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雲端服務供應商(CSP)、雲端代理商有何不同？3 大企業挑選關鍵指南
2025-08-19
隨著雲端服務成為企業數位轉型的基石，許多 IT 決策者在規劃上雲時，常會遇到一個問題：到底該直接找雲端服務供應商（Cloud Service Provider, CSP），還是透過雲端代理商來合作？ 本文將帶您從企業的實際困惑出發，比較 CSP 與雲端代理商的差異，幫助企業找到最合適的雲端合作模式，真正發揮雲端效益。 什麼是雲端服務供應商（CSP）？ 雲端服務供應商（Cloud Service Provider, CSP） 指的是直接提供雲端基礎設施與服務的廠商，例如 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 等。他們擁有並經營全球規模的雲端平台，企業只要開通帳號，就能按需租用運算、儲存、網路、AI 等資源，快速建立 IT 環境。 公有雲的優勢在於能提供幾乎無限擴充的運算與儲存資源，用戶可以依需求快速調整使用規模，不必受限於實體硬體。其背後由雲端供應商專業團隊全天候維運與監控，確保平台穩定與安全。對企業或個人而言，透過租用公有雲服務，不僅能獲得高度彈性的資源配置，也能有效降低自行建置與維護基礎設施的成本。 三大公有雲比較：雲端平台選哪家？AWS、GCP、Azure 三大公有雲平台費用與特色一次看懂！ 公有雲的優勢 公有雲付費方式：彈性付費與資源擴充 傳統 IT 架構往往需要大筆資本支出購買伺服器、網路設備與機房空間，還得花時間安裝與測試。公有雲則打破這個門檻，只要線上申請帳號、設定權限，企業即可在幾分鐘內啟動伺服器或資料庫，讓 IT 架構具備高度彈性。這對於需要應對突發專案或流量高峰的企業來說特別有價值。 全球雲端資料中心佈局 主流 CSP（如 AWS、Azure、Google Cloud）在全球各大洲都有資料中心，企業能就近選擇部署地點，縮短網路延遲，提升使用者體驗。對跨國企業而言，這意味著可以同時支援不同地區的客戶與員工，甚至滿足各地法規或資料主權的需求。 快速部署應用，縮短產品上市時間 新創公司不需要投資昂貴的硬體，就能馬上開發並推出產品，快速測試市場反應；大型企業也能利用雲端資源在短時間內推動新專案或分支服務。這種「敏捷性」大幅降低了市場進入門檻，讓企業更能專注於創新，而不是基礎設施。 多元雲端服務：AI、機器學習、IoT 與大數據分析 公有雲不僅是虛擬主機和儲存空間，還提供 AI、機器學習、IoT、大數據分析等進階能力。企業只要透過 API 或平台服務，就能快速導入最新技術，無須自行建置複雜系統。例如，製造業可以利用 IoT 平台即時監控設備，零售業則能透過 AI 分析消費者行為。 雲端供應商與代理商的差異？企業為什麼需要雲端代理商？ 表面上，看似直接和雲端大廠合作最簡單，但對企業而言，直接面對國際雲端大廠往往會遇到費用帳單難以優化、技術資源不足、因跨地區難以快速得到支援等挑戰。這時候，雲端代理商就成為另一種選擇！ 雲端代理商 雲端代理商是 CSP 的合作夥伴，他們的角色就像雲端服務的技術顧問，能協助企業挑選合適的服務、管理帳單、優化成本，代理商通常更了解台灣企業在數位轉型過程中遇到的挑戰，能針對產業需求給予更貼近的建議。 選擇雲端代理商的三大優點 一、專業技術顧問，服務選擇更精準 面對 AWS、Azure、GCP 上上百種服務，從運算、儲存到 AI、IoT 應用皆涵蓋其中。若缺乏雲端架構設計能力，就可能「選錯服務」或「資源超額配置」，導致效益不彰。例如，使用效能過剩的伺服器規格，結果成本增加卻沒有帶來相應價值。代理商可依企業需求規劃合適架構，無論是建置 AI、IoT、大數據分析或混合雲架構，都能獲得專業顧問的建議與實作支援。 二、即時在地化服務 雖然公有雲廠商在全球都有據點，但技術支援大多來自國際團隊，可能出現語言不便、時差延遲、對台灣法規理解不足等問題。當企業遇到系統異常或資安事件時，如果只能透過國際工單等待回覆，往往無法滿足即時需求。這也是許多台灣企業特別需要本地雲端代理商或顧問協助的原因。 三、透明化公有雲帳單 協助開立在地發票 直接向國際 CSP 購買服務時，帳單通常以美金計價，且多為國際信用卡扣款，對企業的財務與會計流程並不友善。透過台灣的雲端代理商，企業可以收到合法的本地發票，不僅符合財務規範，也能大幅簡化報帳與稅務流程。 帳單用量分析與成本優化 CSP 帳單往往包含上百種細項，若缺乏專業知識，很難看出哪些資源是真正必要、哪些是浪費。代理商能協助企業定期檢視帳單、分析用量，並提出調整建議，例如關閉閒置資源、調整伺服器規格，讓成本與實際需求更貼合。 雲端供應商（CSP） vs 雲端代理商比較表 項目 雲端服務供應商（CSP） 雲端代理商 角色定位 提供雲端平台本身（如 AWS、Azure、Google Cloud） CSP 的合作夥伴，協助企業導入、管理與最佳化雲端服務 支援方式 全球標準化支援（多為英文、跨時區） 本地化服務（中文支援、即時協助、產業經驗分享） 成本管理 需企業自行理解費用模式與控制使用量 協助分析帳單、提供成本優化建議，避免資源浪費 靈活度 提供標準化服務，客製化有限 能根據企業需求設計混合雲、多雲架構，彈性更高 適合的企業 - 擁有成熟 IT 團隊，能自行管理雲端環境 - 技術能力強，習慣直接與國際大廠對接 - 中小企業，缺乏完整 IT 團隊 - 想快速上雲，但需要顧問協助規劃 - 在地產業（金融、製造、媒體…）需符合法規與成本控管 如何選擇雲端服務代理商 以下我們也提供 3 個指標，企業在評估代理商時，可從以下幾個方向考量： 一、是否具有 MSP 認證與專業能力 具 MSP（Managed Service Provider）認證的雲端代理商，代表其經過原廠嚴格考核，通過一系列完整評核標準，包括雲端架構設計、資源優化、安全防護與運維能力等，能有效協助企業降低自建團隊的技術負擔。 以 CKmates 為例，於 2025 年獲得 AWS MSP 認證，正式成為具備 MSP 資格的雲端代理商，展現在雲端服務管理與技術支援的專業能力。 二、7x24 技術支援團隊 具備 7 天 24 小時監控與維護的雲端代理商，能即時偵測並處理系統異常、資安事件或服務中斷，確保企業業務運行不中斷。此外，專業團隊還能提供即時技術諮詢、效能優化建議等，協助企業預防潛在問題，降低營運風險。對於跨國企業或有多時區需求的公司，這樣的支援團隊尤其重要，能確保全球業務順暢、快速回應突發事件。 以 CKmates 為例，我們擁有完整 7x24 技術支援團隊，過去曾在深夜協助客戶排除資安威脅，確保系統安全與業務不中斷，展現代理商即時支援的價值。 三、成功客戶案例與產業經驗 評估雲端代理商時，檢視過往客戶成功案例是非常重要的指標。透過案例，可以了解代理商是否具備 實務操作經驗，以及是否能針對不同產業需求提供有效解決方案。 尤其是與自身產業類似的案例，更能反映代理商在特定業務場景下的專業能力，例如如何 優化成本、提升系統效能、確保資料安全，或協助企業順利導入 雲端架構、AI 與數據分析 等技術。 簡單來說，案例能幫助企業降低風險、增加成功率，也提供了評估代理商是否能在實務中提供可落地、可執行解決方案的依據。 2025 雲端服務發展趨勢：多雲、AI、邊緣運算 接下來，CKmates 也將帶大家了解未來雲端服務可能會往哪些方向發展，幫助企業提前布局、掌握先機。 多雲策略成主流 隨著企業 IT 架構越來越複雜，多雲（Multi-Cloud）策略逐漸成為趨勢。根據 IDC 報告，在 784 家亞洲企業中，近 90% 不再僅依賴單一公雲，而是將工作負載分散於多家公雲平台。企業可能同時使用不同公有雲平台來滿足運算效能、成本或法規需求，但多雲環境也增加了管理難度。此時，雲端服務代理商的角色便顯得關鍵：協助企業規劃整體架構、優化資源配置、確保各雲平台間的整合順暢與安全性，降低管理複雜度並提升營運效率。 AI 雲端服務快速演進 三大公有雲平台持續加強 AI 相關服務，更新速度快，幾乎每週都有新功能推出，對企業而言，要跟上技術腳步、選擇適合的 AI 方案並充分運用，並非易事。專業的雲端服務代理商不僅提供深入的雲端知識與建議，還能根據企業需求提供多樣化解決方案，包括邊緣運算、本地化 AI 運算或混合部署策略。例如，AI 服務通常需要大量運算資源，但在某些法規限制下，雲端部署可能受限。針對這類需求，CKmates 推出的 AI CKompute 可支援邊緣運算，幫助企業在確保效能與法規合規的前提下，快速導入 AI 應用，滿足各類 AI 部署需求。
