IBM Terraform 能幫助企業透過政策驅動的工作流程與安全、可擴充的執行環境，在跨雲與混合雲環境中實現一致的基礎架構佈署自動化。

IBM Apptio 旗下的 Cloudability 則補足了近乎即時的成本能見度、個人化支出預估以及佈署後的優化建議。兩者結合使用，不僅能有效消除基礎架構的成本盲點，更能讓團隊充滿信心交付商業價值。

雲端成本能見度的溝通斷層

在雲端優先的時代，基礎架構團隊佈署資源的速度比以往任何時候都快。Terraform 已成為基礎架構即程式碼（Infrastructure as Code, IaC）的業界標準，工程團隊僅需一次程式碼提交（Commit），就能完成整個環境的佈署。

然而，這種極致的開發速度也帶來了新挑戰：當財務團隊收到雲端帳單時，往往為時已晚 —— 資金早已支出。

這並非單一企業面臨的特例。在協助數千家企業轉型的過程中，可以發現一個極為明顯的規律：最大的成本風險，來自於資源佈署當下缺乏即時的財務能見度。

常見的 FinOps 營運痛點

雲端成本管理與優化（Cloud Cost Management and Optimization，即 FinOps），過去是一種「被動回應」的流程。企業常見的挑戰包括：

一、成本回饋機制遲緩

基礎架構團隊多半僅根據技術需求來調配資源，在缺乏針對特定配置與合約計價的即時成本能見度下，很難在基礎架構正式佈署前評估財務影響。財務團隊要等到數週後收到雲端帳單時，才能掌握實際花費。

二、意料之外的成本飆升

資源實際產生的費用經常大幅超出預期。由於缺乏及時的能見度，團隊反應過慢，導致預算超支，甚至增加企業戰略規劃的營運風險。

三、與商業價值脫節

缺乏對相關商業影響或目標的清晰能見度，團隊無法評估基礎架構究竟是創造了預期效益，還是僅僅增加了成本支出，導致難以排定投資優先順序或與企業戰略目標保持一致。

四、合規性與標籤落實缺口

標籤政策（Tagging policies）與資源規範多半透過人工審核或於佈署後才進行檢查，容易導致成本歸因不完整以及內部費用分攤（Chargeback）的爭議。

五、工作流程碎片化

成本管理以往都在佈署流水線（Deployment Pipeline）之外的獨立工具中進行，這不僅造成跨團隊溝通摩擦，也拖慢了交付速度。

被動應對的模式會導致資源浪費與合規問題不斷累積，迫使團隊陷入緊急救火的困境。企業真正需要的是 「左移（Shift-Left）」 的管理思維 —— 將成本意識提前帶入資源佈署決策的瞬間，而非等事情發生數週甚至更久之後才來處理。

推薦閲讀：什麼是 FinOps？結合 IBM Apptio 與 Cloudability 的雲端成本優化指南

成本能見度寫入 Terraform 流程

IBM Cloudability 的 Governance 功能可透過 Run Task 與 Terraform 無縫整合，在 IaC 工作流程中提供佈署前的成本能見度。

Run Task 是 HCP Terraform 與 Terraform Enterprise 中的整合機制，允許企業將第三方工具直接連接至 Terraform 的執行生命週期中。這能在佈署過程中的特定節點自動執行安全掃描、成本預估或合規性驗證等檢查。

Terraform 與 Cloudability 之間這項獨特的整合，將主動式的成本洞察注入工程師的工作流程中，從源頭防止不必要的成本事件發生。

推薦閲讀：Terraform 資源搜尋與匯入教學：自動生成代碼，完成 IaC 遷移

具體運作方式

1. 拉取請求（Pull Request）分析

當工程師提出包含 Terraform 配置變更的 Pull Request 時，Cloudability 會自動分析預計進行的基礎架構修改 —— 包括新資源、執行個體規格變更（Instance sizing）、儲存區塊等。

2. 個人化成本預估

Cloudability 結合企業專屬的客製化合約折扣與預留折扣覆蓋率（Commitment coverage），直接在 HCP Terraform 的執行細節頁面中提供精準的支出預估。工程師在正式佈署前，就能清楚看到變更對每月成本的具體影響。

3. 資源優化建議

提供配置相似但成本更低的替代資源建議。例如：工程師原本預計佈署一台 AWS EC2 r6i.2xlarge 執行個體（8 vCPU, 64 GB RAM），但 Cloudability 的分析引擎在審視歷史資源利用率資料後，發現該應用程式的記憶體使用率極少超過 20GB，便會主動建議改用 m6i.2xlarge（8 vCPU, 32 GB RAM）以節省成本。

4. 自動化政策落實

Governance 功能亦可透過可自訂的規則來貫徹企業政策：

• 核准的執行個體系列： 確保使用具成本效益且標準化的資源類型。
• 強制要求的標籤： 確保後續能進行可靠的成本歸因與費用分攤。
• 可設定的強制執行層級： 可選擇直接阻擋不符合規範的佈署，或是發出明確訊息提示進行修正。

5. 即時回饋與修復

工程師能在 Pull Request 流程中獲得驗證結果，完全無需離開現有的版本控制（VCS）或 CI/CD 流水線。這能幫助團隊及早發現成本與合規問題，減少人工審核時間，並在不犧牲管控的前提下加速交付。

整合成本治理的實質效益

將成本治理提前至佈署流水線中，能為企業帶來顯著的營運效益。原本可能因設定錯誤的 Auto-scaling 群組或規格過大的資料庫，可以在 Pull Request 階段就被識別並修正，降低事後收到高額帳單的風險。

自動化政策貫徹也省去了繁瑣的人工合規審查與核准會議，讓工程師在既定安全邊界內快速疊代。更重要的是，工程師無需成為財務專家，就能在撰寫程式碼時掌握架構決策的財務影響，在效能與成本之間做出明智權衡，讓成本治理不再是拖慢業務交付的瓶頸。

佈署後的持續優化與控管

這項整合不僅止於防止高昂的佈署錯誤，Cloudability 還能在資源佈署後基於實際帳單資料進行持續監控。系統能自動偵測閒置與低利用率資源，並結合歷史數據提供最佳規格化建議與預期節省金額，協助團隊及早處理資源浪費。

在預算追蹤方面，近乎即時的費用監控能讓團隊隨時掌握實際花費與預算目標的差距，及早發現異常支出。透過智慧分配引擎與 FOCUS 規範架構支援， Cloudability 也能確保每筆基礎架構使用狀況精準對應到正確的組織部門，實現透明、準確的雲端費用分攤與單位經濟效益分析。

企業導入 6 步驟

對於想提升 FinOps 成熟度的企業，可以參考以下步驟將整合落實至現有工作流：

1. 啟用 Governance 功能： 在不阻擋佈署的前提下，讓團隊在 Pull Request 中即時具備成本意識。
2. 建立預算基準線： 利用個人化預估瞭解目前的資源使用模式，並設定合理的預算門檻。
3. 配置政策規則： 設定符合企業標準的標籤規範與基礎架構選擇規則。
4. 設定 Terraform Run Task： 在 Terraform 中設定 Run Task，可套用至全域所有 Workspaces 或個別指定項目。
5. 進行佈署後監控： 利用近乎即時的監控機制追蹤預算影響、識別浪費，並將支出與商業成果相連結。
6. 持續疊代與優化： 建立持續改善的機制，讓每一次的基礎架構佈署都具備更高的成本效益。

