kiro 是 AWS 推出的 agentic 開發環境，專為結構化 AI 編碼而設計，Kiro 引入「規格驅動開發」概念，能將開發者的提示轉換為明確且可驗證的詳細規格，以確保最終產出符合預期並具一致性。 Kiro 推出後的短短幾個月內，已有數十萬開發者開始使用，AWS 也宣布為全球新創公司提供一年免費、最多 100 個席位 的 Kiro 使用權。此外，Amazon 全公司也已全面標準化採用 Kiro 作為官方 AI 開發環境。 Kiro 的效能在實際案例中展現得更加明顯：一項原本需要 30 名開發者、耗時 18 個月 的重大重構專案，在導入 Kiro 後，僅由 6 人團隊在 76 天內完成。這代表的是數量級的效率飛躍，而非一般僅有 10–20 % 的改善。 新推出服務/Frontier Agents：AWS 新一代自主智能代理 AWS 發布 Frontier Agents，代表新一代具高度自主性的智能代理架構，具備三大核心特點：自主性、可大規模擴展性、長時間運行能力。這些代理能在明確目標下自主決定執行方式，並能長期穩定地處理複雜、跨系統的企業級任務。 主要的 Frontier Agents 包含： Kiro Autonomous Agent：首個 Frontier Agent，能獨立處理高度複雜的任務，並在背景中自動交付新功能，讓工程師能專注於更高層級的產品創意與架構設計。 AWS Security Agent：從系統設計階段就介入安全治理，能主動審查設計文件、掃描程式碼並執行滲透測試，協助企業在開發週期早期就降低安全風險。 AWS DevOps Agent：主動調查事件並識別營運問題，具備對資源拓撲與相依性的理解，能整合與關聯所有來源的監控訊號、程式碼與數據，以協助工程團隊更快速地定位與修復問題。 AWS Transform：全方位程式碼現代化代理 AWS Transform 目前已支援自訂的程式碼轉換代理，可協助企業現代化任何類型的程式碼、API、框架、執行時環境，甚至跨語言翻譯。企業已透過 Transform 完成多項大規模遷移與轉換，包括：將 Angular 遷移至 React、把 Excel 中嵌入的 VBA 腳本轉換為 Python，以及將 bash shell 腳本改寫為 Rust 等。此功能讓企業能以更低風險、更高速率完成老舊系統的現代化。 企業客戶案例 Sony Sony 的 Data Ocean 平台架構於 AWS 之上，處理來自超過 500 個來源、總量高達 760 TB 的企業級數據。Sony 的內部 AI 平台則由 Amazon Bedrock Agent Core 驅動，為全球 57,000 名員工 提供服務，每天處理約 150,000 個 AI 請求。 此外，Sony 正透過 Nova Forge 建立專屬於採購與文件管理的客製化模型，目標將採購訂單處理效率提升 1200%，大幅優化企業營運流程。 Adobe Adobe 執行長 Shantanu Narayan 分享了該公司如何運用 AWS 推動創意轉型。Adobe 的 Firefly AI 模型運行於 AWS 的 Trainium 執行資源上，迄今已生成超過 290 億個創意資產。 同時，Adobe Acrobat Studio 也整合 Amazon Bedrock，協助數百萬用戶進行研究、策略制定、文件摘要與協作，加速各種知識型工作流程。 核心服務更新 AWS 執行長 Matt Garman 在 Keynote 最後10 分鐘內一次發布 25 項核心產品更新，涵蓋運算、儲存、資料庫與安全四大領域。以下為重點整理： 運算 Compute X8 系列記憶體實例：基於 AMD EPYC，提供高達 50% 更多記憶體。 I8 系列：支援最高 3 TB 記憶體，適合大型 in-memory 工作負載。 C8 實例：使用最新 AMD EPYC 處理器，效能提升 30%。 M8 實例：提供 AWS 雲端中最高的 CPU 時脈頻率。 EC2 Mac 實例更新：新增 M3 和 M4 Mac Max 實例。 Lambda 耐久性運算服務：提升長時間運算任務的穩定性與持久性。 儲存 Storage S3 物件大小上限：自 5 TB 大幅提升至 50 TB，達到 10 倍增長。 S3 Tables 智慧分層：可節省高達 80% 成本。 