開發不用寫 Code？AWS 最新 AI Code 神器 Kiro 介紹與實作教學
2025-08-07
隨著人工智慧技術的高速發展，生成式 AI 進入爆發成長時期，2025 年初美國矽谷更刮起一股軟體開發新風潮「 vibe coding 」，也就是許多開發者嘗試在「不寫程式碼」的前提下開發產品，運用自然語言來描述需求，讓開發效率大幅提升！ 儘管 AI 程式輔助工具已逐漸成為軟體開發的重要助手，透過 AI 幫助快速生成程式碼，但這種 vibe coding 作法雖然讓程式寫得快，但也伴隨著文件缺失、設計不一致、技術債累積等問題，尤其是在多人協作和大型專案中，更是明顯阻礙品質與進度。 面對這樣的挑戰，Amazon Web Services（AWS）於 2025 年 7 月推出全新 AI 編程工具 Kiro，這是一款基於智能代理（Agentic AI）核心技術的整合開發環境，目的在於引領 AI 程式輔助進入「結構化、可維護」的新紀元，讓從構想到生產的開發流程更加流暢且高品質。 Kiro 是什麼？ Kiro 不同於過去大家熟悉的 AI 編碼助手如 GitHub Copilot 或 Amazon Q Developer，它不只是簡單地根據開發者輸入的提示生成程式碼，更深入整合整個軟體開發流程。從需求分析開始，Kiro 就能自動生成詳細的規格文件，幫助開發團隊將具體點子轉化成具體執行項目，接著，依據這些規格，Kiro 會建立完整的設計藍圖與任務清單，確保每一環節都有明確目標。 除了協助開發者不用程式碼開發產品，在實際編碼階段，Kiro 會不斷監控並自動更新文件，確保程式碼與規格文件、測試案例以及安全檢查同步，避免團隊因資訊不同步而產生錯誤。這種從需求到生產的全面支援，大幅提升團隊協作效率和軟體品質。 AWS 產品負責人 Nikhil Swaminathan 表示，Kiro 的最大優勢在於「讓原型程式碼順利進入生產系統」，同時自動處理測試、文件生成和性能優化等必要工作，讓開發者專注於核心功能的實現。 Kiro 的關鍵技術 根據《CRN》報導，CKmates 盤點以下關鍵功能： 1. 像聊天一樣說明功能，Kiro幫你變成開發計畫 Kiro 允許開發者甚至非技術人員，透過自然語言或圖表來描述功能需求。只要清楚說出你希望系統怎麼運作，例如「使用者按下送出後，要跳出感謝訊息並寄出確認信」， Kiro 就會幫你整理出開發規格、甚至產出對應的程式碼草稿，讓團隊更快進入開發階段。 這項技術突破了過去依賴手動撰寫規格文件的瓶頸，讓需求與設計能無縫對接，也方便後續重構與優化。 2. 自動執行開發後勤工作 Kiro 配備智能代理「hooks」，他能協助開發者在程式碼檔案被新增、修改或刪除時，自動在背景完成文件更新、測試執行、性能優化等生產準備工作，就像一位經驗豐富的工程師在背後協助，確保每個程式碼片段都符合生產標準。 例如，當你你對資料庫結構做了調整，系統會主動同步產出更新後的設計文件與範例使用說明，並在提交程式碼之前，它也會掃描是否有未處理的錯誤訊息或潛在安全風險，確保開發流程不遺漏任何細節。這些工作原本都需要開發者一一手動處理，而現在全都可以在背景自動完成。 3. 支援多種 AI 模型 Kiro 預設使用由 Amazon 投資的 Anthropic AI 旗下的 Claude Sonnet 3.7 和 Claude 4 模型，開發者可以自由切換，未來也將開放支援更多 AI 模型，讓使用更具彈性與選擇性。在使用環境上，Kiro 支援 Windows、macOS 及 Linux 等主流作業系統，並兼容多種主流程式語言，無論是前端開發、後端服務，還是 DevOps 自動化流程，都能輕鬆應用，滿足多元團隊的開發需求。 此外，Kiro 支援 Model Context Protocol（MCP），可以無縫整合各種專用開發工具，並透過「行為指引（steering rules）」來控制 AI 代理的回應方式，確保在不同專案中產出的結果都符合團隊的品質標準。同時，內建的智能對話功能（agentic chat）讓開發者能夠在有檔案、網頁或文件背景資訊的情況下，直接與 AI 代理互動，大幅提升溝通與協作效率。 4. 輕鬆融入現有工作習慣，不用大幅調整流程 Kiro 不會要求團隊改變原本的開發習慣，也不需要重新建立複雜的流程。無論你喜歡以聊天方式和 AI 互動，還是偏好用結構化的規格和任務清單工作，都能在同一套工具中找到最適合自己的方式。 此外，Kiro 建構於 Code OSS 框架之上，讓使用者能直接帶入現有的 Visual Studio Code 設定與插件，大幅降低學習門檻，讓團隊能夠快速上手並投入實際開發，提升效率。 圖／ Kiro 不需 AWS 帳號。（翻攝自 AWS 官網。） Kiro 與傳統 AI 編碼助理的差異 過去的 AI 編碼助手如 GitHub Copilot，或是提供提示操作的 Amazon Q Developer， 通常是根據使用者的提示（prompt）生成程式碼，更多是扮演「代碼自動補全」的角色；而 Kiro 則是以代理程式的身份，主動參與整個軟體專案開發。 它不僅能幫助編寫程式碼，更能分析需求、維護文件、執行測試，並確保每一個環節符合生產要求。這種從概念到生產的全流程智能輔助，是現有工具無法比擬的突破。 Kiro 使用方式與訂閱方案 1. 建立Kiro 帳號 Kiro 不需擁有 AWS 帳號，使用者只要透過 Google 或 GitHub 登入即可開始體驗，降低門檻讓更多開發者能快速上手。 2. Kiro 實際開發步驟示範 以下以「新增 Google 登入功能」為例，說明如何透過 Kiro 的 AI 輔助開發流程，從需求描述到程式碼實作，快速完成一項完整功能。 A. 產生 Steering Docs（引導文件） 點擊左側的「鬼手圖示」 點擊 Generate Steering Docs 系統會建立一組 steering files（放在 Kiro/steering 資料夾） 範例中是一個使用 Next.js 和 AWS 的 serverless 全端應用 B. 使用 Spec 功能建立新功能 用自然語言描述需求，讓 AI 幫你產出規格與程式碼 在 Kiro 中輸入需求（例如：新增 Google 登入功能） Kiro 自動產生： 需求文件（Requirements Doc）：包含 User Stories 和 Acceptance Criteria 設計文件（Design Doc）：包含 Mermaid 圖表、架構修改、設定調整 任務清單（Task List）：將整個開發流程拆解成小任務 可逐步指示 Kiro 執行每一個任務，並在每一步修改或確認結果 C. 瀏覽與測試輸出結果 開啟應用程式介面，確認 Google 登入按鈕已新增 D. 建立 Agent Hooks 點擊左側鬼手圖示 → 點選「Agent Hooks」旁的 + 號 輸入 hook 說明（如：「當儲存檔案時，為每個 component 建立基本測試」） 系統將建立 hook 並持續監控指定條件 範例中在儲存 React Component 後，自動生成對應測試（Google 登入按鈕測試 E. Vibe Coding 模式支援 使用者可以在具備上下文的情境下，以自然語言與 AI 互動，就像聊天一樣開發功能，實現「順應感覺（Vibes）、不寫程式碼也能推進專案」的全新體驗。 Kiro 也支援原生 Model Context Protocol（MCP），一般的 AI 編輯器，只是幫你「寫某段程式碼」，它不了解整體脈絡。但 Kiro 有 MCP 的加持，能全面掌握專案需求與規範，不只聽得懂開發者在說什麼，還知道怎麼照著規格來執行。 3.訂閱方案 目前 Kiro 正處於預覽階段，開發者可免費使用。正式版本將於 2025 年推出，屆時會提供三種訂閱方案： 免費版：每月可使用 50 次 AI 輔助 Pro 版：每月 19 美元，包含 1,000 次使用次數 Pro+ 版：每月 39 美元，提供 3,000 次使用次數 這樣的價格策略兼顧入門及專業使用者，方便團隊依需求選擇合適方案。目前預覽版本只支援英文對話，AWS 已計畫未來加入更多語言支援，方便全球開發者使用。 作為企業的雲端數位長，CKmates 也將持續關注 AI 開發生態系的變化，並提供企業最新的市場資訊與實務導入建議，協助團隊評估、部署並最新的 AI 工具，加速轉型腳步、創造更多價值。
