雲端技術
含有「雲端技術」共 9 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
Google 的 Veo 3 Fast 模型開放使用，將 AI 視頻創作帶入商業化應用階段，大幅提升效率並降低門檻。其影像質感高、生成速度快，且即將推出影像轉影片功能，讓靜態圖片快速轉為動態影片。然而，也需注意其可能被濫用於製造假新聞等風險。
含有成人內容
Gemini 2.5 Flash‑Lite 是 Google 推出的高速、低成本 AI 模型，支援百萬 token 長文處理，適合大量請求與即時應用，效能更好、價格更省，是企業導入 AI 的高效選擇。
Amazon S3 Vectors 是 AWS 全新原生向量儲存服務，支援語意搜尋與 RAG，成本可降達 90%。透過向量桶與索引管理大規模資料，具亞秒級查詢效能，並整合 SageMaker、Bedrock 與 OpenSearch，無需額外基礎設施，即可高效建構生成式 AI 應用。
本文介紹向量資料及其儲存服務。向量資料讓機器能理解非結構化資料，例如文字、圖片和聲音，並基於相似度而非精確匹配進行搜尋。向量資料庫，例如Pinecone、Milvus、Weaviate、Qdrant、Chroma和Pgvector，則提供高效的向量資料儲存和檢索功能。
本文比較三大公有雲(AWS、Azure、GCP)的物件儲存服務，探討物件儲存的優點、與傳統資料庫的差異，並介紹Amazon S3等服務。
Amazon Q CLI 和 Gemini CLI 都是強大的命令列 AI 工具，但各有優缺點。Amazon Q CLI 深度整合 AWS 生態系，適合 AWS 開發者；Gemini CLI 則更通用，擁有更強大的多模態生成能力。本文詳細比較兩者，並提供測試結果，幫助讀者選擇適合自己的工具。
這篇文章說明如何在Google Cloud Storage (GCS) 中使用 Signed URL 安全地分享私有儲存的檔案，包括使用gcloud CLI和Python Client Library兩種方法，以及最佳安全實務。
伊雲谷與微軟合作，利用Azure OpenAI服務，助力DIGITIMES實現AI智慧搜尋，保護資料隱私，同時提高查詢效率。這次AI進化展示了AI如何為企業提供快速精準的資訊，幫助企業突破瓶頸、提升競爭力。
企業導入雲端技術的原因，包括：提高效能、節省成本、提升靈活性、強化資訊安全等，規模化的集中管理也與ESG永續議題接壤，減少了維護機房的耗能和碳排放量。
雲端技術提供了更具成本效益、靈活、安全且可擴充的IT基礎架構，分工的規模化經營也同時提升了管理及資源使用效率。