結語：讓雲端成本控管成為團隊的日常習慣

要在企業內部推動 FinOps，最重要的不是一次把所有規則訂到最嚴，而是讓工程團隊在日常開 Code、部署資源的當下，就能順手看到成本影響。當 Terraform 的自動化速度加上 Cloudability 的財務能見度，團隊不用再等到月底帳單來了才手忙腳亂救火，財務與維運團隊也能建立起真正的信任。

想在現有的 Terraform 工作流中導入成本控管嗎？

身為 IBM (Apptio/Cloudability) 與 HashiCorp (Terraform) 的合作夥伴，我們團隊能協助您評估架構現況，協助將 Cloudability 的 Run Task 機制串接至貴公司的 Terraform 環境中。

無論是想了解產品 Demo、體驗佈署前的成本預估功能，或是想討論如何為團隊建立合理的雲端預算規範，歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！

本文翻譯自：Eliminating Infrastructure Cost Blind Spots: Embedding FinOps into IBM Terraform Workflows with IBM Cloudability

Elasticsearch Platform

Elastic 9.5 帶來哪些新功能？

Elastic 9.5 實現多項關鍵突破，包含原生列式資料庫模式、向量搜尋自動調校、Prometheus/PromQL 無縫遷移，以及 AI 驅動的告警驗證與工作流程，極致優化 Search & AI、Observability 與 Security 的使用體驗與營運效率。

Search & AI

Elastic 9.5 協助開發者縮短企業資料與高品質 AI 應用之間的落差，從底層儲存、向量搜尋到 AI Agent 治理全面降低營運門檻：

一、多訊號列式資料庫 (Columnar Mode)

首度開啟 Columnar Mode 技術預覽。預設不使用倒排索引，改將每個欄位單獨儲存在列式儲存空間中，能在不修改任何 API 或儀表板的前提下，大幅壓縮儲存占用並加速分析型查詢。

此外，專為日誌設計的 Columnar Logs 設定檔，僅在訊息欄位保留單一倒排索引以維持快速全文搜尋，其餘資料採全列式儲存，兼顧搜尋速度與降本效益。

二、向量資料庫 (VectorDB) 優化

全新 VectorDB 索引模式讓開發者僅需單一設定即可啟動高效能向量搜尋，系統會自動套用量化、合併策略與快取載入等優化預設值。

DiskBBQ 自動校準功能只需將 "auto_calibration" 設為 true，系統即可依據向量統計分析自動配置量化深度與超採樣，告別繁瑣的人工調校。全新 semantic_text 欄位則簡化了向量建立與查詢步驟，讓多模態圖像搜尋變得如文字搜尋般直覺。

三、Agent Builder 與 AI 原生 Kibana

首度結合 Agent 可觀測性與監控（技術預覽），機能精準將 LLM 呼叫與推理步驟作為 OpenTelemetry (OTel) 資料追蹤至 Elasticsearch 中，並搭配人工介入審核機制確保敏感操作安全。

在 Kibana 方面，Dashboards & Visualizations API 順利推升至正式上市 (GA) 階段，並提供快速模式 UI (Fast Mode UI)，可在抽樣資料集上執行查詢並精準推算結果，實現極速排查。

四、Elastic Workflows 原生自動化

預設啟用自然語言撰寫，團隊只需以平實口語描述需求，系統即可自動生成自動化腳本。內建視覺化流程圖與版本控制，當流程需要重大決策時，還能自動暫停並即時通知 Slack 等外部協作工具，實現人工與自動化的完美搭配。

Elastic Observability

全方位可觀測性升級讓統一監控更容易導入與擴充。無論是從 Prometheus 遷移、導入 Kubernetes，還是連接雲端 SaaS 資料，都能以更輕量化的維運負擔實現快速故障診斷。

一、原生 Prometheus 與 PromQL 支援 (GA)

透過 Prometheus remote-write 端點與內建於 ES|QL 的原生 PromQL，團隊能直接將現有的 Grafana 儀表板無痛指向 Elastic。相較於傳統 Prometheus，Elasticsearch 提供高達 2.5 倍的儲存效率與 30 倍的查詢速度。搭配自動化遷移工具可轉移 Grafana 與 Datadog 的告警，且全新的 ES95 編解碼器能將列式指標儲存成本再壓縮約 20%。

二、完整 AI 整合包與雲端資料導入

開箱即用支援 Kubernetes 監控與 AWS 監控（技術預覽），結合 Agent Skills 與 Observability MCP 應用，讓 SRE 人員能直接在任何支援 MCP 的 AI 工具中進行事件調查。

此外，託管整合免去了部署地端 Agent 的繁瑣流程，預設採用推薦的 OTel 路徑，只需輕點幾下即可開始接收雲端資料。

三、APM 與 LLM 可觀測性

告警詳情頁面與自訂儀表板可直接呈現服務地圖，讓維運人員無需切換畫面即可進行告警處置。全新的 Anthropic LLM 可觀測性整合則能自動導入 Claude API 平台的 Telemetry 資料、Token 使用量及成本配置，輔以預建儀表板一手掌握。

無須切換畫面，即可在告警詳情頁中直接查看並分析服務依賴關係。

推薦閲讀：Elastic 全新指標監控技術：大幅提升公部門 IT 系統可用性的關鍵突破

Elastic Security

Elastic Security 9.5 賦予分析師更充裕的決策時間，大幅減輕手動過濾告警的負擔。

一、Alert Zero：告警驗證與清零

Attack Discovery 模擬分析師調查邏輯，追蹤原始事件並進行跨告警比對，直接還原「已驗證的真實攻擊」；發現規則遺漏時可自動草擬 ES|QL 規避規則。獨立的告警降噪工作流則可自動將告警歸類為 True Positive 或 False Positive，避免資源浪費在低品質告警上。

二、端點防護進化與 SOC 自動化

威脅研究團隊持續監控 VirusTotal 及微軟黑名單等公開來源，一探知易受攻擊的驅動程式便會自動生成並部署 YARA 規則進行動態攔截。此外，Elastic Defend 現已完全支援 Windows on ARM 架構。在 SOC 維運方面，Elastic Workflows 賦予其原生自動化能力，單一檢測即可自動觸發資料豐富化與應變處置，企業無須再額外建置或維護獨立的 SOAR 系統。

延伸技術更新

• Jina AI 模型家族升級：jina-embeddings-v5-omni 原生支援圖像、音訊與影片多模態檢索；Jina On-Prem 實現於自有硬體上全地端（Air-gapped）運行；jina-reranker-v3.5 則在長文本處理速度上飆升 56%。
• Elastic Cloud Serverless 遠端重建索引 (GA)：支援從任何 Elastic Cloud 託管部署或 Serverless 專案直接無縫遷移至 Serverless 環境，且具備自動中斷續傳能力。

立即體驗 Elastic 9.5

Elastic 9.5 現已於 Elastic Cloud 上線，包含所有全新與強化功能。從列式架構（Columnar Mode）、開箱即用的向量資料庫調校，到 Elastic Workflows 原生自動化，搜尋、可觀測性與資安防禦的 AI 應用都變得更加簡單高效。

想了解更多資訊，歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！

本文翻譯自：Elastic 9.5: Columnar, VectorDB index mode & auto-calibration, and AI-driven alert triage

當複雜查詢執行時，若記憶體資源耗盡，是否曾引發 Spill File 產生，甚至導致 Segment 節點異常中斷？

在 Greenplum 分散式資料庫架構中，當執行記憶體不足以支撐查詢運算時，系統會將中間結果寫入磁碟暫存，形成 Spill File（溢出檔案）。此機制若未妥善管理，不僅會造成 I/O 效能顯著下滑，更可能引發磁碟空間耗盡與 Segment 節點失效，影響整體系統可用性。

