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Richemont官網截圖

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


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