AWS 如何計費？帶您一次看懂 AWS 費用結構與節費策略
2025-08-06
在企業邁向雲端轉型的過程中，AWS 費用往往是決策時最關鍵的考量之一。隨著大量企業導入 AWS 雲端平台，若缺乏良好的資源管理與成本規劃，原本應帶來彈性與效率的雲端架構，反而可能讓 AWS費用從輔助性支出演變為沉重的營運負擔。 許多企業在部署初期專注於快速上線與技術彈性，卻忽略了資源實際使用狀況與長期費用結構，導致成本逐漸飆升、難以控管。 究竟 AWS 是如何計費的？如何正確估算 AWS 費用？又有哪些有效的節費策略可以事先布局？ 這篇文章將從收費架構、常見誤區到實務優化技巧，帶您一次看懂企業最關心的 AWS 費用議題。 AWS 的收費方式總覽 以 Amazon EC2 服務來舉例，其資源組成正好體現了 AWS 費用的核心來源。作為 AWS 最廣泛被採用的服務， Amazon EC2 本身的租賃費用即屬於運算資源；其所掛載的硬碟（如 Amazon EBS ）即屬於儲存空間的成本，而當其資料在 Amazon EC2 與外部之間傳輸時，所產生的流量即是網路傳輸的費用。 而根據一般應用情境，AWS 費用由高至低排序：運算資源 > 儲存空間 > 網路流量 由此可見，節費策略應先針對運算資源著手，再逐步檢視儲存配置與與網路架構，掌握這三項主要支出來源，有助於企業在使用 AWS 時更有系統地進行費用優化與預算規劃。 AWS 的主要收費來源可以分為以下三類： 類別 常見服務 特性與花費排序 運算資源 Amazon EC2、AWS Lambda、 Amazon Elastic Container Service (ECS)、 Amazon EKS 等 花費最高、需精確管理 儲存空間 Amazon EBS、Amzon S3、Amazon S3 Glacier、AWS Backup 等 成本次高、易被忽略 網路流量 Data Transfer Out、VPC Peering 等 單價最低、須從架構面著手 AWS 三種計費模式 在管理 AWS 費用 時，選擇合適的計費模式是實現成本優化的關鍵。AWS 主要提供三種常見的計費選項，各有其適用情境與成本效益： 「彈性付費（On-Demand）」 最具彈性的收費方式，按小時計費，不需要事先預付費用適合短期或突發性的運算需求，測試環境、臨時任務或突開發階段的部署。然而若長期使用，整體成本將遠高於其他兩種方式。 「預留實例（Reserved Instances）」 適用於長期且穩定的工作負載，使用者可預先承諾使用 1 年或 3 年，以換取相對於彈性付費高達 30% 到 72% 的折扣。雖然能大幅降低長期支出，但彈性較低，需事先準確預估運算資源的規模，否則恐導致資源浪費或不足。 「節約方案（Savings Plans）」 兼具彈性與成本優化的方案，它不是綁定特定實例，而是依據每小時的用量承諾，提供相應的折扣。此方案支援多種服務，包括 EC2、Fargate 以及 Lambda，其中「Compute Savings Plan」，可跨實例類型、作業系統與區域調度。，適合無法精準預測附載的團隊，既可享有折扣，又保有彈性調度能力。 對比項目 On-Demand Reserved Instances Savings Plans 彈性 高 低 中高 單價 高 低（最多省 72%） 中低（最多省 66%） 適用對象 測試、臨時任務 穩定長期服務 中長期但有彈性需求 AWS節費策略：運算資源 在眾多 AWS 費用 組成中，運算資源往往佔比最高，也是企業最值得優先優化的成本來源。然而，成本最佳化並非一蹴可幾的工作，不少企業在盤點資源與調整架構時，常面臨申請流程繁瑣或調整風險高等挑戰。此時，不妨從以下兩種技術組合入手，快速優化 EC2 的運算資源支出： 利用 Systems Manager 排程 EC2 啟動與關機，對於僅在特定時段使用的 EC2（如測試環境、臨時 Workspace），可透過 AWS Systems Manager（SSM） 搭配 Amazon EventBridge，設定排程自動開關機。這種自動化機制能有效降低非必要時段的運算支出，避免閒置資源長時間計費。 啟用 Auto Scaling Group，自動調整實例數量為應對流量波動或業務高峰，AWS 提供 Auto Scaling Group（ASG） 功能，能根據指標（如 CPU 使用率、網路流量等）自動擴充或縮減 EC2 。 當系統負載增加時，ASG 會自動啟動更多 EC2 分擔壓力；負載下降時，則會自動關閉多餘的實例，達到即時調整與成本控管的雙重效果。 AWS 節費策略：儲存空間 AWS 的儲存空間類型多樣，從高效能的 EBS 到經濟實惠的 S3 與 Glacier，不同儲存類別的成本差異巨大。若未針對資料特性做有效分類與管理，儲存費用會不知不覺攀升，成為成本優化的重要環節。 常見儲存空間成本浪費情境：EBS 與 S3 儲存成本落差 許多企業習慣將備份資料、暫存檔案、日誌等「非熱資料」長期存放於 EBS（如 gp3 卷）中，這雖然方便，但成本相對較高，不符合長期節費需求。 相較之下，針對「冷資料」與「歸檔資料」可考慮使用成本更低的 Amazon S3 Glacier 或 S3 Glacier Deep Archive 等冷儲存服務，有效降低儲存成本，達到長期 AWS費用 優化。 一個月 AWS 費用：常見儲存類型與單價比較（地區：台北 美金 / GB / 月） 儲存類型 單價 適用場景 EBS（gp3） $0.09 高 IOPS 熱資料 S3 Standard $0.0225 一般非即時檔案 S3 Glacier Instant Retrieval $0.005 歸檔、備份（低頻取用） Glacier Deep Archive $0.00099 合規性長期備份 許多企業會把用不到的備份資料長時間存在高價的 EBS 卷，結果月費像滾雪球一樣越滾越大。這樣的錯誤配置常見於未規劃儲存分層、忽略刪除沒用的 EBS 或快照。 正確做法是，先定期檢查並清理閒置資源，再利用 AWS Backup 做好備份排程管理，最後把那些偶爾才看的日誌或備份移到成本更低的 S3 或 Glacier。 比如，10TB 的資料從 gp3（約 800 美元/月）搬到 Glacier（約 40 美元/月），成本立刻下降 95%！ AWS節費策略：網路流量 在 AWS 費用結構中，雖然「網路傳輸費用」的單價相對較低，但卻是最容易被忽視的一環。尤其在系統初期部署時，若沒有做好資源位置與架構規劃，容易產生不必要的跨可用區（AZ）或跨區域（Region）流量，導致額外且難以察覺的費用飆升。 ⚠ 常見的網路費用錯誤配置： EC2 與 RDS 部署在不同可用區，導致跨 AZ 傳輸費用增加。 系統分布於多個區域，造成跨區流量費用不斷累積。 S3 儲存桶位於非本地區，頻繁讀取導致高額流出費用。 為了避免這些隱形成本，建議在規劃架構時，盡量將關聯性高的服務部署在同一可用區或區域，並審慎評估資料流動路徑，減少不必要的跨區傳輸，才能有效控管整體 AWS 網路費用。 網路傳輸類型與成本（台北） 類型 單價（USD / GB） 備註 同 AZ $0.00 免費 跨 AZ（同區域） $0.01 少量累積會變多 跨區域（Region） $0.08 ~ $0.14 最容易忽略也最昂貴 傳出到 Internet $ 0.1083 若為網站或 API 須注意帶寬設計 很多團隊在部署 AWS 資源時，常常為了「分散風險」或「效能最佳化」而把 EC2 和資料庫放在不同的可用區（AZ），卻沒注意這會產生額外的網路傳輸費用。 舉個例子，當 EC2 在 A 區、RDS 在 B 區，兩者之間的資料傳輸每 GB 會多花 $0.01。看似不多，但如果每天傳 50GB，1 個月下來就多了 $30，這筆錢其實能用在更關鍵的地方。 因此，建議先把資源盡量部署在同一個可用區（AZ），再預先規劃好 VPC 架構和資料流向，並利用 VPC Peering 或 PrivateLink 這些工具，來降低內部流量成本，讓花費更合理、系統運作更順暢。 掌握 AWS 費用不是難事，交給銓鍇國際 CKmates 為您搞定！我們提供即時諮詢與費用評估服務，協助企業精準掌握 AWS 雲端成本，順利推動雲端轉型，達成最佳效益。從小處著手、逐步累積，善用 AWS 提供的工具與最佳實踐，幫助您有效避免成本失控，打造穩健且高效的雲端環境。
