弱點掃描工具入門指南：免費與付費弱點掃描工具怎麼選？
2026-01-21
在高度數位化與雲端化的環境下，企業系統隨時暴露在資料外洩、帳號入侵、惡意程式與 DDoS 攻擊等風險中。許多資安事件的發生，並非來自高超的駭客技巧，而是源於早已存在、卻未被即時發現與修補的系統漏洞。 弱點掃描（Vulnerability Scanning）正是用來解決這個問題的基礎資安技術，透過自動化工具定期檢測系統、主機、網路設備或應用程式中的已知弱點，企業可以在攻擊者之前掌握風險位置，提早修補、降低衝擊。 不論你是剛開始接觸資安的新手，或是希望強化企業防護策略的 IT 團隊，理解弱點掃描的類型、工具與應用場景，都是建立完整資安治理不可或缺的一步。 弱點掃描流程 許多人以為弱點掃描只要「按下掃描鍵」就完成，但在實務上，真正有效的弱點掃描是一個有策略、有驗證、有回饋的循環流程，而不是一次性的技術動作。 CKmates 從企業資安管理角度來看，將弱點掃描拆解為以下四個核心階段： 一、安裝與環境評估 在導入任何弱點掃描工具前，企業應先盤點自身 IT 環境，包括： 網路架構（內網、外網、雲端、多據點） 系統類型（主機、資料庫、Web 應用、API） 業務關鍵性（哪些系統一旦中斷會直接影響營運） 二、設定掃描目標與策略 完成環境盤點後，才進入實際設定掃描策略的階段，包括： 掃描範圍（全網或特定系統） 掃描方式（主動或被動） 掃描時間（是否避開尖峰時段） 掃描深度（快速盤點或完整檢測） 在企業環境中掃描策略需要在安全性與營運穩定之間取得平衡，尤其是對於正式上線的系統，更需要確認是否會影響服務可用性。 三、執行掃描與解讀報告 掃描完成後，工具通常會產出一份弱點分析報告，內容可能包含： 漏洞類型與風險等級（Critical / High / Medium / Low） 受影響的系統或服務 多數成熟的資安團隊，會將弱點掃描結果進一步轉化為可執行的改善清單，企業可依造報告依序修補漏洞。 四、修補、驗證與再掃描 完成漏洞修補後，仍需再次進行弱點掃描，比對修補前後的差異，確認漏洞是否已被確實排除，或是否引入新的風險。 事實上弱點掃描是一種持續循環的資安管理流程，而非一次性任務，在合規稽核與資安成熟度較高的企業中，弱點掃描往往會被制度化，成為固定週期的例行工作。 弱點掃描方法有哪些？常見分類一次看懂 一、依掃描範圍分類 類型 全網掃描（Network-wide） 部分掃描（Partial） 說明 對整體網路、主機、設備與系統進行全面檢測 僅針對特定系統、區段或高風險資產 優點 能完整掌握整體資安風險輪廓 節省時間與資源，聚焦關鍵系統 適用情境 中大型企業、年度或季度資安盤點 資源有限、專案型或重點系統檢查 二、依掃描方式分類 類型 主動掃描（Active） 被動掃描（Passive） 說明 發送測試封包、嘗試觸發已知漏洞、執行連接埠掃描， 並模擬常見的登入行為 只監聽網路流量、分析系統日誌和配置， 觀察系統在正常運作下的行為 優點 偵測結果完整、準確度高 不影響系統運作，適合高敏感環境 缺點 可能增加系統負載 可識別的漏洞類型較有限 常見用途 漏洞盤點、合規稽核 關鍵系統、營運不中斷環境 三、依掃描頻率分類 類型 一次性 定期 持續 說明 特定時間點執行單次掃描 依固定週期執行 近即時監控與檢測 優點 快速掌握當下狀態 持續追蹤新漏洞 即時回應風險 適用場景 上線前、重大異動後 多數企業日常資安管理 金融、政府、高度敏感單位 多數企業通常會混合多種掃描策略，才能兼顧效率、深度與營運穩定性。 