重點新聞（2021/05/20～2021/06/03）
AWS 容器調度服務 本地端
AWS ECS Anywhere正式上線，企業現可在本地端使用Amazon ECS
鎖定企業在本地端執行容器的需求，AWS近日正式推出Amazon ECS Anywhere，讓企業能夠在自家資料中執行Amazon ECS。Amazon ECS Anywhere將提供適用於所有基於容器應用程式的工具和ECS原生API，以及與Amazon ECS相同的叢集管理、工作負載調度和監控的經驗。企業需在自家資料中心安裝一個代理程式，以在本地端環境部署原生Amazon ECS任務（ECS容器映像檔）。AWS運算服務副總裁Deepak Singh在去年與iThome的專訪提到，ECS Anywhere產品偏似於以服務模式來提供，由AWS管理。企業於本地端資料中心機器上安裝ECS Anywhere代理程式後，將代理程式與距離最近的AWS區域連結，接著，執行於AWS區域中的控制層，會負責管理企業本地端資料中心內的所有容器，包含調度、排程等。Deepak Singh補充，因不清楚機器的規格和架構，AWS不會負責管理機器。
其實，AWS已正式開賣的伺服器硬體AWS Outposts，也可讓企業在本地端Outposts上建立ECS叢集。究竟透過Outposts於本地端執行ECS，與通過ECS Anywhere在本地資料中心執行ECS，會有什麼差別，Deepak Singh當時也做了說明。Deepak Singh表示，Outposts是全託管服務，執行於AWS硬體上，通過AWS網路與AWS區域連接，因此，在Outposts上執行ECS與在AWS區域中使用該服務，體驗會非常相似，然而，使用ECS Anywhere情況會有所不同，他進一步表示，服務將不再執行於AWS網路，不再執行於AWS硬體，因此，一些可在Outposts和AWS區域獲得的功能，將無法通過ECS Anywhere取得。（詳全文）
微軟 K8s 混合雲
微軟發布Application Services預覽版，企業可在任何K8s環境執行Azure應用程式服務
微軟近日舉辦了線上Build開發者大會，微軟執行長Satya Nadella在大會主題演講宣布，將推出Azure Application Services。這項新服務一大特色就是讓企業可使用Azure Arc混合雲平臺，於任意K8s環境，不管是企業本地端、多雲混合雲或邊緣環境，執行Azure應用程式服務，包含Azure App Service、Azure Functions、Azure Logic Apps、Azure API Management 和 Azure Event Grid。Azure Application Services現處於預覽版階段，進一步來看，企業可以使用K8s容器調度服務，於AWS、GCP平臺和Azure，執行想要使用的 Azure 應用服務，而任何透過Azure Arc連接的K8s叢集，都是新服務支援的部署目標。
另外，微軟也宣布正式推出AKS on Azure Stack HCI這個新服務。Satya Nadella強調，只要簡單幾個步驟，企業就可以在Azure Stack HCI平臺部署AKS叢集，來調度和管理容器化應用程式，以達到跨Azure雲端和多雲混合雲一致性的應用。（詳全文）
Google雲端 資料運用服務 資料分析
Google雲端推出3項全新資料運用服務，可即時擷取MySQL資料至BigQuery
Google近期舉辦資料雲端高峰會（Data Cloud Summit），一口氣推出3項全新的資料運用服務：Dataplex、Datastream和Analytics Hub，協助企業強化多項資料運用的能力。Dataplex是一項整合式資料管理服務，打造了一個智慧資料網路架構，能將GCP平臺的BigQuery、Dataflow等服務，與開源工具結合在一起。通過Dataplex，企業可簡化資料管理作業，不用移動、複製資料，就能大規模的快速整理、保護、整合及分析其數據，縮減原本整合資料所需的時間，且資料科學家和分析師可利用自選工具，來確保資料的一致性。
另外， Google還新推出異動資料擷取 （CDC）和複製服務Datastream，企業可將非Google環境資料庫中的資料串流，即時擷取至GCP平臺服務，像是BigQuery、Google Cloud Storage和Cloud Spanner，獲得即時性數據的分析結果。Datastream是一項無伺服器服務，會根據企業的使用狀況自動進行水平擴充，而首波支援的資料庫來源有，甲骨文和MySQL資料庫。
隨著企業間資料交換的需求日增，Google此次還推出了全新的資料交換服務Analytics Hub，供企業在組織內部或是與組織外部，交換資料和分析洞察，且服務支援的交換資源不僅是資料，也可共享動態儀表板和機器學習模型。（詳全文）
AWS 無伺服器運算服務 擴充套件
AWS正式釋出Lambda擴充套件，企業可整合維運工具強化監控力
AWS近期正式釋出無伺服器運算服務Lambda的擴充套件，企業可整合監控和維運相關工具，進行監控、安全和治理等任務。企業、AWS合作廠商和開源社群可使用Lambda 擴充套件 API，建置自身的擴充套件來擴充Lambda執行環境，而這些套件會在Lambda函式的執行流程中，協助增強函式功能。AWS Lambda擴充套件的使用情境包含在呼叫函式前、期間和之後擷取診斷資訊，還有自動檢測程式碼，也能利用安全代理來進行檢測和警告函式活動，以及發送遙測資料。
相比預覽版，AWS Lambda擴充套件正式版在函式程式碼完成後，可立即送出回應，不需待擴充套件工作完成，所以，擴充套件可在函式回傳回應訊息後，執行發送遙測資料這類的工作。擴充套件採用與Lambda函式相同的計費方式，企業需按在Lambda生命周期使用的運算時間付費，而函式調用方面則按照服務請求，以及用於執行程式碼和所有擴充套件的運算時間來付費。企業可以從控制臺和命令列，安裝擴充套件，來擷取訊息、執行自動偵測程式碼等工作，而這項新功能目前在美東北維吉尼亞、愛爾蘭和米蘭的AWS地區，正式上線。（詳全文）