S3 Vectors 正式上市：向量嵌入儲存成本可降低 90%，支援向量搜尋與 AI 應用。 資料庫 Database RDS SQL Server 儲存容量：自 64 TB 提升至 256 TB。 SQL Server 開發者版本：新增支援，用於應用程式建置與測試。 資料庫 Savings Plan：推出適用於所有 AWS 資料庫服務的計算節省方案。 安全 Security Amazon GuardDuty 擴展威脅偵測：新增支援 Amazon EC2 與 Amazon ECS。 AWS Security Hub 2.0：提供更接近即時的風險分析與趨勢儀表板，強化整體安全監控能力。 結語 AWS 並非只是追逐 AI 浪潮，而是將 AI 真正工業化。透過 AI Factories、Trainium、Nova Forge、Agent Core、Kiro 與 Frontier Agents 等核心技術，AWS 正逐步打造能夠學習、推理並自主行動的智能代理系統架構。 這象徵著一個全新時代的來臨——每一家公司都能擁有自己的大型語言模型、自主智能代理艦隊，以及由 AI 驅動的未來。正如 Garman 所強調的：「讓你們所有人擁有持續創新的自由，這就是我們今天在這裡的原因。」 CKmates 也將持續關注 AWS re:Invent 的最新動向，為大家帶來最新、最完整的雲端與 AI 技術資訊。 作者： CKmates AWS Ambassador Tony Chung
企業導入 AI 代理從哪開始？掌握 Amazon Quick Suite 六大功能與應用情境
2025-10-27
在這個 AI 加速發展的時代，企業和團隊愈來愈重視一件事：如何將資訊洞察與實際行動更快速、更無縫地連接起來。AWS 最新推出的 Amazon Quick Suite，就是為了解決這個痛點。它不只是將 BI（商業智慧）、資料搜尋、自動化流程融合在一起，而是把 AI 代理（agentic AI）作為你的「虛擬助理／隊友」置入日常工作，從「思考 → 決策 → 執行」的環節進行連結。 Quick Suite 的誕生將研究、商業智慧和自動化三大能力整合在單一數位工作空間中，讓使用者可以用自然語言查詢數據、在幾分鐘內找到跨企業和外部來源的關鍵資訊，並自動化從簡單任務到複雜跨部門流程的各種工作。 Quick Suite 六大核心功能 Quick Index：統一的知識基礎 Quick Index 是 Quick Suite 的基礎建設，它在背後默默運作，將來自資料庫、數據倉儲、文件和電子郵件的所有資料整合在一起，創建一個安全、可搜尋的統一知識庫。當你上傳文件或新增非結構化數據時，Quick Index 會自動建立索引，讓搜尋、排序和數據存取變得更有效率。 舉例來說，當你搜尋特定專案更新時，Quick Index 能立即從上傳的文件、會議記錄、專案檔案和參考資料中返回結果，而不需要在不同的儲存系統間來回切換。 Quick Research：從複雜問題到專家級洞察 Quick Research 是一個強大的 AI 代理，能在幾分鐘到幾小時內完成過去可能需要數天的綜合研究工作。它會系統性地將複雜問題拆解成有組織的研究計畫，自動創建詳細的研究框架，列出所需的方法和數據來源。 更重要的是，Quick Research 會整合企業內部數據和外部資源，包括 Amazon S3、Snowflake、Google Drive 和 Microsoft SharePoint 等平台。它會驗證研究發現、提供引用來源，讓你能夠追溯資訊源頭、驗證結論，並有信心地展示研究成果。 Quick Sight：AI 驅動的商業智慧 Quick Sight 將商業智慧提升到新境界。你只需用自然語言提問，就能立即獲得視覺化圖表、執行摘要和深入洞察，完全不需要技術專業知識。 它的情境分析功能特別實用，讓你能用自然語言進行假設分析，探索複雜的業務情境。更棒的是，你可以直接從儀表板採取行動，創建工作單、發送警報、更新記錄或觸發自動化工作流程，無需切換應用程式。 Quick Flows：人人都能用的自動化工具 Quick Flows 讓任何使用者都能用自然語言描述工作流程來自動化重複性任務，完全不需要技術知識。它會從內外部來源獲取資訊、在商業應用程式中執行操作、生成內容，並處理特定流程需求。 配置完成後，你只需一鍵就能與同事和其他團隊分享工作流程。