本活動將從維運診斷與架構優化角度切入，深入剖析 Spill File 的形成機制及其對系統穩定性的影響。我們將說明如何運用系統指標快速定位高風險 SQL 查詢，並提供資料庫參數修改建議，協助企業建立高可用的 Greenplum 資料庫環境！ 

活動資訊

日期：2026.09.09 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 成因與機制拆解：解析 Spill File 產生邏輯，以及誘發 Segment 節點故障的連鎖反應。
•  即時診斷與定位：運用系統檢視表與監控工具，精準識別過度消耗資源的高風險查詢。
• 系統級應對策略：從 SQL 語法優化、資料庫系統參數調整，提升系統抗壓性。

活動議程

本活動完全免費，誠摯邀請公司行業及政府單位的主管、IT 相關及專業技術人員踴躍報名參加！

若您不屬於上述類別人員，恕無法接受報名，敬請見諒，感謝您的理解與支持。

參加好禮

活動報名通過，會後填寫問卷即可領取學習簡報！

波士頓諮詢公司（BCG）調查指出，高達 75% 的受訪企業仍難以將 AI 概念驗證（PoC）順利推動至規模化應用。問題不在於缺乏創新想法，而是無法釐清實際產出的商業效益。

AI 支出很少能簡化成單一帳目：

• 模型訓練成本：極度消耗算力，需要 GPU 等專用硬體基礎設施。
• 正式營運成本：直接面向客戶的 AI 服務，帶來難以預測的推論費用。
• 資料與資安：資料儲存、清洗與維護成本。
• 授權與人力：軟體授權費用倍數成長，還需要專業工程團隊維運。

成本散落於各式發票與部門帳目中，也隱藏在龐大的 IT 總預算內。因此，當董事會為 AI 願景歡呼時，很少有主管能自信地回答：AI 到底花了多少錢？這些投資到底有沒有賺回本？

企業現在最需要的，是一個財務、IT 與業務團隊都能看懂的單一 AI 支出檢視視角。

缺乏成本透明度的 3 大代價

少了成本透明度，企業容易重複犯下常見錯誤。例如，零售業者推出了 AI 推薦系統，卻未將運算成本從雲端帳單獨立拆分，導致沒人知道系統究竟是幫公司賺錢還是虧錢；又或是銀行業者把所有 AI 推論成本全部打包進單一的創新預算中，搞不清多少資金花在實驗、多少用於客戶服務。

在這些情境下，再好的初衷都會被混亂的帳目拖垮。當 AI 資源使用狀況被割裂且不透明，管理階層便極難做出合理的策略投資。

當團隊對數據沒有共識，溝通就會陷入平行時空：

• IT 部門主管（CIO / CTO）爭取更多預算
• 財務團隊（CFO）對飆升的雲端成本提出質疑
• 產品經理宣稱專案大獲成功，但財務報表上完全看不出來

資訊斷層會導致決策被動、預算失準，價值也消逝在無形的推論成本中。最終，有潛力的專案因缺乏資源停擺，本該終止的無效專案卻繼續消耗資源。

用 TBM 架構破解成本混亂

解決方案非常直接：將 AI 當作重大資本投資來管理，並建立統一的成本與價值溝通語言。

企業必須整合雲端服務、軟體授權、資料管道、儲存空間與人力成本，站在業務實際使用量角度審視，並與技術使用率等營運資料進行比對。

透過導入業務數據證明系統創造的策略價值，就能清楚看出每一筆 AI 支出如何轉化為商業回報。當你能計算出每個客戶或每筆理賠申報消耗的 AI 成本時，就能在平等基準上比較不同專案，將資源集中投資在真正能產生效益的項目上。

這正是 Apptio 提倡的 IT 財務管理（Technology Business Management, TBM）核心理念 —— 直接連結企業的 IT 支出與獲得的商業回報。

TBM 帶給企業的 3 大價值

• 控管雲端成本：讓算力成本不再成為月底帳單的突發驚喜。
• 掌握完整 TCO：釐清費用歸屬，讓各業務單位明確知道自己消耗的資源與整體擁有成本（Total Cost of Ownership, TCO）。
• 連結預算與績效：劃分預算與實際成果綁定，讓資金迅速流向有效益的專案。

TBM 是企業的財務情報層（Financial Intelligence Layer），結合財務、營運與組織資料，清晰呈現三件事：用了什麼、花了多少、帶來什麼效益，提供值得信賴的單一事實來源。

這樣做目的絕非要壓抑創新。當企業清楚知道資金流向與產出價值，就能放大成功的專案，並及時止損無效的嘗試。

推薦閲讀：什麼是 FinOps？結合 IBM Apptio 與 Cloudability 的雲端成本優化指南

IBM Apptio 成功案例

一、MassMutual ｜系統瘦身省下 6,000 萬美元

美國保險公司 MassMutual 在進行重大資產剝離時，透過成本透明化實踐，讓管理階層清晰掌握所有應用程式與服務的 TCO。這項洞察讓團隊在交易完成首日，成功消除 6,000 萬美元的直接費用，並給予團隊足夠的清晰度來簡化系統、專注核心業務。

二、BMO 銀行｜成本歸屬精準度提升 70%

北美 BMO 銀行採用類似方法推進數位優先策略。透過將科技成本分類標準化，並將成本歸屬（Cost Attribution）精準度大幅提升 70%，高層得以清晰掌握各項服務的真實成本。這不僅減少了資源浪費，更釋放出資金支援新專案，為安心導入 AI 等前沿技術奠定堅實的治理基礎。

不論屬於哪種產業，核心邏輯都一樣：當管理階層能清楚掌握創新投資的商業價值，才能做出對的決策。

控管 AI 成本的 5 個好習慣

想落實 AI 成本控管，不需要複雜的高等數學，只需要良好的管理紀律與習慣：

1. 劃清算力邊界：明確區分模型訓練與日常推論成本，避免月底帳單爆表。
2. 事前定義成功指標：將每個 AI 專案與具體商業目標綁定，例如加快履約、降低流失率、提升銷售額。
3. 落實專案責任制：明確指定專案負責人，讓預算不脫軌。
4. 計算單次交易成本：掌握單次交易或單次預測的 AI 成本，用理性價值衡量熱情。
5. 採取動態預算管理：資金動態調整，確保資源持續流向有實質進展的專案。

讓成本透明成為競爭優勢

最成功的企業，花在演算法上的心思其實較少，反而更專注於圍繞 AI 的人才與流程管理。良好的管理、明確的責任歸屬以及跨部門透明度，對績效的提升遠比再微調一次模型參數更有幫助。

AI 支出只會持續成長。最終勝出者，將是那些能用董事會聽得懂的語言，去解釋、預測並對齊 AI 支出的人。做不到這一點，企業擴大的只會是風險，而不是價值。

目前多數企業的 AI 專案都卡在概念驗證（PoC / Pilot）階段，無法真正進入生產環境。團隊能快速做出原型（Prototype），卻難以證明其長遠價值。企業需要的不是再蓋一座實驗室，而是一個清晰的全局視角，協助決策者判斷該把資源下注在何處。

有了這層透明度：

• IT 領導者不必再為發票明細爭吵，而是對話業務成果
• 財務部門能從只會說 No 的煞車皮，轉變為價值的仲裁者
• 董事會能用嚴謹的商業語言，而非虛幻的技術承諾來評估 AI 專案

