如何取得GCP認證?成為最搶手的Google認證雲端架構師?

 

雲端運算的發展，尤其是對雲端運算的依賴程度不斷提高以及雲端運算技術的日趨成熟，企業需要專業的雲端人才來規劃、設計與維運基礎架構，對雲端工程師的人才需求日益增加。
取得 Google Cloud 認證不僅可以證明您的專業知識，還能讓您在競爭激烈的就業市場中佔據優勢，開啟更多職涯發展機會。

為什麼現在一定要學AI技術？恆逸學員現身說法：從實作中發現AI真正的價值

AI技術正以前所未有的速度席捲各行各業，企業紛紛投入生成式 AI工具的開發與部署
企業導入AI工具後，最大痛點在於缺乏會整合與導入的中堅人才
生成式AI工具正在徹底改變我們的工作模式，這不是未來趨勢，而是現在進行式。
AI就是您幫助您提升效率、展現價值的最佳工具！

【AI學習經驗分享】很實用的Azure AI課程，讓我從無到有學會如何架設一個Line客服機器人！

 

👍梁期合

“ 以前我認為AI需要深厚的程式設計能力與數學基礎，但這門課程讓我發現，透過Azure AI平台，即使是不會寫程式的人，也能夠利用預訓練模型和AI服務API來開發應用。例如，只要幾行設定，就可以讓電腦自動分析圖片、辨識人臉，甚至判斷顧客的情緒，這讓我對AI的應用有了新的體會！”

差異式虛擬硬碟概念

前言

現在電腦網路時代進入了虛擬化的世界，伺服器虛擬化、網路設備虛擬化…讓我們不得不去習慣虛擬化的世界。講一個概念，要記得虛擬化基本上必須要有實體的硬體存在，並不是憑空想像就會有東西出現的。先認識以下兩個名詞：

• 模擬 – 使用軟體寫出程式當成硬體來使用，實際上，硬體並不存在。
• 虛擬 – 拿別人的硬體當成自己的硬體來使用！實際上，真的有硬體存在。

如何為AI轉型做好準備?透過微軟培訓幫你加速AI旅程

人工智慧(AI)的採用正在激增，助力各地的團隊取得更大的成就。Microsoft 近期委託的一項 IDC 研究發現，71%的公司已經在使用AI，而22%的公司計畫在未來12個月內使用AI。然而，儘管勢頭強勁，仍有52%的公司表示，相關技能人才短缺才是大規模實現AI的最大障礙。

AI廣泛用於各業務職能部門，這意味著公司需要以不同於傳統技術學習計畫的方式來對待AI技能培訓。企業必須思考如何提升其全體員工的技能 - 從領導層到IT部門再到業務用戶，以最大化其在 AI 領域的投資回報。

透過微軟培訓立即開始企業的AI轉型，幫助團隊提升技能並準備好利用Microsoft Cloud助力AI轉型的可靠資訊來源。

【AI學習經驗分享】Azure AI技能養成與實踐之路：以往因為技術瓶頸卡住的難題，在AI的輔助下全都迎刃而解！

 

隨著AI新時代來臨，要加快AI轉型，需要透過有效的AI技能養成方法，才能夠幫助最大化在AI領域的投資回報。
下面的AI學習心得分享，可以幫助了解有效的AI培訓能帶來的學習成效。

【學長姐帶路】沒有IT背景，如何用4個月跨領域轉職程式設計師?

不要讓過去的學經歷，限制了你的夢想與未來
零經驗、非本科系，也可以四個月成功轉職資訊業！

2024.3月上課前，他們都沒有IT背景

2024.7月結業一個月內，他們都已成功轉職程式設計師

來看看微軟養成班學員的學習分享！

使用Ollama與Open WebUI在本地端部署Llama3大語言模型

文/恆逸資深講師 申建忠

Ollama是一個使用Go語言開發的本地端大語言模型框架，可以在本地端執行多種開放原始碼的大語言模型，如：Llama 3、Mistral、Gemma等。其中Meta Llama 3以15T語料進行訓練，模型效果號稱無限接近ChatGPT4。