使用者可以從資料庫中開啟流程或在聊天中調用，提供必要輸入後，還能透過對話進一步優化結果。 Quick Automate：企業級流程自動化 對於技術團隊來說，Quick Automate 提供了更進階的能力。它能處理跨部門、跨系統的複雜多步驟流程，例如客戶導入、採購自動化或涉及多重審批步驟的合規程序。 Quick Automate 包含 UI 代理，能理解自然語言指令來自主導航網站、完成表單輸入、提取數據，並產生結構化輸出。它還具備企業級功能，如使用者角色管理、人工審核機制，以及用於合規和治理的全面可觀察性和審計追蹤。 個人化工作空間：Spaces 與聊天代理 Quick Suite 還提供了 Spaces 功能，讓每個業務使用者都能上傳檔案或連接特定數據集和儲存庫，建立符合自己工作需求的環境。例如，你可以為季度規劃創建一個空間，包含預算試算表、市場研究報告和戰略規劃文件。 內建的聊天代理則讓你能用自然語言與數據和工作流程互動。你甚至可以配置自訂聊天代理，賦予特定專業知識和業務情境，例如連接產品目錄和定價資訊的銷售代理，或配置法規要求的合規代理。 將 Quick Suite 融入企業應用情境 自動生成月度業績報告 — Quick Sight + Quick Flows 在過去，每到月底財務或業務團隊總要花上數天時間蒐集報表、彙整數據、撰寫摘要，甚至還要人工比對不同系統的數據來源。有了 Amazon Quick Sight，使用者只需以自然語言詢問：「上個月產品 A 與產品 B 的銷售差異為何？」系統就會即時產出互動式圖表與洞察摘要。 若系統偵測到異常（例如銷售額異常下滑），便能透過 Quick Flows 觸發後續自動化動作，例如發送通知、建立調查任務或排程後續會議。這種從「問題」到「行動」的連貫流程，大幅減少報表製作與分析時間。 市場趨勢研究與策略擬定 — Quick Research + Quick Index 對於行銷、策略或產品部門來說，市場研究往往需要整合外部報告、內部銷售資料與競爭分析。Quick Research 可將這些繁瑣的步驟自動化。只需輸入指令：「分析亞太區雲端服務市場近三年成長趨勢與主要競爭對手動態」，Quick Research 便會利用 Quick Index 建立的整合知識庫，從內部文件、外部公開資料與 API 中自動蒐集相關內容。系統會以結構化報告方式呈現研究結果，並附上來源註記，讓決策者能更快掌握市場方向。 新客戶入職流程自動化 — Quick Automate + Quick Flows 當企業需要替新客戶建立帳號、開通權限、寄送文件或建立 CRM 記錄時，傳統上需要跨多個系統進行人工操作。 透過 Quick Automate，這些動作可以在一次自然語言描述中自動建構完整流程，例如：「當有新客戶資料建立時，請自動在 CRM 系統中新增紀錄、寄送歡迎信、通知業務經理並建立 Slack 頻道」。 Quick Flows 則能在這流程中整合條件判斷與審批，例如僅針對 VIP 客戶觸發額外審查。這樣的自動化不僅節省時間，也讓流程更一致、可追蹤。 從答案到行動的無縫體驗 Amazon Quick Suite 代表了企業工作方式的典範轉移。它不只是讓我們更快找到答案，更重要的是讓我們能立即從答案轉向行動。透過整合研究、分析和自動化能力，Quick Suite 讓團隊能專注於真正創造價值的高階活動，推動更好的業務成果和客戶體驗。 在 AI 時代，誰能更有效地運用數據和自動化，誰就能在競爭中脫穎而出，Quick Suite 正是企業數位轉型旅程中不可或缺的智能夥伴。 作者： CKmates AWS Ambassador Tony Chung 延伸閱讀：開發不用寫 Code？AWS 最新 AI Code 神器 Kiro 介紹與實作教學
解決「遠端電腦連線數量不足」：AWS Windows EC2 增加 CAL 授權的完整操作步驟
2025-10-16
