中文简体版   English   星期一 ,11月 20日, 2017 (台北)
登入  申請試用  MY DIGITIMES236
 
羅姆半導體
DTF1130

伊雲谷領路 助企業利用AWS實踐大數據

  • 魏淑芳

DIGITIMES企劃

持平而論,大數據非此刻才誕生的新議題,經過幾年激盪延燒,各產業皆已認同其運用價值,亟思加以導入,希望讓行銷與業務拓展更加精準。但以往多數企業礙於資源不足,加上工具不完善,導致相關應用推動不順;直至近兩年,愈來愈多企業懂得借力使力,紛紛評估採用公有雲服務,以化解種種難題,此風潮可望在2017年達到新高峰。

伊雲谷數位科技雲端事業單位總經理林儀說,該公司擁有逾50張AWS證照,深諳Amazon的EMR、Redshift、Lambda Machine Learning、Rekognition等大數據相關工具,可協助企業透過這些工具的配對組合,快速實現各種應用創意。

伊雲谷數位科技雲端事業單位總經理林儀指出,大數據之所以難為,一方面因為涉及大量運算,需動用眾多伺服器,對企業可謂財務負擔,尤其當運算資源不足以應付臨時性分析應用需求時,更令企業不知所措,另一方面,企業想做好大數據分析,需要延攬資料科學家,建構許多資料模型,並針對諸多工具進行設定,無論管理難度、技能門檻都很高,不少企業難以跨越,以致遲遲無法將大數據應用推向規模化。

反觀公有雲,則讓企業無需花費昂貴的資本支出,就能靈活快速籌措到龐大運算資源,在全球快速建立大數據分析能量;更重要的,以當前居於全球雲端服務市佔龍頭的AWS(Amazon Web Services)而論,已針對各種大數據應用需求,提供豐富工具選項,相關Template與流程也一併就緒,所以能化繁為簡,幫助企業輕鬆跨越原本高聳的技能門檻,大幅增進分析效率,快速篩選出想要的結果。

影響所及,早期企業演算一個模型動輒需時1到2個月,如今假使借助AWS數千數萬台虛擬伺服器資源,可望急速壓縮到1天內完成,做到即時分析、即時修正模型,使企業輕易實現規模化應用,迅速實踐各種創意巧思、調整商務決策。

善用雲端資源  搭建大數據應用捷徑

AWS提供的大數據工具堪稱琳瑯滿目,包括用於處理日誌分析、Web 索引、資料轉換(ETL)、機器學習、財務分析、生物資訊學等各式使用案例的Amazon EMR;稱得上是快速、全受管的PB級資料倉儲Amazon Redshift;屬於一種無伺服器運算服務,可執行程式碼以回應事件,並自動為企業管理基礎運算資源的AWS Lambda。

另外還有Amazon Kinesis串流資料平台,用於建置機器學習模型並產生預測結果的Amazon Machine Learning,可讓企業輕鬆將影像分析新增到應用程式的Amazon Rekognition,以及將文字轉換成逼真說話方式的Amazon Polly。

林儀表示,前述各項工具如一塊塊積木,若有懂得箇中功能與效益的幫手,居間協助企業組合配對這些積木,就能拼出各種形狀,巧妙實現應用創意;100%致力於AWS諮詢合作、通路經銷等服務的伊雲谷,即是扮演這般角色,且不僅是大數據,包括雲端基礎架構、應用程式遷移、MSP(Managed Services)雲端託管,乃至因應DDoS等各式威脅防護的雲端安全規劃,都在伊雲谷服務範疇之列。

時至今日,同時擁有台北、台中、高雄、香港、北京、上海、南京等多處據點的伊雲谷,已在兩岸參與過眾多AWS雲端專案,其中也涵蓋不少大數據案例。

譬如台灣某個交友網站平台,便透過伊雲谷的輔導及協助,借助Amazon Machine Learning等解決方案,成功建立交友數據預測模型,使得社群媒合配對預測的準確率,從過去的30%大幅躍升為60∼90%,因此更能精準預測新會員的喜好取向,而在配對頻率部份,過去受限於內部工程師人力與工時等資源不足,僅能每3個月做一次,如今則可即時處理;藉由配對準確率、配對頻率同步提高,讓該交友網站在業界樹立鮮明的競爭優勢,連帶使營業額走高,單憑此例,便不難彰顯AWS雲端大數據的應用價值。