Google雲端 TPU VM 機器學習
Google雲端推出全新Cloud TPU系統架構，企業可直接存取TPU主機提升ML模型效能
Google發布Cloud TPU VM，供企業直接存取TPU主機，使用雲端TPU運算資源，而開發者能在TPU上，使用TensorFlow、PyTorch和JAX進行開發和部署。通過Cloud TPU VM，企業不需要再以遠端的方式存取Cloud TPU，可直接在每臺TPU主機上，配置自己的互動式開發環境。因此，企業可以在單一TPU VM中，逐行編寫和除錯機器學習模型，也能依需求使用Cloud TPU Pod擴充規模，與其他TPU高速互連。
企業會擁有每個TPU VM的最高管理權限，可以在TPU加速器中安裝和執行任何程式，並且使用本地端儲存，來在輸入管線中自定義程式碼，甚至可將Cloud TPU整合到研究和生產的工作流程中。Google表示，全新的Cloud TPU系統架構讓企業程式碼不需在資料中心間往返，可提升效能，且不需額外建立一組Compute Engine VM，來準備資料傳送給Cloud TPU Pod切片中的遠端主機，也可減少額外VM費用。Cloud TPU VM目前為預覽版階段，先在us-central1和europe-west4地區上線，提供企業選用單個Cloud TPU裝置、Cloud TPU Pod切片，還有選用TPU v2或TPU v3加速器硬體。（詳全文）
微軟 Elastic解決方案 產品整合
Azure整合控管日誌工具Elastic，供企業直接從市集取得來部署
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微軟宣布Azure整合Elastic 解決方案，包含Elastic Search、Kibana和Logstash軟體，省去企業部署Elastic產品的程序，目前先提供預覽版。以往企業要在Azure配置Elastic Stack相當耗時，且需要同時具備Elastic解決方案和Azure的技術能力，現在，企業可以直接從Azure市集中，取用Elastic解決方案，且產品整合面涵蓋解決方案的部署、計費和支援。
企業可以使用Azure Control層，來控制Elastic SaaS解決方案，配置新的Elastic服務，並設定使用的Azure資源自動地傳送日誌和指標到Elastic。微軟表示，透過自動日誌轉發程序，企業能夠在Azure Portal使用Elastic配置資源日誌。安全性方面，企業可以利用Private Link來連接Azure虛擬網路與Elastic Cloud虛擬網路，並且使用單點登入（SSO）功能，在Azure和Elastic Cloud的轉換間使用統一憑證登入。（詳全文）
AWS SQL指令 機器學習模型
AWS為資料倉儲Redshift新增機器學習功能，自動化ML模型建置工作
AWS雲端資料倉儲Amazon Redshift新增機器學習功能，供企業可以使用指令建立機器學習模型。進一步來看，企業現在可以使用SQL語法，查詢訓練資料以及指定預測的輸出值，不需要再將資料從Redshift匯出到S3儲存桶中，並且配置像SageMaker服務，就能快速啟動機器學習模型訓練流程。Redshift ML會自動將資料從Redshift匯出至S3儲存桶，並且呼叫SageMaker Autopilot來準備資料，進行預處理和特徵工程。接著，會選擇適當的預建置演算法，並在資料上使用該演算法以訓練模型，而企業也能選擇使用特定的演算法。
這項新功能會自動處理Redshift、S3和SageMaker之間的所有操作，包含訓練和編輯牽涉的所有步驟。在模型完成訓練後，Redshift ML還會使用SageMaker Neo來最佳化模型進行部署，並且以SQL函式的形式來提供機器學習運算。因此，企業能夠使用SQL函式，在查詢、報告和儀表板的資料應用機器學習模型。Redshift ML現已在俄亥俄州、法蘭克福、新加坡、東京、雪梨等AWS地區上線。 （詳全文）
GCP平臺 金融服務業 資料交換
Google推出金融服務業專用資料交換解決方案Datashare，簡化資料發布者和消費者交付、轉換程序
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Google日前推出專為金融服務打造的全新解決方案Datashare，供金融業資料發布者和資料消費者，可以在同一處交換資料。交易所、股票市場等單位的資料發布者需加入全球性資料，像是社交媒體、氣象資料和衛星圖像等，來提升產品競爭力，而Datashare會組織第三方資訊，供資料發布者和消費者都可以存取使用。Datashare有三種發布和消費資料的方法，第一種是批次交付，資料發布者可以透過BigQuery，批次交付他們的參照資料、歷史分筆資料、替代市場資料等。
第二種則是即時資料串流交付，藉由事件資料交付頻道，以Pub/Sub快速變更價格、刻度和訂單等資訊，資料消費者能夠處理單個訊息，或是回到特定時間點，來測試模型變化。最後一種則是，讓資料發布者上傳有版權的資料，並透過Google雲端市集供其他消費者付費使用。對資料發布者來說，使用Datashare不需維護交付和授權基礎設施，而對資料消費者而言，可取用現成可分析和機器學習的資料，不用手動維護ETL工作管線，來載入檔案和轉換資料。（詳全文）
圖片來源／AWS、微軟、Google雲端
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資料來源：iThome整理，2021年6月
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