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！ 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！ 實際起一台 EC2，實測延遲性 這邊實際起一台 EC2 的機器來測試一下延遲性，以下範例為從中和往外 ping 出去 平均 5 ms 的效能絕對是可以滿足低延遲性業者所要求的速度！ 文章出處：CKmates AWS Ambassador Tony Chung 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 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
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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： AWS 區域成本優勢評估 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。 AWS 區域服務可用性差異 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 AWS 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。 AWS區域服務、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。 AWS區域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。 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。） 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 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： 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；從硬體角度來看，GPU 是由一塊稱為「矽晶圓」的基板製成，這是一種經過高度純化處理的圓形矽片。晶圓上布滿了數十億個微型電晶體，就像是無數個能控制電流通斷的開關，透過精密的金屬線路（稱為互連）彼此連接，組成複雜的邏輯電路。 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！
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！
2025-05-02
在數位轉型成為企業競爭關鍵的今天，「上雲」已不再是選項，無論是導入 AI、資料分析、或是應用程式快速部署，背後都仰賴穩定而強大的雲端平台支撐。本篇文章將一次為您整理目前全球市佔率最高的三大公有雲平台：Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP），幫助企業快速掌握各平台特色與差異。 三大雲端平台全球佈局與在台投資數量 當企業在選擇雲端平台時，往往會先看一件事：這家雲端服務商的全球佈局做得夠不夠完整。原因很簡單——資料中心分布越廣，就代表企業不論在哪個市場部署服務，都能更快、更穩定地提供使用者體驗。例如一個影音串流平台若服務遍及全球，就需要讓用戶不論在台北、倫敦還是紐約，都能迅速連上距離最近的伺服器，避免回傳延遲、影響觀看品質。一個全球布局成熟的雲端平台，除了提升用戶體驗，更能實現像是跨區備援、分區儲存資料以符合在地法規，並加速拓展海外市場，全面提升營運效率與彈性。 值得注意的是，三大公有雲平台近年來紛紛強化對台灣市場的布局，AWS 預計在 2025 年啟用台北區域（Taipei Region），成為其全球第 40 個區域級資料中心。Google Cloud 早在 2013 年就設立第一座資料中心，近年更積極籌備台南與雲林的第二、三座機房。微軟則於 2024 年正式啟用「Taiwan North」Azure 區域，三大雲端平台接連在台加碼設立資料中心與機房，足見台灣在公有雲版圖中的關鍵地位，也反映出雲端市場未來在地深耕與成長的巨大潛力。 