延伸閱讀： 什麼是弱點掃描？與滲透測試有何差別？企業資安檢測服務選擇指南 資安服務委外怎麼選？企業導入一站式資安外包關鍵指南 弱點掃描免費工具有哪些？ 市面上的免費弱點掃描工具種類繁多，企業在選擇前，應先釐清自身需求是網路層、系統層、Web 應用，還是軟體供應鏈安全。 以下整理幾款實務上最常被採用的免費弱點掃描工具，並說明其適合的使用情境。 OpenVAS OpenVAS 是目前免費弱點掃描工具中，功能完整度較高、定位最接近商業級解決方案的選擇之一，它可針對網路設備、伺服器與作業系統層級進行弱點掃描，並透過持續更新的漏洞資料庫（如 NVT、SCAP、CERT），有效識別常見漏洞與潛在暴露風險。 OpenVAS 常被企業作為內部的基礎弱點盤點工具，協助 IT 或資安團隊快速掌握整體環境的資安現況，作為後續風險評估與改善規劃的依據。 OpenVAS 功能強大，但需要安裝相關組件，初期建置與誤判調整需要時間，較適合作為「長期資安工具」，而非臨時使用。 適合對象 願意長期投入資源經營資安的中小型企業 需要同時檢測網路層與主機層弱點的組織 有基本 Linux 與系統管理能力的 IT 團隊 不適合對象 只想快速完成一次掃描任務的個人或網站管理者 缺乏專人維護、無法投入設定與調校時間的團隊 以 Web 應用深度測試為主要需求的開發團隊 OWASP ZAP OWASP ZAP 是一款專為 Web 應用安全測試設計的免費工具，由 OWASP 社群持續維護，漏洞規則更新頻繁，對現代 Web 架構（如 SPA 與 API）具備良好的支援能力。 其操作介面相對直覺，特別適合對滲透測試不熟悉的開發或測試人員使用，能在不增加過多學習門檻的情況下，協助判斷網站是否存在常見安全風險。實務上，OWASP ZAP 也常被納入 DevSecOps 流程，整合至 CI/CD 管線，在開發階段即提早發現並修正潛在問題，降低後續修補成本。 適合對象 Web 開發者與導入 DevSecOps 的團隊 剛接觸 Web 資安測試的新手 需要自動化掃描並與開發流程整合的組織 不適合對象 非網路弱點掃描，需要以網路設備、主機層弱點為主要目標的企業 對掃描速度與系統資源佔用極度敏感的環境 Nmap Nmap 被譽為資安界的「基本功工具」，主要用途是快速辨識網路環境輪廓，例如快速辨識網路中的主機、開放的連接埠、運行的服務與對應版本，在多數企業中，Nmap 常被用於弱點掃描前的偵察階段，協助資安人員快速掌握攻擊面。 適合對象 資安人員進行初步環境偵察 網路管理員、雲端工程師進行服務盤點 驗證防火牆與網路政策設定 不適合對象 需要進行複雜的 Web 應用應用層（如 SQL Injection、XSS）漏洞 需要產出完整弱點分析報告的使用者，Nmap 輸出結果需要人工解讀 OSV-Scanner OSV-Scanner 是由 Google 開發的開源軟體分析工具，用於掃描軟體專案中的開源漏洞，OSV-Scanner 透過分析專案的套件清單（如 package.json、pom.xml），快速找出已知漏洞，它特別適合導入 CI/CD 流程，確保程式碼在佈署前不會因套件漏洞而曝險並可以精準標示正在使用的開源套件哪一個有資安漏洞。 適合對象 使用大量開源套件的現代開發團隊 重視軟體供應鏈安全與 SBOM 管理的組織 導入自動化安全檢查的 DevOps 團隊 不適合對象 傳統單體應用或自行開發比例極高的系統 想檢測商業邏輯或程式碼設計缺陷的情境 Nikto Nikto 是一款輕量級 Web 伺服器掃描工具，安裝簡易且運作快速，可專門找出常見但容易被忽略的設定錯誤，例如預設頁面、過時版本、危險設定以及搜索默不安全文件，Nikto 掃描速度快，弱掃結果簡潔易懂，非常適合用在網站上線前的快速安全檢查。 