別重新發明輪子,筋斗「雲」讓企業跑更快

亞馬遜在 2006 年推出全球第一個雲端運算服務(Amazon Elastic Compute Cloud), 如今成為全球規模最大的雲端運算平台,兩年後 Google 的雲端服務也問世。雲端一詞從流行語,如 今將照片和檔案丟上雲端備份,成為民眾的日常。 微軟總裁布萊德.史密斯(Brad Smith),在 《未來科技的 15 道難題》中指出,自古以來,文明皆以建立圖書館作為儲存資料的方式,讓知識 與思想得以突破時間限制,被留存、取用以及分 享,社會才能運用前人的智慧不斷進步。

雲端取代了圖書館,成為如今解決資料使用需求的基礎建設 。但是,所謂的「 雲 」,究竟在哪裡?《 Google、臉書、微軟專家教你的 66 堂科技趨勢必修課》解釋,雲端,簡單來說就是別人的電腦,當我們透過瀏覽器點開放在 Google 雲端硬碟的文件,其實是打開儲存在「 Google 電腦 」的檔案,而「Google 電腦」,是一櫃又一櫃的大型伺服器,建置在 Google 全球超過 70 座資料中心(data center)中。對個人使用者而言,雲端代表備份容量及存取便利;對擁有大量資料的企業 來說,雲端的效益更大。

一張圖看懂資料「上雲端」的歷程與好處

以往使用者只能把檔案和程式放在自己的電腦。透過雲端服務公司遍布世界的資料中心(data center)使用者能隨時隨地使用、存取上雲的檔案和軟體程式。對需要營運大型網站的企業而言,雲端服務與自建伺服器相比,有著節省成本(cost effective)、彈性(elastic)、高可用性(high availability)等3種特色。

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站在雲端巨人的肩膀上, 小蝦米也能打倒大鯨

雲端服務商萬里雲 CloudMile 創辦人劉永信指 出,假如企業要營運一個大型網站或是應用程 式,需要伺服器來處理資料與運算,但伺服器購置成本昂貴,維護更是大筆開銷,因為伺服器也 有軟體版本的概念,需要不斷升級、修正 Bug(錯誤),需要專門的人員照料。亞馬遜、Google 推出的雲端運算服務等於代 為維運伺服器,而且採租用性質,企業能按照當 下網站或程式的用量需求,即時擴充或縮減租用的伺服器數量,雲端服務用多少買多少的彈性,讓企業不用再為了特定時間的暴增流量,買下平時用不到的伺服器。

雲端讓中小企業也能擁有媲美大企業的運算 資源,成為翻轉市場態勢的關鍵。亞馬遜網路服 務(AWS)香港暨台灣總經理王定愷指出,現在由特定事件或新聞驅動的「爆紅」、「秒殺」現象愈來愈頻繁,以往,小公司沒有足夠的資本提前 部署硬體設備應付突增的需求,但現在雲端卻 能消除這項阻礙。

《數位躍升力》指出,像是公寓出租公司 Airbnb 或是通訊公司 Zoom 等新創獨角獸,都是因為受 益於雲端平台,省去自行建設基礎設施的同時,也得以迅速拓展版圖,一夕改變產業面貌。

善用雲端平台資源,數位轉型不必從零開始

美國影音串流公司 Netflix 統計,其影音平台在周日尖峰時段,收看流量能占北美超過 30% 的網路頻寬。萬里雲 CloudMile 創辦人劉永信指出,如果照以前企業要自建伺服器的邏輯,它應該是擁有 美國最多伺服器的公司。但是,即使 Netflix 有資本部署自己的伺服器, 仍然選擇和雲端服務合作,作為網站運作的後 端基礎設施。由這點可看出,不論企業大小,選擇上雲已經不僅是成本考量,更是策略考量。

劉永信解釋,在數位轉型時代,公司內部技術團隊的力氣一點都不能浪費,以 Netflix 而言它的 核心競爭力是提供娛樂內容,IT 團隊該努力的是,藉由改善播放介面或是影片推薦引擎,提升 使用者體驗。

劉永信比喻,如果企業在數位時代的競賽是一場賽車,雲端服務等於讓企業不用從做輪胎開始做一輛車,而是提供現有數以萬計的車輛出租。公司可以專注在核心業務上,駕駛車子跑得更快更順暢。

基於這點,公司上雲省下力氣後,還要懂得租來的車上借力使力,也就是利用雲端服務平台, 為公司現有資料發揮更大價值,提升業務表現。 以萬里雲在 2019 年協助信義房屋導入GoogleMap 為例。

Google Map 在雲端存有大量的興趣點資料(POI,point of interest,電子地圖上標記出某項特定 地標的資料,像是加油站、餐廳、便利商店、名勝古蹟 等)。企業不可能掌握到比 Google Map 更多的 興趣點資料,因此信義房屋將自己的房屋物件資 料,與 Google Map 的雲端資料匯整,便可透過 龐大的興趣點資訊,交叉比對客戶的需求和房屋物件資件(例如附近有超市、沒有加油站),更有效率替客戶找到心目中的理想物件。

劉永信表示,上雲只是企業數位轉型的第一步,決勝關鍵還是在企業如何就雲端上的資料, 優化業務表現。像是台灣老字號紡織公司和明,過去就在萬里雲的協助下,利用 Google 雲端儲存大量布料樣式,研發出能夠自動選布料的智慧程式,將原本1.5∼3 個月的選布作業時間,縮減到 2∼3 天。

本文刊登於 2020 年《經理人八月刊》 採訪整理撰文 / 劉燿瑜 編輯/張玉琦 攝影 / 賀大新

Feature Photo by chuttersnap on Unsplash

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