Amazon Web Services 介紹
Amazon Web Services 介紹 (AWS) 是 Amazon 的雲端計算平台，於 2006 年推出，現為全球最大的雲端服務提供者。AWS 提供超過 200 種服務，涵蓋計算、儲存、資料庫、網路、AI、機器學習、物聯網等，支援企業快速創新並降低成本。
Amazon Web Services 介紹 (AWS) 的全球基礎設施遍佈多個地區，提供低延遲和高可用性，客戶包括新創公司、大型企業和政府機構。Amazon Web Services(AWS) 的主要特點包括：
- 按需付費：無需前期投資，按使用量計費。
- 可擴展性：自動調整資源以應對流量變化。
- 安全性：提供 IAM、加密和合規性認證。
- 全球覆蓋：多個區域和可用區，確保高可用性。
Amazon Web Services 介紹 服務
Amazon Web Services 介紹 (AWS) 提供多樣化的服務，涵蓋以下核心領域：
- 計算服務：
- EC2 (Elastic Compute Cloud)：提供可調整的虛擬機器，支援多種作業系統。
- Lambda：無伺服器計算，執行事件驅動程式碼。
- EKS (Elastic Kubernetes Service)：管理 Kubernetes 容器。
- Elastic Beanstalk：簡化應用程式部署。
- 儲存服務：
- S3 (Simple Storage Service)：高耐用性的物件儲存，適用於檔案和備份。
- EBS (Elastic Block Store)：為 EC2 提供區塊儲存。
- Glacier：低成本的長期儲存解決方案。
- 資料庫服務：
- RDS (Relational Database Service)：支援 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。
- DynamoDB：NoSQL 資料庫，適合高性能應用。
- Redshift：資料倉儲，支援大規模分析。
- 網路服務：
- VPC (Virtual Private Cloud)：提供隔離的網路環境。
- Route 53：可擴展的 DNS 服務。
- CloudFront：內容傳遞網絡 (CDN)。
- AI 與機器學習：
- SageMaker：構建、訓練和部署機器學習模型。
- Rekognition：影像和視頻分析。
- Comprehend：自然語言處理。
- 物聯網 (IoT)：
- IoT Core：連接和管理 IoT 設備。
- Greengrass：在邊緣設備上執行計算。
- 管理和監控：
- CloudWatch：監控資源性能和日誌。
- CloudTrail：記錄 API 活動。
- AWS Auto Scaling：根據需求自動調整資源。
這些服務為企業提供靈活的解決方案，適用於網站托管、大數據分析、AI 應用等場景。
需要學到什麼
要有效使用Amazon Web Services(AWS)，需掌握以下技能：
- 雲端計算基礎：了解 IaaS、PaaS、SaaS，以及雲端與傳統基礎設施的差異。
- AWS 核心服務：熟悉 EC2、S3、RDS、Lambda 的操作和用例。
- 網路與安全：學習 VPC 配置、IAM 權限管理、安全組和加密技術。
- 資料管理：掌握 S3 的檔案儲存、DynamoDB 的資料處理。
- AI 與機器學習：了解 SageMaker 的模型訓練和部署。
- 容器與 DevOps：學習 Docker、Kubernetes、CodePipeline 和 Jenkins。
- 成本管理：使用 AWS Budgets 和 Cloud Billing 優化成本。
- 認證：取得 AWS 認證，如：
- AWS Certified Cloud Practitioner：入門級，適合初學者。
- AWS Certified Solutions Architect – Associate：設計雲端解決方案。
- AWS Certified Developer – Associate：開發雲端應用程式。
- 實作經驗：透過 AWS Free Tier 和 AWS Skill Builder 的實驗室進行實務操作。
Amazon Web Services
(AWS) 與 Google Cloud Platform (GCP) 比較
AWS 和 GCP 是雲端計算市場的兩大巨頭，各有優勢：
| 比較項目 | AWS | GCP |
|---|---|---|
| 市場占有率 | 領先，約占全球雲端市場 33% | 快速增長，但市場份額較小，約 10% |
| 服務範圍 | 超過 200 種服務，涵蓋計算、儲存、資料庫、AI 等 | 服務較少，專注於 AI、機器學習和資料分析 |
| AI 與機器學習 | 提供 SageMaker、Rekognition，但整合度稍遜 | Vertex AI、AutoML 領先，Google 的 AI 技術優勢顯著 |
| 全球基礎設施 | 更多區域和可用區，覆蓋範圍廣 | 區域較少，但仍具全球覆蓋能力 |
| 定價 | 按小時計費，提供 Reserved Instances 和 Savings Plans | 按分鐘計費，Sustained Use Discounts 和 Preemptible VMs 更具成本效益 |
| 使用者體驗 | 功能豐富但較複雜，適合進階用戶 | 介面簡潔，開發者友好 |
| 安全性與合規性 | 廣泛的合規認證，成熟的安全功能 | 強大的安全功能，Google 技術支援 |
總結：
- AWS 適合需要全面服務和成熟生態系的企業，特別是金融、零售等行業。
- GCP 更適合專注於 AI、機器學習和資料分析的組織，如科技新創公司。
可以找到的工作
學習雲端技能後，可以進入以下職位，市場需求看起來很強：
- 雲端架構師：設計雲端系統架構。
- 雲端工程師：部署和維護雲端基礎設施。
- 雲端安全工程師：保護雲端資料安全。
- 平台工程師：開發和管理雲端平台。
- 雲端開發人員：構建雲端應用程式。
- 雲端管理員：管理資源和使用者存取。
- 雲端顧問：協助企業選擇雲端解決方案。
- 雲端專案經理：管理雲端相關專案。
建議與結語
- 建議：
- 實作練習：使用 AWS Free Tier 部署 EC2 實例或 S3 儲存。
- 認證路徑：取得 AWS Certified Cloud Practitioner，進而追求 Solutions Architect 或 Developer 認證。
- 專注領域：根據興趣專精於 AI、DevOps 或安全。
- 社群參與：加入 AWS 社群，參加 re:Invent 等活動。
- 平台選擇：若企業需要全面服務，選擇 AWS；若專注 AI 和資料分析，考慮 GCP。
- 結語： AWS 是雲端計算的領導者，提供豐富的服務和職涯機會。與 GCP 相比，AWS 的服務更全面，適合多樣化需求，而 GCP 在 AI 和資料分析方面更具優勢。學習 AWS 技能可開啟雲端架構師、DevOps 工程師等高薪職位，助力數位轉型。持續學習和實作將確保在快速變化的雲端領域保持競爭力。
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