不過需要注意的是，Nikto 不如商業軟體詳盡，且資料更新也不如需要付費的工具頻繁。 適合對象 需要快速檢查 Web 伺服器基本安全的管理人員 希望用做簡易化工具完成初步檢測的團隊 不適合對象 需要登入網頁後測試，或複雜流程的 Web 應用 追求準確度的專業資安顧問 Burp Suite Community Edition Burp Suit Community Edition 使一個免費的 Web 應用程式安全測試平台，可以攔截、檢查和修改 HTTP/HTTPS 流量，進而發現如 SQL 注入、XSS（跨站腳本）等漏洞。 雖然免費版不提供完整自動掃描，但 Burp 的 Proxy 與手動測試工具，仍是許多滲透測試工程師的核心工作環境。 適合對象 可手動進階 Web 安全測試與滲透工程師 需要精細操控 HTTP 請求的測試情境 不適合誰 需要大規模自動化掃描目標的企業 付費弱點掃描工具有哪些？ 雖然免費弱點掃描工具能協助初步發現風險，但在實際應用上，企業常面臨誤判過多、缺乏修補建議、或無法建立持續管理流程等問題。 因此，當系統規模擴大或需要符合合規要求時，多數企業仍會選擇由專業團隊協助進行弱點掃描與後續改善，以下介紹 3 項專業弱點掃描工具： Nessus Nessus 由 Tenable 公司開發，是企業與政府機構中最常見的弱點掃描工具之一，適用於主機、網路設備與多元應用環境，常被用於大規模弱點盤點與合規性稽核，適合需要完整漏洞覆蓋率的中大型企業以及面臨法規或第三方稽核要求的組織。 Tenable 在 2025 年 Gartner® Magic Quadrant™️ for Exposure Assessment Platforms 報告中獲評為領導者。 Nessus 具備高速資產探索與漏洞分析能力，並支援系統設定稽核、資產剖析及修補管理整合，協助企業全面掌握資安風險。其漏洞資料庫（Plugins）持續更新，已涵蓋超過 65,000 項 弱點與系統設定檢查，能隨企業規模彈性擴展，滿足大型組織的資安管理需求。 Acunetix Acunetix 是由 Invicti 所開發的 Web 應用弱點掃描工具，專注於網站、Web 應用程式與 API 的安全測試，Acunetix 的一大特色在於可驗證漏洞是否真實可被利用，有效降低誤判率，讓資安與開發團隊能將資源集中於真正需要修補的風險，適合需要快速理解風險，並與開發團隊溝通的組織。 同時 Acunetix 也支援與 Jira、GitLab、Azure DevOps 等開發管理工具整合，協助漏洞追蹤與修補流程順暢銜接，特別適合導入 DevSecOps 的組織使用。 Burp Suite （Professional / Enterprise） Burp Suite 是由 PortSwigger 推出的 Web 應用程式安全測試平台，其付費版本（Burp Suite Professional 與 Enterprise Edition）專為專業資安測試人員與企業級應用環境設計，結合自動化掃描與高彈性的手動測試工具，協助組織在實際攻擊情境中，深入挖掘 Web 與 API 的安全風險。 