當你的企業開始成長，團隊人數從最初的五人小組擴展到二十人、三十人甚至更多時，你可能會突然發現一個令人頭痛的問題：「無法連線到遠端電腦，因為已達到此電腦的連線數量上限」。 這個問題的根源就在於 CAL (Client Access License，用戶端存取授權)數量不足。簡單來說，CAL 就像是進入伺服器的門票，每個需要連線到 Windows Server 的使用者或裝置都需要一張有效的 CAL。當你最初在 AWS EC2 上部署 Windows Server 時，可能只購買了基本的授權數量，但隨著業務成長，這個數量已經不敷使用。 更令人困擾的是，許多 IT 管理者在面對這個問題時，往往不知道該如何在雲端環境中調整 CAL 數量。傳統地端伺服器的授權管理方式，在 AWS 這樣的雲端平台上可能完全不適用。你可能會疑惑：是要重新部署整個 EC2 實例嗎？還是需要聯繫微軟購買額外授權？整個過程會不會很複雜？會不會影響到現有的服務運作？ 這些疑問和困擾，正是本文要幫助你解決的問題。接下來，我將逐步說明如何在 Windows EC2 上正確增加 CAL 數量，讓你的團隊能夠順暢地存取所需的伺服器資源。 CAL 部署與授權計費 1.AWS 上面 Windows EC2 預設會提供 2 個免費的 CAL ，但如果要增加 CAL 數，例如增加到 5 個 CAL，則 AWS 將會跟你收取費用。 2.要增加 CAL，必須要跟 AD 綁定以及加入網域，請確認是否有相關資源，若沒有必須啟用 AD 服務，AD 服務可以透過 Windows EC2 建立，或是使用 AWS Managed AD，如果想知道如何啟用 AWS Managed AD 可以參考這篇文章。 增加連線人數操作步驟 先到 AWS Console 上的 AWS License Manager 左手邊選單的以使用者為基礎的訂閱選擇遠端桌面服務，並按下註冊 Active Directory 這邊以 AWS Managed AD 為例，選擇 AD 之後就可以按下註冊 在使用者關聯頁面上，確認執行個體的運作狀態為作用中。 請記下執行個體 ID，因為您將需要它來收集連線詳細資訊。 Windows 主機啟用多遠端桌面通訊(RDP)連線規則 IAM ROLE 綁在EC2上 AmazonSSMDirectoryServiceInstanceProfileRole Policy l AmazonSSMDirectoryServiceAccess l AmazonSSMManagedInstanceCore EC2建好後 Join Domain 將 EC2 主機的伺服器設定 DNS 改成 Managed AD DNS，並重新命名主機名稱，重啟即可。 接著主機建立 ADDS 角色 主機建立 Remote Desktop Service 重啟主機 你會看到錯誤 設定 Session Host 授權模式與伺服器 步驟 1：設定授權模式 按 Start → gpedit.msc → Computer Configuration → Administrative Templates → Windows Components → Remote Desktop Services → Remote Desktop Session Host → Licensing 步驟 2：啟用授權模式 開啟 Set the Remote Desktop licensing mode → 勾選Enable，選擇 Per User。 步驟 3：設定授權伺服器 開啟 Use the specified Remote Desktop license servers → 勾選啟用 → 輸入你的伺服器名稱（在License Manager 的Microsoft RDS 授權伺服器端點）。 步驟 4：套用並重新啟動 執行 gpupdate /force。 重開伺服器。 再開 RD Licensing Diagnoser 檢查是否消除警告。 做好授權規劃，讓 IT 資源彈性成長 透過本文的說明，相信你已經掌握了在 Windows EC2 上增加 CAL 數量的完整流程。從檢查目前的授權狀態、購買適當的 CAL 授權，到實際安裝和啟用，每個步驟都是為了確保你的團隊能夠不受限制地存取所需的伺服器資源。 回顧整個過程，你會發現在 AWS EC2 環境中管理 Windows 授權，其實並不像想像中那麼複雜。關鍵在於理解 CAL 的運作方式，以及 AWS 提供的授權管理機制。一旦熟悉了這些操作，未來當公司再次擴張時，你就能從容地應對授權需求的變化。 不過，這裡有個重要的提醒：授權規劃應該是主動而非被動的，與其等到員工無法連線時才匆忙處理，不如主動定期檢視使用狀況，預先評估未來的需求。