Cloud周报第111期：经济部打造台湾云端服务市集平台，集合逾250个云端工具供中小企业选购

重点新闻（2021/07/01～2021/07/07）

  经济部    云端市集    中小企业  

经济部集合逾250个SaaS打造云端服务市集，供中小企业选购云端POS、办公协作等工具

经济部中小企业处在7月1日推出“台湾云市集”平台，打造云端服务市集，集合台湾市场超过250个云端SaaS服务，要协助中小微型企业选用、导入。这个市集以企业常评估导入云端服务方案的使用情境，来将上百项云端服务归纳为 6大领域，包含了网络开店、行销推广、远距办公与文书、企业管理、客户服务和市场分析。

其中，有像是进销存管理、办公协作、POS、行动支付及开店平台等云端服务方案，锁定餐饮、零售、批发、制造等产业的企业采购。为确保云端方案的服务品质，经济部中小企业处要求市集内的资服厂商，须提供云端方案的导入、教育训练及售后服务，而中小微企业导入后，也需给予厂商满意度评价。

除提供云端方案供企业采购外，市集也提供点数、专家服务与成功案例的服务。经济部中小企业处表示，坊间云端软件工具多样，而价格及服务不一，中小微型企业选择不易，新平台除补助点数降低导入成本，也提供买卖定型化契约来保障企业使用权益。另外，专家服务团会依据企业转型发展需求，提供免费咨询诊断，还有提供典范案例说明关键因素及使用的数位工具，供其他企业学习。（详全文）

  GCP平台    运算资源     扩充预测  

Google Compute Engine新增预测性自动扩充功能，可提前应预期需求添VM供应用及时初始化

Google云端运算服务Compute Engine新增预测性自动扩充功能，整合GCP平台机器学习能力，供企业根据预测性需求添加额外的Compute Engine VM资源，让应用程序有足够时间完成初始化配置。新功能会利用企业执行实例群的CPU历史纪录，来预测未来的运算负载，并计算需要多少VM才能满足CPU目标利用率。Google云端表示，机器学习机制会根据每个多执行实例GPU（MIG）的循环负载模式，来调整预测值。

企业可以通过配置应用程序完成出示化周期，来指定自动扩充器要提前多久建置新的VM。举例来说，如果应用程序需要5分钟进行初始化，则自动扩充器将在预期负载增加前5分钟，即建置新实例，来确保CPU利用率保持在目标范围内。

许多企业不仅一天中不同时间点，一周中不同天也有着不同的运算容量需求，Google云端特别提到，新功能的预测模型可以区别每日和每周的负载模式，来满足两者不同的运算资源需求。（详全文）

  苹果      云端储存     GCP最大用户    

苹果今年花3亿美元购GCP储存空间，是Google云端最大用户

根据外媒Information报导指出，苹果今年采购Google云端储存空间的支出高达3亿美元，相比去年成长5成。苹果虽然也有建立自家云端资料中心，来提供iCloud服务，不过，为因应用户端爆增的资料上传需求，特别是2019年后，陆续推出的Apple TV+、Apple News+及Apple Arcade，都让用户端上传的资料量爆增，所以，苹果也采购GCP平台和AWS的储存服务空间，来储存iCloud用户的相片、档案及讯息等资料。

从资料储存量来看，苹果储存在Google云端空间的资料量高达8EB，使苹果成为Google云端最大用户，且这个储存量远高过第二名用户抖音母公司字节跳动，双方使用的Google云端储存空间差距达16倍，字节跳动约使用500PB的储存空间。

过去苹果主要使用AWS，直到2016年，开始采购Google云端储存空间，近年则持续分散使用两方云端储存空间，而对AWS和Google云端来说，苹果都是重量级客户。2019年时，苹果每月采购AWS储存服务的支出达3千万美元，一年总支出也达到3.6亿美元，显见用户端资料储存需求已经超越苹果自建资料中心的容量，使苹果增加委外采购量。（详全文）

  微软    混合云     数据库服务   

除运算服务，微软混合云解决方案Azure Arc将开始提供SQL数据库服务

微软宣布混合云解决方案Azure Arc上的SQL托管执行实例，将正式开放，企业可在本地端、边缘和多云环境内，执行Azure数据库服务，来发展现代化工作负载。Azure Arc将会在7月30日正式提供Azure SQL，借由这项新功能，企业可在任何K8s平台上使用数据库即服务，就地部署的数据库服务也可从Azure获得自动更新和安全更新，以及高可用性等内建功能。微软提到，他们会持续提供更新支援，用户能够快速地获得新功能，并且随时选择启用测试阶段的预览功能。