AWS 是什麼！2025 熱門 AWS 雲端服務與節費實戰攻略
2025-07-08
隨著科技進步，企業如果要經營網站、管理系統或處理大量資料，已不再依賴購買伺服器與建置資料庫，如今，雲端服務成為主流選擇，只需透過網際網路，企業就能在短時間內，快速使用大型數據中心的運算、儲存、開發等資源。 Amazon Web Services (AWS) 為全球公有雲服務領導品牌，透過全球資料中心提供超過 200 項功能完整的服務，為最全面、和最被廣泛採用的雲端平台。CKmates 將一文解析 AWS 雲端產品、熱門服務，並帶您了解如何節省費用。 AWS 是什麼？ Amazon Web Services（AWS）為全球三大公有雲之一，提供 200 多種不同的服務，涵蓋運算、資料庫、AI、機器學習等領域，幾乎能滿足所有企業的雲端需求。 AWS 最大的特色，就是在全球多個國家設有數據中心與雲端設備，讓用戶無論身處哪裡，都能快速、安全地使用雲端服務。企業無需自建伺服器，就能輕鬆啟動網站、系統或各類應用，不僅省下設備與維護成本，也大幅提升靈活度與效率。 AWS 更在 2025 年正式啟用亞太（台北）區域，台灣企業與開發者現在可以直接在本地部署雲端資源，享有更低的網路延遲、更快的存取速度，並符合本地法規的資料合規要求，為數位轉型帶來全新動能。 延伸閱讀 AWS 亞太（台北）區域成本更低？一文了解價格、服務內容與遷移方法 AWS 亞太（台北）區域上線！3 步驟帶您快速啟用 10大 AWS 雲端熱門服務？ 儲存與資料庫服務（Amazon S3、 Amazon RDS 、 Amazon DynamoDB） 1. Amazon S3 Amazon S3 是一種用來儲存大量資料的雲端空間，像是一個超大又安全的網路硬碟，用戶可以把檔案、照片、影片、備份資料等放到 S3 裡，隨時隨地透過網路存取。 S3 擁有業界領先的資料耐久度，達到 99.999999999%（「11 個 9」），代表資料在長期保存下幾乎不會遺失，能有效降低企業資料損壞或遺失的風險，確保重要資訊安全無虞。 根據使用需求，Amazon S3 提供不同的儲存類型： Amazon S3 標準型：標準儲存 適合經常存取的資料，例如網站圖片、應用程式檔案，讀寫速度快，使用頻率 高。 Amazon S3 單區域 – IA：不常存取儲存 適合不常需要讀取，但又要隨時可以取出的資料，例如備份檔案或重要資料的冷 備份，費用只需標準儲存層的一半。 Amazon S3 Glacier：長期資料封存的最佳選擇 適合長期保存、不需經常使用的資料，例如歷史資料或法規要求保存的文件，取 回資料速度較慢，但成本最低。 2. Amazon RDS （關聯式資料庫服務） Amazon RDS 是一項專門用來管理關聯式資料庫的雲端服務。所謂關聯式資料庫，簡單來說，就是用「表格」的方式來整理與儲存資料，每筆資料之間可以建立關聯，讓查詢與分析更有效率。 舉例來說，一家電商公司可以用關聯式資料庫來記錄客戶資訊、訂單內容與商品明細，這些資料彼此互相關聯，查詢時只要輸入客戶名稱，就能迅速找到他的購物紀錄與訂單內容。 Amazon RDS 讓企業無需自己管理伺服器與資料庫軟體，只要簡單設定，就能快速啟用常見的資料庫系統，例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等。 同時，RDS 會自動幫忙處理資料庫的備份、修補與維護，大幅減少企業的技術負擔，讓團隊能專注在開發應用與服務。 3. Amazon DynamoDB （非關聯式資料庫服務） Amazon DynamoDB 是一種專門用來處理大量且快速變動資料的雲端資料庫服務。 它屬於「NoSQL 資料庫」，不同於傳統用表格方式儲存的關聯式資料庫，DynamoDB 更適合處理靈活、結構不固定的資料，像是即時遊戲紀錄、感測器數據、行動應用的用戶行為等。 這項服務的最大特色，就是速度快、延遲低，即使同時有大量用戶存取，也能維持穩定、流暢的效能。 運算服務（Amazon EC2、 AWS Lambda 、 Amazon EKS） 4. Amazon EC2 Amazon EC2 是 AWS 最常用的雲端運算服務之一，簡單來說，它就是一種雲端的虛擬伺服器，企業不僅能快速部署網站、應用程式，還能在流量增加時迅速擴充資源，等需求下降時再縮減，靈活又節省成本。 企業可以根據實際需求，選擇不同規格的伺服器，例如： 小型伺服器：適合基本的網站或測試用途。 高效能伺服器：適合大量運算、分析或高流量的應用程式。 5. AWS Lambda AWS Lambda 是一種無伺服器的運算服務，意思是使用者完全不需要管理伺服器或設備，只要把程式碼放上去，Lambda 就會自動在需要時啟動並執行。 這項服務特別適合用在自動化流程，像是當使用者上傳一張圖片時，程式就會自動執行來調整圖片大小，或當系統偵測到特定狀況以及收到 HTTP 請求時，自動發出通知，特別適合應用於事件自動化、網站後端服務、系統整合流程等場景。 6. Amazon EKS Amazon EKS 是一項專門管理容器應用程式的雲端服務，使用目前全球使用度最廣的容器管理工具技術—— Kubernetes。由於企業自己架設並維護這些容器系統，過程其實非常複雜，透過 Amazon EKS 企業不需要花時間處理底層技術細節，就能快速在 AWS 上部署、運作、管理容器應用，還能同時享有高可用性、彈性調整、資安防護等完整功能。 資安服務（AWS IAM 、 AWS CloudWatch） 7. AWS IAM AWS IAM（身份與存取管理）是用來分配和管理使用者權限的工具。企業可以透過它，明確設定每位使用者或系統能夠存取哪些 AWS 資源，以及可以執行哪些操作。這樣一來，不同角色的人員只會擁有其工作所需的權限，避免過度授權或安全漏洞。 8. AWS CloudWatch AWS CloudWatch 是一項監控服務，幫助企業即時掌握雲端資源和應用程式的運作狀況。它會收集系統的各種指標數據與日誌，讓管理者能清楚了解系統健康度和性能表現。 當系統出現異常或達到設定的警戒值時，CloudWatch 能自動發出警示，甚至觸發預設的自動化行動，協助企業迅速回應問題，維持系統穩定運行，降低風險。 AI 服務（ Amazon Bedrock ） 9. Amazon Bedrock Amazon Bedrock 是 AWS 提供的生成式人工智慧（Generative AI）平台即服務，讓企業無需自行訓練或管理複雜的基礎設施，就能輕鬆使用多家領先 AI 供應商的大型語言模型（LLMs），快速打造客製化的 AI 應用。 Bedrock 支援多種先進的語言模型，包括 Anthropic、AI21 Labs、Stability AI 以及 Amazon 自家的模型，用戶可依照需求選擇最適合的技術方案。透過簡單的 API 介面，開發者能快速整合語言理解、文本生成等功能，提升產品與服務的智慧化水平。 網路服務（Amazon CloudFront） 10. Amazon CloudFront Amazon CloudFront 是一項全球內容傳遞網路（CDN）服務，透過遍布世界各地的伺服器節點，將網站、影片、應用程式等數位內容快速、安全地傳送給使用者。這些節點會自動將內容儲存在離使用者最近的地方，大幅縮短傳輸距離與時間，提升載入速度與使用體驗。 