建議你可以在年度 IT 預算規劃時，就將 CAL 的擴充需求納入考量，這樣不僅能避免突發狀況，也能更有效地控制成本。 此外，別忘了做好文件記錄，將你的 CAL 購買記錄、授權金鑰、安裝日期等資訊妥善保存，這不僅有助於日後的稽核和管理，當你需要技術支援時，這些資訊也能讓問題解決得更快速。 最後，Windows Server 的授權管理是一個持續性的工作，隨著微軟政策和 AWS 服務的更新，相關的操作方式也可能會有所調整，CKmates 提供一站式的雲端授權規劃與部署服務，確保您的 IT 基礎設施合法、高效、穩定地支撐企業的永續成長，將帶您保持對最新資訊的關注，並定期檢視你的授權配置，確保企業的 IT 基礎架構始終保持在最佳狀態，支撐業務的持續成長。 作者： CKmates AWS Ambassador Tony Chung／文章出處
巨量資料怎麼整理？企業資料整合方法推薦
2025-10-09
資料分析是企業下一個待開發的核心競爭力，尤其在 AI 時代，如何高效、可靠地提供大數據作為模型訓練的燃料，成為 IT 架構師的首要難題。 在生成式 AI 時代，資料治理的挑戰變得更加複雜，AWS 的研究顯示，39% 的受訪者將資料清理、整合和儲存視為使用生成式 AI 的障礙，49% 正在專注於資料質量，46% 則關注資料整合，這凸顯了建立強大資料治理架構的重要性，以支援 AI 模型的訓練和應用。 由以上資料可看出，企業普遍面臨的挑戰是，雖然數據量龐大，但企業寶貴資料卻分散在各處，形成難以駕馭的「資料孤島」，這種資料分散的狀態，直接阻礙了資料整合，使得企業無法從單一、可信賴的來源進行大數據分析與價值轉換。 要將這些數據轉化為決策的「有效資料」，企業必須專注於兩大策略：高效的資料遷移上雲，以及嚴謹的企業資料治理。本文將深入帶您了解資料整合方法論，為您的資料治理架構提供具體藍圖。 3 種主要資料整合方法 資料整合的目標很簡單：將分散在企業各處的原始資料，經過標準化與清洗後，匯聚到統一的分析環境中，以便企業能快速運用，以下整理 3 種資料整合方式，並協助你依照資料特性選擇方法： 傳統資料批次整合（ETL） 這是歷史比較悠久的經典資料整合模式，在這個流程中，使用者需要先在來源系統中擷取資料，並依照自身業務需求對資料進行「手動定義」清洗，將資料格式統一，最後將這些已經轉化的、結構化資料載入到目標系統，如企業資料倉儲（Data Warehouse）。 雲端運算資料整合（ELT） 是雲端運算環境資料整合方法，它與 ETL 最大的區別在於順序的切換，在 ELT 流程中，原始資料會被直接、快速地載入到雲端儲存系統（例如 Amazon S3 或資料湖）中，無需先行清洗，適合處理非結構化資料，支援更快的即時資料整合能力。 資料複製 將來源資料即時複製，確保資料在不同系統間保持一制性，此方法可實現資料的零時差或近乎零時差同步，有助於分散查詢負載，提升系統的高可用性。此技術常應用於需要零停機時間的資料庫遷移，如將本地機房的交易資料庫同步上雲，像是金融業需要將核心交易資料即時同步至風險監控系統以滿足法規要求的場景。 資料整合方法評估 面對上述三種主要的資料整合模式，雲端架構師和 IT 決策者的下一步是針對企業的業務需求和雲端架構進行評估。 這是一個綜合考量資料治理、預算與未來擴展性的策略性決策。在規劃您的雲端資料策略時，請務必深入評估以下三個關鍵因素： 資料數量 當企業的資料量從 GB、TB，甚至成長到 PB 級規模時，傳統的 ETL（Extract, Transform, Load）流程往往會面臨效能瓶頸。這是因為在載入前需先進行大量資料清洗與格式轉換，不僅耗時，也會造成系統負載過重，難以即時支援分析需求。 相對地，若企業的資料呈現指數型成長，且包含大量非結構化資料（例如客戶點擊紀錄、社群互動內容、IoT 裝置資料等），則更適合採用 ELT 架構。此模式能將原始資料直接載入高彈性、低成本的資料湖（如 Amazon S3），再依分析需求進行彈性轉換與處理。 透過這種方式，企業不僅能降低前期的資料處理壓力，也能加快資料進入分析階段的速度，讓業務決策能更快掌握最新趨勢，真正發揮資料的價值。 即時性要求 當企業的應用場景需要在毫秒之間做出反應，例如金融風險監控、即時廣告競價或線上交易異常偵測等，傳統的批次處理方式將無法滿足需求。 