相較於免費版本，付費版 Burp Suite 不僅具備完整的自動化弱點掃描能力，更能支援 OWASP Top 10 風險、現代 Web 架構（如 SPA 與 API），並將重複性測試流程自動化，讓資安人員能將精力集中於高價值、複雜的漏洞分析與驗證。 常見適用對象包括： 具會員登入、後台或 SSO 機制的 Web 系統 導入 DevSecOps、希望在 CI/CD 流程中進行安全測試的團隊 需要降低誤判、驗證漏洞實際風險的資安人員 從事滲透測試或紅隊演練的專業單位 若企業僅需一次性報告或以網路、主機層掃描為主，則可評估其他更合適的弱點掃描工具。 弱點掃描產業應用 電商零售平台 電商零售平台同時處理大量交易資料、會員個資與金流資訊，一旦系統存在弱點，極容易成為駭客鎖定的目標。透過定期弱點掃描，可協助業者及早發現 Web 應用、API 或後台系統的安全風險，降低資料外洩、帳號被盜或交易被竄改的可能性，維護品牌信任與營運穩定。 立即了解：CKmates 電商零售業弱點掃描解決方案 政府與公部門 政府與公部門系統多涉及公共服務、關鍵基礎設施與國家級敏感資訊，一旦遭受攻擊，不僅影響服務可用性，也可能造成社會層面的衝擊。 教育機構 教育機構通常同時管理學生、教職人員與研究資料，且系統使用者眾多、權限結構複雜，容易成為攻擊者利用的對象。弱點掃描可協助學校盤點資訊系統風險，避免個人資料外洩或校務系統遭入侵。 金融產業 金融機構掌握大量高價值的交易與客戶資訊，且受到嚴格的法規與稽核要求，是網路攻擊的高風險目標。 醫療單位 醫療系統關係到病患資料與即時醫療服務，任何系統中斷或資料外洩，都可能直接影響醫療品質與病患安全。弱點掃描能協助醫療單位在不影響營運的前提下，找出系統潛在風險，確保醫療資訊系統的穩定性與隱私保護。 實際上，只要系統有連上網路，就有進行弱點掃描的必要，差別只在於「掃描深度與頻率」的選擇。 弱點掃描不只是工具，而是企業資安治理的一環 弱點掃描需要持續盤點、分析、修補與驗證的資安管理流程，隨著企業系統規模擴大、雲端與 Web 應用普及，若缺乏制度化的弱點管理機制，往往容易讓已知漏洞長期暴露，成為實際攻擊的突破口。 企業在規劃弱點掃描時，應根據自身環境特性，選擇合適的掃描方式與工具組合，並將結果轉化為可執行的改善行動，CKmates 可協助企業從弱點掃描、風險評估到後續修補與治理流程，一步步建立全方位的資安防護架構，讓弱點掃描真正成為提升整體資安成熟度的關鍵基礎，而非流於形式的檢查項目。
資安服務委外怎麼選？企業導入一站式資安外包關鍵指南
2026-01-15
近年來，資料外洩、勒索軟體攻擊與供應鏈資安事件頻傳，資安風險將直接影響營運、法規遵循與品牌信任，同時，資安法規日益嚴格，企業在人力、技術與合規要求的多重壓力下，單靠內部團隊已難以全面因應。 因此，越來越多企業選擇導入資安服務委外，透過專業資安廠商提供的一站式資安服務，系統性地守護企業 IT 環境，降低資安事件發生機率，並確保合規與營運穩定。 企業為何選擇資安委外？一站式資安服務是什麼？ 什麼是資安服務委外？ 資安服務委外又稱資安外包，指企業將部分或全部資訊安全工作，交由具備專業能力與實務經驗的第三方資安服務廠商執行，服務範圍可涵蓋資安顧問、系統檢測、雲端資安架構規劃到持續監控與事件應變。 透過委外模式，企業無須自行建置完整資安團隊，即可在可控成本下，取得即戰力等級的資安專業支援。 企業選擇資安服務委外的三大關鍵原因 降低人力與維運成本 資安人才招募困難、培訓成本高，委外可快速補足專業能力。 快速因應資安威脅演變 專業資安廠商能即時掌握最新攻擊手法與防禦技術。 