AWS 費用計算方式？ 在使用雲端服務時，控制成本是企業重要的課題，AWS 提供多種費用節省方案，讓用戶依照需求靈活選擇，既能享受雲端的彈性與效能，也能有效降低支出。銓鍇國際 CKmates 幫您整理出三種主要的費用節省模式，協助企業找到最適合的方案。 按需付費（On-Demand） 這種付費方式像是按時計費，用戶只需為實際使用的雲端資源付費，沒有長期合約限制。適合工作量不穩定或短期專案，彈性高，但相對成本會比較高一些。 預留實例（Reserved Instances） 如果用戶預計長期使用某些雲端資源，可以提前預訂並簽訂一到三年的合約。這樣能享有較大的折扣，節省費用，特別適合工作負載穩定、持續使用的企業。 節省計劃（Savings Plans） 用戶預先承諾一定的使用量，換取費用折扣。比預留實例更靈活，適用範圍更廣，不論使用哪種運算資源，都能節省開支，適合希望同時保持彈性與成本效益的企業。 按需付費（On-Demand） 預留實例（Reserved Instances） 節省計劃（Savings Plans） 付費方式 按實際使用量計費，無需長期合約 預付 1 至 3 年資源費用，換取較大折扣 預先承諾一定使用量，享受彈性折扣 優點 無需預付、彈性最高 長期使用成本最低 折扣佳、適用範圍廣、彈性高 適合情境 短期專案、工作量不穩定 穩定長期工作負載 需要兼顧彈性與成本效益的企業 銓鍇國際 CKmates 擁有多年豐富的雲端服務經驗，深知企業在帳務管理與稅務合規上的挑戰。我們提供專業的帳務平台與 AWS 帳務支援服務，協助企業有效簡化帳務流程，降低稅務風險，節省人力成本，讓企業能更專注於核心業務的發展與成長。 CKmates 獨家 AWS 帳務管理解決方案 帳單透明｜台灣發票 當企業選擇使用 AWS雲端服務時，許多企業習慣以公司信用卡支付，但往往忽略了會計帳務及境外稅務問題。除了每月的雲端服務使用費外，還需額外支付高額稅金，導致企業必須投入更多人力與成本來處理相關稅務，長期下來成為不小的負擔。 為解決此問題，我們提供完整的台灣發票支援，幫助企業免除跨境稅務負擔，讓帳務更加清晰透明，方便日常報帳與財務管理，有效提升企業合規效率，減輕財務壓力。 獨家帳務平台管理系統 透過自動化的帳單分類與細項整理，大幅減少人工核對時間，降低錯誤風險。企業同仁可專注於核心業務發展，不再被繁複的帳務流程拖累。 CKmates 擁有深厚的 AWS 技術能量與豐富實戰經驗，無論是雲端架構設計、資安防護，還是成本優化與帳務管理，我們都能提供最適切的解決方案。助您在數位轉型的路上快步前進，提升企業競爭力。歡迎隨時與我們聯繫，讓 CKmates 成為您值得信賴的雲端合作夥伴，共同開創更智慧的未來。
AWS 亞太（台北）區域上線！3 步驟帶您快速啟用
2025-06-10
AWS 亞太（台北）區域於台灣時間6/6正式對外開放服務，本篇將會帶您了解在 AWS Console上要如何啟用 AWS 亞太（台北）區域！ 啟用 AWS 亞太（台北）區域 1.登入至 AWS Console 並點選右上角 Account ID 的位置，並選擇 Account 2.下方的 Region 區塊選擇 AWS 亞太（台北）區域，並點選右上角 Enable，選 Enable region 3.啟用完成後，約等 10 分鐘就可以在 region 選單選到 AWS 亞太（台北）區域了！ 實測 AWS 亞太（台北）區域延遲性 AWS 亞太（台北）區域由 3 個獨立的可用區域（Availability Zones, AZ） 所組成。這些 AZ 各自擁有獨立的電力、網路與冷卻系統，並透過高速、低延遲的網路連線彼此串接。這樣的設計可以確保即使其中一個區域發生問題，其他區域仍可正常運作，幫助您的系統保持高可用性與容錯能力，降低業務中斷風險。 為了測試台北區域的實際表現，我們在 AWS 台北區域啟動了一台 EC2 虛擬機器，並從新北中和地區進行網路延遲測試。結果顯示，平均延遲僅約 5 毫秒，表現非常穩定，完全符合需要即時反應的企業服務或應用需求。 此外，以常見的 EC2 執行個體 m6i.large 為例： 在 AWS 台北區域使用，比東京區域便宜近 10% 也比新加坡區域便宜約 7% 對於需要長期部署雲端資源的企業來說，選擇台北區域不僅可享有更低延遲，也能有效降低雲端成本。 AWS 亞太（台北）區域將受惠哪些產業 AWS 亞太（台北）區域正式啟用，對企業來說，這代表使用雲端服務時，資料不再需要跨國傳輸，速度更快、回應更即時，能大幅提升本地用戶的體驗。同時，本地部署也能提升營運穩定性，讓企業在面對突發狀況時，仍能保持服務不中斷。 由於資料留在台灣，企業也不用擔心資料被存放到國外，更容易符合台灣或其他國家的資料保護法規，例如 GDPR、PDPA 或 HIPAA。不僅如此，透過在地區域建置雲端環境，企業可更順利地與本地系統整合，降低跨國資料傳輸所帶來的額外費用，整體 IT 成本也更好掌握。 金融業 在金融業，每一毫秒都可能影響交易結果或用戶體驗，不論是股票交易平台、手機銀行 App，還是刷卡付款的系統，只要系統延遲了一點，都可能影響使用者的體驗，造成損失。 因此 AWS 亞太（台北）區域的設立可幫助金融機構直接連上在地的雲端系統，不用再跨國傳輸，大大加快了資料處理的速度，反應也更即時。此外，金融機構能安心地把敏感資料留在國內儲存與處理，更容易符合政府和監管單位的規範，確保資料安全、合法合規。 資料儲存與分析 想像一下，一家銀行每天處理成千上萬比交易，產生大量資料。AWS 提供安全且合規的集中儲存解決方案，許多金融業者已使用 Amazon S3 和 AWS Lake Formation，妥善保護敏感資訊，並借助 Amazon Redshift，讓系統可以在短時間及時處理資料流，舉例來說，當系統需要查詢某客戶過去數筆交易紀錄時， Amazon Redshift 可以在短時間內快速完成查詢。 接著銀行也可運用 AWS Glue、 Amazon Athena 等工具，自動整理和轉換資料，像是客戶行為和風險狀況，讓風控報告和業務決策能迅速出爐，整個流程既順暢又高效。 敏捷開發 FinTech 應用 隨著數位轉型與金融創新加速，銀行需要提供即時且個人化的服務。Amazon API Gateway 幫助銀行快速打造安全又穩定的連接平台，方便與其他系統合作，例如線上支付服務。舉例來說，當客戶進行線上付款時，銀行可以運用 AWS Lambda 搭配 API Gateway，自動驗證交易、處理付款，所有動作都能在幾秒鐘內完成，並確保每筆交易順暢且不出錯，提升用戶信任和支付體驗。 公部門 近年來，台灣各級政府積極推動「智慧政府」、「數位轉型」政策，希望透過雲端科技來提升行政效率與民眾服務品質。 AWS 亞太（台北）區域的設立，讓政府單位可以直接連線到在地的雲端服務平台，讓系統運作更快速、更穩定，有助於建置像是線上申辦、智慧城市、災害預警、數位身分驗證等即時性高的服務。 協助替換老舊基礎架構 政府單位長期仰賴傳統地端 IT 系統，不僅設備老舊、維運成本高，面對突發事件或流量激增時，也常出現效能瓶頸。隨著智慧政府推動加速，越來越多單位開始規劃將服務遷移上雲。 以市政府的公共資訊查詢平台為例，當災情發生時，短時間內會湧入大量民眾查詢資料。若系統仍架設於地端，可能無法即時擴充資源而導致當機；但透過 AWS Application Migration Service，可協助政府單位將系統平滑遷移至雲端，並利用 AWS 的自動擴展能力，即時應對高流量，同時降低人力與維運成本。 政府資安強化 資安是政府部門的首要任務，尤其在處理個資、稅務、戶政、交通等重要系統時，任何資安漏洞都可能帶來嚴重後果。AWS 提供多層次的雲端資安防護機制，協助政府單位建立安全可信的系統環境。 以戶政服務系統為例，當民眾進行線上戶籍謄本申請，整個流程涉及身分驗證、資料調閱與紀錄寫入。政府機關可運用 AWS IAM 控制使用者與系統權限，確保每一筆存取都符合授權規則；並透過 AWS KMS 加密處理資料，保護內容不外洩；再搭配 Amazon GuardDuty，即時偵測異常流量與可疑行為，主動預警潛在威脅。 同時，AWS 已通過多項國際與在地資安合規標準（如 FedRAMP、CJIS、GDPR 等），協助政府單位在導入雲端的同時，仍能維持高資安、高信賴的運作標準，並符合法規要求，確保系統安全與民眾信任。 無論是金融、製造、零售、醫療、媒體、科技或政府單位，雲端已逐漸成為營運韌性與永續發展的關鍵基礎建設。AWS 台北區域的設立，讓企業可以更低延遲地存取服務，提升本地系統整合效率，也更容易滿足資料落地與法規遵循的需求，特別適用於需保護敏感資訊的產業場景。銓鍇國際 CKmates 長期專注於企業級雲端遷移與架構設計，具備完整的 AWS 雲端遷移技術能力與顧問團隊，協助客戶從評估、規劃、執行到優化，循序漸進完成上雲之路。若您正思考如何啟動雲端轉型，或希望評估工作負載是否適合遷移上雲，歡迎與銓鍇國際 CKmates 聯繫，我們將提供最貼近您業務的遷移建議與雲端策略。 文章出處：CKmates AWS Ambassador Tony Chung
