月份: 2022 年 10 月

2022-10-24

【玉山AI實例1】0.1秒揪出信用卡盜刷行為，一年擋下上億元損失

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玉山將自行開發的信用卡盜刷偵測模型放置於MLaaS平臺上，透過API呼叫方式，讓業務系統快速取用AI推論結果。（圖片來源／玉山金控）

不只有數百萬張信用卡在市面流通，玉山銀行每天還得處理數十萬次的刷卡交易。如何從這些交易中揪出異常行為、即時攔截，是玉山一直面對的難題。

規則式系統仰賴人工調整，趕不上盜用行為變化

過去，玉山銀行仰賴一套傳統規則式系統，靠其中的上百條固定規則，來偵測信用卡交易異常行為。

但玉山金控科技長張智星指出，這種規則式系統，每月需要人工調整一次規則和參數，不僅難以捕捉快速變化的盜冒行為，還會產出大量異常名單，得耗費大量人力一一打電話確認。

為改善這個問題，玉山發起一項AI專案，要用刷卡歷史資料，訓練一套信用卡盜刷偵測模型，來判斷盜刷風險。他們想藉此減輕銀行人力負荷、提高辨識準確度。

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0.1秒揪出異常、年省上億元損失

首先，他們透過探索式資料分析，產生了將近400種因子的模型資料庫，再使用整合式決策樹演算法，來提高模型的泛化程度和預測能力。

經反覆測試、確認模型穩定後，他們將演算法程式打包，部署至機器學習即服務（MLaaS）平臺上，來讓業務系統以API呼叫模型。

在使用流程上，可分為兩部分，一部分是批次資料處理，先將原始資料加密、寫入專屬資料庫，再送至特徵工程主機，進行特徵工程處理。另一部分是即時資料處理。每當信用卡處系統接收一筆交易時，就會呼叫MLaaS平臺的盜刷偵測模型API，上傳這筆交易相關參數、讓模型判斷盜刷風險。

進一步來說，每次執行AI推論時，會先從特徵資料庫中索取特徵資料，提供給模型，用來計算風險。之後再將這筆交易的盜刷機率數值，回傳給前端信用卡處系統，讓前端系統決定交易是否終止。此外，前端系統也會依據風險程度，來啟動相對應措施，比如電話通知、簡訊通知等。

這套信用卡盜刷偵測模型在2019年正式上線，當時可在1秒內回傳推論預測結果。但玉山並未停步，他們幾經改良，最後讓模型在0.1秒內，就能回傳盜刷風險。玉山統計，這套模型在2020年替玉山阻擋了上億元的損失。

 

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2022-10-24

臉書發布VR遠端協作解決方案Horizon Workrooms

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臉書推出讓使用者以虛擬實境（VR）的方式，線上交流協作的解決方案，Workrooms讓使用者可以在同一虛擬房間開會、處理文件，或是使用虛擬白板集思廣益，官方提到，這是他們將最新技術整合VR系統Quest 2的新體驗，使用的技術包括混合實境桌面、鍵盤和手部追蹤，遠端桌面串流傳輸、視訊會議、空間音訊以及新的Oculus虛擬形象等。

Workrooms是一個虛擬會議空間，使用者可以從任何地方，使用虛擬形象加入虛擬實境會議，Workrooms提供混合實境的體驗，因此實體的辦公桌和相容的鍵盤，也能呈現在這個虛擬空間中，結合使用適用於Mac和Windows的Oculus遠端桌面配套應用程式，就可以在虛擬實境中存取電腦，或是在會議中做筆記，將檔案帶入虛擬空間中，甚至可以和同事共享螢幕。

Oculus虛擬形象和空間音訊功能，讓使用者在虛擬環境中，能夠有身歷其境的感覺，除了虛擬人物外型可以精細的自定義外，高品質與低延遲的空間音訊，也能進行逼真的對話，依據虛擬空間中的方位，使用者透過耳機可聽到具空間感的聲音，就像在真實的房間中一樣。