延伸閱讀：2025 AWS 資料庫落地台灣！如何運用策略與工具輕鬆實現雲端遷移？ 全球與台灣雲端平台概況 項目 AWS GCP Azure 成立時間 2006 年 2011 年 2010 年 全球地區 / 可用區域 36 個地區 (Region) / 114 個可用區域 (AZ) 41 個地區 (Region) / 124 個可用區域 (Zone) 60+ 個地區 (Region) 台灣資料中心數量 預計於 2025 年設立台北區域（Region） 已有彰濱資料中心，規劃第 2、3 座資料中心 2024 年 11 月啟用「Taiwan North」區域資料中心 台灣市占率 (2024 Q1) 31% 25% 10% 三大雲端平台收費方式 在選擇雲端平台時，「怎麼收費」常是企業最關心的一環。三大公有雲平台 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure，雖然在計費邏輯上大同小異，但在細節上仍各有巧妙差異。以下整理目前三大雲端平台的計費方式，幫助企業更快掌握重點： 雲端 平台 AWS GCP Azure 計費 方式 以秒計費 以秒計費 以秒計費 使用 彈性 可彈性配置資源，視需求選擇即時啟用或事先預約 提供即時使用與預約資源配置選項 支援彈性部署，可依工作負載彈性啟動或預先預留 長期使用優惠 提供節省方案（Savings Plan）與預留實例（Reserved Instance），可選擇一年或三年期 提供依資源類型或預算導向的承諾使用折扣（Committed Use Discount） 提供預約虛擬機方案（Reserved VM），可依需求選擇承諾期 承諾折扣機制 可選月付、部分預付或一次性預付，最高節省幅度達 72% 根據所承諾的資源或支出金額給予優惠，計費以秒為單位 計費同樣以秒為單位，適合依工作型態微調資源使用 定價試算工具 提供完整的價格試算工具，幫助使用者預估雲端支出 提供線上定價模擬器，可依場景計算資源成本 提供官方計價工具，支援多種服務組合預估 若以長期穩定使用來看，AWS 往往能提供更具彈性的節省機制。舉個例子來說，一家媒體串流公司預期未來三年都會持續需要大量運算資源來處理影片轉檔與傳輸，這時若在 AWS 選擇「節省方案（Savings Plan）」或「預留實例（Reserved Instance）」，就能根據預估使用量，選擇部分或全部預付的方式，最多可節省高達 72% 的費用。 雲端平台費用試算器 使用雲端平台時，費用會根據你所選的服務類型與實際用量計算，因此不同企業、不同使用情境，最終花費也會有所差異。為了幫助使用者更好掌握預算，三大雲端平台也都提供了「成本預估工具」，讓企業在投入資源前，就能先模擬不同配置下的價格，避免預算落差過大。這對正在規劃導入雲端服務的團隊來說，是一項相當實用的功能。 AWS 費用試算 Google Cloud 費用試算 Azure 費用試算 三大公有雲平台優勢！適合對象一次看 為了協助更快速掌握三大公有雲的特色與差異，我們整理了 AWS、Azure 與 GCP 各自的優勢與適用對象，方便企業依照自身需求挑選合適的雲端平台。不僅如此，三大公有雲平台也都提供了免費試用方案，企業在導入前就能先實際體驗各項服務，有助於降低評估成本、找到最符合需求的雲端解決方案。 AWS Azure GCP 試用方案 新帳號在第一年可享有部分服務的免費使用額度 新帳號可於30天內以200美金的點數享有免費試用服務 新帳號在第一年可享有300美金的免費使用額度 優勢 目前全球市佔最高，服務內容較成熟 可與 Microsoft 工具和軟體結合，目前也正積極建置首座在台資料中心 唯一在台灣擁有資料中心的雲端供應商、擁有與 Google 相同的基礎架構和安全性 適用對象 適合各類型想要進行數位轉型的客戶 本身就在使用 Windows和Microsoft 軟體的企業 適合容器服務、開源專案需求高的公司 雲端技術不斷進化，三大公有雲平台也持續擴展服務與優化架構，讓企業在選擇時不只看品牌，更需要了解哪一個平台最適合自身需求。這篇文章整理了 AWS、GCP、Azure 的特色、試用方案與適用對象，希望能幫助您快速掌握三大雲的差異與優勢。 如果您正在思考要採用哪一朵雲、該怎麼估算預算，甚至想了解是否能混合使用多個平台，我們 CKmates 的雲端顧問團隊可以協助您評估與規劃，同時我們也擁有多項 AWS 官方認證，提供包含雲端託管、雲端遷移、架構優化等多項一站式雲端服務，為您找到合適的雲端策略，推動數位轉型的關鍵一步。 延伸閱讀： 什麼是雲端服務？3 大雲端服務類型、6 種雲端服務模型總整理 什麼是主機代管服務？認識雲端託管、主機與空間租賃3大代管模式