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AWS 亞太（台北）區域成本更低？一文了解價格、服務內容與遷移方法
2025-06-06
隨著 AWS 亞太（台北）區域的正式啟用，越來越多台灣企業開始評估將工作負載從 AWS 東京、新加坡、香港等其他區域搬遷回台，或是從地端資料中心遷移上雲，以降低成本並獲得更好的網絡延遲與合規便利性。本文將探討從 AWS 其他區域或從企業自建資料中心(地端)遷移到 AWS 亞太（台北）區域的成本差異、服務支援度、可行的遷移路徑與最佳實踐，幫助您判斷是否該在地建置 AWS 環境，提升 IT 效能與數位競爭力。 AWS 亞太（台北）區域搬遷指南：從其他 AWS 區域轉移的關鍵考量 台北區域在服務定價上較東京區域(ap-northeast-1)與香港區域(ap-east-1)具有明顯優勢，加上改善網路延遲問題與資料落地的合規優勢，許多企業正考慮「遷移回台」。以下是關鍵考量事項： 成本優勢評估 台北區域在多項核心服務定價上較為優惠，比較數據顯示，跟其他區域相比，台北區域的 On demand 費用約為其他區域的93折-9折。 服務可用性差異 台北區域目前提供的服務數量少於東京或新加坡等成熟區域，遷移前應確認關鍵服務的可用性： (1)已確認可用：EC2、S3、RDS、CloudFront、Lambda、ECS/EKS 等核心服務 (2)部分限制：某些進階 AI/ML 服務尚未全面支援，例如：Amaozn Bedrock、SageMaker (3)區域特定功能：某些 AWS 服務在新區域推出時可能缺少特定功能，會建議透過資源盤點以及比對確認遷移回 AWS 亞太（台北）區域的範圍有哪些，如果真的沒有原有價購的服務可以考量是否設計為跨區域(Cross region)架構，或是透過 EC2 自建之方式暫時替代 建議使用 AWS Region Services 網站確認最新服務可用性列表。 延伸閱讀：AWS 亞太（台北）區域正式啟用！CKmates 帶您全方面了解首波核心服務 服務、相依性以及關聯盤點 在進行 AWS 服務、相依性以及關聯盤點時，應用遷移前需考慮幾個重點。首先需評估每個系統能接受的停機時間(Downtime)長短，並據此設計適當的搬遷方法。同時需盤點整體資料流及架構，了解 AWS 服務相依性。更新應用配置中的端點(Endpoint)參考也是必要步驟，並重新評估與其他 AWS 區域或第三方服務的交互延遲。安全方面，需審查並更新特定區域的IAM政策與資源權限。 服務、資料搬遷方法 針對服務與資料搬遷方法，可運用多種 AWS 提供的工具與功能。對象存儲可利用 S3 跨區域複製(S3 Cross Region Replication)功能進行遷移。RDS 資料庫可透過跨區域讀取複本(Cross Region read replica)，再提升為主要資料庫；或是利用 AWS DMS 進行資料庫搬遷。EC2 執行個體可透過跨區域 AMI 複製方式遷移，而 DynamoDB 則可採用跨區域複製還原或透過匯出至 S3 再匯入方式。值得注意的是，某些服務可能需要重新建立或設定，例如 ALB 與 CloudFront。 遷移步驟與最佳實踐 遷移流程可分為四個階段：評估與規劃階段(Assess)、測試與驗證階段(Test)、執行階段(Migrate)以及優化階段(Optimize)。在評估與規劃階段，需執行全面的應用和資源清查，使用 AWS Migration Evaluator 評估總體擁有成本(TCO)，並建立詳細的遷移時間表與退回計劃。測試與驗證階段則在台北區域部署測試環境，執行小規模概念驗證遷移，同時測量並記錄性能基準。進入執行階段後，建議採用藍綠部署策略，確認沒問題才將 DNS 切換到台北區域環境，並實施流量逐步轉移策略。最後在優化階段，調整資源配置以適應台北區域特性，實施優化的自動擴展策略，並調整及設計成本監控機制。 延伸閱讀： AWS 亞太（台北）區域上線！3 步驟帶您快速啟用 雲端遷移策略解密！ 4 種雲端服務有效取代地端機器 AWS 亞太（台北）區域搬遷指南：從地端環境轉移的關鍵考量 對於目前運行在地端環境的台灣企業，AWS 台北區域提供了上雲的最佳機會。以下是關鍵考量因素： 地端上雲的財務優勢 從資本支出(CapEx)轉換為運營支出(OpEx)是地端向雲端遷移的最大財務變革之一。當現有地端伺服器接近使用年限，企業將面臨大規模更新的高額資本投入時，AWS 台北區域提供了經濟實惠的替代方案。 許多台灣企業在科技聚集區租用機房空間，這些租約往往有固定期限。隨著台北區域的開通，企業可以逐步縮減這些實體空間的依賴。據產業研究顯示，台灣企業透過雲端遷移，可節省高達 40% 的總體基礎設施成本，包括顯著的能源、空調與空間租賃費用。AWS 提供的 TCO 計算器可協助企業輸入台北區域的定價數據，進行 5 年總體擁有成本分析，使財務決策更有依據。 應用評估與遷移路徑選擇 針對企業內部的應用系統，需要透過系統化評估選擇最適合的遷移路徑。對於功能標準化、相對獨立的商業應用(如 ERP、CRM 系統)，重新託管(Rehost)策略通常是最直接的選擇。 對於更具策略性的應用，重新平台化(Replatform)策略能夠平衡遷移速度與雲端優化需求。典型的例子包括將自建 PostgreSQL 或 MySQL 遷移至 Amazon RDS，或將檔案伺服器轉換為 S3 與 FSx 服務。這種策略使企業可以逐步現代化 IT 架構，無需進行全面重構，同時享受 AWS 管理服務帶來的運營效率提升。 面向長期發展的關鍵業務應用，重構架構(Refactor)策略雖然需要更多前期投資，但能最大化雲端價值。台灣的金融科技、電子商務與數位服務企業尤其適合採用此策略，透過轉向微服務架構、容器化和無伺服器運算，大幅提升創新速度與市場回應能力。 資料遷移與安全合規 台灣企業面臨的一個重要考量是如何安全高效地遷移大量數據至 AWS 亞太（台北）區域。根據數據類型與容量，企業可以選擇多種遷移方案。對於中小型數據集，透過 Direct Connect 或 ISP 專線的高速網路傳輸是最直接的選擇。 資料庫遷移則可利用 AWS Database Migration Service(DMS) 實現異構平台間的流暢轉換，同時保持業務連續性。對於大量使用VMware的台灣企業，VM Import/Export 服務提供了額外的遷移便利性，可以最小化虛擬機遷移的複雜度與風險。 在合規方面，AWS 亞太（台北）區域為台灣企業提供了前所未有的優勢。在個資法規範下，將個人資料保存在台灣境內處理成為許多企業的必要選擇。金融業受到金管會《電子銀行業務安全控管作業基準》的監管，台北區域的設立使這些合規需求更容易達成。AWS 提供的 Artifact 與 Config 服務可進一步簡化合規證明過程，降低監管風險。 雲端 IT 從國外回家不只是更快，也更划算 AWS 亞太（台北）區域的落地為台灣企業提供了前所未有的機會，無論是從其他 AWS 區域「回台」還是從地端環境首次上雲，都能獲得顯著優勢。對於從 AWS 其他區域遷移的企業，台北區域提供了成本節約、延遲改善與合規的三重優勢；對於從地端遷移的企業，則開啟了數位轉型與創新的加速之路。 AWS台北區域不僅僅是一個地理位置上的選擇，更是驅動台灣企業在數位經濟中競爭與創新的戰略平台。隨著AWS 亞太（台北）區域服務持續擴展，更多企業將發現「遷移回台」或「在台上雲」帶來的長期戰略價值遠超過短期的遷移成本與挑戰。企業應把握這一機會，制定全面的雲端策略，以充分利用 AWS 亞太（台北）區域帶來的各項優勢。 無論您是從 AWS 其他區域搬遷回台，或是從地端首次導入雲端服務，CKmates 團隊具備豐富實戰經驗，能根據您的環境與目標提供最合適的遷移路徑建議與技術支援。我們協助您盤點資源、評估服務可用性、進行效能與成本分析，並制定可落地的雲端遷移藍圖，讓您安心升級到 AWS 亞太（台北）區域。歡迎聯絡您的雲端數位長，了更多 AWS 亞太（台北）區域資訊。 文章出處：CKmates AWS Ambassador Tony Chung
