金融上雲有哪些選擇？盤點4大公雲發展重點

國際大型公雲業者早在十多年，就開始在臺灣布局，Google資料中心很早落地臺灣，微軟早有很強的在地業務團隊，AWS則從2012年就開始布局臺灣。十多年下來，這些落地臺灣的公有雲供應商越來越頗具規模，讓國外公有雲新服務發布後，更快在臺灣落地，或者讓臺灣企業可以第一時間採用境外公雲的服務。

跨國公雲：Google Cloud

三大公有雲業者中，Google雖然相對較晚進入企業雲端市場，但卻是最早在臺灣啟用雲端區域和資料中心的公雲業者，早在10年前就在臺灣彰濱打造首座雲端資料中心，使企業可以將資料保存在臺灣境內，不需要傳到境外。此外，由於資料中心設在臺灣本地，可以提供臺灣本地企業更低延遲的雲端服務。

不過，臺灣資料中心啟用4年後，GCP直到2017年才在臺灣成立在地的雲端業務團隊，相較於其他兩家公雲起步稍晚。

多年來，技術創新一直是GCP雲端服務發展一大重點，例如很早開始靠Kubernetes等雲原生技術布局，使企業上雲更容易，或是以TensorFlow打造人人都能用的機器學習平臺服務等高度創新的產品。

這幾年，GCP主打的雲端主力產品，更是圍繞在資料與AI兩大主軸。 在資料方面，GCP提供多種雲端資料與分析服務，從資料倉儲、串流資料分析，到大數據分析服務、資料擷取服務等產品。此外，還提供相容PostgreSQL的資料庫服務、雲端SQL與NoSQL資料庫、雲原生關聯式資料庫等服務。近幾年，GCP在災難及資料備份方面也有相關布局，提供了GKE備份、持久性磁碟快照、雲端SQL備份、雲端檔案儲存備份和異地備援雲端儲存等服務。

GCP很早就積極布局雲端AI服務市場，例如推出了自己的機器學習服務Cloud ML Engine，可協助企業建立自己的ML模型，從而降低技術的門檻，後來更透過AutoML打造出一套企業級的機器學習應用或AI應用，推出包含圖像自動標示、語音、翻譯和自然語言處理等服務。

兩年前，GCP推出了機器學習開發部署平臺Vertex AI，在今年10月的NEXT大會上，更全面轉而聚焦生成式AI，主打生成式AI模型開發，使企業能夠快速構建自己的生成式AI應用。還推出了能支援雲端維運和生成SQL查詢的生成式AI服務Duet AI。

跨國公雲：AWS

身為全球雲端服務龍頭，AWS是3家公雲中最早布局臺灣的公雲業者，早在2012年就開始布局臺灣。不過直到2022年，AWS公雲才終於正式落腳臺灣，雖然比Google晚好幾年，但也反映出，AWS對於臺灣市場更加重視。

去年，AWS成為臺灣第二家啟用雲端機房的國際公雲業者，儘管規模不如AWS在國外的服務區域（Region），僅是本地型公雲，但仍舊是一朵完全由AWS維運和管理的公雲，提供了EC2運算、EBS區塊儲存、VPC網路服務等，至於其他服務如S3儲存和DynamoDB資料庫服務等，目前尚未在臺提供。但透過私有和高頻寬網路骨幹與其他AWS 區域串連，企業可以用同一套API使用其他AWS 區域中的全套服務。

過去幾年，AWS在臺推出了多項雲端服務，如邊緣運算、無伺服器服務等，但近年來，AWS開始主攻數據分析與ML服務。在分析服務方面，AWS推出了資料倉儲、互動式分析、大數據處理，以及資料湖的物件儲存等進階分析服務。此外，還有各種機器學習服務的推出，涵蓋了底層的機器學習框架與基礎架構、中間的機器學習服務，以及上層的人工智慧服務。在2017年推出的機器學習平臺服務SageMaker，更成為了AWS在機器學習主力產品，提供ML模型建置、訓練和部署功能。甚至AWS今年9月推出了自己的生成式AI建置服務Bedrock。

