AWS雲端科技發表會 4大重點助企業推動業務發展

Amazon Web Services（AWS）年度雲端科技盛會2022 re:Invent圓滿落幕，發布了13大類以及超過70項橫跨機器學習、網路、無伺服器、開發工具、資安、物聯網等技術領域和產業解決方案的新服務，致力於協助企業數位轉型和創新。AWS於re:Invent上分享的雲端四大活動重點，協助企業拓展全球化橋梁、建構強而有力的合作夥伴網路，並探索創新的可能性，進而推動業務的長遠發展。

重點一：善用人工智慧與機器學習技術解決不同領域的企業挑戰

AWS自2021年起就建構更加完整的機器學習和AI服務，從底層機器學習框架及基礎架構，到機器學習訓練環境全託管服務SageMaker，以及上層的AI服務。目前上萬家企業用SageMaker建立ML模型執行每月上兆次的ML預測。在2022 AWS re:Invent全球盛會上，AWS宣布推出新的應用程式AWS Supply Chain，透過提供統整資料湖、機器學習驅動的洞察、因應措施建議和應用程式內的協作功能，更快察覺趨勢並做出更準確的需求預估，幫助企業提高供應鏈透明度，做出更快、更明智的決策，從而減少風險、優化成本，並改善客戶體驗。

另一方面，為幫助客戶在雲端構建滿足企業業務發展的工作負載，AWS積極在各個領域上實現創新轉型。例如在re:Invent盛會上新發表的Amazon Omics，便致力為醫療產業的客戶尋找新的治療方法和醫學研究成果，為客戶提供統一界面以管理在雲端的遺傳資料或基因組資料。

重點二：加速業務創新的同時，提升資料治理與安全

在AWS執行長Adam Selipsky的帶領下，AWS將以資料為主軸，透過整合、治理、安全和透明化資料，建立更廣闊的資料探索領域以達成資料創新，甚至更要朝向「全解決方案」產業應用發展。例如AWS推出的全新資料管理服務Amazon DataZone，使資料管理者可以使用更精細的控制工具以管理和掌控資料存取權，確保資料在正確的權限和使用情境下被存取。此外，分析服務AWS Clean Rooms能協助不同產業輕鬆、安全地分析和共同處理組合資料集，無需共用或透露底層資料，客戶可以在幾分鐘內建立安全的資料無塵室（Data Clean Room），並與其它公司協作，生成廣告活動、投資決策、臨床研究等相關洞察。

而Amazon Security Lake可自動將客戶在雲端和本地的資安資料集中到客戶在AWS帳戶下專門建構的資料湖中，方便客戶針對資安資料快速行動。透過客製化資料生命週期管理資料保存設定，Amazon Security Lake將傳入的資安資料轉換，使資料符合開放資安資料格式框架（Open Cybersecurity Schema Framework，OCSF），對來自AWS的資安資料可更輕鬆地實現自動標準化，以及與第三方廠商企業資安資料來源互相結合。讓資安分析師和工程師可以實現更快的威脅偵測、調查和事件回應，高效、快速地解決潛在問題，同時繼續使用他們偏好的分析工具。

重點三：打破資料孤島，讓龐大資料進入雲端

資料庫是企業遷移上雲、進行數位化轉型的核心。AWS 針對不同應用所建構的雲端原生資料庫能滿足企業多樣化的業務需求。其中，AWS在10年前推出的首個雲端原生資料庫Amazon DynamoDB讓資料庫得以獲得雲端運算的彈性和擴展性。而2022年推出的Amazon Aurora則是一項專為雲端平台打造的雲端服務，結合高階商業資料庫的速度和可用性，以及開源資料庫的簡單與經濟實惠優勢。Aurora與MySQL和PostgreSQL完全相容，可讓現有的應用程式和工具無需修改即可執行。根據SysBench等標準測試指出，Aurora的輸送量比儲存MySQL高出5倍，比儲存PostgreSQL高出3倍，而成本卻只有傳統資料庫的十分之一。

此外，2022年是AWS雲端資料倉儲服務Amazon Redshift推出10周年，AWS也在2022年re:Invent大會中推出許多與 Amazon Redshift 相關的新功能，如將資料前處理ETL步驟簡化，甚至全面Zero-ETL化， 從而幫助企業將多系統的資料整合到單一資料倉儲中，以便更緊密資料整合、串流資料分析到強化安全存取，以雲端資料倉儲的完整性。目標是為企業打造一個能匯整各類型資料，並提供AI分析和後續應用，以符合現代化應用的資料集散地，打破資料孤島並加速企業資料現代化。

重點四：打造世界級的模擬技術

隨著空間運算、模擬、數位孿生等技術發展日益成熟，在2023，雲端技術將幫助這些技術更容易取得並能打破現實限制，為世界帶來全新的體驗。隨著完全託管的運算服務AWS SimSpace Weaver的推出，幫助客戶建構、維運和執行大規模的空間模擬。借助AWS SimSpace Weaver，客戶可以針對具有多個資料點的動態系統部署空間模擬，例如整個城市的交通、場館內的人群流動或工廠車間的佈局，藉由模擬將實體空間視覺化、執行沉浸式訓練、從不同場景獲得洞察，並做出明智決策。此外， Amazon SageMaker推出的新功能賦能眾多開發人員、資料科學家和業務分析師輕鬆快速地建構、訓練和部署機器學習模型，且可自動執行模型驗證，並且讓地理空間資料處理更加容易。