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上一篇介紹了AWS的物件式儲存服務S3，本篇將為大家說明AWS上最適合非結構化數據的檔案式儲存服務：EFS與FSx。

隨著現代人使用的硬體裝置越來越多元，資料增生的速度也成指數級成長，過去習慣使用硬體 儲存 資料的方式使成本逐年增加，企業因而尋求雲端儲存來解決這個問題。而地端儲存根據儲存類型的差異有不同的儲存協定，如： 塊狀式儲存 (Block)、 物件式儲存(Object)、 檔案式儲存

博弘雲端特於 4/8 攜手 AWS ，在犇亞國際會議中心舉辦「AWS K8S 容器 研討會」，有鑑於企業 IT 與開發人員常遇到：因應用程式底層架構老舊笨重，導致開發效率低下等問題。針對這些企業常見痛點，介紹 AWS 容器 服務如何協助客戶部署 AWS Fargate

上篇文章我們介紹超豐富的 容器 ( Container )基本介紹及四大應用，本篇文章我們將繼續帶您了解，在 AWS上所提供的 容器 K8S 服務以及其架構範例。AWS上的六大容器服務：想在 AWS 執行容器，除了自行開啟 EC2 之外，AWS 還提供了多樣的 容器 執行

隨著 容器 服務( Container )趨於成熟，許多 IT 人員開始擁抱 容器 技術。根據國際調查機構 IDC，台灣在未來兩年，將會有 30% 的企業開始部署可支援容器化技術的 多雲 環境。而應用程式 容器 化，除了提升系統的 運算 彈性，更能有效支援企業營運。

隨著智慧化時代來臨，AI 成為許多企業重要發展項目，但要使 AI 真正落地應用，少不了機器學習的演算法模型。本篇將為您介紹 AWS 史上成長最快速的服務---Amazon SageMaker，帶您撰寫基礎框架，快速建立專屬您的機器學習模型！

「上雲端的費用是不是很高？」「我公司人這麼多，上雲端應該會很貴吧？」「使用雲端到底怎麼計費？」除了資安考量， 企業上雲 的成本是大部分企業猶豫不決的原因，導致數位轉型遲遲無法實現。博弘雲端透過 AWS 的服務與方案，為您解答關於雲端成本的疑難雜症，再加碼分享成本優化的秘訣

在AWS 機器學習首部曲：四大類型文章中介紹了機器學習的基本觀念，包含：機器學習的使用時機以及四大類型，但該如何開始機器學習？本篇將探討執行機器學習的七大步驟，踏出訓練模型的第一步！

隨著雲端產業趨於成熟，機器學習 (Machine Learning, ML)熱潮持續看漲，科技巨頭亞馬遜的科技長認為， 機器學習 與雲端科技將會產生加乘效應，將為2021年的重點趨勢之一。許多企業也看準機器學習商機，開始在雲平台上建立專屬企業應用的機器學習模型

您對使用雲端是否也存在資安疑慮呢？調查指出，新冠疫情促使全球約 88% 的企業加快數位轉型的步調，但有不少企業對雲端安全仍有疑慮而裹足不前，錯失企業轉型的黃金時間與龐大商機！博弘用 AWS 為您破解常見 5 大 雲端資安 迷思，讓 AWS 資安服務助您安心上雲，搶佔新商機！

節慶假期常是遊戲業者推出限定活動與改版的佳機，各廠商無不使出混身解數只為提升用戶黏著度，深入挖掘高含金量玩家。面對大量玩家的數據資料，如何正確快速解讀並即時優化遊戲，將是是遊戲業者搶佔市場的關鍵要素！博弘雲端解決方案宋青雲處長表示，遊戲能累積的資料量非常可觀，從玩家資料

每年的 re:Invent 最受矚目的議程即AWS 全球 CEO Andy Jassy 的Keynote，演講中將宣布AWS的新服務及未來發展方向。今年的 re:Invent 改為線上舉辦，讓全球的觀眾都能第一時間、不分地理位置，在螢幕前接收最新的AWS資訊