在預算緊縮、期待又高的環境下，成本透明度正是將 AI 從時髦的策略口號，轉化為企業核心競爭力的關鍵手段。

作為 IBM Apptio 的合作夥伴，若您的企業也想了解如何用 Apptio 評估 AI 成本與 IT 效益， 歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友，由我們為您安排進一步說明。

本文翻譯自：Is AI Really Worth It? Here’s How Businesses Can Find Out

這項更新讓公部門（如政府機關、國營事業、醫療單位與公立大學）的 IT 維運與 SRE 團隊，得以在單一平台上整合日誌、指標與追蹤，在確保系統可用性的同時控管整體持有成本。

推薦閲讀：2026 年 Observability 趨勢：可觀測性成熟度、成本控管與商業價值

公部門 IT 面臨的觀測性挑戰

政府機關與公部門的 SRE 團隊承受著獨特的維運壓力。團隊必須在複雜的混合雲、地端甚至實體隔離（Air-gapped）的基礎架構中維持關鍵任務運作，同時滿足嚴格的資安稽核與法規遵循，且每筆 IT 預算都必須對審計機關與公眾負責。

然而，傳統可觀測性工具的計價機制，與現代架構（如 Kubernetes 容器環境）的擴展需求相衝突：

• 成本懲罰機制：傳統平台多採用主機數結合指標基數計價。當基礎架構擴展或 OpenTelemetry 埋點加深時，費用會呈非線性暴增。
• 資料斷層風險：為了控制預算，IT 團隊被迫採取折衷手段，例如放棄高基數指標、縮短留存時間，甚至直接丟棄部分監控資料。
• 維運致命傷：當凌晨發生民眾端服務中斷或系統斷線時，這些缺失的指標上下文就是快速排除故障與長時間癱瘓之間的關鍵差異。

全新欄式指標引擎的效能運算

Elastic 重新設計了 Elasticsearch 儲存與查詢時間序列資料的底層邏輯，將指標功能建構於專為時間序列資料流（TSDS）優化的欄式儲存引擎之上。

這項架構重構帶來了直接的數據改變：

• 儲存空間縮減 6.6 倍：以 OpenTelemetry 指標為例，單一資料點的儲存體積從過往的 25 bytes 降至 3.75 bytes。與開源的 Prometheus 相比，儲存效率高出 2.5 倍。
• 查詢速度提升 160 倍：時間序列資料的查詢速度較舊版 TSDS 提升達 160 倍，較 Prometheus 快上 30 倍，且索引寫入吞吐量提升了 50%。

對公部門而言，這意味著無需犧牲系統效能或調降解析度，就能以極低的儲存成本將完整的指標資料留存數月甚至數年，滿足長期趨勢分析與法規稽核需求。新增 Kubernetes 標籤或雲端標籤時，也不再需要擔心架構超載。

日誌與指標的單一平台整合

許多政府機關原本就使用 Elastic 儲存海量的日誌資料。現在，相同的底層架構直接延伸到指標監控。

過去，多數單位積累了諸多「觀測性債務」——使用孤島式工具，日誌、指標、追蹤各自獨立。每種資料各自存在不同的後端、使用不同的查詢語言。當資安事件或系統異常發生時，工程師必須在多個瀏覽器分頁之間頻繁切換上下文，手動拼湊問題全貌。

Elastic 將指標、日誌與追蹤儲存在統一的後端。當告警觸發時，系統會自動整合相關的日誌事件、異常指標與追蹤鏈結。內建的機器學習異常檢測會自動針對基礎架構指標進行運算，告警時直接附帶異常嚴重程度與變更上下文，而非僅僅是觸及傳統的閾值臨界點，從而縮短平均修復時間。

部署彈性與預算控管架構

支援實體隔離環境

Elastic 提供三種部署模式：Serverless、雲端託管，以及完全自建的地端或實體隔離環境。

許多提供核心公共服務或高度機密性的政府單位，對資料落地有嚴格限制。Elastic 確保地端與隔離環境擁有與雲端完全相同的核心功能，不因部署在地端而刪減技術效益。

以資料量為核心的計價模式

有別於 Datadog 等商業廠商強制且複雜的定價機制（結合主機數與客製化指標基數非線性計價），Elastic 採用非人頭、非主機數的計價邏輯，用戶純粹為資料量付費。

在 Elastic 執行 Serverless架構下，啟用 TSDS 模式的指標資料，其寫入與留存費用僅為標準可觀測性每 GB 費率的 25%，整體花費大約只需 Datadog 等廠商的一半，大幅降低了容器化環境下的監控開銷。

原生相容開源生態以保護既有 IT 資產

公部門的資訊採購與架構轉移通常較為審慎，難以接受推翻重寫的巨大風險。多數維運團隊在 Kubernetes 與雲原生環境中，已經累積了大量的 Prometheus 監控組態、告警規則、PromQL 查詢語句以及 Grafana 看板。

Elastic 提供了近乎零摩擦的轉移路徑：

• 原生 PromQL 支持：Prometheus 指標透過 Remote Write 寫入 Elasticsearch 的欄式儲存，資料語意不變。Kibana 原生支援 PromQL，團隊現有的查詢語句與看板不需重寫即可直接運作。
• 相容 Grafana 前端：Elasticsearch 提供相容 Prometheus 的 API。如果工程師習慣原本的 Grafana 視覺化介面，可以直接將 Elasticsearch 當作後端資料源進行查詢，維持既有的操作習慣。
• 自動化轉移工具：提供命令列工作流（Observability Migration Platform），能將 Datadog 與 Grafana 的既有看板、告警資產自動轉換為 Kibana 原生格式，並自動產出包含遷移報告、變更清冊與驗證清單的審查文件，供主管與評估小組進行合規審查。

Elastic 蟬聯 Gartner 可觀測性平台領導者

Elastic 在市場上的公信力持續成長。2026 年 7 月，Elastic 在 Gartner® 可觀測性平台魔力象限中，連續第三年獲選為「領導者（Leader）」。

這項認證反映了 Elastic 優先布局市場趨勢的策略成功。透過支援 Prometheus 與 OTel 等開放標準，Elastic 不僅協助客戶實現標準化的技術高效率，更賦予企業在單一平台上整合日誌、指標與追蹤的核心能力。

圖一：2026 Gartner 可觀測性平台魔力象限，Elastic 蟬聯領導者象限（Leaders）

結語

Elastic 新一代指標監控技術從根本上解決了公部門 IT 運維的雙重考驗。透過全新欄式儲存引擎的技術突破，IT 團隊在單一平台上無縫整合日誌、指標與追蹤，縮減 6.6 倍的儲存空間並提升 160 倍的查詢速度，更打破了傳統以主機數計價的成本枷鎖。

這讓政府機關不論是在雲端、地端或高度機密的實體隔離環境下，都能以可預測的低成本實現長期的合規稽核，並確保關鍵公共服務的高可用性。

想在不犧牲系統效能的前提下，整合孤島式監控工具並控管容器環境的 IT 維運成本？ 歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！ 讓我們協助您評估合適的 Elastic 可觀測性與指標引擎優化方案。

本文翻譯自：Elastic’s new metrics capabilities will dramatically improve uptime for public sector IT

當資料分散在不同雲端平台、地端資料庫和資料湖時，跨系統的聯邦查詢雖免除了資料搬遷，卻也帶來新的挑戰：如何確保複雜的 SQL 指令不影響系統效能，並控制隨之而來的雲端算力成本。