在這類高即時性場景中，建議採用資料複製技術，確保資料在產生的同時就能被同步與分析，此方法可讓系統隨時掌握最新資訊，實現真正的即時決策，協助企業在關鍵時刻即刻應對風險與商機。 轉換的複雜度 若企業的資料在載入前需要經過大量格式標準化、清理、或去識別化處理，採用傳統的 ETL 流程會更有效率，能在進入目的端前就確保資料品質與一致性。 然而，若資料轉換邏輯變動頻繁，或業務團隊需要在分析階段靈活探索原始資料，則 ELT架構更具優勢，此模式讓資料科學家與分析師可直接操作原始資料集，快速調整轉換邏輯，縮短從資料到洞察的時間，提升整體分析靈活度。 AWS 資料整合服務 當企業確立資料整合策略後，接下來的重點是選擇合適的雲端服務實踐方案。AWS 提供多元工具，可協助企業依照不同資料類型與整合需求，快速、安全地完成資料流動與分析。 跨平台資料整合工具：AWS Glue AWS Glue 是 AWS 提供的無伺服器 ELT 服務，也是實現現代化雲端資料整合的核心工具，可處理大量跨系統、跨格式的資料，降低維運與開發負擔。 在資料處理流程中，AWS Glue 能自動生成以 Python（Spark）或 Scala 撰寫的轉換程式碼，用於資料清洗、轉換與整合，協助企業快速建構可重複使用的資料管線。 同時，AWS Glue Data Catalog 則扮演企業的「資料目錄中樞」，自動掃描並記錄各資料來源的結構與位置，可連線超過 100 個不同的資料來源，無論資料儲存在 Amazon S3、Amazon Redshift，或 Amazon RDS，皆可透過統一的入口進行查詢與管理，強化了資料可見性與可用性，也為後續的資料治理與分析奠定基礎。 資料複製：AWS DMS (AWS Database Migration Service) 為資料遷移與複製設計的核心服務，能協助企業輕鬆將資料庫從本地機房或其他雲端環境，平順遷移至 AWS。它支援超過 20 種主流資料庫來源與目標，包括 Oracle、MySQL、PostgreSQL、Amazon Aurora 等，提供高度相容與彈性的遷移能力。 在實務應用上，AWS DMS 特別適合進行「零停機時間」的異構或同構資料庫遷移，例如從 Oracle 遷移至 Amazon Aurora，透過持續資料複寫（Change Data Capture, CDC）機制，AWS DMS 能在遷移過程中即時同步更新變動資料，確保系統持續運作、業務不中斷。 這項能力讓企業能更安全地完成雲端轉型，同時兼顧穩定性與可用性，為後續的資料整合與分析奠定穩固基礎。 資料湖查詢：Amazon S3 與分析服務 在資料湖架構中，資料雖集中儲存在 Amazon S3，但真正發揮價值的關鍵在於「如何查詢與分析」，為了讓企業能直接在資料湖中進行靈活分析，Amazon Redshift 與 Amazon Athena 提供了兩種互補的查詢方式。 Amazon Redshift 是全託管的雲端資料倉儲服務，支援與 S3 資料湖整合，可讓使用者在不移動資料的情況下，直接對資料湖中的結構化資料執行高效查詢，能以倉儲級效能，分析跨多個來源的資料集，適合長期報表、商業智慧與趨勢分析。 Amazon Athena 則以立即查詢（ad-hoc query）為核心，讓使用者使用標準 SQL 直接查詢儲存在 S3 的原始資料，Athena 無需事前建立資料庫或載入流程，非常適合進行快速探索、資料檢視或臨時分析，協助團隊即時獲取洞察。 資料上雲與治理是一項複雜工程，需要對 AWS 服務 有深入理解與豐富實戰經驗，若您的企業正面臨資料整合或資料遷移挑戰，或需要專業的企業資料治理服務導入建議，CKmates 的專業顧問團隊可以提供完整解決方案，協助您將資料價值最大化。
上雲安全嗎？企業雲端資料庫安全部署指南
2025-09-23