強化法規遵循與稽核準備 資安委外服務有助企業符合資安法規與國際標準要求。 企業常見的資安委外服務項目有哪些？ 弱點掃描服務 弱點掃描服務是資安防護的基礎，透過自動化工具定期掃描系統、網站、伺服器與應用程式，找出已知漏洞與設定風險。 這項服務能協助企業： 及早發現資安漏洞 降低被駭客利用的風險 作為資安改善與修補的依據 弱點掃描特別適合用於日常資安健檢與合規稽核前的準備 滲透測試服務 滲透測試服務則是以駭客攻擊視角，模擬實際入侵行為，驗證企業資安防線是否能有效抵禦攻擊。 相較於弱點掃描，滲透測試更著重於： 漏洞是否能被實際利用 資安事件發生時的影響範圍 防護與通報流程是否完善 這項服務常被應用於關鍵系統、金流平台或對外服務系統 特權帳號管理（PAM） 特權帳號管理（PAM）是近年企業資安防護的重點之一，透過集中管理高權限帳號，來監控帳號活動，降低未經授權的存取行為以及損害風險。 使用特權帳號管理解決方案，能協助企業： 避免帳號濫用與誤用 記錄操作行為，提升可追蹤性 降低內部人員造成的資安風險 PAM 對於金融、醫療、製造與雲端環境尤為重要 MDR／EDR 資安威脅偵測與回應服務 面對進階持續性攻擊（APT）與零時差漏洞威脅，企業僅依賴傳統防護工具已難以即時因應，MDR（Managed Detection and Response）與 EDR（Endpoint Detection and Response）服務，透過持續性的威脅偵測與專業團隊即時介入，協助企業在攻擊擴散前快速阻斷風險。 此類服務重點在於： 24/7 持續監控端點、雲端與網路活動 即時偵測異常行為與進階攻擊跡象 由專業 SOC 團隊進行事件分析與主動回應 即時採取隔離、阻擋與威脅處置行動 提供事件鑑識與改善建議，降低重複風險 透過 MDR 與 EDR 服務的整合應用，企業不僅能即時掌握潛伏於端點與雲端環境中的資安威脅，更能在專業團隊協助下主動回應與處置資安事件，大幅提升整體防護效率與營運韌性，降低資料外洩與服務中斷風險。 雲端資安顧問服務 隨著企業加速上雲，雲端資安成為不可或缺的一環，雲端資安顧問服務以企業實際的雲端運用情境為出發點，將依據企業既有的 IT 架構與業務需求，整合雲端資安最佳實務，協助建立涵蓋存取控管、資料保護、身分管理與事件應變的管理制度，有效降低雲端設定錯誤帶來的資安風險。 專業資安顧問可協助企業： 規劃安全的雲端架構 強化身分與存取管理 符合雲端資安最佳實務與法規要求 混合雲資安服務 根據 Gartner 預測，至 2027 年將有高達 90% 的企業採用混合雲策略，顯示混合雲已成為企業雲端部署的主流架構。然而，混合雲環境的複雜性也大幅提升資安管理難度。不同平台之間的身分控管、資料流動與存取權限，若缺乏一致的資安策略與集中治理，將成為潛在風險來源。混合雲資安服務即是針對此類挑戰，協助企業建立跨環境一致的資安架構，確保地端、私有雲與公有雲之間的防護標準與控管機制能有效整合。 混合雲資安服務強調： 跨環境資安策略一致性 集中監控與事件回應 確保資料流動與存取安全 讓企業在混合雲架構下仍能維持完整防護 為何資安委外交由專業廠商更具效益？ 許多企業在評估資安服務時，常會思考是否能由內部 IT 或資安人員自行執行弱點掃描、滲透測試等工作，然而，隨著企業 IT 架構日趨複雜、雲端與混合雲環境普及，單靠內部團隊往往難以兼顧技術深度、執行品質與持續性維運。 以下為企業選擇將資安服務委外交由專業資安廠商的主要原因： 1. 