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
2025-04-30
在數位化浪潮席捲各行各業的時代，資訊安全已是每家企業都必須正視的經營風險管理議題。尤其在面對日益複雜的攻擊手法時，企業該如何主動出擊，強化系統防禦力？弱點掃描與滲透測試，正是兩項關鍵的資安檢測技術！弱點掃描與滲透測試兩者有何不同？本文將帶你深入了解這兩種方法的差別，幫助你更有效規劃企業資安策略。 什麼是弱點掃描？ 弱點掃描是一種自動化的資安工具，可快速掃描系統、網站、伺服器、應用程式等環境，找出已知的安全漏洞，讓資安團隊可以提前修補問題，以更低的成本、更短的時間完成修補作業，確保資安無虞，防止攻擊發生。 弱點掃描標準執行步驟 一、確認掃描標的 在進行弱點掃描前，首先須明確界定掃描的範圍與對象。這一步驟會根據業務系統的重要性、合規要求或資安策略來確認哪些主機、網站、應用程式或資料庫需要被掃描。企業常將外部公開資源（如網站、VPN）與內部核心系統（如ERP、伺服器）列為優先對象。 二、執行弱點掃描 透過合適的弱點掃描工具進行自動化掃描，如採用 Acunetix、Web Vulnerability Scanner 進行網站（網頁）弱點掃描，並運用 Tenable Nessus Professional 來偵測系統層級的安全漏洞。 三、弱點修正 掃描完成後，將收到一份漏洞清單，需由專業資安團隊與 IT 團隊共同研判哪些屬於高風險並優先修正。常見的修補方式包括：更新作業系統或應用程式至最新安全版本、關閉不必要服務、修正錯誤設定或變更弱密碼。部分無法立即修補的項目，則可採取替代控管措施（如防火牆阻擋、存取限制等）來降低風險。 四、複掃驗證 完成弱點修正後，需再次執行掃描，以確認漏洞是否已成功排除。複掃應使用相同的工具與設定條件進行，以確保結果具有一致性。若仍發現漏洞存在，需進一步確認修補流程是否正確落實或是否出現誤判情形。 五、產出中英文檢測報告 最後，依據掃描結果整理成中英文雙語版本的正式報告，內容包括：風險摘要、弱點清單、修補建議與風險等級分類，報告亦可納入風險趨勢圖表、修復進度與後續建議，有助於高階主管更清楚掌握整體資安風險狀況與應對策略。 什麼是滲透測試？ 滲透測試是一種模擬駭客攻擊的手法，由資安專家以攻擊者的角度實際入侵系統，目的是測試企業整體防禦能力，找出防線上的弱點，並評估攻擊可能帶來的實際影響。 滲透測試標準執行步驟 一、目標確認與弱點分析 滲透測試的第一步是明確確認測試目標與範圍，根據契約或測試委託內容，確認哪些系統、IP 網域、應用服務或帳號可納入測試。在取得合法授權後，測試人員會進行資訊蒐集，藉此描繪潛在攻擊面。隨後，測試人員會依據 SANS Top 20 及 OWASP 常見弱點類型，篩選出具有實際威脅的項目。 二、滲透測試攻擊 在確認可用的弱點後，滲透測試人員會進行實際攻擊操作，模擬真實駭客可能採取的手法，此階段的主要目的是驗證弱點是否能被實際利用，並非造成破壞，因此所有滲透測試行為都必須嚴格控制風險，避免影響正常服務運作。 三、報告與改善建議 測試完成後，所有滲透測試發現的弱點與執行過程都需彙整成報告，內容包含實際驗證的漏洞、所使用的攻擊手法、取得的權限或資料內容，並提供修復建議。 弱點掃描與滲透測試兩者差異 弱點掃描 滲透測試 操作 方式 自動化工具 模擬駭客攻擊手法 檢測 報告 弱點列表與風險報告 實際可利用的攻擊路徑與風險報告 優點 掃描規模大，包含作業系統、應用程式、設定錯誤等 作業時間短 更深入的資安防護檢測 模擬真實的攻擊情境 缺點 只能針對已知的漏洞進行掃描 無法判斷漏洞是否真的能被攻擊利用 無法涵蓋所有系統與弱點，多以「有範圍的深度」滲透測試 成本較高、耗時長 執行 頻率 可定期執行，建議 3-6 個月一次 通常每年 1-2 次 企業該選擇弱點掃描還是滲透測試？ 