推薦閲讀：還在痛苦寫 ETL？一篇文看懂 Query Federation（聯邦查詢），搞定跨系統資料分析

什麼是 Query Optimization？

查詢優化是資料庫引擎與查詢處理器自動為 SQL 指令選擇最高效執行計畫的程序。

引擎內部的查詢優化器會根據資料表統計資料與系統能力，在極短時間內針對 Join 順序、篩選條件配置以及資料搬移做出決策。現代的查詢優化器大多採用「基於成本（Cost-Based Optimizer, CBO）」的機制，透過評估不同執行策略的運算成本，選取資源消耗最低的路徑。

當單一查詢同時橫跨物件儲存、線上交易資料庫、雲端資料倉儲與串流平台時，若聯邦查詢引擎能將篩選條件下推至源頭系統、在資料所在地進行聚合運算，並最小化網絡傳輸量，優化與未優化查詢之間的效能與成本差距可達數個數量級。

對於建構分析與 AI 資料管線的資料工程師而言，無論是用於建立湖倉資料表的 CTAS 指令、處理增量更新的 MERGE 操作，還是預先計算複雜轉換的具體化檢視表，皆仰賴優化器的決策，進而影響任務的執行時程。

此外，雲端原生分析與 AI 工作流的興起，也改變了查詢優化的評估維度，分散式查詢引擎現在必須同時考量跨雲網路延遲、物件儲存的掃描成本，以及特徵工程中複雜轉換的下推效益。

湖倉架構放大優化效益

如 Apache Iceberg 等開放式表格式（Open Table Formats）創造了新的優化契機。不同於傳統 Hive 表，Iceberg 的元資料結構能在任何資料掃描開始之前，實現檔案層級的修剪（Pruning）與分割區消除（Partition Elimination）。

這種原生優化設計，代表 ELT 資料處理任務僅憑元資料就能直接跳過資料湖中的特定區域。在此架構下，效能加乘在串流引入（Streaming Ingestion）的場景中更為明顯。

當 Kafka-to-Iceberg 管線能夠利用分割區修剪與篩選條件下推時，不僅能加快資料速度，也能減輕下游整個分析生態系統的運算負載。

聯邦環境下的查詢優化挑戰

雖然查詢優化的效益顯著，但在現代異質（Heterogeneous）資料環境中落地，複雜度超出預期，主要面臨以下技術瓶頸：

一、各資料源下推支援不一

並非每個資料源都支援相同的優化語言。例如 PostgreSQL 連接器可能支援多數操作的篩選條件下推，但在處理特定字串範圍篩選時卻受限；物件儲存架構可能擅長分割區消除，卻缺乏最佳 Join 順序所需的資料欄統計資料。

二、統計資料品質與可用性

基於成本的優化（CBO）取決於是否擁有準確的資料統計（如資料列數、資料欄基數與數值分佈）。在資料湖和聯邦情境中，統計資料常有缺失或過期的問題，導致優化器根據舊資訊做出錯誤決策。

三、跨系統 Join 的遷移成本

當查詢觸發系統間的大量資料傳輸時，成本會上升。若優化器無法有效下推過濾條件，可能會在不同區域之間搬移數千 GB 的資料，導致執行時間並拉長查詢延遲。對此，Starburst 的優化器支援跨源的動態過濾與成本評估，能大幅減少這類非必要的跨網絡資料遷移。

四、長時間運行程序的可靠性

橫跨多個系統的長時間 ELT 任務，易受到單一組件短暫故障的影響。傳統的重試機制通常會重啟整個任務，浪費了故障前已完成的工作。

如何進行查詢優化？

提升查詢優化效果需從資料型態的釐清與底層技術的選擇開始。首先應選擇有利於優化的表格式，如 Apache Iceberg 憑藉元資料驅動的修剪能力以及對結構演進（Schema Evolution）的支持而具備優勢，定期使用 OPTIMIZE 程序則能維持檔案大小以平衡掃描效率。同時，必須將統計資料的收集與維護視為日常任務，建立在重大資料變更後重新整理統計資料的慣例，以避免執行路徑不佳。

對於生產環境的 ETL 工作負載，導入容錯執行（Fault-Tolerant Execution）以實現微粒度的復原（Fine-Grained Recovery）是保障可靠性的關鍵，這點在分散式運算架構中尤為顯著，例如 Starburst 的架構級容錯機制，即可確保長達數小時的複雜聯邦查詢不因單一節點轉瞬故障而斷線重來。

此外，策略性使用具體化檢視表來預先計算並快取涉及跨系統 Join 或重度聚合的低頻變動操作，能將高昂的查詢轉化為快速的本地查表。最後，應將查詢計畫分析納入開發流程常態，定期使用 EXPLAIN 指令驗證下推成效，確保核心工作負載持續獲益。

結語

現代資料架構中的查詢優化，本質上是在效能、成本、可靠性與可維護性之間取得平衡的過程。單純追求免除 ETL 的聯邦查詢架構，若缺乏底層優化器的成本評估與下推機制，容易轉化為高昂的算力費用與網路延遲。

透過選擇如 Iceberg 等兼顧元資料優勢的表格式、落實日常統計資料管理，並配合具備容錯能力的分散式查詢引擎（如 Starburst 架構設計），才能在不搬移資料的彈性下，真正建立具備成本效益且可高效擴展的資料分析平台。

想在不搬移資料的前提下，搞定跨系統分析並控管雲端算力成本？歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！，讓我們協助您規劃合適的分散式資料湖倉與 Starburst 優化方案。

本文翻譯自：What is Query Optimization

根據 BBC 國際媒體報導，駭客假冒官方網域群發信件、抨擊比賽判決不公，更疑似導致內部系統資料庫外洩，在資安社群與國際體壇掀起不小波瀾。此案起因疑似與內部端點環境的防護漏洞有關，導致系統管理員憑證外洩，讓駭客得以直接繞過傳統安全防禦，以合法身分接管官方信箱並登入後台。

當企業的子網域系統與微服務架構日益複雜，開發與維運人員每天經手的機密憑證越來越多。在無法確保端點設備與本地端絕對安全的前提下，「如何妥善管理憑證」與「如何即時偵測異常憑證使用」，成為防範連鎖效應的核心。

本文將分享如何運用 Elastic Security 與 IBM HashiCorp Vault 的聯防機制，從憑證管理與行為監控兩大維度，為企業打造具備主動防禦能力的零信任安全方案。

推薦閲讀：整合 Elastic Security、HashiCorp Vault 與 Elastic APM 的全面防護與效能優化

第一道防線：Vault 動態憑證機制

要阻止憑證外洩，最務實的作法是徹底消滅永久帳密。這也是為什麼越來越多技術團隊選擇導入 IBM HashiCorp Vault。

在 Vault 的架構下，開發人員、應用程式甚至 CI/CD 流程，在日常運作中不需要直接接觸、或在本地端保存真實的資料庫密碼，而是由 Vault 扮演統一的機密託管中介。

當系統需要存取 PostgreSQL 等資料庫時，Vault 會在收到請求的當下，即時與資料庫連動並動態生成一組「限時、單次性」的臨時憑證。

這組憑證的生命週期極短，只要任務執行完畢或預設時間一到，密鑰就會在資料庫端被自動銷毀。這代表即使端點不幸流出憑證，駭客在暫存區或瀏覽器中撈到的也只是一堆早已失效的過期殘留，根本無法用來跨系統或登入後台作亂。