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AWS 亞太（台北）區域正式啟用！CKmates 帶您全方面了解首波核心服務
2025-06-06
AWS 於台灣時間 2025 年 6 月 6 日正式宣布 AWS 亞太（台北）區域正式啟用，台灣企業和開發者現在可以在本地部署雲端資源，享受更低延遲和本地資料合規的諸多優勢。本文將從技術層面深入解析 AWS 亞太（台北）區域的關鍵特性、基礎架構配置、服務可用性以及最佳實踐。 AWS 亞太（台北）區域架構與基礎設施 可用區配置 AWS 亞太（台北）區域(代號：ap-east-2)配備了三個獨立的可用區(Availability Zones，簡稱AZ)： ap-east-2a ap-east-2b ap-east-2c 每個可用區都是實體隔離的獨立數據中心，擁有獨立的電力、網路和冷卻系統，可確保在單一可用區發生故障時，其他可用區不受影響，從而提供高可用性。這些數據中心透過低延遲的專用光纖網路，延遲小於 0.3 毫秒。 圖／ AWS 於台灣時間 2025 年 6 月 6 日正式宣布 AWS 亞太（台北）區域正式啟用（翻攝自 AWS 官網。） AWS 亞太（台北）區域核心服務可用性 台北區域首波推出了超過 60 項 AWS 服務，包括： 運算服務 Amazon EC2(尚未包含 GPU 機型) Elastic Load Balancing（負載平衡） Amazon ECS/EKS（容器服務） AWS Lambda（無伺服器運算） AWS Auto Scaling（自動擴展） 儲存服務 Amazon S3（物件儲存） Amazon EBS（區塊儲存） Amazon EFS（文件儲存） 資料庫服務 Amazon RDS（支援 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 和 MariaDB） Amazon DynamoDB（NoSQL 數據庫） Amazon ElastiCache（記憶體快取） Amazon Redshift（資料倉儲） 網路服務 Amazon VPC（虛擬私有雲） Amazon CloudFront（CDN 加速） AWS Transit Gateway（網路中轉） 安全、身份與合規 AWS IAM（身份和訪問管理） AWS KMS（金鑰管理） AWS Shield（DDoS 防護） 從這 60 幾項服務看來，大部分客戶會使用到的主流服務都有包含在本次 AWS 亞太（台北）區域內，不過部分服務尚未啟用(例如:SES)，這也是用戶要採用台北區域前須考量到的限制。不過，目前以上服務是首波對外開放使用的服務，AWS 通常會在 90 天內上架第二波的服務，這是用戶可以期待的，實際上的服務請以 AWS Region Services 網站確認最新服務可用性列表。 延伸閱讀：AWS 亞太（台北）區域正式啟用！CKmates 帶您全方面了解首波核心服務 為什麼「在地區域」很重要？ 中華民國金融、醫療或政府單位具備地理資料落地需求（Data Residency），台北區域的設立讓企業能滿足 法規遵循 符合《個人資料保護法》對個資在地化的要求 滿足金融業《電子銀行業務安全控管作業基準》關於雲端服務的規範 符合政府機關《資通安全管理法》對資料主權的要求 資料在地化優勢 資料主權：敏感資料存儲在台灣境內，符合監管要求 法律管轄：資料受台灣法律保護，減少跨國資料傳輸的法律不確定性 審計便利性：更容易進行實地審計和合規檢查 AWS 亞太（台北）區域性能分析與延遲測試 另外，低延遲性也是製造業等相關對於延遲敏感性企業，想要上雲的因素！我們針對台北區域與亞太其他區域進行了系統性的延遲測試，下表展示了從台北連接至不同 AWS 區域的平均延遲： AWS 亞太（台北）區域產業應用案例：金融業、公部門成最大贏家 基於以上優勢，以下列舉金融業與公部門在非核心系統與備援站台的應用情境： 金融業應用情境 金融業對於系統的穩定性、安全性與合規性要求極高，但在核心系統上雲態度相對謹慎的情況下，非核心系統與備援站台成為初期採用雲端服務的理想選擇。 開發、測試環境 在非核心系統應用方面，開發與測試環境是一個重要的應用場景。金融機構經常需要開發新的金融商品、App 或內部系統，並進行大量的測試，傳統自建環境不僅耗時且成本高昂。透過 AWS EC2、RDS、S3 等服務，金融機構可以快速建立與複製開發測試環境，讓開發人員依需求彈性擴展或縮減資源，並在測試完成後立即釋放，有效降低硬體採購與維護成本，同時加速產品上市時程。而AWS 亞太（台北）區域的低延遲特性，能讓開發與測試過程更加順暢。 資料分析中台 資料分析與商業智慧也是金融業的關鍵應用領域。金融業擁有大量的客戶資料與交易數據，需要進行深入分析以進行風險控管、精準行銷及產品優化等。AWS S3 可儲存大量的結構化與非結構化資料，結合 AWS Glue、Amazon Athena 或 Amazon Redshift 進行資料處理與分析。AWS 亞太（台北）區域可確保敏感資料在境內處理，符合法規要求，同時提供高效能的分析能力。 機器學習訓練:反詐騙、洗錢 此外，金融法規變動頻繁，需要工具協助進行合規性檢查、洗錢防制分析等法遵科技相關應用。在符合資料落地的前提下，金融機構可利用 AWS 的機器學習服務或合作夥伴的解決方案，建立法遵分析模型，提升合規效率。 檔案封存 金融交易資料與客戶資料需要長期保存與備份以符合法規要求，這也是雲端服務的優勢所在。金融機構可利用 Amazon S3 Glacier 或 S3 Glacier Deep Archive 等低成本的儲存服務，將本地資料庫的備份資料安全地儲存在 AWS 亞太（台北）區域。資料落地特性滿足合規需求，同時大幅降低長期儲存的成本，為金融機構提供經濟效益顯著的資料保存解決方案。 公部門應用情境 公部門同樣重視資訊安全、資料主權以及服務的連續性，AWS 亞太（台北）區域的設立為公部門提供了現代化 IT 基礎架構的新選擇。 對外公開資訊網站 在非核心系統應用方面，機關網站與資訊公開平台是重要的應用場景。各級政府機關的官方網站、政策宣導網站、資料公開平台等，常有瞬間流量高峰，如重大政策發布或疫情資訊更新時。透過 AWS EC2、Auto Scaling、Elastic Load Balancing 與 Amazon CloudFront 等服務，公部門可建置高可用性、高擴展性的網站服務。台北Region的低延遲能提升民眾的瀏覽體驗，確保關鍵時刻網站服務的穩定性。 Open Data下載平台 開放資料平台與分析也是公部門採用雲端服務的重要領域。政府推動開放資料政策，需要有效的平台儲存、管理並提供民眾或企業存取各類資料。公部門可利用 Amazon S3 儲存開放資料集，透過 API Gateway 提供資料存取介面，讓民眾、學術機構與企業能便捷地利用這些資源進行研究與創新。 備援站台 在備援站台方面，許多關乎民生的重要資訊系統，如部分災防告警、水電資訊查詢等非核心但重要的系統，需要確保服務不中斷。公部門可將這些系統的備援機制建置在 AWS 亞太（台北）區域，當本地機房發生問題時，可以切換至雲端備援點，確保服務的持續性，維護公共服務的穩定提供。 檔案封存 公部門的重要文件、歷史檔案、研究數據等同樣需要安全備份與災難復原能力。利用 AWS Storage Gateway 或直接使用 S3 及 S3 Glacier，公部門可將地端的重要資料定期備份至 AWS 亞太（台北）區域，確保資料的耐久性與可恢復性。本地 Region 的優勢在於資料傳輸速度較快，且符合資料境內儲存的要求，能有效保障公共資料的安全性與可用性。 透過這些應用情境，金融業與公部門可充分利用 AWS 亞太（台北）區域的優勢，在確保合規性與資料安全的前提下，提升系統效能、降低營運成本，並強化業務連續性保障。AWS 亞太（台北）區域的設立，為這些高度監管的產業提供了更多元、更靈活的雲端採用選項，加速其數位轉型進程。 延伸閱讀：AWS 亞太（台北）區域上線！3 步驟帶您快速啟用 結論 AWS 亞太（台北）區域的開台為台灣企業提供了前所未有的機會，使其能夠在落地部署雲端資源，同時享受 AWS 全球基礎設施帶來的規模經濟和創新能力。對於重視資料主權、合規性和低延遲的企業而言，台北區域無疑是一個理想的選擇！ 文章出處：CKmates AWS Ambassador Tony Chung