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虛擬會議空間中的虛擬白板，可供使用者方便的構思，每個虛擬空間都有無限的白板空間，用戶藉由使用控制器就能夠像使用白板筆，在白板上繪製或是書寫，而且用戶還可以將電腦中的圖片，固定在白板上，供一同開會的成員查看。該白板會一直存在於虛擬空間中，因此可以隨時回來同一個房間工作，並且查看白板上的內容，或是以圖片的形式匯出白板，供後續查看。

即便沒有頭戴裝置，無法加入虛擬實境的空間，也能夠以視訊通話一起開會，使用者可以從電腦上連接Workrooms房間，或是由成員邀請來賓進入，共享會議與一般視訊會議軟體一樣，可以透過簡單的連結加入，視訊會議參加者會出現在房間，以螢幕畫面的方式呈現，就像是真實的會議一樣。Workrooms支援最多16個虛擬實境參加者，視訊和音訊通話則最多50位。

Workrooms網路應用程式目前在臉書服務的地區提供，使用者可以使用虛擬實境和電腦輕鬆協作，每個房間都有一個網路空間，能夠在開會過程紀錄筆記、操作項目、連結和檔案，以及團隊的聊天，使用者可以將會議排程整合到Outlook或Google日曆，並方便地發送會議邀請。

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2022-10-24

【靠AI化被動為主動，打造無人化、零接觸金融服務】玉山未來3年3大AI願景

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玉山未來3年AI目標是無人化、零接觸的金融服務。──玉山金控科技長 張智星　（圖片來源／玉山金控）

談起未來3年的AI發展願景，玉山金控科技長張智星先是拋出這一句：「金融未來的服務對象，是數位原住民。」

這群人，一出生就會使用智慧型手機、平板，對金融服務的想像更是動動手指就能線上完成。為此，玉山把未來3年的AI目標，設定為「無人化、零接觸的金融服務。」今年爆發的疫情，正加速玉山實現這個目標

第一步：全面使用Chatbot，抓住顧客意圖

攝影／洪政偉

張智星將零接觸金融服務分為三大步，第一步是要全面使用聊天機器人（Chatbot）。他解釋，這些機器人以文字為主，得根據不同業務場景一一打造，除了要具備特定領域知識外，還要能「了解客戶意圖（Intention）。」這正是玉山積極規畫的領域。

實現這一點的關鍵，就是自然語言處理（NLP）技術。玉山早在過去幾年，就已累積不少NLP開發經驗，他們先是在2017年開發玉山小i隨身金融顧問，能一次回答房貸評估、外匯諮詢和信用卡推薦3大問題。

為打造玉山小i，他們當時組成了40人團隊來發想Chatbot應用場景，再找來IBM，採其Watson Conversation服務，聯手建立Chatbot分析語意所需的意圖（Intent）、實體概念（Entity）和對話流程，再進行各種玉山小i的測試。

玉山小i問世後，玉山更進一步投入NLP技術研究，直接找上臺大自然語言處理實驗室，來鎖定使用者意圖分析與偵測技術，要從使用者在各種公開網路平臺上的異質源資料，來探索、拼湊出完整的使用者資訊，建立更好的預測模型。雖然那次研究的目的是精準行銷，但玉山也培養了NLP能力。

第二步：大量分析語音客服，不只做數位導流還要調整服務

接下來，實現零接觸金融的第二步，是要透過語音客服分析，來進行數位導流。它的意思是，透過NLP模型分析客服電話對話、找出顧客問題，再自動發送相關資訊給顧客。

以玉山近來推出的數位導流系統平臺為例，這套平臺在客服通話結束後，會先以NLP模型分析通話語音檔案、判斷顧客問題，比如帳單金額查詢、信用卡額度查詢等，再發送簡訊給顧客，附上相關服務的連結和使用教學供參考。