當企業在資訊安全管理上考慮進行弱點檢測時，常會面臨「弱點掃描」與「滲透測試」該如何選擇的問題。其實，這兩者並非互斥，應視企業資安需求與預算安排來規劃。 定期且快速檢測：選擇弱點掃描（建議一年4次） 若企業目的是快速且定期掌握系統潛在弱點，建議先導入弱點掃描工具，作為基礎風險盤點機制。弱點掃描可透過自動化工具協助發現作業系統、應用程式、設定錯誤等常見風險，適合日常維運與資安監控使用，有助於在早期即辨識潛在漏洞，降低後續攻擊風險。 深入驗證資安韌性：選擇滲透測試（建議一年2次） 當企業希望深入驗證漏洞是否可被真實利用或是評估現有防禦效果時，則可選擇滲透測試。滲透測試能模擬真實駭客的攻擊行為，協助找出防線薄弱處與潛在入侵路徑。 理想情況下，弱點掃描與滲透測試搭配進行，才能全面掌握風險來源與實際影響，建構具備預警與應變能力的資安防護策略。 如何選擇合適的資安服務廠商？ 在選擇資安服務廠商時，無論是進行弱點掃描還是滲透測試，最重要的是找到一家擁有專業經驗的公司。能夠針對企業的實際需求與產業背景，提供切實可行的建議和對策。在這方面，CKmates 提供了全方位的資安服務，包括弱點掃描、滲透測試及雲端資安顧問服務。我們的專業團隊將幫助企業定期檢測資安防線，並透過模擬攻擊的方式，檢視防禦措施的實際效能，提供一站式的資安策略服務，強化企業資安防線！現在就聯絡我們，讓 CKmates 為您提供專屬的弱點掃描與滲透測試解決方案！
生成式 AI 強化資安防線：用自然語言管理資安日誌
2025-04-25
現代應用場景中，生成式人工智慧（Generative AI）不僅成為熱門話題，更逐漸應用於企業各項業務流程中，從文字撰寫、程式開發到資訊整理與視覺化分析，幾乎無所不包。資安領域也不例外。企業內部資安人員時常需要在繁雜的日誌與告警中快速找出關鍵資訊，並立即應對潛在威脅，在過去這項工作是非常耗工費時的。而結合 AWS 的生成式 AI 工具與全託管式資安資料湖服務，正是實現資安智慧化的關鍵並且提升人員的資訊查找效率。 本文將介紹如何透過 Amazon Security Lake 搭配 Amazon Q in QuickSight，建構出一個完全無伺服器的資安可觀測性解決方案，讓資安團隊能以自然語言（human language）查詢多來源的安全日誌資料，快速進行威脅調查、視覺化分析與回應，加速從「偵測」到「處置」的整體效率。 為何選擇生成式 AI 強化資安？ 在現今高度數位化的環境下，資安威脅日益複雜，企業對資安事件的偵測與回應能力提出更高的要求。傳統資安分析方式多仰賴資安人員在多個系統間手動查詢、比對與交叉分析。例如，在 AWS 環境中，分析師需從 AWS CloudTrail 日誌中過濾數以千計的紀錄以追蹤異常登入行為，或從 VPC Flow Logs 中比對可疑來源 IP 是否來自高風險地區。這些任務不僅耗時且容易因疏漏而產生誤判，對資安團隊的經驗與技能也提出極高要求。 生成式 AI 的引入，為資安分析帶來革命性的變革。透過結合大語言模型與企業內部的資安資料湖，分析師無需具備專業的查詢語言技能，即可透過自然語言詢問問題，例如：「過去 24 小時內，是否有來自海外 IP 的登入失敗紀錄？」「有哪些帳號在深夜時段有不尋常的存取行為？」AI 模型會自動將這些問題轉換為對應的 SQL 查詢指令，迅速在資料湖中搜尋所需資訊，並將結果以圖表、警示報表等形式呈現。 這種自動化與自然語言介面的結合，不僅大幅降低分析門檻，也縮短事件偵測與回應的時間，讓資安團隊能更專注於風險判斷與策略制定。此外，生成式 AI 可協助持續監控資安事件趨勢，主動提供異常模式分析與建議，有效提升整體資安防禦能量。對於人力資源有限的企業而言，這是一項既務實又具前瞻性的資安強化途徑。 如何透過 AWS 上的服務建構雲端智慧防護中心? 本解決方案的核心架構如下： 1. Amazon Security Lake： 集中管理來自 AWS、SaaS 和內部系統的安全性日誌，轉換為 Apache Parquet 格式並標準化為 OCSF（Open Cybersecurity Schema Framework）結構，儲存於 Amazon S3。 