在數位轉型的浪潮下，企業紛紛將核心業務與資料遷移至雲端，然而，伴隨而來的資安挑戰也日益嚴峻。資料庫作為企業最寶貴的數位資產，其安全性更是極為重要。本文旨在提供一份全面的雲端資料庫安全部署指南，從基礎概念到進階防護實作，不管您是雲地資料庫、或是跨雲平台部署，教您如何建立滴水不漏的防線，確保企業資料安全。 什麼是雲端資料庫？ 在深入探討安全議題之前，我們必須先釐清「雲端資料庫」的基本概念。 簡單來說，雲端資料庫（Cloud Database）是將資料庫服務運行在雲端服務商（如 AWS、Azure、GCP）的基礎設施上，與傳統在地端機房部署資料庫相比，雲端資料庫最大的優勢在於其彈性、可擴展性與成本效益。 雲端資料庫與傳統資料庫最大的差別在於，傳統資料庫無法快速調整容量大小，需要額外採購硬體，且需要投入大量人力進行日常維運，而雲端資料庫可隨著流量進行快速擴充以及縮小容量，並且雲端供應商通常會提供自動備份、災難復原等服務，大幅減輕企業負擔。 正是因為這些優勢，雲端資料庫催生了資料庫即服務（DBaaS）這種全託管的服務模式。DBaaS 讓企業無需煩惱底層硬體、作業系統、軟體安裝、備份與修補程式更新等繁瑣的維護工作，只需專注於數據的應用與開發，讓資料庫的管理變得前所未有的簡單。 在 DBaaS 服務下，雲端資料庫根據其數據結構和用途，可分為兩大主要類型：關聯式資料庫（SQL）和非關聯式資料庫（NoSQL）。 關聯式資料庫 (SQL) 想像一下，關聯式資料庫就像是圖書館裡一個個分門別類的檔案櫃，每個櫃子（資料表）都有固定的標籤和格式，例如「客戶資料」櫃裡只放姓名、電話、地址等欄位，由於所有資料都按照嚴格的規則存放，所以當您需要找尋資料時，可以輕鬆且精確地找出您要的資訊，並確保資料不會錯亂。 這類資料庫的代表是 Amazon RDS、Google Cloud SQL 和 Azure SQL Database，它們的優點在於資料結構清晰、查詢精準，非常適合用來處理需要高度精確的數據，像是財務報表、交易紀錄或會員資料。 非關聯式資料庫 (NoSQL) 相較之下，非關聯式資料庫更像是一個可以隨意堆放物品的收納箱，您可以把任何形式的資料放進去，不論是照片、影片還是文字，它們之間沒有固定的關聯性。 這類資料庫的代表是 Amazon DynamoDB、Google Cloud Firestore 和 Azure Cosmos DB。它們的優勢是極高的彈性和擴展性，非常適合用來應付瞬間湧入的大量數據，像是社群媒體的貼文、遊戲的即時排行榜或是物聯網設備傳輸的數據。當您需要處理大數據和即時應用時，這類資料庫就能發揮極大的作用。 雲端資料庫安全性 在當今資訊化與雲端化的時代，資料庫已成為企業最核心的數位資產，其中存放的數據涵蓋客戶個資、財務數據、交易紀錄、醫療資訊乃至於研發成果，這些資料的完整性與安全性，直接關係到企業營運的穩定與品牌信譽。 如何保護雲端資料庫，是每個企業 IT 團隊的必修課。以下是四個關鍵的防護措施： 設定最小權限 在資安領域，最核心的原則就是「最小權限」，這就像一般來說只會給員工辦公室鑰匙，而不會直接給他整座金庫的密碼，必須確保使用者和應用程式，只擁有完成任務所必需的最小存取權限。 在雲端環境中，這意味著： 精細的角色設定： 建立不同的權限角色，例如「資料讀取員」或「資料分析師」，避免使用具備完整管理權限的帳號來進行日常操作，以降低風險。 限制遠端連線： 除非絕對必要，應限制所有外部連線，並僅允許特定的 IP 位址或安全的網路區域才能存取資料庫，這能從根本上阻擋來自網路的惡意攻擊。 設置虛擬網路 在規劃系統架構時，需考慮服務之間資料的傳遞、是否對外、僅供對內……等各式資料流的考量，透過公有雲提供的「雲端虛擬網路（VPC）」，可依照使用情境將合適的雲端資源啟用，確保所有雲端資源都在安全受保護的環境。 實作方法如下： 使用私人區域： 將資料庫實例部署在無法直接從網際網路連線的私有子網中。 虛擬防火牆： 利用安全群組或類似的雲端防火牆服務，精確控制進出資料庫的流量。使用者可以設定規則，只允許來自應用程式伺服器或其他信任來源的連線，這就像在資料庫門口設立了嚴格的警衛，只允許授權的人員進入。 應用系統防火牆(WAF)： 保護與資料庫串接的相關服務，為對外服務設計應用系統防火牆，可以降低、防止駭客使用SQL Injection、XSS 攻擊等攻擊行為造成的影響。 資料加密 即使資料庫被惡意取得，加密也能確保數據無法被讀取，可以把加密當作是保護數據的最後一道防線，讓駭客拿到的只是一堆毫無意義的亂碼。 可以從兩個層面來保護資料： 靜態加密： 啟用雲端供應商提供的加密服務，保護儲存在硬碟上的資料，即使伺服器磁碟被盜或外洩，資料也無法被讀取。 傳輸中加密： 確保數據在傳輸過程中也被加密，這能防止資料在應用程式與資料庫之間傳輸時被攔截或竊取。 監控與日誌記錄 持續的監控與記錄可及時發現與應對任何異常，它就像在金庫內外裝設監視器，所有動作都無所遁形。 