這就是玉山正在發展的，以NLP技術驅動的全自動數位導流。他們要透過這個方式即時解決客戶問題，不需人工介入也能做到。

不只導流，張智星補充，語音分析還能對客服通話進行品質檢驗。比如，透過語音辨識技術將客服電話對話轉為逐字稿，再從中了解客戶問題、調整服務，「假設多數客戶來電詢問三倍券或紓困專案，就表示玉山的網頁說明還不夠清楚，」團隊能依此進一步調整網頁說明。

第三步：打造24小時全智能語音Chatbot

實現零接觸金融的第三步，是要打造24小時不停歇的全智能對話客服系統，來提供真人般的客服語音服務。

如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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這背後的思維是「用科技減少勞力需求。」張智星指出，玉山每天有上萬通客服電話要處理，人力支出極大。要是顧客撥打客服專線時，通話前半段至少由機器人回答，就能減少客服人力需求。他認為，這個方法再加上文字Chatbot，就能提供24小時的顧客服務。

為做到這一點，玉山近來也發展相關服務來練兵。比如今年3月，他們發表一項OTP語音服務，以自行開發的語音自動外撥系統，來告知使用者一次性密碼，取代傳統簡訊方法。

這項服務瞄準首次綁定行動裝置的顧客，在操作過程中，系統會自動撥打顧客設定的手機號碼，以電話語音提供一次性密碼。同樣地，首次申請網銀或忘記密碼時，顧客也能選擇語音OTP或透過晶片金融卡，來得到一次性密碼。

玉山自建這套語音引擎，不僅能穩定提供服務，還能根據業務需求擴展服務範圍。這一點，正是玉山邁向全智能語音Chatbot的關鍵能力。

化被動為主動，在顧客問問題前就先解答

玉山將客服AI視為未來3年關鍵應用，背後還有一個原因，也就是化被動為主動。「主動接近顧客、提供有用的資訊，而不是等顧客來問問題，我們才回答，」張智星說。

早在10多年前，玉山就已意識到主動出擊的重要性。那時，玉山大數據分析團隊已開始琢磨精準行銷，他們不只分析內部顧客資料，更結合高度複雜、顆粒度粗大的外部社群平臺資料，來更精細地分群顧客、推薦商品。

此後數年，玉山不斷鑽研顧客意圖分析，更將這門課題列為產學研究的重要方向，要主動發掘顧客喜好、推動精準行銷。

現在，他們進行的仍然是意圖辨識，但最終目的不是推薦商品，而是給予解答。

一如過往從不同平臺收集使用者資訊、拼湊出完整的使用者樣貌來推薦商品，為了解顧客的潛在問題、提供有用資訊，玉山先是盤點顧客接觸玉山的管道，如Email、電話、ATM提款機、實體分行等，因為，顧客很有可能在這些管道中，就已經表現出疑問的徵兆了。

玉山希望透過這個方式，整合出顧客的完整資訊，從中分析潛在問題，再從顧客熟悉的數位管道，來提供解答。這也是今年玉山AI的一大重要發展領域。

發展零接觸金融，也別忘了數位身分認證

玉山未來3年的AI發展願景以NLP為核心，除了AI客服，還包括其他金融業務的自動審核，比如線上對保、立即辦卡，甚至是存匯、授信等，只要主管機關開放，玉山就會用技術力轉化為零接觸金融服務。

這種指來速的金融服務雖然方便，但「數位身分認證也很重要。」張智星指出，零接觸金融服務不得面對面完成業務，如何得知螢幕前的使用者就是顧客本人，就得靠辨識技術來確認。

比如人臉辨識、活體辨識、聲紋辨識、指紋辨識等，都是身分驗證手段。玉山對生物辨識技術的重視，在2018年就可看出。那年，他們推出刷臉ATM服務，以建檔留臉、更新刷臉和快速掃臉三個步驟，來讓使用者靠臉取款。在刷臉ATM服務的背後，其實藏著玉山精心規畫的四道安全機制，包括動態密碼、無卡交易密碼、活體偵測、超高速臉部辨識，來確保眼前的顧客就是本人。