第二道防線：Elastic 異常行為監控

如果駭客運氣好，在臨時憑證失效前的極短時間內嘗試登入，我們還需要第二道防線。Elastic Security 的即時日誌分析就能夠派上用場。

Elastic Security 能持續讀取並比對來自 Vault 的稽核日誌、端點監控（EDR）以及企業內部基礎架構的流量。這種多維度的日誌關聯分析（Correlation），是抓出「合法帳號、惡意行為」的核心。

當一個擁有合法臨時憑證的開發者帳號，突然在反常的深夜時間、或從未出現過的海外 IP 登入，並嘗試一次性請求讀取多個生產環境的敏感機密時，Elastic 的機器學習引擎會立刻察覺其行為軌跡與日常基準不符。

不需要資安人員手動介入，系統在偵測到威脅的當下，便能透過自動化響應機制（SOAR）直接向身分驗證系統發送指令，瞬間凍結該帳號的 Vault 存取權限，在關鍵資料被打包帶走前完成精準止血。

Vault 與 Elastic 聯防導入步驟

看完阿根廷足協的案例，如果您也正面臨類似的「開發端點憑證防護」焦慮，想導入 Vault 與 Elastic 聯防架構，建議可以依照以下步驟逐步落實：

第一步：盤點企業內部「明文地雷」

優先清查 CI/CD 腳本、專案原始碼、伺服器環境變數（ENV）以及軟體開發人員的本機配置，找出目前有哪些系統正在使用「永久性」的資料庫或 API 帳密。

第二步：透過 Vault 收回開發者的資料庫直連權限

將首波盤點出的關鍵資料庫（如 Oracle、EDB PostgreSQL 等）與 Vault 整合。設定資料庫 Secrets Engine，改由 Vault 統一發放「限時動態憑證」，確保本地端不再殘留任何可被惡意程式打包的實體帳密。

第三步：將 Vault 稽核日誌納入 Elastic 監控

將 Vault 的 Audit logs 串接至 Elastic Security 平台，並啟用內建的機器學習異常檢測模型（ML Anomaly Detection），建立專屬的「憑證存取行為基準線」。

第四步：配置自動化聯動響應（SOAR）策略

在 Elastic 控制台內設定防禦劇本：一旦偵測到特定的高風險 Vault 憑證讀取事件，自動觸發 API 撤銷該憑證並發送即時通知給資安小組，建立毫秒級的自動防禦網。

結語：防範身分威脅，從重塑信任邊界開始

阿根廷足協的 2026 資安事件為現代企業揭示了一個殘酷的事實：在邊界模糊的雲端與微服務時代，單純依賴端點防毒軟體守住「人」的裝置已經不夠了。資安防禦必須深入到「機密憑證的生命週期本身」與「每一次身分使用的行為細節」。

企業要落實真正的零信任，核心在於建立動態、即時的防禦網絡。

透過 IBM HashiCorp Vault 將帳密隱形化、動態化，再結合 Elastic Security 對異常軌跡進行毫秒級的監控與聯防，才能在端點不幸失守的極端狀況下，鎖緊核心資產的最後一道大門。

想了解更多導入細節或客製化應用？歡迎與我們聯繫，或是 加入歐立威 Line 好友，共同打造最適合您的資安方案。

參考來源：Hacking worry for Argentine FA over World Cup emails

延伸閱讀：

• 威脅解析｜5 大敏感資訊外洩來源：攻擊者怎麼利用？企業怎麼防？
• 端點安全｜Elastic Defend 如何優化？資安團隊兼顧效能與成本的關鍵策略
• 最新趨勢｜Elastic Agentic SOC：如何用 AI 助理加速資安事件調查？

什麼是 FinOps？

FinOps 是一種持續發展的雲端財務管理學科與文化實踐。它延伸了 IT 商業管理（TBM, Technology Business Management）與 IT 財務管理（ITFM）的核心原則，將成本透明化、預算歸因與業務對齊的精神帶入雲端環境。

FinOps 不是單純的砍預算或省錢，而是一種將 IT、工程研發、營運維運、財務採購與業務產品端（LOB）拉在同一陣線的協作文化。

作為 FinOps Foundation 的核心引領成員，IBM Apptio 透過將雜亂的多雲帳單轉化為統一的 TBM 商業模型，幫助企業以數據驅動即時決策，確保每一筆雲端與 AI 投資都能與商業價值精準對齊。

在實務推行上，FinOps 倡導「由淺入深（Crawl, Walk, Run）」的成熟度模型，引導組織建立全員對雲端用量課責（Accountability）的文化。企業不僅能深入了解資源的使用狀況與真實成本，還能進行即時的績效追蹤與基準對比。這讓跨部門團隊能在相同的數據基礎上協調溝通，持續進行資源使用量與費率的動態優化，最終將傳統無感的 IT 支出轉化為推動企業轉型與創新的強大動力。

推薦閲讀：什麼是 Apptio？掌握 IT 投資效益與預算控管的 ITFM 工具

雲端維運常見的四大成本痛點

企業在複雜的 IT 架構與轉型過程中，通常會遭遇以下管理挑戰：

• 多雲與雲地帳單難以分析： 帳單資訊雜亂，且手動報表彙整耗時，缺乏統一平台進行分類歸納。
• AI 與雲端基礎架構花費失控： AI 算力與基礎設施需求暴增，底層硬體成本快速膨脹。
• 支出缺乏可視性： 部門之間存在資訊孤島，無法確認具體的技術支出是由哪個專案、產品線或團隊產生。
• 傳統財務規劃失效： 複雜的預估方式無法適應雲端的變動成本特性，容易面臨預算超支風險。

FinOps 三大核心階段

FinOps 的推行是一個持續循環的飛輪流程。團隊可以從小規模專案開始嘗試，隨著組織經驗累積再逐步擴大管理範疇，避免陷入分析癱瘓（Analysis paralysis）。

根據 FinOps Foundation 的標準架構，主要分為以下三個階段：

一、Inform（認知與透明化）

此階段的核心目標是打破部門孤島，讓雲端與地面資源成本變透明。

透過導入統一的 TBM 標準模型，企業能把複雜的多雲數據與技術花費，精準歸屬到對應的業務單位或專案。當團隊建立了預算追蹤機制，決策者就能即時獲取支出資訊，免除過去手動彙整報表的繁瑣流程。

因應雲端與 AI 浮動的計費機制，持續進行數據驗證，才能確保每項優化決定都具備正確的即時依據。

二、Optimize（優化環境與費率）

釐清成本流向後，下一步是找出閒置與浪費的資源，並制定具體的節流方案。

在「使用量優化」方面，工程與研發團隊需緊密協作，透過環境配置優化關閉閒置資源，或針對專案擴張與軟體授權變動，動態調整未充分利用的服務。

而在「費率優化」方面，則由採購與財務主導，充分利用雲端廠商提供的承諾折扣（Commitment discounts，如預留執行個體 RI 或節省計劃 SP）。只要優化得當，承諾折扣能比隨需計費（On-demand）節省高達 70% 以上的成本。

三、Operate（營運與持續改善）

最終階段是將優化行為融入日常維運流程，建立營運改善與持續迭代的課責文化。

這需要讓工程、財務與業務主管（LOB）在相同的數據基礎上溝通，使財務運作跟上 IT 即時迭代的速度。企業在此階段會建立清晰的雲端治理規範，設計上具備高度彈性，可隨企業規模自動擴展。