2. Amazon Athena： 透過 Security Lake 自動建立的資料表，使用 Athena 建立視圖（Views）以聚焦重要欄位，例如： CloudTrail 的 eventName、sourceIPAddress VPC Flow Logs 的 source/destination IP 與 port Security Hub 的 finding type 與 severity 3. Amazon QuickSight + Amazon Q： 將上述視圖匯入為 QuickSight 資料集（Dataset） 建立 Amazon Q Topic，將欄位加上人類可讀的標籤與語意對應 使用者可透過自然語言查詢 Q Topic，自動產出多視覺化的分析儀表板 應用情境實例 在建置完這個架構後可以透過自然語言搜尋Show me findings with compliance status failed along with control id，QuickSight Q會透過圖表的方式呈現。 或是搜尋findings with product security hub group by control id include count，會得到以下結果 也可以結合Inspector進行弱點管理，例如搜尋:show all ACTIVE findings with product inspector group by Title add count，會得到以下結果： 結合 Amazon Security Lake 的高整合性資料湖與 Amazon Q in QuickSight 的自然語言分析能力，企業資安團隊能更即時、精準地洞察潛在威脅，大幅提升整體防護力與回應效率。未來，隨著生成式 AI 模型持續進化，我們將能看見更多智慧資安的創新應用，真正實現「看得懂、查得快、動得及」的資安治理新模式。CKmates 持續關注市場動態與最新技術發展，為您帶來第一手的科技資訊。歡迎隨時鎖定您的雲端數位長 CKmates。 文章出處：CKmates AWS Ambassador Tony Chung AI 服務系列專欄： 什麼是 Amazon Nova? CKmates 架構師帶您手把手操作 運用 AWS 打造生成式 AI ！多元產業應用指南 電商必備 AI 行銷神器！如何運用 Amazon Personalize 黏住客戶、提升業績 打造最了解您的企業級生成式 AI 助理！Amazon Q 使用指南 比 DeepSeek 省！APMIC 與銓鍇國際攜手推出「 Test-Time Compute AI 算力解決方案」，重新定義企業 AI 訓練模式
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Amazon DataZone 是什麼？企業 AI 資料管理首選
2025-04-22
在現今數據驅動的商業環境中，資料治理（Data Governance）扮演著確保數據品質、完整性和安全性的關鍵角色。透過明確的政策和流程，企業能夠有效管理數據的使用，支持業務決策和運營。 什麼是資料治理 資料治理是一套管理程序與政策，確保資料品質、安全性與合規性，使其能有效支援業務決策與運營。隨著企業從多種來源大規模蒐集資料，只有在資料達到高完整性與標準化時，才能真正發揮價值。 為什麼資料管理很重要 過去，資料治理常被用來封鎖資料孤島，以防止資料洩露或濫用。然而，資料孤島卻使合法使用者在存取所需資料時面臨障礙，無意間抑制了數據驅動創新的發展。 根據 MIT CDOIQ 在 2024 年對 350 名資料長及其同級職位進行的調查，45% 的資料長將資料治理列為首要任務。他們的目標是建立資料治理框架，既能確保資料安全，也能在需要時將資料提供給適合的人員和應用程式。 圖／資料治理是一套管理程序與政策，確保資料品質、安全性與合規性，使其能有效支援業務決策與運營。 Amazon DataZone 打造一站式資料管理 AWS 去年（2024年）正式宣佈，Amazon DataZone 現已支援管理 AWS 機器學習（ML）服務 Amazon SageMaker 中的資料。 Amazon DataZone 是一項資料管理服務，可讓客戶更快、更輕鬆記載、探索、共用和管控儲存在 AWS、內部部署與第三方來源之間的資料。由於 Amazon SageMaker 涉及大量且不一樣格式的數據，通常需要自訂工作流程並整合多種工具來確保數據治理的完整性。 