現在，使用場景轉移到線上，玉山不只考慮生物辨識，還思考知識問答的可行性，多一條路來認證數位身分。如何將不同辨識技術結合到零接觸金融，正是玉山要攻克的課題。

 

https://www.ithome.com.tw/news/146197

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POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器，廣泛應用於半導體設備中，起連接作用。

2022-10-24

馬斯克描繪特斯拉人形機器人Tesla Bot，預計明年推出原型機

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圖片來源: 

特斯拉

電動車大廠特斯拉（Tesla）創辦人暨執行長馬斯克（Elon Musk）在上周四（8/19）舉行的AI Day上，，指出Tesla Bot將可協助人類處理危險、重複與無聊的任務，而且還非常友善，原型機可望於明年問世。

在AI Day上現身的是一名偽裝成機器人的人類，而且他還在舞臺上跳舞。馬斯克說，特斯拉汽車基本上就是個有輪子的半感知機器人，進化成人形很合理，而且看起來基本上就像這個舞者一樣。

根據馬斯克所揭露的規格，Tesla Bot的身高為5呎8吋（173公分），重125磅（56公斤），行走速度為每小時5英里（時速8公里），最多可提45磅（20公斤）的物品，臉部由攝影機及螢幕組成以顯示各種資訊，具備人類等級的手部功能，並以同樣在AI Day上發表的DOJO超級電腦進行訓練。

然而，批評，這只是馬斯克愚弄大眾，以餵養粉絲、吸引懷疑論者、提高股價，讓它成為頭條新聞以讓人們忘記特斯拉汽車正遭到調查的作法而已，。

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常見的貨櫃種類?

金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準，並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。

Vincent的論點包括特斯拉如何能在短短的一年內，趕上，且英國中央蘭開夏大學的機器人工程講師Carl Berry也認為，馬斯克讓人們對這幾年的機器人發展抱有不切實際的期望。

Wired則說，過去馬斯克曾祭出許多承諾，包括2020年會有100萬臺特斯拉自動計程車在路上跑，但現在特斯拉連無人駕駛都還沒辦到，且特斯拉替Model Y設計的新款電池亦遭遇到生產難題。

不論如何，馬斯克的確是一個兼具想像力、創意、執行力與毅力的創業家，但也經常禍從口出，例如吵架時會宣稱對方是戀童癖男而被告，或者是在Twitter上公開宣布打算將特斯拉私有化，而遭到美國證券交易委員會的責罰，禁止他擔任特斯拉的董事長。

然而，馬斯克成功推出了特斯拉汽車，讓SpaceX開發出超低成本的火箭 ，還提出且正在實踐回收火箭的創舉，也都令人無法漠視Tesla Bot的發表。

https://www.ithome.com.tw/news/146342

掌握產品行銷策略,帶你認識商品包裝設計基本要素

包裝設計是兼具美感和實用、設計和製作印刷的精緻工藝。包裝設計包含了結構規劃、視覺設計、材質選定及後續的生產加工

好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!

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2022-10-24

【長期資料儲存新選擇，一探各家公有雲的異同】總覽6大公有雲業者的長期歸檔服務

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歸檔（Archive）的目的，是因應法規遵循或其他需求而長期保存資料。由於這些需要長期保存的資料中，往往含有敏感性內容，而且涉及的保存期限至少是5年以上，甚至是7到10年，所以用於歸檔儲存的儲存設備，必須具備高安全性，低成本與高耐久性等條件。

於是，本地端磁帶設備，便成為企業歸檔應用最普遍選擇的儲存設備。一方面，在本地端資料中心保存歸檔資料，可便於企業管控、確保資料安全。另一方面，磁帶也能提供長期儲存所需的低成本與耐久性。至於公有雲，過去很少會被列入歸檔儲存的選項。

