Cloud周報第128期：全球第二大奢侈品集團歷峰宣布IT全面上雲，Google正式推出非GCP環境資料擷取服務Datastream

重點新聞（2021/12/02～2021/12/08）

  全面上雲      精品集團     購物體驗優化   

萬寶龍等品牌母公司宣布搬遷逾5千臺VM上雲，來推動產品創新

卡地亞、萬寶龍等品牌的母公司瑞士精品集團歷峰（Richemont）宣布全面搬遷IT基礎設施上公有雲，預計在2022年底前，關閉歐洲資料中心，以及搬遷位在香港和美國資料中心的工作負載上雲。歷峰有多個珠寶、手錶、時尚和配飾的知名品牌，是世界第二大奢侈品集團。進一步看該集團的上雲計畫，涵蓋搬遷所有關鍵業務的IT應用，從財務、供應鏈管理、製造，到產品生命週期管理、電商等系統，共計將搬遷超過5千臺VM，以及120個SAP執行個體上雲，來實現基礎設施現代化，並推動全球業務營運自動化。

另外，歷峰集團還將使用ML、分析、安全和資料庫等雲服務，來加快開發雲原生應用，發展創新的實體和線上通路服務和產品，像是打造店內客製化服務、視訊提供客製化穿搭諮詢等，來提升顧客的消費忠誠度。（詳全文）

  AWS    資料倉儲    無伺服器服務  

AWS資料倉儲Redshift新增無伺服器服務版本，能處理企業複雜的資料分析工作

AWS在re:Invent大會宣布資料倉儲Redshift新增無伺服器服務（Redshift Serverless）的選項，能根據企業的資料分析工作需求，自動調整和配置運算資源。透過Redshift Serverless，企業載入資料後，不需配置和管理叢集就能執行分析工作，可處理運算需求難以預測的資料分析應用，像是多變的工作負載、具閒置時間的周期性工作，還有應付穩定工作負載突如其來的爆增流量，以及需要快速啟動的臨時分析需求，或是測試開發環境。

這項資料倉儲無伺服器服務支援Redshift所有SQL功能，以及支援符合JDBC/ODBC的工具，還有Redshift Data API，讓企業查詢資料，而且可建立Redshift預配置叢集的快照，甚至轉變既有的Redshift叢集為無伺服器服務。企業更新SQL應用程式後，可無縫地使用新的無伺服器端點。計費上，新服務以Redshift處理單元為單位，按秒計算運算容量的使用費，並以Redshift儲存和快照的資料容量，來收取儲存費用。（詳全文）

  Google雲端    資料擷取複製     無伺服器服務  

Google正式推出資料複製服務Datastream，可即時擷取MySQL資料至BigQuery

Google雲端正式推出異動資料擷取（CDC）和複製服務Datastream，企業可即時擷取非Google環境資料庫中的資料串流，至GCP平臺服務，包含BigQuery、Google Cloud Storage和Cloud Spanner，來獲得即時分析結果，而可支援的資料庫來源包括了甲骨文和MySQL資料庫。此外，Datastream是一項無伺服器服務，會根據企業的資料使用量，自動配置和管理運算資源的叢集，以及擴充資源，因此，企業不需自行管理基礎設施的容量。

除可強化即時性數據分析外，企業也可通過這項新服務，快速複製資料庫、建立資料工作流，以及建立事件驅動架構。Google也將持續增加服務支援的資料庫來源，以及資料複製到的目的地，而美國連鎖超市Schnuck Markets現已採用此服務。（詳全文）

  微軟    應用程式     負載測試   

微軟推出Azure負載測試服務，可產生大規模負載測試應用效能

微軟日前發布Azure負載測試（Load Testing）服務，開發和測試人員能夠使用自定義Apache JMeter腳本產生大規模負載，來測試應用的效能，並獲得洞悉見解，以掌握應用程式的效能瓶頸，進一步進行修復。這項新服務是全託管服務，企業不需建置和管理基礎設施，來生成大規模負載進行負載測試，簡化了應用負載測試的準備工作，也縮短測試所需時間，目前提供預覽版。

除此之外，微軟為新服務整合了多項Azure監控服務，像是可觀測服務Monitor，會提供應用程式洞察和容器洞察，可呈現不同負載情境下，應用程式各環節的品質、效能和擴充性，並可以比較不同負載的測試結果，以掌握應用程式狀態的變化。（詳全文）

