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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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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 提供 Google 或 GitHub 登入機制，開發者可直接使用免費版快速開始體驗，無需綁定 AWS 帳號，即可進行基本功能與個人開發測試。 若升級為企業版，則需搭配 AWS 帳號使用，以便串接雲端資源、存取企業級服務與管理機制，進一步發揮 Kiro 在企業環境中的整合與治理價值。 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。
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