本文介紹如何在本地端安裝Ollama與Open WebUI，並使用Ollama運行Meta Llama 3:8b模型。

首先至Ollama官網(https://ollama.com)下載對應版本的ollama執行檔，下載完成後直接點擊安裝即可。本文以Apple Macbook pro 2018為例。

Azure Logic Apps：簡化建立工作流程的視覺化設計工具

許俊龍 Andy Hsu

• 精誠資訊/恆逸教育訓練中心-資深講師

長期以來，無論是執行在企業內部部署的資料中心、或是主機代管的設施中，網頁應用程式（Web Application）都需依附在實體或虛擬的「伺服器」上才能運作，從而帶來了高昂的維運費用。就算採用的是雲端運算模型，也是運作在雲端服務提供者環境的虛擬伺服器或執行個體上，縱然減少了維運硬體的負荷，但是仍然必須配置、設定、更新、分載、可用性和擴展能力，而且也要處理這些虛擬伺服器的高可用與災難復原。此外就算應用程式沒有耗用資源時，還是得支付虛擬機器或執行個體所佔用資源的費用，進而產生了許多無謂的成本。

為了解決前述應用程式需配置在伺服器上運作，也就是所謂「具伺服器運算（Severed Computing）」的缺點，雲端服務提供者推出了「無伺服器運算（Serverless Computing）」的開發模型，由其管理建置、擴展和維護的底層基礎架構，以及處理作業系統管理、修補、容量擴展、負載平衡、監控和記錄... 等例行工作；同時用戶只需支付程式碼執行時所耗用的處理器、記憶體等運算資源的費用，沒有閒置資源時的支出，確保良好的資源使用率，且不會有過度建置而產生的費用或資源浪費；這種方式讓應用程式的開發更具成本效益，開發人員只需專注在應用程式的設計、建置和部署，也得以更快的將應用程式推向市場。

Microsoft Azure 雲端服務提供兩個無伺服器運算的資源：Azure Functions與Azure Logic Apps，兩者處理的方式大不相同，最主要不同之處在於前者是無伺服器計算的服務，需撰寫程式碼及使用Durable Functions延伸模組來開發協調流程；而後者則是無伺服器工作流程整合平台，直接使用內建的圖形介面設計工具、或編輯設定檔，即可產生和執行自動化的工作流程，多數時候完全不需要撰寫程式、或只要很少的程式碼片段，下表列出Azure Functions與Azure Logic Apps一些主要的差異：

本文示範如何使用Azure Logic Apps，快速且輕鬆建立當雲端「儲存資料」產生異動時，以「電子郵件」通知儲存帳戶管理人員的工作流程。

1. 在「Azure入口網站」中成功部署「Logic Apps」且「前往資源」，點選「邏輯應用程式設計工具」後，映入眼簾的是簡介影片、許多從連結器帶來的常用觸發程式與範本，可直接編填、套用運作符合需求的項目，也可選擇空白範本自行編輯；在此示範後者的作法，選取之後會顯示空的工作流程設計工具。
2. 根據前述示範目標，在搜尋處輸入「Blob」，稍待片刻後就會看到「觸發程序」出現我們想要監看的「新增或修改Blob時（僅限屬性）（V2）」。
3. 自訂連線名稱，本文以儲存體帳戶為例，因此驗證類型選擇「Access Key」、可直接輸入Azure儲存體帳戶名稱與存取金鑰。
4. 選擇完成要監看的儲存體帳戶、容器、Blob數目、與檢查週期後，就已經完成連線的設定，接下來按下「+新步驟」即可設定想要觸發的動作了。
5. 輸入儲存體管理人員電子郵件的系統商名稱，在此以Outlook.com為例，向下捲動「動作」視窗，再點選「傳送電子郵件（V2）」，依照系統要求登入可連線的帳戶資料。
6. 完成隨後出現的郵件所需的各欄位資料後，整個工作流程就已經備妥可用了。
7. 儲存後此工作流程就已運作，也可經由「執行觸發程序」檢驗運作。以下為受監控的儲存體帳戶產生異動後，Logic Apps所寄送電子郵件的內容。