實作方法如下： 追蹤活動軌跡： 記錄所有對雲端服務的設定變更，例如誰在什麼時候修改了資料庫的權限。 審核內部行為： 啟用資料庫審核日誌，詳細記錄資料庫內部的每一個動作，包括使用者連線、執行的查詢、修改或刪除等，這對於後續的資安稽核和事件調查至關重要。 雲端資安責任歸屬 許多企業在將寶貴的數據與系統搬上雲端後，可能會誤以為安全問題從此可以高枕無憂，全部交給雲端服務商來處理。這是一個非常常見的迷思，但事實上，雲端資安是一種共同的責任。 簡單來說，雲端服務商（像是 AWS、Azure 等）就像是全球頂尖的保全公司，他們負責確保硬體設施的安全，而使用者的雲端資料、帳號權限、應用程式，這些還是需要由您自己來把關。 台灣近幾年來的資安問題頻頻發生，前幾年國內共享汽車爆發的資料外洩事件就是一個慘痛的教訓。這起事件的根本原因在於，資料庫存取缺乏嚴格的管控機制，不僅沒有限制登入 IP 位置和身分驗證，甚至連最基本的密碼加密保護都未設定，這個毫無防備的資料庫如同在網路上門戶洞開，對公司和用戶來說都是極度危險的境地。這起事件再次凸顯出，資料庫或伺服器的不當配置，是引發重大資安問題的關鍵元兇。 事實上，這類問題並非單一事件，許多雲端資安漏洞的爆發，並非來自於雲端供應商的基礎設施缺陷，而是因為使用者本身的設定錯誤，這是一個相當驚人的事實，也提醒著我們，在享受雲端便利性的同時，我們必須主動承擔起應有的資安責任。 跨雲以及雲地整合資安防護 當企業的業務版圖擴大，資料庫不再只侷限於單一雲端或地端環境，而是分散在不同的雲端平台（例如 AWS 與 Azure）或同時存在於雲端與地端機房，這時，如何建立一套統一且有效的資安管理機制，來確保企業資料庫的帳戶與權限管理、系統資料異動紀錄等管理行為，就成了一個巨大的挑戰，這就是 DBSAFER 這類專業資料庫防火牆的價值所在！ 為什麼您的企業需要 DBSAFER？ DBSAFER 是一個專為保護資料庫而設計的資料庫防火牆與監控解決方案，其功能超越了傳統的網路防火牆與雲端原生服務，主要體現在以下幾個關鍵面向： 1.全面的資安合規與稽核 DBSAFER 提供了一套完整的資料庫存取與稽核管理平台，協助企業更輕鬆落實資安與合規。作為韓國市佔率第一的資料庫存取管理產品，DBSAFER DB 透過 SQL 稽核和控制包含機敏資訊的資料庫存取及權限，防止資訊外洩。 DBSAFER DB 是基於控制所有流入/流出網路資料的 Proxy 架構，用來做到資料庫存取管理與系統、帳戶整合管理。 透過DBSAFER 支援多種資料庫（Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL 等），能將不同來源的稽核紀錄集中管理，避免資訊分散。 進而做到人員操作的管理，其中 DBSAFER 也支援系統側錄功能，對於使用者畫面與指令輸入會進行畫面、指令、時間點的紀錄。以提供完整的資料鑑識軌跡。 DBSAFER 將資料庫稽核從一個被動的合規任務，轉變為主動的安全防禦機制和智慧決策支援工具。它幫助企業不僅能有效保護敏感數據，更能優化營運效率，降低潛在風險，為企業的持續發展提供堅實的資訊安全保障 。 2. 跨雲與雲地整合防護 DBSAFER 不僅適用於單一雲端環境，其設計理念是為企業提供一個統一的資安管理平台，無論您的資料庫是在 AWS RDS、Azure SQL Database，還是在本地機房，DBSAFER 都能提供一致的防護與管理，讓您能輕鬆應對複雜的混合雲資安挑戰。 為了確保您的雲端資料庫安全無虞，CKmates 擁有專業的 IT 團隊與豐富的實務經驗，能提供最完整的安全解決方案。 我們聯手韓國頂尖資安品牌 DBSAFER，提供一套整合式的資訊安全解決方案，將 PAM（特權帳戶管理）、DAM（資料庫活動監控）、資料庫稽核以及零信任架構等核心功能完美結合，能細緻地控管帳號權限、即時監控資料庫操作行為，並保留完整的存取軌跡，協助企業全面落實零信任安全架構。 此方案不僅支援本地與雲端部署，更能協助企業在面對資料外洩與內部濫權風險時，強化資料保護能力、提升資安治理，特別適用於金融業、醫療機構與政府單位，滿足其對法規遵循的高標準要求，了解更多 DBSAFER 成功案例。
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