精彩回顧：知名媒體/數據廣告客戶現身分享 Google Cloud 技術應用

接著提到了近幾年很夯的機器學習。GCP 在這塊也提供了非常靈活的工具給使用者使用：

1. Pre-built API
•  GCP 內建的 ML API，例如：Vision API、Translation API，都可以直接讓使用者應用。
2. Customise Pre-built models(Cloud AutoML)
•  AutoML 可以幫助使用者在想要分析的資料中，找到最適合的 model 套入，就是所謂的學習如何學習。
3. Custom(Tensorflow – Cloud Machine Learning Engine)
•  使用者運用開源的 ML 套件 Tensorflow，打造出自己想要的學習 model。

最後 Harry 也在現場進行實際的 demo，利用 Cloud Machine Learning Engine 跑出一個可以推薦使用者文章的推薦系統。Google Cloud 想讓使用者只要專注於想要分析的資料、開發的軟體上，而開工前的基礎設置、設定檔、串接流程甚至是安全性，GCP 都會幫你照顧得很妥貼。

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透過 GCP 雲端服務，提升企業最高效益

下一位講者是我們愛卡拉的技術長 – Frank，從實際面去切入主題：從 on-prem 到 Hybrid Cloud (on-prem 結合 GCP) 以及 Multi-Cloud，企業該如何從中達到最高的效益？以及使用 GCP 的好處有哪些呢？

2. Auto Scaling
•  當遇到流量爆衝的時候怎麼辦呢？如果是自架機房根本無法招架，但是 GCP 支援 Auto Scaling，在流量較大時，會自動新增機器，過了巔峰時段還會自動關閉機器，讓工程師可以無後顧之憂。

3. 價格便宜
•  GCP 採用的是以秒計費，用多少花多少，而且使用越多越便宜，相信企業的 CFO 看到心裡都會笑呵呵。

4. 靈活性
•  GCP 上面的許多服務都是開源的，可以串接許多第三方的服務，為自己企業的產品打造最適合的架構。

接下來提到如何建立一個低成本、能分析即時資料的流程。從 client app 經過 pub/sub 到 dataflow 處理，接著存到 BigQuery，最後使用 datalab 視覺化。其中有特別指出最近很夯的 BigQuery 的特性：
1. 好上手，因為 BigQuery 支援 SQL 語法，而且也不需要去做額外的設定，只需要倒入資料即可。
2. 價格低廉，如果只存取不讀取的話更便宜。
3. 對於 GCP 上的其他產品支援性非常高。

講了那麼多關於 BigQuery 以及 ML 的優點，有哪些實際例子呢？

1. Spotify

•  在導入 dataflow、BigQuery 之後，Spotify 從原本一個禮拜為一位使用者產出一個播放清單，到現在一天就能產出六個，這必須歸功於 GCP 完整的大數據分析功能。

2. Aucnet

•  Aucnet 是一家日本的二手車販賣平台，在導入了 GCP 的 Vision API 後，您只需拍攝二手車照片，它就能辨別這是哪個車廠、什麼顏色的二手車，這幫助使用者在建立車輛資訊上節省了很多時間。

而大家都非常關心的資安問題，近期 GCP 也提供了一系列的資安升級和第三方資安公司合作，包括期待已久的 Cloud Armor：一個內建於GCP，為HTTP(S) Load Balancer 加上最外層的防護系統。

[VoiceTube 分享] 媒體產業在 GCP 上的應用

為我們下半場開場的是來自 VoiceTube 的 Jerry，他精準介紹了 VoiceTube 是如何運用 GCP 產品運行一個擁有 250 萬個用戶的線上英語學習平台。是什麼原因讓原本使用 Linode 的 VoiceTube 最終選擇 Google Cloud 呢？

中間也有提到 VoiceTube 的應用架構，從 Google Cloud LB、Pub/Sub、GKE、Cloud Launcher 以及 BigQuery，VoiceTube 是 GCP 的重度使用者，一直再試新的流程架構，以達到最有效率的 workflow。

Jerry 非常看好 Google 後續在 AI 以及基礎的投入，相信各項功能都將有明顯地躍進。