此外，Azure Arc能在企业的本地端基础设施中，提供资源规模的缩放弹性，可动态扩充和缩减使用中的资源，换句话说，应用程序不需停止，就能获得最佳化资料工作负载的效能。企业还可以使用SQL数据库内建管理功能，包括高可用性、备份和还原等，来大规模自动化执行数据库日常维护管理任务，而且也可以获得Azure所提供的安全和治理功能，保护各基础设施上的资料工作负载。（详全文）

  地理分析平台     AWS EC2      超级电脑  

Descartes Labs使用AWS EC2建置超级电脑处理感测资料，计算能量世界排名41

地理分析平台Descartes Labs使用AWS EC2云端服务，执行高度性能运算（HPL）基准测试，达到每秒近10 PFLOPS的成绩，在6月的TOP500超级电脑排名中排名第41。Descartes Labs使用HPC和机器学习技术，处理来自全世界的感测器资料，并以接近即时的速度，运算、分析和储存这些资料，提供全球农业、矿业、国防情报和消费市场做为参考。2019年时，Descartes Labs开始尝试在AWS上建置超级电脑，首次执行结果为1.93 PFLOPS，同年6月，在C5执行实例丛集上执行，总共使用41,472核心，在TOP500排名第136。

今年，Descartes Labs决定进行一次更大规模的测试，他们使用了4,096个EC2执行实例，包含C5、C5d、R5、R5d、M5和M5d，总共使用172,692个核心，实现最高效能9.95 PFLOPS，在TOP500排名来到41位，相比2019年，效能提升了417%。结束历时9小时的计算后，Descartes Labs在24分钟内关闭丛集，停止所有执行实例运作。这项试验也证明了按需取用的虚拟超级电脑，已经可以应付超大规模的密集运算任务，而且能在使用完毕，立刻释出所有运算资源。（详全文）

  微软     AT&T      网络云端平台   

微软Azure for Operators要整合AT&T 5G核心网络底层，强化Azure维运5G作业负载能力

微软宣布收购AT&T的5G移动网络业务，整合电信级网络云端平台技术，在其电信方案Azure for Operators，并将纳入AT&T相关工程人员，还有承担维运AT&T 5G网络的责任。首先，微软将先把AT&T的5G核心网络底层，也就是负责把行动用户和IoT装置连上网络及应用的网络云端平台，整合到Azure for Operators，来增加Azure for Operators维运5G实务作业负载的能力。

另外，微软会接手AT&T网络云端的软件开发及部署工作，未来三年AT&T现有网络云及所有移动网络流量，都会托管在Azure上，同时，AT&T也将使用Azure的AI及边缘网络技术。除了网络云端平台外，微软也会收购AT&T的工程和生命周期管理软件，以开发、部署及管理容器化及虚拟化网络服务。这是微软壮大其电信业云端方案的最新一步，去年微软分别于3月及5月买下云端移动网络平台业者Affirmed和云端虚拟网络Metaswitch。（详全文）

  GCP平台    资料异常检测    非监督式学习  

BigQuery ML新增采非监督式学习的异常资料检测功能，企业没有标记资料也可找出异常

Google在BigQuery ML中加入新的异常资料检测功能，利用非监督式机器学习技术，来检测资料异常，让企业不需要提供标记训练资料，就可以检测异常的资料。Google表示，有些组织难以定义异常的资料，像是判断网络入侵、制造瑕疵等状况，再加上手上没有标记资料，便无法使用典型的预测技术。新资料异常侦测功能提供3种现成的模型，企业若要检测非时间序列的资料，可以使用k-平均算法，模型会根据每一个输入资料点到最近丛集的正规化距离，来判断异常资料，如果该距离超过设定的污染数值阈值，则资料点便会被判定为异常。

其次是自动编码器模型，会根据每个资料点重建错误，来辨识异常资料，当错误超过由污染数值所定义的阈值，便会被模型判定为异常。最后，ARIMA_PLUS时间序列模型，会根据时间戳记的信赖区间来判定异常，当时间戳记的资料点出现在预测区间外的概率，超过用户所提供的概率阈值，则资料点会被判定为异常。（详全文）

图片来源／AWS、Google云端、微软

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资料来源：iThome整理，2021年7月