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  在2016年,我們推出了 Amazon EC2 X1 instances,專門為雲端上的大型應用和記憶體應用所設計的,而 X1 執行實例在每 GiB 記憶體的價格已經屬於最低的。 X1 執行實例是高性能運算(HPC)應用和執行記憶體資料庫(如SAP HANA)和大數據處理引擎(如 Apache Spark 或 Presto)的理想選項。 在往後的一年,我們推出了記憶體高達 4TiB 的 X1e 實例,在執行 SAP HANA 和其他記憶體密集型的記憶體應用。這些執行實例經過 SAP...
在建立和執行雲端企業解決方案的時候,很多的客戶會需要持續的管理各個雲供應商的分析,而首次的,Google 推出了 BigQuery Omni,客戶可以使用同一個介面做到 GCP、AWS、以及 Azure 的跨雲端資料分析。   2021 年是充滿新現實的一年。由於企業現在主要採用線上互動,數據和分析團隊需要透過跨組織的協作來研究他們的數據。業界研究表明,90% 的組織採取多雲策略,這增加了數據整合、協作和治理的複雜性。在雲端構建和運行企業解決方案的同時,我們的客戶也正持續透過雲端供應商...
對於在亞馬遜上販售製成品的民生消費性用品 (CPG) 公司而言,改善需求預測準確度可能是達到收益最大化的一大步。 民生消費性用品公司必須準確預測及預期多變的產品需求,以提供足夠的時間製造產品並送交給亞馬遜物流中心。有許多民生消費性用品公司已經在使用 Amazon Vendor Central(亞馬遜供應商中心),然而其中有一些公司希望能使用他們所選擇的商業智慧工具來儲存及分析他們的資料。   為協助滿足民生消費性用品公司的需求,AWS 服務協助自動提取亞馬遜採購訂單 (PO) 資料,然...
我們很高興地宣布,Google Cloud 的無服務器變更數據擷取 (CDC) 和複製服務 Datastream 現已全面推出。 Datastream 允許您在不同的資料庫、儲存系統和應用程式之間以最小的延遲可靠地同步數據,以支持即時分析、資料庫複製和事件驅動架構。 您可以輕鬆、無縫地將來自 Oracle 和 MySQL 資料庫的更改傳送到 Google Cloud 服務,例如 BigQuery、Cloud SQL、Google Cloud Storage 和 Cloud Spanner,從而節...
Amazon Inspector 是可以讓各種規模的組織用於自動化安全評估和管理的服務。 Amazon Inspector 幫助組織滿足在 AWS 的工作負載的安全性和合規性要求,掃描無預期的網路暴露、軟體漏洞以及與應用程式安全最佳實踐的偏差。   自 2015 年首次推出 Amazon Inspector 以來,雲端客戶的漏洞管理發生了重大的變化。在過去六年中,該團隊發出了一些客戶要求的新功能,包括評估報告、對代理環境的支持以及與 Amazon CloudWatch Metrics ...
隨著通信服務提供商(CSP)繼續專注於充分利用5G的前景,我一直與營運商和網路設備供應商進行更多的對話,討論為什麼以及如何有意義地採用雲端原生方法。更具體地說,我們經常討論圍繞著一些加快實現5G的價值的實際例子,討論著它們是如何部署在網路上以及簡化網路的部署和管理。事實上,Gartner預測,到2025年,雲端原生平台將成為95%以上的新創數位計劃的基礎,而在2021年這一比例還不到40%。我和Google Cloud for Telecommunications的工程主管Ankur Jain最...
本文將帶您探討如何透過多元管道收集資料並建立出過去做不到的再行銷列表,您可以藉此更全面的了解您的客戶。當您瞭解客戶如何與您的品牌互動時,您就可以提高終身價值 (LTV),並使您能夠更深入地認識行銷。 行銷人員扮演的角色正從活動執行轉換成更即時的參與 (engagement)。資料獲取和追溯績效分析改變既有的行銷模式,現在的行銷人員使用以資料為本的客戶洞察、以績效為導向的策略以及積極、周到的目標。 這種新方法帶來了一系列全新的挑戰,像是:不斷降低的存儲成本導致資料量爆炸,但是將資料收集到一個地方進...
前導文章:Martech 必看!手把手教學帶您正確的建立行銷資料倉儲 (一) 轉換 本節介紹如何準備分析用的資料,包含清理和重新整理格式以達到資料集的一致性。您希望分析人員能夠在幾乎沒有程式撰寫的情況下清理資料,例如:可自動擴充的分散式環境。 您可以使用 BigQuery 從一個表移轉到另一個表或使用 View 進行批量轉換 。但是對於更進階的轉換,您可能會更喜歡視覺化工具,它以最少的程式需求來處理 pipeline 中數 TB 的資料。 假設您有一個字串 key,例如 Other_data 導...
數位轉型趨勢下,企業蒐集的資料量體越來越大,來源、格式與應用也漸趨多元。因應此一趨勢,企業的資料架構與管理思維也不斷在演進。 以往各單位彼此獨立蒐集資料,為解決這種「資料孤島」的問題,開始有「資料倉儲」集中式儲存企業各個部門的資料。而隨著近年資料科學與大數據興起,資料集延伸,企業逐漸希望由大量未經處理的原始資料 (raw data) 開始著手,也因而有了「資料湖泊」的概念產生。 本文分別針對常見的資料倉儲 (Data Warehouse)、資料湖泊 (Data Lake) 與數位廣告應用常見的 ...
Google Cloud 宣佈了一項資料倉儲遷移服務,讓符合資格的客戶能夠更輕鬆地將傳統資料倉儲 (例如:Teradata、Netezza) 搬遷到 Google Cloud BigQuery,不必再擔心維運相關事務。 過去數十年來,企業一直仰賴自身的資料倉儲來收集和儲存其最有價值的數據。但是,傳統的資料倉儲建置成本昂貴,缺乏靈活性且難以維護,而且對於許多人來說,它們已無法滿足當今的業務需求。現在企業需要的是一種簡單、具擴展性的方式來儲存所有數據,並利用進階分析工具來幫助他們找到有價值的洞見。因...
企業數據倉儲往往牽涉到大量的數據,在維護成本越來越高的情況之下,傳統使用的數據倉儲難以擴展,如果需要快速獲取數據洞察力,技術團隊只能使用已明顯無法滿足需求的既有舊工具來管理數據。因此企業逐漸將數據倉儲搬遷至雲端,享用雲端所提供的速度、高擴展性、進階分析。 於是 Google 推出了 BigQuery 數據傳輸服務,自動化的將數據搬遷到 BigQuery,您可以在不編寫任何程式碼的情況之下,為雲端數據倉儲建立良好的基礎架構。Google 還新增了透過 BigQuery 數據傳輸服務將數據和 sch...
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