雲端現在已成為 IT 策略的重要組成部分,IT 領導者應該明智地了解雲端市場中不斷演變的各種服務和價格策略。以下是最新的 CIO 應該知道的資訊。
文/Neal Weinberg‧譯/Frances
雲端市場的趨勢已經讓雲端市場顯得更佳成熟。
整個產業的收入增長趨勢保持穩健,但速度有所放緩,雲端三巨頭中沒有一家能夠明顯超越其他公司實質改變市場分布。整體市場的穩定也延伸至價格方面,除了個別特例情形,價格已保持相對穩定。整體市場已發展至主要參與者均擁有類似產品的階段。
但生成式人工智慧(Generative AI)的崛起改變了一切。
OpenAI ChatGPT 的公開發布引發了熱潮,激起超大型雲端業者之間的軍備競賽,它們力求透過開發自己的大型語言模型(LLM)打造平台,以使企業能夠製作生成式 AI 應用程式,並將生成式 AI 整合到其服務產品組合中,以實現差異化。
雲端運算專家 David Linthicum 解釋說:「現在正在發生的是,雲端服務供應商必須對生成式 AI 積極展開作為。」
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他補充:「雲端供應商之所以推動生成式 AI,乃是因為這場競賽將決定誰能主導這個領域。目前正在比:誰能夠藉由將生成式 AI 這項新技術堆疊在傳統雲端服務之上、實現服務的非同質化,改變和提升傳統雲端服務的價值和功能。而目前我們仍在生成式 AI 競賽的早期階段,還沒有明確的領先者,但所有的參與者都在大幅投入資源。」
微軟斥資 100 億美元支持 OpenAI,將 ChatGPT 作為生產力應用程式整合到 Word 和 Excel 中,並推出針對企業的雲端產品 Azure OpenAI 服務。
Google 急於建構其生成式 AI 平台。聯合創辦人 Sergey Brin 和 Larry Page 甚至已經從半退休狀態回歸,以推動 Google 的人工智慧計畫。Google 擁有自己的大型語言模型 PaLM,正在開發自有的人工智慧晶片(Tensor 處理單元),並正在 Vertex AI 旗下新推出針對特定產業的人工智慧服務。日前,他們已經推出了針對醫療保健和生命科學機構的生成式 AI 基礎服務。
而 AWS 日前宣佈推出 Bedrock。這是一項完全托管服務,使企業軟體開發者能夠將生成式 AI 功能嵌入其應用程式。AWS 還自行開發低成本人工智慧晶片(Inferentia 和 Trainium),以有限數量進行生產。該公司正在內部使用這些晶片來提升其生成式 AI 功能,並將這些晶片提供給客戶使用。
生成式 AI 的確是眾所矚目的雲端市場趨勢,不過在此之外,CIO 們也應該關注其他雲端動向。以下列出了一些最新的雲端市場趨勢,以及它們對 CIO 的雲端策略的影響。
一、AI 淘金熱的成本尚待釐清
根據 Forrester Research 的宣示,今年被視為 AI 元年。每家超大型雲端供應商、SaaS 軟體即服務供應商和新創公司都希望能搭上善加利用 AI 的熱潮。雲端供應商正推動 AI 服務,以擺脫營收增長乏力的窘境,要在市場中脫穎而出。企業雲端客戶則渴望能夠在各種戰略計劃中找到使用 AI 的方法,但卻也不希望因多雲複雜性和擴張壓力而使 IT 預算不堪負擔。
除了排名前三的超大型雲端供應商之外,還有其他企業 IT 服務供應商提供生成式 AI 的雲端服務。IBM 正在積極推出以 OpenStack 的 Watsonx.ai 為基礎的平台。此外,Nvidia 為眾多公司供應絕大多數的生成式 AI 晶片(GPU),並且已經建構了自己完整堆疊的雲端平台 DGX Cloud,這是一項 AI 服務,根植於 Oracle 雲端中,並且將很快會在 Azure 和 Google Cloud 上提供。