藉由自動化機制落實資源管理，讓各團隊都能為自己使用的資源負責，確保企業能專注於 IT 價值創造，無需擔心預算超支風險。

推薦閲讀：IBM Apptio 成功案例｜FedEx 如何運用 TBM 將 IT 成本轉化為商業價值？

實踐 FinOps 的六大原則

為了確保制度順利落地，FinOps 組織應遵循以下指導原則：

1. 團隊需要緊密協作： 打破 IT、研發與財務之間的溝通壁壘。
2. 商業價值驅動雲端決策： 以每一筆花費創造的業務價值為評估核心，而非單純看金額大小。
3. 每個人都要為自己的雲端使用課責： 第一線開發者也需具備成本控制意識。
4. FinOps 報告應即時且易於取得： 即時的數據分析才能帶來即時的修正。
5. 由中心化團隊驅動 FinOps： 設立核心專家小組統籌規劃與規範制定。
6. 充分利用雲端的變動成本優勢： 將浮動計費轉化為擴充的營運彈性。

落地工具：IBM Apptio 與 Cloudability

要將上述的 FinOps 框架、三大階段與多雲指標完整落地，企業需要透過自動化管理平台提供強大的數據基礎。

IBM Apptio 是全球領先的雲地整合 IT 財務管理（ITFM）平台。作為 IBM FinOps 解決方案的核心，它整合了 Cloudability 技術。此方案除了助力 IBM 蟬聯 Gartner® 雲端財務管理領導者，並在魔力象限奪得執行力與願景指標中雙雙奪冠。

其中，IBM Cloudability 專為多雲、混合雲及 SaaS 生態系設計，能夠一站式完成成本可視化、Rightsizing 智能建議、以及承諾折扣的配置管理。無論是因應雲端用量劇增或複雜的雲地架構，都能保持高效運作。

身為專業的雲端服務夥伴，我們協助企業導入 IBM Apptio 與 Cloudability 解決方案，將雜亂的技術支出轉化為清晰的治理數據，建構更具成本效益的架構，協助企業在轉型過程中精準控管預算。歡迎聯繫我們的顧問團隊，或是 加入歐立威 Line 好友，安排進一步的平台體驗。

*本文內容整理自 IBM Apptio 官方公開資料，僅用於技術介紹與資訊分享。

*參考資料：

• What is FinOps? Collaborative Cloud Financial Management
• FinOps Phases by FinOps Foundation

多雲架構讓憑證管理變得分散混亂，您的企業是否也面臨「機密外洩」的資安危機？

當 API 金鑰和資料庫密碼散落在各個程式碼與設定檔中，這些硬編碼的靜態密鑰，早已成為最容易被入侵的漏洞。

IBM HashiCorp Vault 是一套專為現代多雲環境打造的「身份型」機密管理平台。它落實了零信任（Zero Trust）架構的核心精神，能跨越 AWS、Azure、GCP 與地端環境，統一將企業所有的敏感資料、應用程式憑證以及加密金鑰集中到數位保險箱中，進行自動化的生命週期控管。

Vault 具備強大的動態憑證技術，能針對每次的存取請求即時生成「用完即丟」的短期通行證，並在後台自動執行金鑰輪轉（Key Rotation）。這不僅省下繁瑣的人工管理成本，更確保即使遭遇突發事件，也將攻擊面縮減到最小！

本活動將說明如何用 IBM HashiCorp Vault 建立自動化的防護機制，帶您深入了解多雲權限控管的訣竅，兼顧最小權限原則與開發流暢度，全面封鎖潛在的安全破口！

活動資訊

日期：2026.08.12 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 憑證集中控管：終結密碼散落，自動化管理機密生命週期
• 動態權限防護：落實零信任，即時生成短期憑證、縮小攻擊面
• 跨雲架構整合：打通多雲與混合雲環境，輕鬆實現資安合規

活動議程

本活動完全免費，誠摯邀請公司行業及政府單位的主管、IT 相關及專業技術人員踴躍報名參加！

若您不屬於上述類別人員，恕無法接受報名，敬請見諒，感謝您的理解與支持。

參加好禮

活動報名通過，會後填寫問卷即可領取學習簡報！

為了應對這個挑戰，FedEx 必須打破傳統的成本框架，改以數據驅動的決策完美兼顧數位創新與成本優化。

本文說明 FedEx 如何透過 TBM（技術商業管理）架構 推動全球 IT 治理現代化，成功轉型為引領市場前進的核心戰略引擎，並為企業注入極佳的業務敏捷度。

推薦閲讀：什麼是 Apptio？掌握 IT 投資效益與預算控管的 ITFM 工具

龐大跨國規模的轉型挑戰

FedEx 的服務網路遍及全球 220 多個國家與地區，連結了全世界超過 99% 的 GDP。為了支撐龐大的供應鏈，FedEx 擁有全球最大的貨運機隊（超過 650 架飛機）、10 萬輛營運車輛以及 45 萬名團隊成員，每日處理高達 1,200 萬磅的貨件。

身處阿姆斯特丹、負責管理中東、非洲、歐洲及亞太地區（APAC）IT 戰略與應用程式開發的資訊部高級副總裁 Nik Puri 坦言，在主導數位轉型時，目標是「確保企業生態系能展現極佳的敏捷性，藉此提供具備差異化的優質客戶服務；同時，也全力降低系統架構的複雜度，因為從 IT 的角度來看，複雜度就是速度的最大殺手。」

以數位創新開創客戶新價值

FedEx 強調數位策略是整體歐洲成功戰略的關鍵一環，而 IT 的價值必須站在客戶的角度來衡量。

企業不只要照顧好自己的客戶，更要提供創新的數位管道，讓客戶能用全新的方式去服務他們的下一層客戶。數位轉型的核心力量，就在於提供一個單一、由數據驅動的介面，協助客戶全面優化其業務營運。

FedEx 透過一系列數位創新服務，成功提升了客戶體驗：

一、FedEx Cross Border（跨境電商工具）

提供更安全、在地化的虛擬結帳體驗，自動計算包含關稅與運費的整體到岸成本（Fully Landed Cost），避免國際買家遇到非預期的隱藏費用。

二、Checkout by FedEx（全球結帳系統）

這款全球電商應用程式支援超過 80 種貨幣與 15 種支付方式，並具備防詐騙保護機制。超過 200 個國家的消費者能直接在商家網站上，以在地貨幣和熟悉的語言安全完成結帳。

三、FedEx Monitor（全程監控服務）

為買家與賣家提供全球每一筆訂單的全程監控與高透明度貨態追蹤。

數據驅動與跨部門協同效能

作為 TBM 框架的早期採用者，FedEx 目前在全球的推動已進入成熟階段。他們將 TBM 視為企業治理與架構現代化旅程中不可或缺的基石，不僅成功推動了大規模的基礎架構升級，也解決了過去難以量化 IT 實質價值的痛點。

在日常營運中，財務長（CFO）需要清楚知道目前的實際成本支出。當企業面臨系統該託管在雲端、留在共同機房（Co-lo）還是自建資料中心等重大經濟決策時，只要指尖輕觸就能掌握即時數據，進行模型模擬與分析，問題自然迎刃而報。

TBM 讓團隊能預測未來趨勢、視覺化評估各種應變策略，並透過高智慧的數據對話做出更精準、更快速的決策。

這種數據驅動的討論模式，也加速了內部技術的引進：FedEx 導入機器人流程自動化（RPA）協助客服人員提升回應速度；運用人工智慧與機器學習（AI/ML）加速國際包裹的清關流程；並推動大量的基礎架構與維運（I&O）優化，全面提升內外部客戶互動的流暢體驗。