跨國公雲：Azure

相較於GCP、AWS，微軟已經在臺灣商務市場扎根30多年，擁有在地經營的市場優勢，這也使得微軟Azure在臺擁有強大在地業務團隊，提供在地化的支援和服務，這意味著，無論是在技術諮詢、合規性方面，企業可以更容易取得本地支援和更快地解決問題。

微軟3年前公布Azure在臺灣建置首座雲端資料中心的計畫，甚至比AWS宣布時間都還早，不過目前該資料中心仍正在建置中，因此企業現階段採用其雲端服務時，只能用境外機房儲存資料。

Azure近來在臺灣的發展主要聚焦兩個方向，一方面是在Microsoft 365雲端服務支援更多產業的上雲需求，特別是高監管的產業，如金融業等；另一方面則專注於提供企業級生成式AI服務及平臺。靠著利用OpenAI的ChatGPT背後所採用的GPT模型，Azure推出了自己的生成式AI基礎模型服務，提供企業能使用如GPT-4等大型語言模型來開發自己的生成式AI應用。

除了雲端生成式AI的布局以外，Azure持續加強雲端開發人員工具的發展，特別是在雲端DevOps開發方面，提供了一系列工具和服務，涵蓋應用程式生命周期各階段，目前有Azure DevOps、Azure Pipelines、Visual Studio及AKS等，可供雲端開發團隊採用。

本土公雲：中華電信

臺灣不僅有跨國公有雲服務商，多家電信業者或網路業者也推出了不同型態的本地雲端服務，其中又以中華電信的本土公雲服務規模最大，由於客戶有許多都是政府機構和學校，中華電信還設有專屬的政府雲端資料中心，以應對政府單位對資安和數據安全的要求。

中華電信還提供了更具韌性的資料保護與備份機制，可將重要的機敏關鍵資料備份到境內HiCloud與境外國際公雲。透過各公雲分持，即使其中一朵公雲服務失效，企業仍可透過其他兩朵公雲的備份恢復其資料，且客戶既有備份檔案無法由單一公雲恢復。不僅如此，中華電信今年也和VMware合推主權雲服務，來加強對敏感性數據的保護及加密措施，以因應資料不出境和資料主權要求。

相較於國外雲服務提供商，資料無需經過海外傳輸是中華電信的一大優勢。中華電信目前在臺北和臺南均設有公雲服務據點，可以就近提供技術支援和維護，特別針對金融交易，他們在板橋雲端資料中心打造一個大型金融證期網路，可涵蓋全臺8成金融證券用戶電路，以確保隨時監看各地金融系統網路連線品質，維持金融期貨交易穩定。

中華電信還支援多雲混合雲架構。透過國內外高速骨幹網路連接到其他跨國公有雲服務，金融業者可以利用其多雲管理平臺（CMP）及多雲交換平臺（CMCX）連接其他第三方公雲，打造雲地混合架構。還可直接將AWS機櫃整套放進其雲端機房，提供低延遲的金融服務，或是搭配部署臺灣AWS Local Zones服務等。

萬里雲是GCP在內等跨國公雲在臺灣本地其中一家雲端服務供應商，萬里雲解決方案架構師梁文典從第一線提出他的觀察。

梁文典指出，最近兩年，金融業上雲的需求出現重要變化，一方面，受到地緣政治因素的影響，越來越多金融機構正在評估備份備援的雲端解決方案，強化核心資料的保全，以降低政治衝突的風險；另一方面，生成式AI技術如ChatGPT等掀起了新的AI浪潮，但要開發類似應用需要大量的運算資源，自行建置訓練環境的成本過高，所以他們也開始考慮將數據搬上雲端，結合雲端大數據分析強化其競爭優勢。

最近一個月內，他走訪了數十家金融機構，他歸納出金融業上雲路徑主要有3項，分別是備份備援上雲、系統翻新上雲以及數據分析上雲。

除了法規限制之外，梁文典強調，IT維運人員缺乏相關技能也成為拖慢臺灣金融業上雲的一大障礙。

要解決這個問題，他認為，需要逐步讓地端的維運人員也能熟悉雲端環境，將他們的技能或是思維從原本的地端思維轉變為雲端思維，「這非常關鍵」他說。

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