透過 Amazon SageMaker 與 Amazon DataZone 的全新內建整合，企業可大幅簡化機器學習資料的管理流程。使用者僅需數次點擊，即可輕鬆設定跨基礎設施的 機器學習資料治理機制，提升資料存取與使用的靈活性，促進跨部門協作，同時確保機器學習資產的高效管理與合規性，加速業務決策與模型部署。 圖 / Amazon SageMaker 現已與 Amazon DataZone 集成，以簡化機器學習治理 。 透過這項整合，機器學習管理員在部署 Amazon SageMaker 基礎設施時，可運用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC)、Amazon Key Management Service (KMS)、以及 AWS Identity and Access Management (IAM) 的控制項，建立 Amazon SageMaker 環境設定檔。 這些設定檔可供機器學習開發者能夠在幾分鐘內快數部署 Amazon SageMaker 網域，無需手動配置基礎設施，大幅提升開發效率，還能與 Amazon DataZone 的資料治理與存取控制機制無縫整合，開發者能夠更輕鬆地搜尋、存取和共享機器學習資產，確保環境符合企業的安全性和合規性要求，加速機器學習工作負載的落地與運行。 圖 /開發者可快速部署 Amazon SageMaker 網域，並與 Amazon DataZone 的資料治理與存取控制機制無縫整合。 Amazon DataZone 三項設定一次搞定！ 在 AWS 環境中，Amazon DataZone 讓組織能夠高效管理與治理資料資產。只需完成三個關鍵設定，即可快速啟用 DataZone，確保數據存取安全、資源整合順暢，並提高資料管理效率。 一、設定使用者權限 進入 Amazon DataZone 控制台，點擊 「使用者管理（User Management）」，開始配置存取權限。在 DataZone 中，使用者可被指派不同的角色，如 「管理員（Admin）」、「數據使用者（Data Consumer）」 或 「數據提供者（Data Producer）」，確保適當的存取控制。 二、整合 AWS 資料來源 在 DataZone 控制台，前往 「資料來源（Data Sources）」，點擊 「新增資料來源（Add Data Source）」，然後選擇 AWS 內部或外部的數據存放位置。DataZone 支援與 Amazon S3、AWS Glue、Amazon Redshift 等服務無縫整合，使數據治理更加簡便。 三、管理資料目錄 在 DataZone 控制台，前往 「業務目錄（Business Catalog）」，點擊 「新增資產（Add Asset）」，即可將整合的數據資產發佈到企業內部目錄，方便團隊成員發現與使用。 建立分類標籤：為每個數據資產添加 標籤（Tags） 或 分類（Categories），例如「機器學習訓練數據」、「財務報表」、「ETL 處理結果」，幫助用戶更快找到需要的數據。 發佈數據資產：當數據經過驗證與標註後，點擊 「發佈（Publish）」，讓組織內的其他成員可以訂閱並使用該資產。 訂閱審批流程：當使用者請求存取某個數據資產時，管理員可透過 「訂閱請求（Subscription Requests）」 介面進行審批，確保敏感數據不會被未經授權的用戶存取。 圖 / Amazon SageMaker 現已與 Amazon DataZone 集成，以簡化機器學習治理。 在 AI 驅動的時代，資料治理始終是企業關注的核心課題。企業不僅要確保使用者能夠高效存取資料，還必須維持其安全性與可靠性。隨著技術演進，資料存取與控制的平衡方式也不斷優化。AWS 提供的 Amazon DataZone 與 Amazon SageMaker 整合，讓組織能簡化基礎設施管理，同時強化資料存取與權限控制，確保資料治理符合企業需求。 銓鍇國際 CKmates 深耕企業數位轉型，針對 AI、大數據 等應用場景，提供完善的企業資料治理解決方案，透過雲端架構與工具提升運營效率，降低營運成本，加速企業數位升級！
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