專業技術與工具門檻高，內部建置成本昂貴 弱點掃描與滲透測試並非僅是工具操作，而是需要結合攻擊手法理解、漏洞分析能力與實務經驗。專業資安廠商通常具備完整的工具鏈、最新漏洞情報與測試方法，企業若自行建置，不僅需投入高額工具成本，亦需持續培訓人力，整體投資成本相對較高。 2. 第三方視角更能揭露真實風險 由內部人員執行資安檢測，容易受到既有架構與使用習慣影響，而忽略潛在風險，透過第三方資安廠商進行弱點掃描與滲透測試，可提供更客觀的檢測視角，模擬真實攻擊行為，協助企業發現平時未察覺的漏洞與設定問題。 3. 因應法規與稽核需求，更具公信力 在資安法規與稽核要求日益嚴格的情況下，許多合規標準（如 ISO、金融或產業法規）皆建議或要求由第三方執行資安檢測，委外交由具備認證與經驗的資安廠商，不僅有助於稽核通過，也能提升資安管理制度的可信度。 4. 一站式整合資安資源 發現資安風險時，資安服務商可以進一步推薦相對應服務，將能形成「事前檢測、事中監控、事後回應」的完整防護架構，專業資安廠商可協助企業建立長期且可持續的資安防禦機制，而非僅止於單次檢測。 5.內部團隊可專注核心營運與系統維運 資安事件往往具有突發性與高風險特性，若由內部團隊同時負責系統維運與資安監控，容易造成資源分散。透過資安服務委外，企業可將高專業度、需長時間投入的檢測與監控工作交由外部專家執行，讓內部團隊專注於核心業務與系統穩定。 如何挑選合適的資安服務廠商？ 1. 是否具備國際資安認證（ISO27001、ISO27701）？ 在選擇資安服務廠商時，ISO 27001（資訊安全管理）與 ISO 27701（隱私資訊管理） 是評估其專業能力與治理成熟度的重要國際標準，這兩項認證不僅代表技術能力，更反映廠商在制度、流程與風險管理上的完整性。 ISO 27001 是全球廣泛採用的資訊安全管理系統（ISMS）標準，通過 ISO 27001 認證的資安廠商，在資料存取、系統運作與資安事件應變等層面，具備可落實、可稽核的管理制度，代表其服務流程並非憑經驗操作，而是依循國際標準執行，能有效降低資安風險與營運衝擊。 隨著隱私法規與資料保護要求日益嚴格，企業在委外資安服務時，必須確保廠商具備妥善處理個人資料的能力。通過 ISO 27701 認證，代表廠商已建立完整的隱私治理制度，能清楚界定資料責任、存取權限與處理流程，有助企業因應各類隱私法規與合規要求。 整體而言，具備 ISO 27001 與 ISO 27701 認證，代表資安服務廠商在資訊安全管理與隱私治理兩大面向皆符合國際標準， CKmates 已通過 ISO 27001 與 ISO 27701 兩項國際認證，具備完善的管理制度與實務經驗，是能協助企業穩健推動資安委外與雲端資安治理的合格資安服務商，能協助企業在導入資安服務委外時，同步兼顧資安防護、法規遵循與風險控管。 2. 是否熟悉資安法規遵循？ 合格的資安服務廠商，不僅需具備技術防護能力，更應熟悉各類資安法規與合規要求，才能協助企業在資安治理與營運發展之間取得平衡。隨著各國資安與資料保護法規日益嚴格，企業若僅從技術層面強化防護，卻忽略制度與文件層面的合規要求，仍可能面臨稽核風險與法規責任。 專業的資安服務廠商，應能依據企業所屬產業與營運型態，協助建立符合規範的資安管理制度，並將法規要求落實至實際的流程與控管機制中。同時，在面對內外部稽核時，亦能協助企業進行稽核準備與文件整理，確保管理制度具備可追溯性與一致性，降低稽核過程中的風險與負擔。 此外，透過定期的合規風險評估與改善建議，資安廠商可協助企業找出現行制度與法規要求之間的落差，並提出具體可行的改善方向，避免資安與合規問題在事後才被動修補。