對於 CIO 而言,這表示將有多種雲端的選擇,可以將生成式 AI 功能融入現有的業務流程,同時也可以創建新的基於 AI 的應用程式。
VMware 的執行技術顧問 Bernard Golden 表示,這樣做的挑戰在於如何確保敏感的企業資料得到保護,並遠離組成 LLM 資料庫的通用資料池。
Linthicum 補充說,生成式 AI 應用程式的「維運成本高昂」,所以「CIO 需要為這項技術找到最佳的使用情境」。
對於希望充分利用內建生成式 AI 的雲端的 CIO 而言,一開始有關價格的說明似乎也一直相當模糊。
二、雲端運算價格攀升—人工智慧帶來飛躍
IBM 宣布儲存服務的價格調整高達 26%,並對基礎設施即服務(IaaS)和平台即服務(PaaS)的價格也小幅調高,這引起了極大的迴響。
不過,為了保持競爭力,雲端服務供應商大多能維持定價穩定而不大幅調漲。然而隨著整個營收增長放緩,將會給予所有雲端供應商未來漲價的壓力。正如 Linthicum 的說法,「我們正步入科技產業需要從投資中獲利的階段。我推測未來數年定價會逐漸向上爬升。」
無庸置疑,採用雲服務的好處是客戶可以依照自己的需要挑選任何的基礎設施配置。如果選擇較老舊世代的處理器,定價上還是有優勢的。但是對於需要高效能運算的組織,或者是希望從 AI 中獲利的組織,選擇新世代的晶片處理器模型就必須付出更高的價格。
舉例來說,雲端運算平台 Liftr Insights 的營運和產品主管 Drew Bixby 指出,選擇在較新的 Nvidia H100 晶片上執行工作負載,相較於較早期的 A100 模型,將使價格上漲超過 220%。
另外,隨著雲端大廠在自己的資料中心加入更多運算能力遠超傳統 CPU 的 GPU,這些成本很有可能會轉嫁給企業客戶。
三、產業雲在生成式 AI 的推動下迎來成熟期
Deloitte Consulting 的主要顧問 Brian Campbell 表示,隨著生成式 AI 的興起,針對特定產業設計的雲端解決方案也在迅速發展,這類產業雲正逐漸成為商業和科技高層關注的重點。
這些專為特定產業打造的雲端服務所提供的快速、靈活和高效特性,已經受到科技部門領導者的推崇。同時,企業領袖也看重這種服務,因為他們可以將有限的內部資源投入到可以已經做好產業領域區隔的應用需求中。最初採用產業雲服務的行業包括醫療保健、銀行業和科技業,而現在這種服務已擴展到能源、製造、公共部門和媒體行業。
Campbell 進一步指出,隨著生成式 AI 近期的快速發展,企業高層正越來越關注如何將生成式 AI 從概念驗證階段推進到實際應用。因此,他們開始尋求主要的產業雲服務供應商、大型雲端運算公司、獨立軟體供應商以及系統整合商的支持,這些服務供應商已經迅速地將生成式 AI 相關的技術整合在他們的服務和產品中。
四、雲端和本地部署的界線越來越不明顯
過去雲端和本地部署(on-premises)之間的界限非常清晰,但這種情況已經改變。現在有很多名詞用來描述雲端服務在不同場景下的同時部署,比如混合雲、私有雲、多雲策略、邊緣運算,或者按照 IDC 的定義,就是專用本地雲端基礎設施即服務(Dedicated local Cloud Infrastructure-as-a-Service,DCIaaS)解決方案。DCIaaS 是一種專門為特定客戶提供的運算/儲存資源的基礎架構,部署在客戶場所並以服務方式提供的解決方案。這種模式本質上是公有雲服務的專用版本,透過修改以在客戶或特定的環境部署。
IDC 的分析師 Chris Kanaracus 表示:「我們逐漸認為雲端並不僅僅與地點相關,它更是一種 IT 的營運模式。你可以在任何地方體驗到具有可擴展性、彈性,或根據使用量計費等的雲端特徵。對於 CIO 來說,未來的挑戰在於 ─ 如何在一個由多家供應商構成的環境中整合所有這些服務。」