企業 AI 算力選擇指南：公有雲算力 vs. 企業級 AI 機櫃租購
2025-05-20
當今人工智慧（AI）技術蓬勃發展，從語音辨識、圖像生成到智慧客服，背後推動這一切的核心力量便是強大的「AI 算力」。其中，GPU（圖形處理器）作為專為平行運算設計的運算引擎，成為 AI 模型訓練與推論不可或缺的關鍵硬體。本文將深入解析 GPU 與 AI 算力的基本概念，並說明市場上主要的算力租借方案，助您全面掌握未來 AI 發展的關鍵資源。 什麼是 GPU？ 可以把 GPU 想像成一座「多條產線的計算工廠」，同時有成千上萬個小型運算單元，能同步處理大量的資料與計算，這正好是現今 AI 學習模型訓練與推論的核心需求。 GPU 與傳統 CPU 的差別在哪？ 雖然 GPU（圖形處理器）和 CPU（中央處理器）都是電腦的運算核心，但兩者在運算方式和適合處理的工作類型上有明顯不同。 一般 CPU 核心數量為 4～64 核心，數量相對較少，但每個核心配備完整的快取與控制單元，能處理多樣的運算指令。簡單來說， CPU 擅長一次處理一個指令，它的架構偏向依照順序運算，適合執行流程清晰的工作。 GPU 則是平行運算的專家，可一次處理多類型的任務，它擁有數百至上萬個的處理單元，能同時進行大量運算，這種特性正好適合AI 訓練等場景。 項目 CPU（中央處理器） GPU（圖形處理器） 核心數量 少（4～64 核心） 多（數百至上萬個核心） 單核心效能 高 相對較低 運算模式 一次完成一個指令 一次處理大量運算 適合任務 系統管理、邏輯處理 AI 模型訓練、影像處理、深度學習 成本 相對便宜 相對昂貴 常見應用 電腦作業系統、後端伺服器 AI 運算平台、圖像/文字生成 那麼， GPU 以及 CPU 處理效能到底有多強？這就牽涉到一個核心概念——算力（Computing）。簡單來說，算力就像是運算系統的「馬力」，代表它在單位時間內能處理多少資料與指令。尤其在當前 AI 與大數據應用蓬勃發展的環境下，AI 算力已成為決定系統能否支援 AI 學習模型與即時推論的關鍵因素。 什麼是 AI 算力？ 所謂「算力」（Computing Power），簡單來說，就是一台電腦或伺服器在單位時間內可以完成多少運算任務的能力。特別是在 AI 領域，我們常說的「AI 算力」指的就是支撐人工智慧模型訓練與推論所需的計算能力。你可以把它想像成電腦的大腦肌肉：肌肉越強，就越能快速且準確地處理海量資料與複雜演算法。 AI 算力的衡量單位，常見的是 FLOPS（每秒浮點運算次數），也就是系統每秒能處理多少筆浮點運算。舉例來說，像 NVIDIA H100 這類用於資料中心的高階 GPU，單卡算力可達數百兆次浮點運算（TFLOPS），遠遠超過一般消費級電腦所能提供的性能，越高的算力，代表能更快訓練模型、處理更複雜的任務，也更能即時響應實際應用需求。 為何需要 AI 算力租借？ 當前台灣在發展 AI 算力基礎建設的過程中，面臨多項系統性挑戰，這些挑戰不僅影響企業導入的節奏，也提高了整體投資風險。 電力供應與機房環境難跟上 AI 算力需求 AI 算力需求越來越高，資料中心的耗電量也隨之暴增，但目前台灣的供電系統還不夠穩定。另外，多數機房設計還停留在傳統伺服器時代，缺乏支援高熱量設備（如 GPU）的散熱技術與電力管理標準。這些問題都讓企業在部署 AI 算力時，必須面對更多的不確定性與挑戰。 全球高階 GPU 供應量不穩 推動 AI 算力的關鍵硬體如 NVIDIA H100、L40S 等高階 GPU，嚴重仰賴國際供應鏈。一旦全球需求激增，出貨排程就可能延後，讓企業無法如期啟動 AI 專案。為降低風險、穩定導入節奏，我們提前備料，並強化本地端的 GPU 設備儲備，確保客戶能即時取得所需算力。 因此，「AI 算力租借」成為靈活且具成本效益的選擇。用戶可依需求租用雲端或在地資料中心的 GPU 運算資源，按時或按月計費，無需投入大量資本與維運負擔。 AI 算力租借種類介紹 當前市場上的 AI 算力租借服務，主要可分為「雲端租用」與「企業級 AI 算力機櫃租購」兩大類型，以下為兩者介紹： 雲端 AI 算力 三大公有雲平台如 Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）和 Microsoft Azure，提供即開即用的 GPU 運算資源，用戶可以按需求靈活租用，部署快速，適合各種規模的 AI 研發與生產應用。計費方式多樣，既有小時計費，也有日計或月計，方便使用者彈性調整。 除了基本運算資源外，這些雲端平台還內建多款現成的 AI 模型與訓練部署工具，例如 AWS 的 Amazon SageMaker 和 GCP 的 Vertex AI，讓開發者能直接利用現有模型快速進行訓練與推論，顯著縮短 AI 導入的時間與難度。 除了基本的運算資源和 AI 工具，雲端平台還有兩大關鍵優勢：全球部署能力與完整的生態系。像 AWS、GCP 和 Azure 都在全球擁有上百個資料中心，企業不論在哪個市場，都能就近部署 AI 應用，提升服務速度，同時符合在地法規要求。 更重要的是，雲端平台提供的不只是一台台機器，還整合了完整的 AI 生態系，例如資料儲存、資料清洗、IoT 連接、MLOps 工具、API 管理等，讓企業可以在同一平台上完成從資料準備、模型訓練到上線推論的整個流程，不但開發更有效率，系統整合也更簡單。 延伸閱讀：運用 AWS 打造生成式 AI ！多元產業應用指南 企業級 AI 算力機櫃租購服務 若涉及敏感或機密資料的企業，可選擇租用 AI 算力機櫃，彈性支援長租、短租與月租模式， AI 機櫃能有效避免資料外移風險，保障資訊安全與合規需求。 此外，企業還可以選擇高效軟硬整合的算力機櫃服務。這類服務能兼容各種 AI 演算法、工具和平台，確保運算資源與軟體環境完美配合，大幅提升 AI 模型的運行效能，讓企業能專注在數位創新，不用擔心系統整合的麻煩。 如 CKmates 與 APMIC 攜手推出「Test-Time Compute AI 算力」軟硬體整合解決方案，協助企業在地端安全執行「知識蒸餾（Knowledge Distillation）」技術。透過大型語言模型學習企業內部專業知識後，進一步壓縮至 32B～70B 等級的精簡模型，不僅能保留關鍵智能與應用準確度，推論成本更可比使用 ChatGPT 降低高達 98%，同時確保敏感知識資料完全不外流。 CKmates 深知企業多元需求，提供結合三大公有雲平台（AWS、GCP、Azure）的一站式雲端 AI 服務，滿足快速部署與靈活擴展的需求；同時，也提供企業級 AI 算力機櫃租用與購買方案，保障資料安全，並透過高效軟硬體整合優化運算效能。無論是短期研發測試，或是長期穩定的生產環境，CKmates 都能助力企業加速數位轉型，實現 AI 應用落地，創造更大商業價值。立即聯絡 CKmates，瞭解最適合您的 AI 算力方案！
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