公有雲服務的基本型態，是IT基礎資源與服務的代管，以及使用權的租賃，主要訴求是免除用戶端的維運負擔，以及按需採購、依實際需求隨時調整資源使用量的靈活性，特別適合需求波動大，或臨時、短期的IT應用需求，而與講究長期保存的歸檔應用，可說是截然相反。

公有雲的使用雖然已經十分普遍，能涵蓋各式各樣的企業IT應用需求，但大多數被用戶放到公有雲上的應用或資料，都不會期待留存5年、10年，然而這卻是歸檔應用的基本要求，與過去典型的公有雲應用型態大異其趣。

不過，隨著公有雲服務商持續改善基礎設施與服務架構，近年來推出的公有雲長期儲存服務，在成本、耐久性、安全性等方面，都已能承擔企業歸檔應用的要求，足以成為本地端磁帶設備之外的歸檔儲存選擇。

新興的公有雲歸檔儲存服務

公有雲上的儲存服務已發展了十多年，應用範圍逐漸擴展到企業儲存應用的每一個面向，然而，將觸角延伸到長期歸檔儲存、挑戰磁帶的地位，還是這幾年的事。

早在2012年8月，AWS就推出針對長期儲存應用的S3 Glacier服務，不過更能因應歸檔應用的Glacier Deep Archive，是在2019年初才上線。類似的，微軟Azure是在2017年中，發布歸檔儲存用的Azure Archive Blob Storage服務，Google Cloud同類型的Google Cloud Archive服務，更是到2020年初才正式推出。

除了前述3大公有雲領頭服務商外，其他主要公有雲服務商的歸檔儲存服務，也大多是這3、4年內才問世，例如IBM Cloud的Object Storage Archive，以及Oracle Cloud的Archive Storage，是分別發表於2018年底與2017年底。

也就是說，相較於物件、區塊、檔案等類型的公有雲儲存服務，因應長期儲存應用的公有雲歸檔儲存服務，算是相當晚近才成熟的一種服務類型。

公有雲歸檔儲存服務的基本型態

公有雲長期歸檔儲存服務大多是物件儲存服務的延伸發展，利用物件儲存系統的擴展性、耐久性、可靠性、可用性與存取管制能力，來提供安全、耐久，且具備彈性擴充能力的儲存空間。

不過對於歸檔儲存應用來說，關鍵的需求還包括足夠低的成本。

公有雲物件儲存服務的底層，基本上是由大容量、低成本的磁碟所組成的大規模分散式物件儲存系統，儘管透過公有雲服務商超大規模採購量，可以相當程度地壓低成本，但標準的公有雲物件儲存服務，單位儲存成本仍然無法與磁帶競爭。因此針對歸檔應用的公有雲歸檔儲存服務的底層，是公有雲物件儲存系統的低成本版本，藉由一系列限制措施，例如：更長的訂閱期限門檻，較低的效能與可用性，還有拉長資料檢索取回（retrieved）延遲時間等，來降低服務營運的負荷與成本，以便提供更具競爭力的單位儲存成本。

在這些降低成本的措施中，最特別的是，拉長資料檢索取回延遲時間這一點，這也是歸檔儲存服務與標準型物件儲存服務最大差異所在。

標準型物件儲存服務取回資料所需等待的延遲時間，是毫秒等級，而歸檔儲存服務則會將延遲時間拉長到數小時，甚至十數小時。藉由大幅拉長檢索與取回資料的時間，不僅可大幅降低服務商營運負擔，也有條件藉此引進非磁碟類型儲存裝置，進一步降低成本。

換句話說，若必須在秒級或分鐘級的延遲內，回應用戶端取回資料的要求，顯然只有使用磁碟裝置才能辦到；但若能允許數小時的延遲，那麼就算使用磁帶設備，也能滿足這樣的延遲時間。

事實上，當AWS在2012年推出S3 Glacier儲存服務之初，ZDNet、The Register等IT新聞網站，便曾引用非官方的內部消息指稱，這項服務的底層是基於磁帶，其他還有使用藍光光碟等媒體的推測。由於各公有雲服務商官方很少公布基礎架構細節，這些推測都未能獲得證實，相對地，也並未完全推翻。

