高斌桓表示,企業類型可以分為數位原生與與非數位原生兩種,電子商務、網路直播、應用程式、軟體開發與多數新創團隊都屬於前者,這類企業從創立階段就習慣使用數位工具,雲端平台也是其中一環,上雲的比例非常高。
非數位原生則包括金融、製造、醫療、物流…等傳統產業,值得注意的是高科技製造業也屬於其中之一。金融產業的資料大多為用戶個資,這類型產業由於涉及隱私問題,因此對於資料安全規範較為嚴謹,數據要上雲也常會受到法律規範。而高科技產業在製造或生產過程中,由於常有涉及到技術專利、製程文件、供應鏈名單等機密資料,若上傳到公有雲上,背後的資料隱私權和保密問題也是讓許多企業有所疑慮的一大因素。
由於歐盟規定,只要境外涉及到歐盟公民的個人資料,都將受到歐盟 GDPR (General Data Protection Regulation,《一般資料保護規定》)嚴格的規範,因此對於高科技產業來說,導入雲端技術不僅可能要改變過去既有的作業流程,資料也未必能上傳到公有雲進行運算,導致許多業者對上雲的態度較為保守。
不過高斌桓也指出,隨著數位轉型趨勢起來後,多數業者體認到雲端是必要建置,再加上身邊成功案例越來越多,對上雲的疑慮逐步減少,因此傳統產業的導入速度開始加快。
觀察產業現況,高斌桓看好金融業與製造業的雲端應用潛力,他指出這兩大產業近期面臨的數位轉型壓力最大,「雲端平台的高擴充性,可以協助他們快速回應市場需求,並讓手上的資金做最佳化配置。」
企業為何要採用混合部署?
高斌桓提到,地端 IT 系統由於建置時程曠日廢時,因此企業在系統設計階段就必須評估未來需求,預先備妥 IT 系統的軟硬體資源,而當系統上線使用並進入生命週期後半段時,軟硬體資源會因企業的業務發展出現不足,「也就是說地端 IT 系統資源恰好合用的時間相當短,大多時間不是資源過剩就是不足,雲端則可解決此問題。」
雲端平台的好處是所有軟硬體資源都已備妥,企業可視當下需求彈性選用,讓資源分配最佳化,此外公有雲平台也都提供了各式功能模組,降低業者自行開發模型的成本與時間。據市研機構 Grand View Research 指出,企業規模的公有雲服務能為企業節省其年度運營成本的 35%。
高斌桓舉例說明,例如近期當紅的 AI 機器學習演算法,在地端 IT 架構中,企業必須先募集專業團隊,並經過長期研發,才能擁有此類軟體功能,而雲端平台則會提供隨選即用的功能模組,讓企業快速回應市場需求。
不過高斌桓也表示,儘管雲端有種種好處,並不代表地端系統會被取代,事實上現在的主流是整合雲地兩端的混合雲。「部分產業像是金融業和製造業,對地端系統還是有一定的需求。」他指出金融業受到法律約束,必須將政府規範的資料留在地端,製造業則須將產品配方、製程參數等機敏資料掌握在自己手裡,其他服務則交由雲端負責。