藉由Azure Logic Apps視覺化設計工具並選取預建的作業項目，可以快速建置工作流程以整合及管理應用程式、資料、服務和系統，從而簡化了跨雲端、內部部署和混合式環境，連線舊版、新式和最先進系統，提供低程式碼到無程式碼的設計工具，開發高度可調整的整合解決方案。

您可在下列課程中了解更多技巧喔！

相關學習資源

• AZ104Microsoft Azure管理員認證班
• AZ305設計Microsoft Azure基礎結構解決方案
• MCASAAzure管理員及解決方案架構專家雙認證班

【Azure Blob生命週期管理原則】 文/ 蘇建榮 Alan Su 精誠資訊/恆逸教育訓練中心-資深講師

Azure storage account 可提供我們儲存資料的服務，包括 blob、file、table與 queue。其中 blob container 可以讓我們儲存各種非結構化的資料，例如：文字檔或二進位檔，並且有低成本、高輸出量、高延展性、高可用性、高耐久性等多種優點。而 block 類型與 append 類型 blob 還有存取層(access tier) 的選項，選擇合適的存取層及刪除不需要的 blob可降低所要支付的費用。轉換存取層或刪除 blob 除了可以人工手動外，也可使用生命週期管理原則自動進行。

Blob 的存取層

存取層	儲存費用	存取費用	默認合約天數
Hot 層 (經常性)	高	低	無
Cool 層 (非經常性)	中	中	30天
Cold 層 (極非經常性)	低	高	90天
Archive 層 (封存)	非常低	離線儲存	180天

註：

1. Cold層在 Azure portal (繁體中文) 翻譯為冷色系或冷儲存體。
2. Archive 層為離線儲存，若要存取需轉換為非 Archive 層後(需數小時)才能存取。
3. 轉換存取層會產生存取費用，在默認合約天數未到期就進行轉換會產生提前刪除費用(就有點像手機電信門號未到期解約)。

使用生命週期管理原則管理 blob

儲存體帳戶的種類	效能	轉換存取層	刪除 blob
一般用途 v1	標準 或 進階	不支援	不支援
一般用途 v2	標準	支援	支援
一般用途 v2	進階	不支援	支援
BlobStorage	標準	支援	支援
BlockBlobStorage	進階	不支援	支援

註：

1. 生命週期管理原則目前可對 block 類型的 blob 轉換存取層或刪除，對 page 類型與 append 類型的 blob 僅支援刪除，且不支援把 Archive 層的 blob 轉成 Hot、Cool 或 Cold 層。
2. Blob 的快照集與版本也可使用生命週期管理原則來進行管理。
3. 可使用篩選限制來限制只有在特定容器中或 blob 名稱或 blob 索引符合條件的才要受到該條生命週期管理原則管理。

建立生命週期管理原則

1. 在 Azure Portal 找到您要設定生命週期管理的儲存體帳戶。
2. 在資料管理區段點選「生命週期管理」後，按「新增規則」。(圖一)
   
   

   圖一、儲存體帳戶的生命週期管理

3. 在「規則名稱」輸入您為此規則命名的名稱(例如：myRule1)後，按「下一步」。(圖二)
   

   圖二、新增規則

   
   
4. 設定您的條件(例如：上次修改時間，超過 30 天，移至非經常性儲存體)，若有需要您可以按「新增條件」(圖三)加上更多的條件(例如：上次修改時間，超過 90 天，移至冷儲存體；上次修改時間，超過 365 天，移至封存儲存體；上次修改時間，超過 2555 天，刪除 blob)，然後按「新增」即可。
   

   圖三、規則條件

   
   

以已新增完成上述條件為例(圖四)：

圖四、多個條件

假設 1 個 block 類型的blob 原本是 hot 層，最後一次修改是 2024/1/1，它將在 2024/1/31 變更為 cool 層，然後在2024/3/31 變更為 cold 層，之後在2024/12/31 變更為 archive 層，最後它會在 2030/12/30 被刪除。此外，若有多個條件設定相同的天數，則以變更為最低成本的為結果。

您可在下列課程中了解更多技巧喔！

相關學習資源

• AZ104Microsoft Azure管理員認證班
• AZ305設計Microsoft Azure基礎結構解決方案