這樣的能力，對於金融、醫療、製造、科技等受高度監管產業而言尤為關鍵，能有效降低法規風險，並提升整體資安治理成熟度。 3. 是否具備原廠雲端夥伴認證？ 在雲端與混合雲環境成為企業主流架構的情況下，資安服務廠商是否具備原廠雲端夥伴認證，已成為評估其專業能力與實務經驗的重要指標。通過原廠認證，代表廠商不僅熟悉雲端平台架構，更能依循原廠最佳實務，將資安設計與營運需求有效整合。 對於已使用或規劃導入公有雲、混合雲的企業而言，選擇具備原廠雲端夥伴資格的資安服務廠商，有助於降低技術風險，並確保雲端環境的長期穩定與可治理性。 CKmates 為 AWS Advanced Consulting Partner，具備深厚的雲端架構與資安整合經驗，並同時與多個國際資安品牌維持合作夥伴關係，能依企業需求整合雲端平台與資安解決方案，協助企業打造兼顧安全、合規與彈性的雲端與混合雲環境。 常見問題（FAQ）｜企業導入資安服務委外前必讀 Q1哪些企業適合資安服務委外 適合導入資安服務委外的企業，通常具備以下特性： IT 架構逐漸複雜，包含雲端、混合雲或多系統環境 缺乏完整資安專責團隊，或內部人力難以長期維運 需因應資安法規、稽核或客戶資安要求 曾發生或擔心資料外洩、勒索軟體等資安事件 希望在控制成本的前提下，提升整體資安防護水準 透過資安服務委外，企業可快速補足專業能力，建立制度化、可持續運作的資安防護架構，而不必承擔高昂的人力與工具建置成本。 Q2公司已有 IT 團隊，還需要資安服務委外嗎？ 即使企業已具備 IT 或資訊部門，仍有導入資安服務委外的必要，IT 團隊主要負責系統維運與穩定性，而資安工作則需要持續追蹤最新攻擊手法、漏洞情資與法規要求，兩者在專業與投入時間上有所不同。 透過資安服務委外，企業可讓內部 IT 團隊專注於核心系統與業務支援，同時由外部資安專家補足檢測、監控與事件回應能力，形成更完整的防護分工。 Q3資安服務委外是否會增加資安風險？ 選擇合格且具備國際認證的資安服務廠商，反而能有效降低整體資安風險，專業資安廠商通常具備完善的管理制度、權限控管與稽核機制，並依循 ISO 等國際標準執行服務流程。 Q4資安服務委外一定要一次導入所有服務嗎？ 不一定，資安服務委外可依企業現況與風險等級，採取分階段導入方式，常見做法為： 先進行弱點掃描或滲透測試，掌握整體風險 再導入 MDR／EDR 等持續監控與回應服務 依需求補強 PAM、雲端或混合雲資安架構 透過彈性規劃，企業可在可控成本下，逐步建立完整的資安防護體系。 Q5如何開始評估是否適合導入資安服務委外？ 企業可先從盤點目前 IT 架構、資料敏感度與合規需求開始，並與資安服務廠商進行初步諮詢或風險評估，了解現行環境的主要風險與改善優先順序。透過專業評估，企業能更清楚哪些資安服務最符合自身需求，避免過度投資，也能更有效地規劃資安委外策略。 若企業希望更進一步了解自身環境的資安風險與改善方向，CKmates 提供資安諮詢與初步評估服務，能依據企業實際架構與需求，協助釐清資安現況、服務優先順序與可行的導入策略，作為後續規劃資安服務委外的重要參考。
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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
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