舉例來說,AWS 推出了 Outposts 服務,這是一項託管服務,讓客戶能夠在自己的地點或邊緣位置執行 AWS 的服務。微軟也提供了一個類似的服務,名為 Microsoft Azure Stack。傳統的硬體供應商,如 Dell 和 HPE,也提供了可以在資料中心或邊緣執行的服務型(as-a-service)解決方案,分別是 Dell Apex 和 HPE GreenLake。
五、當獨占式服務逐漸失去光環,系統間的相容性正提升
雲端服務領域的競爭者通常對於打造相容於競爭對手系統的動力不大。雲端服務的商業模式主要是培養客戶對自家的工具、程序、市場和軟體開發平台的依賴,並不斷促使其將更多資源轉移至本公司的雲端服務。
然而,許多企業客戶實際上已經開始使用多雲策略,這讓雲端服務供應商不得不接受這個趨勢。
比如,微軟與甲骨文日前推出了 Oracle Database@Azure 的創新服務,該服務支援客戶在甲骨文的雲端基礎建設上執行資料庫,還可以在微軟的 Azure 資料中心進行部署。
另外,儲存方案供應商 NetApp 日前也推出了一項全面管理的服務,該服務支援客戶將關鍵業務從 Windows 及 Linux 平台無痛遷移到 Google Cloud,過程中不需修改程式或重新設計流程。
隨著這些雲端互通性障礙被克服,企業將能靈活選擇,將資料和應用程式遷移至適合自己需求的雲端平台,進而獲得最大利益。
六、公民開發者(citizen developer)風潮興起
傳統的 IT 部門與非正規的「地下 IT」(shadow IT)之間始終存在某種拉扯。低代碼與無代碼工具的興起讓非 IT人員也能輕鬆打造基礎應用程式。舉例來說,Microsoft 的 Power Platform 允許人們創造能與商業工具互動的手機和網頁應用。
而現在的 ChatGPT 更是將技術限制完全顛覆。例如,利用 Microsoft 的 Copilot,使用者只需簡單的提示就可以撰寫內容和編寫程式。對 IT 領導者而言,這可能是利弊並存的。如果員工能透過開發新工具和軟體程式來提升其生產力,對於公司來說自然是件好事。但 Golden 提到,像 Copilot 這樣的工具「只在運作良好時顯得很棒」。也就是說,這些由一般員工建立的簡易、單次使用的應用可能會帶來安全上的風險,它們也並非為應對擴展需求而設計,並且不必然與企業的複雜業務流程相容。
常見的公民開發者利用低代碼或無代碼工具創建應用程式時,可能會有的安全風險像是:資料洩露、不符合標準的安全措施、系統整合風險、維護和更新問題、法規遵從性等問題。
七、FinOps 獲得推廣及工具發展
疫情間,許多企業急忙將業務轉移到雲端,這樣在家工作的員工更易於存取公司資源。Linthicum 指出:「他們現在開始收到昂貴的雲端服務費用帳單。」
為此,各機構開始導入 FinOps 技術用於管理及精簡雲端花費。Linthicum 認為,透過 FinOps,企業能夠緩解技術債,「並藉由規範化雲端資源使用進行更多成本節約。它實際上修正了過去的錯誤,比如選錯雲端服務、資料轉移過多等問題。」
Forrester 的研究員也同意這觀點,他們指出:「當經濟面臨困難時,IT 成本的最佳化就會變得急迫。對於雲端成本的管理來說,2018年時就非常受重視,今年再次成為熱門話題。」IT 部門的好消息是所有雲端服務供應商都推出了 FinOps 服務,而且市場上也出現了許多第三方軟體提供的雲端成本管理工具。
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