就我們來看，即使是採用磁碟裝置，當存取延遲拉長到數小時等級之際，也能帶來可觀的營運成本節省，服務商平時可讓磁碟裝置停機離線，待收到用戶的存取要求後，再行開機上線。

接下來，我們便從訂閱期限門檻，成本，可用性，耐久性，資料取回延遲，以及安全性功能等幾個面向，來檢視6大公有雲服務商的歸檔儲存服務特性。

6大公有雲長期歸檔儲存服務比較1：訂閱期限門檻與成本

針對通用的標準型物件儲存服務，公有雲業者多半沒有訂閱期限門檻要求，用戶可隨時停止。

相對的，歸檔儲存服務則要求固定的最短訂閱期限，短則30天，長至180天，所以用戶訂閱前必須評估清楚，否則一旦訂閱後，至少1個月到半年內都無法停止。若用戶提前刪除或搬移歸檔資料，公有雲服務商將會收取等同於剩餘天數的費用。

對照其他層級物件儲存服務，一般月租費越便宜的服務類型，最低訂閱時間門檻也越長。例如，AWS的標準型S3，沒有最低期限門檻；次一級的非經常存取型S3，則要求最短訂閱30天；歸檔用的S3 Glacier，最短訂閱期限是90天；而成本更低的Glacier Deep Archive，要求至少180天。

其他公有雲服務商的歸檔儲存服務，最短訂閱期限大多為90天或180天，不過也有例外，像是Google Cloud的Archive Storage要求最短365天的訂閱期，是特別長的一個服務。

不過，在另一方面，歸檔儲存的基本目的就是長期保存資料，所以較長的訂閱期限門檻，一般來說不會造成太大問題。

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而在成本方面，公有雲歸檔儲存服務的基本費用有3項：（1）儲存空間月租費；（2）上傳寫入資料的費用；（3）取回資料的費用。除了前述基本費用外，寫入與取回資料所產生的網路流量，有時也會另外收取費用。

其中在儲存空間月租費方面，目前各主要公有雲服務商的收費最低可達每GB 0.00099美元到0.002美元之間，只相當於LTO-8磁帶單位容量成本的1/2至1/5，算是相當有競爭力的價格。

至於在資料取回費用方面，通常又包含兩部分，一為發出取回的請求，每個請求都必須付費；另一為回傳資料的費用。多數服務商都設定了數個不同的回傳速度層級，並分級收費。

另外，要特別注意的是，公有雲歸檔服務取回資料的費用，要遠高於儲存空間月租費。以AWS Glacier Deep Archive為例，儲存空間月租費每GB只要0.00099美元，但取回資料的費用是每GB 0.0025美元（大批量模式）或0.02美元（標準模式），比月租費高了2.5倍與20倍。

這也意味著，雖然歸檔儲存服務的月租費很低，但如果用戶出現了取回資料的需求，且取回的資料量很大，光是取回資料的花費，便會上漲到相當於月租費幾分之一的程度。如果用戶急需取回資料，而選用了較快的回傳速度，費用還會直線升高，這些都是用戶必需考慮的隱藏成本。

6大公有雲長期歸檔儲存服務比較2：可用性與耐久性

公有雲歸檔儲存服務是建立在物件儲存系統上，因此，本身也繼承了物件儲存系統的可用性與耐久性特性。與其他類型的公有雲儲存服務相比，物件儲存其實是一種「高耐久性」但「低可用性」的服務，可以保證資料長期存放仍不致遺失，但停機、離線、暫時停止存取服務的機率，則相對較高。

以AWS為例，S3 Glacier與Glacier Deep Archive兩種歸檔儲存服務的耐久性，都和標準S3儲存服務一樣是99.999999999%，也就是11個9，可用性的服務等級協定（SLA）保證，也與S3同樣是99.99%。

