伊云谷领路 助企业利用AWS实践大数据

持平而论，大数据非此刻才诞生的新议题，经过几年激荡延烧，各产业皆已认同其运用价值，亟思加以导入，希望让行销与业务拓展更加精准。但以往多数企业碍于资源不足，加上工具不完善，导致相关应用推动不顺；直至近两年，愈来愈多企业懂得借力使力，纷纷评估采用公有云服务，以化解种种难题，此风潮可望在2017年达到新高峰。

伊云谷数码科技云端事业单位总经理林仪指出，大数据之所以难为，一方面因为涉及大量运算，需动用众多服务器，对企业可谓财务负担，尤其当运算资源不足以应付临时性分析应用需求时，更令企业不知所措，另一方面，企业想做好大数据分析，需要延揽数据科学家，建构许多数据模型，并针对诸多工具进行设定，无论管理难度、技能门槛都很高，不少企业难以跨越，以致迟迟无法将大数据应用推向规模化。

反观公有云，则让企业无需花费昂贵的资本支出，就能灵活快速筹措到庞大运算资源，在全球快速建立大数据分析能量；更重要的，以当前居于全球云端服务市占龙头的AWS(Amazon Web Services)而论，已针对各种大数据应用需求，提供丰富工具选项，相关Template与流程也一并就绪，所以能化繁为简，帮助企业轻松跨越原本高耸的技能门槛，大幅增进分析效率，快速筛选出想要的结果。

影响所及，早期企业演算一个模型动辄需时1到2个月，如今假使借助AWS数千数万台虚拟服务器资源，可望急速压缩到1天内完成，做到实时分析、实时修正模型，使企业轻易实现规模化应用，迅速实践各种创意巧思、调整商务决策。

善用云端资源  搭建大数据应用捷径

AWS提供的大数据工具堪称琳琅满目，包括用于处理日志分析、Web 索引、数据转换(ETL)、机器学习、财务分析、生物信息学等各式使用案例的Amazon EMR；称得上是快速、全受管的PB级数据仓储Amazon Redshift；属于一种无服务器运算服务，可执行程序码以回应事件，并自动为企业管理基础运算资源的AWS Lambda。

另外还有Amazon Kinesis串流数据平台，用于建置机器学习模型并产生预测结果的Amazon Machine Learning，可让企业轻松将影像分析新增到应用程序的Amazon Rekognition，以及将文字转换成逼真说话方式的Amazon Polly。

林仪表示，前述各项工具如一块块积木，若有懂得个中功能与效益的帮手，居间协助企业组合配对这些积木，就能拼出各种形状，巧妙实现应用创意；100%致力于AWS谘询合作、代理经销等服务的伊云谷，即是扮演这般角色，且不仅是大数据，包括云端基础架构、应用程序迁移、MSP(Managed Services)云端托管，乃至因应DDoS等各式威胁防护的云端安全规划，都在伊云谷服务范畴之列。

时至今日，同时拥有台北、台中、高雄、香港、北京、上海、南京等多处据点的伊云谷，已在两岸参与过众多AWS云端专案，其中也涵盖不少大数据案例。

譬如台湾某个交友网站平台，便透过伊云谷的辅导及协助，借助Amazon Machine Learning等解决方案，成功建立交友数据预测模型，使得社群媒合配对预测的准确率，从过去的30%大幅跃升为60？90%，因此更能精准预测新会员的喜好取向，而在配对频率部份，过去受限于内部工程师人力与工时等资源不足，仅能每3个月做一次，如今则可实时处理；藉由配对准确率、配对频率同步提高，让该交友网站在业界树立鲜明的竞争优势，连带使营业额走高，单凭此例，便不难彰显AWS云端大数据的应用价值。