著眼於企業採用雲端服務的數量逐年增長，過去較少在台灣強調企業應用相關解決方案的Google，今年（2020）開始急起直追，建構垂直領域發展數位化應用所需的平台，Google Cloud台灣總經理邵光華說明，如今已在零售、醫療照護、金融服務、媒體與娛樂、製造與物流、公部門等產業皆有專屬解決方案。
「今年2月起企業碰上了新冠肺炎（COVID-19）疫情，紛紛實施分組或在家工作模式來防疫，才發現欠缺相關機制及管理辦法，不僅升高資安風險，應用體驗也不如預期，如此狀況下正凸顯出Google雲端服務的價值。」正好在今年2月加入Google台灣的邵光華說。隨著視訊會議應用需求爆量增長，為了支援防疫，Google Workspace（前稱為G Suite）免費提供企業版Meet服務；就連第一線抗疫作戰的衛生福利部疾病管制署，亦採用G Suite及Google Cloud Platform（GCP）作為協同合作平台，以提高團隊運作效率。
前述的產業專屬解決方案，主要是基於Google Cloud Anthos所打造，讓客戶可依據數位化應用場景選用，建構混合雲架構。邵光華不諱言，過去Google對於企業端較少著墨，但隨著資料驅動轉型需求興起，採用Google雲端平台的企業數量已呈現倍數成長，Anthos正可成為雲端原生發展基石，依據商業模式的改變彈性調整，可協助企業進行應用程式現代化轉型，逐步實踐數位化商業模式預期目標。
BigQuery Omni跨雲執行查詢與分析
幾乎各產業皆仰賴資料驅動企業轉型，問題是，既有自建資料中心已累積龐大營運資料，再加上早期採用不同的公有雲平台部署應用服務，使得當前企業常見的狀況是資料散落在不同平台之上。欲發展人工智慧應用，Google Cloud客戶解決方案經理林書平指出，首要任務是先行彙整各式資料到大數據平台，才有能力運行機器學習或深度學習演算分析。
以開源陣營Kubernetes技術為基礎所整合的Anthos，本就是軟體式的解決方案，不僅可部署在Google Cloud與地端，其他雲平台亦可，不再有硬體的綁定問題。此外，可支援近期發布的BigQuery Omni（非公開Alpha版）多雲端數據分析解決方案，只要使用標準SQL語法與BigQuery操作介面即可跨雲平台查詢與分析。
「針對多雲數據分析設計BigQuery Omni方案，可讓企業以符合成本效益的方式突破不同雲端環境的資料藩籬，不需要移動或複製資料。針對早期採用雲端平台的企業，資料往往散佈在各種異質應用環境，難以彙整進而運行機器學習演算分析，如今由Google Cloud代管的BigQuery Omni服務，即是為了解決這類問題所設計。」林書平說。
人工智慧應用若欲達到精準的分析，關鍵在於訓練演算模型，必須持餵入大量、整理過的正確資料。企業營運累積了大量機敏性資料，若對於採用雲端平台有安全性疑慮，則可引進Google基於Anthos設計的混合式人工智慧，部署Google已經訓練完成的語音轉文字（Speech-to-Text）演算模型，無須上傳資料到雲端平台即可運行。
此地端可部署的語音轉文字演算模型，為Google Cloud第一項混合式人工智慧服務，企業可於Google Cloud Marketplace取得，在自家資料中心控管機敏性較高或受到法規規範的語音資料。
AppSheet無程式碼開發崛起
除了資料管理與分析的應用需求外，應用程式開發不僅正在逐轉移到雲端原生環境，另一方面，林書平引述Gartner調查報告指出，預估到2023年，非專業的開發人員數量將較專業開發人增加10倍，意味著企業應用服務開發，受限於專業技術人力不足，導致無法加快速度實踐商業營運需求。
「我們協助企業解決的方式，是透過數位轉型來解決。」林書平強調，其中一項是Google根據企業在數位化應用方面的需求提出API閘道器服務，運用API服務來加快開發速度，讓專業與非專業人員不需要撰寫程式碼，即可輕易地呼叫、調用、管理，並且持續透過監控以免遭受攻擊。
雲端原生應用需求興起，帶動無伺服器工作負載的開發人員日漸增加，意味著有愈來愈多開發人員會把無伺服器應用程式封裝成為API，以便提供給其他團隊，或是發布到開源社群。藉由API閘道器，開發人員能妥善保護透過Computing Engine、GKE（Google Kubernetes Engine）、App Engine與無伺服器後端（Cloud Functions與Cloud Run）建立的API，不須為不同端點撰寫程式碼，也不必擔心基礎架構的設定或資源配置需求。
API閘道器服務可滿足前端應用需求，至於後端如何整合運行，即是仰賴Google年初時收購的AppSheet，如今已成為Google Cloud成員，擅長無程式碼（No-code）開發技術，目的是提供非專業開發人員，得以在操作介面上拖拉放整合後端資料庫，透過Apigee介接Salesforce、MySQL、G Suite等多種資料來源，藉由整合前端API與後端應用，可望加速數位轉型。
Google Cloud台灣總經理邵光華觀察，企業實施分組或在家工作模式來防範疫情，才發現欠缺相關機制及管理辦法，不僅升高資安風險，應用體驗也不如預期，如此狀況下正凸顯出雲端服務的價值。
AppSheet除了讓既有的IT部門可藉此簡化開發程序，非技術人員也能建構無程式碼應用，以及Google近期公布的AppSheet Automation增添自動化處理工作程序，如此一來，在第一線的員工即可自行依據工作流程需求設計執行程序，亦可降低IT人員的負擔。
機密運算保護VM與容器節點
為了讓使用者放心地把資料存放在Google Cloud，安全性機制亦是Google的重點發展項目。林書平表示，Google Cloud平台首度提出機密VM（Confidential Virtual Machine）服務，用以實現機密運算，不僅資料存放在儲存區域與傳輸中皆可予以加密，當應用處理需求產生時，資料被載入到記憶體，甚至是遞送到處理器運算，仍可維持加密狀態，透過AMD EPYC處理器負責產生與代管的金鑰進行VM加解密，完整地保護工作負載。
機密VM為Google Cloud機密運算產品組合中的第一個項目。實際上Google既有的雲端平台基礎架構，本就已具備隔離與沙箱技術，確保多租戶架構安全無虞。機密VM則更加嚴謹，可針對記憶體進行加密，進一步把雲端平台上運行的工作負載加以區隔。
此外，企業發展數位化應用傾向採用的雲端原生模式，須運用Kubernetes叢集建立容器環境，針對GKE節點亦可增添機密運算，讓節點專屬的金鑰對記憶體中的資料進行加密，同樣是直接由AMD EPYC處理器來產生與代管。