相較下，區塊類型的EBS儲存服務特性截然相反，屬於「高可用性」但「低耐久性」，耐久性是年度故障率為0.1至0.2%，但可用性SLA高達99.999%。

這也就是說，如果在S3系列服務中存入1千萬個物件，則每年遺失的資料量還不到萬分之一個（或者說平均每1萬年才會遺失1個物件） ，幾乎可以忽略，但99.99%的服務可用性，代表每年至少有將近1小時的停機、無法存取的時間。

而換成EBS，每1TB資料的年度損失量可能會達到0.1、0.2%的比例（注意這是機率，並不一定會發生），但99.999%的可用性，可以保證每年停機、無法存取的時間只有5分鐘左右。

對於長期儲存歸檔應用來說，需要確保資料長期存放的完好，因而要求具有高耐久性。但由於平時很少有存取的機會，所以能忍受較低的可用性，因而物件儲存也就成為最合適的儲存類型。

至於其他公有雲服務商的歸檔儲存服務，就耐久性的規格而言，基本上也都是99.999999999%，11個9的等級，而這樣的組態也是當前公有雲業界，所提供的物件儲存服務標準耐久性規格。

而在可用性方面，阿里雲的物件歸檔儲存服務的可用性，與AWS同樣是99.99%，每年可能有近1小時無法服務的時間。

而Google Cloud與Oracle Cloud歸檔儲存服務的可用性，則是較低的99.9%等級，每年停機時間將增加到8小時以上。

至於微軟與IBM則是屬於離線型式，收到用戶的請求後，才能連接存取，而不是隨時可用。

6大公有雲長期歸檔儲存服務比較3：取回歸檔資料的等待延遲時間

使用標準的公有雲物件儲存服務時，用戶可隨時取回資料，存取延遲時間只有毫秒等級，用戶幾乎不用等待，就能取回存放的資料。而用於歸檔的物件儲存服務，則為了降低維運負擔與成本之故，通常都設定了以數小時為單位、較長的資料取回（retrieved）時間延遲，也就是說，當用戶發出取回資料的請求，到實際開始接收資料，必須等待數小時之久。這也讓公有雲歸檔儲存服務具備類似磁帶的運作特性，使用磁帶時，同樣也會因等待磁帶的上帶，而產生延遲時間。

不過，為了因應用戶急需取回資料的緊急狀況，一些服務商提供了不同等級的資料取回速度供用戶選用。例如，AWS S3 Glacier便提供3種資料取回速度的選項——快速、大量與標準，在標準模式下，取回資料的延遲時間通常是1到5小時，在大量模式下，延遲將增加到5到12小時，而在快速模式下，取回資料的延遲只有1到5分鐘。AWS也為這3種資料取回速度分級收費，延遲越短的等級，收費也越貴，快速模式的回傳請求與回傳費用，是大量模式的數倍甚至10倍以上。

要特別一提的是Google Cloud的歸檔儲存服務，提供低於1秒等級的資料取回速度，與Google Cloud更高階的近線（Nearline）與冷線（Coldline）儲存服務相同，當用戶發出取回歸檔資料的需求後，幾乎不用等待，便可收到資料。

除了提供特別快速的歸檔資料取回速度外，Google Cloud歸檔儲存服務的資料取回計價分級方式，也與眾不同。多數服務商都是依照回傳延遲速度分級收費，而Google Cloud則是依照取回的資料量分為3級——每月1TB以下，每月1到10TB，以及每月10TB以上，量越大、費用越便宜。因此，我們可以解讀為，或許是Google Cloud是主要公有雲服務商中，最晚推出歸檔儲存服務者，因而特意採取了有別於其他服務商的資料取回收費策略，以便形成區隔。

6大公有雲長期歸檔儲存服務比較4：安全性功能

公有雲歸檔儲存服務是從物件儲存服務所衍生，基本上也繼承了物件儲存服務的安全性功能，都能提供存取管制、加密，以及一寫多讀（WORM）等3種功能。

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