企業導入多雲環境優勢多,仍有三大挑戰急需破解
企業導入多雲環境優勢多,仍有三大挑戰急需破解

多雲部署已成為企業邁向上雲的必要IT策略,根據VMware的調研指出,目前75%的企業已使用兩個以上的公共雲,其中更有40%將使用三個或以上的公有雲。隨著越來越多企業已加速上雲的腳步,同時對於數位化轉型、應用現代化發展的需求也持續增加,我們預期未來20年多雲部署將是企業IT的主流發展,而能為企業帶來彈性、敏捷、高效管理等優勢的多雲策略,也將是企業部署雲端時的重要考量。

多雲部署的特性就是可依據企業需求,在不同的公雲及私雲中選擇搭配,並且根據資料的性質、用途歸置在不同的雲端;此外,多雲部署也可避免依賴單一的雲端供應商,讓企業能靈活的運用、管理、建構多雲平台,並且透過現代化應用的敏捷性,提升業務的彈性且滿足需求。目前許多企業都是透過雲端的現代化應用處理客戶資料分析及開發新服務,以滿足瞬息萬變的市場需求。

舉例來說,VMware在歐洲的一家零售商客戶,其子公司分佈歐洲各地,疫情爆發之後這家客戶被迫關閉大部分的零售商店,但因為資料中心及時將HCI核心架構升級為多雲部署,讓他們能靈活管理因法規限制而保留在各國家/地區的資料,完成近期因收購而需整合各地資料的需求,也因為一致且標準化的雲管環境,不僅減少IT部門資料搬遷等等的工作量,更讓客戶有信心將資源投入應用現代化的新需求。

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圖/ 微軟提供

雖然導入多雲戰略能為企業帶來眾多優勢,包括提升成本控制、降低管理複雜性、簡化互操作性問題、並且確保及安全和資料主權治理等。然而多雲的分布式企業IT架構和多元化的工作負載,仍然為企業增加了操控管理、系統整合的困難度,因此在導入多雲部署時,企業多半面臨以下三大挑戰:

(一) 多雲技術人才短缺 :多雲部署代表企業IT人員需要面對多個雲端供應商的控制平台和工具,尤其當企業上雲成為行業顯學之時,專業技術人才嚴重短缺,因此有85%的企業組織就表示缺乏專業人才優化雲端基礎建設。

(二) 多雲管理不當恐增加成本 :建置多雲架構後若無法導入高效管理的工具,同時讓應用開發、核心架構、資料安全等技術團隊建立良好通暢的溝通管道,在管理、整合的過程中恐將衍生出高昂的成本。

(三) 確保資料的隱私及安全: 確保企業資料的隱私及安全本就是至關重要的議題,在多雲的IT環境中更是如此,尤其網路駭客攻擊的手法快速變化升級,且頻率也較過去頻繁,成為企業上雲的主要挑戰。此外,對於企業的多雲架構跨境資料中心來說,遵守各國家/地區的數據法規限制,在提升業務營收的同時保障資料的隱私,也是另一個重要的課題。

企業上雲且導入多雲架構必須面臨上述挑戰,那麼究竟什麼才是成功的關鍵呢?我建議企業可導入單一平台與工具集來構建、部署、並簡化雲原生應用程式,同時管理多雲之間的網路、存儲,透過多雲部署一致性的策略,讓技術IT人力能儘早熟悉多雲平台環境、監控和管理企業應用程式的效能、確保多雲操作中的連接和安全,才能以較高的成本效益維運多雲平台環境。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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