  AWS     機器學習      SageMaker精簡版  

AWS發表SageMaker精簡版Studio Lab，開發者只需電子郵件帳號就能免費試驗ML

AWS在12月1日發布SageMaker機器學習平臺的精簡版Studio Lab，使用者不需AWS帳號，就可利用電子郵件帳號註冊，免費使用最高15GB的CPU或GPU的運作環境，來學習和試驗資料科學和ML工作。Studio Lab是基於JupyterLab的筆記本開發環境，使用者進入JupyterLab環境後，能匯入資料集，還有建立與執行Jupyter筆記本，以及複製Git儲存庫、安裝各種開源套件，並編輯程式碼檔案，可讓有興趣接觸ML的開發者、學術人員或資料科學家，嘗試和學習ML工作。

Studio Lab目前只支援使用者的單項專案，且CPU最多只可持續運作12小時，GPU則最多能運作4小時，時間一到會暫停運作。不過，Studio Lab具備了自動快照功能，會拍下使用者環境在停止運作前的快照，讓使用者重啟環境後，可以從中斷處繼續執行ML工作。AWS會依序接受使用者的申請，約5個工作天內會接受使用者的使用申請，以確保SageMaker Studio Lab的使用品質。（詳全文）

  Google雲端nbsp;    風險管理     安全調查   

聚焦!Google雲端更新安全管理平臺，可過濾企業不需要時時追蹤的風險調查結果

Google雲端安全風險管理平臺Security Command Center（SSC），近日新增調查結果靜音（Mute）功能，企業可過濾不需持續關注的安全調查結果，以專注與組織高度相關的安全問題。隨著SSC持續擴大GCP平臺的威脅偵測範圍和細緻度，Google注意到，企業安全分析師收到越來越多調查結果，而難以辨識和修復最關鍵的風險。企業現能利用新的靜音功能，設定調查結果的通知條件，節省審查已確認為可接受風險的時間。

企業啟動新功能後，SSC仍會繼續記錄各項GCP環境的風險調查結果，因此，企業還是能隨時查看各項調查的結果，並用以滿足稽核和法遵等需求。目前企業可開啟靜音設定的調查對象，包括位於非生產環境中，不需循嚴格規範的資產，還有在不含重要資料專案中，使用自行管理加密金鑰的建議，或是授予廣泛權限，原本就會對外公布的資料等。（詳全文）

  AWS    IoT    數位分身  

AWS推出數位分身建置服務IoT TwinMaker，靠知識圖譜串聯不同資料來源，即時更新數位分身資訊

AWS推出數位分身建置服務IoT TwinMaker，企業可匯集多個來源的資料，建置現實物件的數位分身，來模擬作業，提高營運效率。IoT TwinMaker整合了IoT SiteWise、Kinesis Video Streams和S3的連接器，讓開發人員可連接設備感測器、影片和業務應用程式等資料來源，收集各種資料。接著，IoT TwinMaker會自動產生一個知識圖譜，整合並理解各資料來源間的關係，來建置設備、裝置和流程的數位分身，並運用系統的即時資訊，更新數位分身。

建置數位分身後，開發人員能使用適用於Managed Grafana的IoT TwinMaker外掛程式，建立數位分身的網頁應用，讓工廠操作員和維護工程師可從網頁介面，監控和檢查設備和工業系統的運作狀態。新服務現在多個AWS地區提供預覽，而西門子、Accenture、科氏工業子公司Invista等企業已開始使用IoT TwinMaker。（詳全文）

  AWS    自動編譯    Python  

SageMaker增Python編譯器功能Training Compiler，最高可提升模型訓練5成速度

SageMaker新增Python編譯器，能夠自動編譯Python訓練程式碼，並生成模型專用的GPU核心，使訓練程式碼使用更少的記憶體和運算資源，來加快模型訓練的速度。Training Compiler能夠將深度學習模型，從高階語言表示轉換成，比現成框架訓練速度更快的硬體最佳化指令，並能夠提供優於原生PyTorch和TensorFlow框架的增量優化硬體資源，來最大程度提高SageMaker GPU執行個體上的運算和記憶體使用率。AWS 表示，新功能針對圖、資料流和後端進行最佳化，生成能夠有效使用硬體資源的最佳化模型，最高可提升5成的模型訓練速度，以長時間運作的RoBERTa模型為例，訓練時間和成本可降低3成。（詳全文）

圖片來源／Google雲端、微軟、AWS

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資料來源：iThome整理，2021年12月