AI 是現在不可忽視，且必須跟進的話題與趨勢，但你知道什麼是生成式 AI嗎？生成式 AI 工具的應用幾乎已滲透到各行各業，有人利用它加強工作效率，也有人害怕被它取代，但唯一可以確定的是，如果你能深入且全面地去了解生成式 AI，就能妥善運用。因此本文從概念、主流工具到產業應用等，讓生成式 AI 成為你工作與生活上的得力助手。

生成式AI的型式那麼多元，該如何找到最符合企業需求的AI？推薦你交給AWS AI這位強大的助手就對了！AWS AI 是一套能因應企業獨特需求，透過客製化功能，解決各種業務問題的生成式 AI，是所有企業不可不知的趨勢。而我們今天就是要帶你深入了解AWS AI這套高效能、高性價比的工具，帶你看它是如何幫助企業輕鬆解決各種棘手問題，讓你佔上先機。

AI 應用已進入到我們生活的各個層面之中，可運用的領域廣泛且複雜，而這股不得不跟上的浪潮，推著你我邁向未來。本篇將為你說明AI應用有哪些優勢與分類？對你我有何幫助？並透過現行案例，讓你了解可應用的領域與產業，並告訴你常見的 AI 應用瓶頸，以及可以運用什麼工具來解決，幫助企業有效轉型，避免錯失發展的機會。

MSSP 資安託管服務的內容符合你的需求嗎？不同產業、不同規模的企業，對資安的需求都不相同，但若是想游刃有餘地面對資安威脅，就必須從企業的各項需求與特性來判斷，才能制定出最完善的資安防護規劃。而本篇將帶你搞懂 MSSP 資安託管的服務內容，並詳細說明 MSSP 與 MDR 及 MSP 的差異在哪，讓企業獲得最佳的雲端安全防護。

很開心今天有這個機會與大家分享Generative AI 與 Bedrock 的功能亮點，以及後續可以如何使用在商業應用服務之中。 因為早年的人工智能還有機器學習門檻較高，不僅要懂不同的 AI 模組框架，還有行業別的 Domain Know-How 要了解，資料收集及處理也都是要花費不小的功夫，如果沒有足夠的時間跟人力根本就連碰都不敢碰。AWS 推出的 Bedrock ，可以透過 API 的呼叫就能輕鬆完成！我們會透過幾個部分的介紹，讓各位可以簡單的了解這一切是怎麼出現的，事不宜遲，那我們就開始窺探這一切吧！

AWS 剛剛宣佈了 Amazon Q Developer 的全新生成式 AI 驅動功能，專為大型主機應用程式的評估和現代化而設計。Q Developer 採用目標導向的方法，結合自動化的生成式 AI 代理，大幅加速大型主機應用程式的現代化進程。該工具讓用戶可以定義高層次目標，並透過 Q Developer 協調工具和簡化人工操作，來分析代碼庫、解構單體架構、轉換代碼。

根據 IDC 最新發布的《2H23 Cloud Services Country Report》，隨著金融監管委員會放寬外包管理規定，以及台灣政府推出以傳統中文為主的大語言模型「Trustworthy AI Dialogue Engine（TAIDE）」，台灣的公有雲服務市場正迎來一波強勁的增長浪潮。報告指出，當地銀行與金融控股公司已開始核心系統的雲端遷移，顯示出雲端服務在金融業的廣泛應用。

Do you need to call the Kubernetes API directly to get the k8s cluster information? This cluster information could be anything you get from the kubectl command. And, Do you need to make this happen in a pod? If your answer is “yes yes”, here is my sample of how I use the curl command to call the K8s API within a pod.

AWS 剛剛宣佈了 Amazon Q Developer 的全新生成式 AI 驅動功能，專為大型主機應用程式的評估和現代化而設計。Q Developer 採用目標導向的方法，結合自動化的生成式 AI 代理，大幅加速大型主機應用程式的現代化進程。該工具讓用戶可以定義高層次目標，並透過 Q Developer 協調工具和簡化人工操作，來分析代碼庫、解構單體架構、轉換代碼。