從成本檢視邁向全球 IT 治理

TBM 數據現已成為 FedEx 所有 IT 主管會議的溝通基準。

以往的會議總是圍繞著 Excel 表格，爭論著預算、計劃、超支或進度落後；現在，團隊直接檢視 TBM 數據，看系統提供的客觀洞察。所有的預算、計畫和結帳後的近乎即時（Near Real-Time）實際支出都整合在系統中，讓管理階層能站在全球視角，共同討論各地 IT 的營運表現。

這種透明度不僅建立了各部門對 IT 的信任，也提升了 IT 團隊與關鍵利益關係人之間的對話層次。Nik Puri 指出，他的角色已經從過往確保每個人都了解預算編列，轉變為專注於如何驅動市場轉型。TBM 讓 IT 團隊成功轉換定位，使他們能與業務夥伴深入探討商業轉型與長遠價值，而不僅僅是計較成本。

在 FedEx 的企業文化中，核心價值圍繞在學習、關懷與成果三件事。TBM 提供了全球透明度，讓團隊能清晰追蹤每個專案的進度、討論應變決策，並充滿信心地全速前進。如果必須用一句話來總結 TBM 的價值，Nik Puri 的答案非常篤定：那就是為了企業的業務敏捷性（Business Agility）。

結語

數位轉型是一場兼顧成本優化與數位創新的全面戰略，而 FedEx 正是透過現代化的 IT 財務管理，完美落實了高價值與高敏捷性的企業架構。

許多企業雖然理解 TBM 這套國際治理理論，但若只靠人工用 Excel 對帳往往精疲力竭，且難以理清龐雜的雲地成本。

而 IBM Apptio 正是落實 TBM 的最佳工具，它內建 TBM 標準成本模型，能自動整合企業所有的硬體、軟體與多雲帳單，將生硬的 IT 數據「自動翻譯」成業務部門與管理階層都聽得懂的商業服務價值。 透過 Apptio 隨手可得的即時儀表板，每一筆資訊支出都能緊密連結實質的商機。

歐立威科技身為 IBM Apptio 專業合作夥伴，致力於協助企業打破資訊成本黑盒子，將每一筆 IT 支出轉化為實質的商業價值。想進一步了解 Apptio 如何協助您的企業架構現代化？歡迎隨時聯絡我們的專業團隊，或是 加入歐立威 Line 好友！即時獲取專業的科技治理洞察。

*本文內容整理自 IBM Apptio 官方公開資料，僅用於技術介紹與資訊分享。

*參考資料：Modernising IT to Maximise Value, Agility and Growth at FedEx

路透社及半島電視台（Al Jazeera）等國際媒體隨後證實，外洩內容包含 iPhone 18 Pro 的供應鏈地圖、零組件供應商清單、跌落測試實機照片、工程設計圖，以及帶有 Apple「Confidential」浮水印的內部文件。印度電子和資訊技術部（MeitY）已於 7 月初正式介入刑事調查。

檢視這起嚴重的供應鏈資安事件，若對照企業自身的防護網，可以發現這不僅是單純的技術漏洞，更是典型的供應鏈安全管理失當。除了技術層面的防護，企業更需要導入 ITSM（IT 服務管理）與 ISMS（資訊安全管理系統）的管理思維，才能真正建立全面的資安治理框架。

我們在先前的文章中，深入探討可觀測性（Observability）如何透過 ITIL 框架與 AI 助理提升 IT 服務穩定性。本次供應鏈危機也再次證明，現代資安防護必須從被動監控走向主動預防，達到技術工具與管理制度並重的全域治理。而 Elastic Security 正是協助企業達成此目標的統一平台。

為何供應鏈攻擊會是最大風險？

量子運算、AI 工具與地緣政治，使駭客攻擊手法日益精緻。在塔塔電子事件中，駭客利用未強制執行 MFA（多因素驗證）的 VPN 憑證，以及邊界設備漏洞植入 Rootkit 長期潛伏數月。過程更使用合法系統指令（Living-off-the-Land）規避偵測，最終導致供應鏈地圖與原型測試資料全數曝光。

對於製造業、科技業與金融機構而言，當前面臨的挑戰包括：

• 資產盤點困難： 供應鏈涉及數百個零組件與全球供應商，敏感資料散落在檔案伺服器、產線工廠系統與合作夥伴環境中。
• 偵測盲點眾多： 邊緣設備與第三方存取權限管理鬆散，導致資安團隊難以及時發現異常行為。
• 回應速度過慢： 事件發生後仰賴人工調查，耗時費力，容易導致二次傷害與法規罰款。
• 加密與身份治理不足： 缺乏自動化機制，難以快速輪替憑證或有效阻斷橫向移動。

這些防禦缺口與我們先前討論的憑證生命週期管理、機器身份治理背後的邏輯完全一致 —— 重點在於如何將資安從分散式的人工作業，轉型為可視、可自動化、可治理的平台機制，並搭配 ITSM 與 ISMS 的制度化流程。

Elastic Security 如何強化供應鏈防範？

作為整合 SIEM、XDR 與端點防護的單一平台，Elastic Security 能協助企業快速建構供應鏈防禦機制。其核心優勢在於即時威脅偵測、行為分析與自動化回應，能有效攔截長期潛伏型的進階攻擊。

以下為 Elastic Security 在供應鏈防範上的五大關鍵應用：

一、全域資產與行為可視性

平台能將所有組態項目（CI）納入監控，涵蓋 VPN、檔案伺服器、端點與產線系統。透過 Elastic Defend 進行端點防護，即時剖析異常行為，及早察覺 VPN 憑證遭濫用或大規模資料外傳等異狀。

二、機器學習驅動的異常偵測

採用非監督式機器學習演算法（如孤立森林 Isolation Forest），自動建立系統的正常行為基準線。一旦偵測到深夜異常存取或 Rootkit 軌跡，系統將即時告警並執行阻斷，破除駭客的潛伏期。

三、自動化事件與問題管理

透過 Kibana Cases 功能自動建立事件追蹤（Cases），完整匯整日誌、指標與時間序列圖表，並支援團隊協作與外部系統（如 ServiceNow）整合。這不僅能大幅加速調查與修復流程，更能完美對接 ITSM 的事件管理程序。

四、AI 助理智慧輔助

內建的 AI 助理能跨全域數據分析攻擊模式，主動提供調查建議與阻斷對策，協助資安團隊化繁為簡，實現全年無休的主動防禦。

五、加密防護與端點防禦

Elastic Defend 提供強大的勒索軟體阻斷、記憶體保護與惡意行為防禦機制。即使初期防線不慎遭攻破，仍能在端點層面有效抑制災情擴大。

推薦閲讀：Elastic Defend 如何優化？資安團隊兼顧效能與成本的關鍵策略

企業供應鏈防禦情境

以一家跨國製造業為例，其印度與全球供應鏈系統分散，需管理海量的工程文件與測試資料。若遭遇類似塔塔電子的攻擊，傳統工具往往在事後才察覺。

在部署 Elastic Security 並搭配 ITSM 與 ISMS 管理制度後，企業能迎來以下轉變：

• 自動化資產盤點與風險評估： 協助全面盤點敏感資料與設備，快速找出供應鏈中的潛在弱點。
• 即時阻斷橫向移動： 一旦偵測到異常的憑證登入或資料外傳，系統會主動執行端點隔離，搶在資料外洩前攔截勒索攻擊。
• 建立完整稽核軌跡： 提供全域的日誌保存與關聯分析，確保所有存取行為皆可追溯，完美符合法規與客戶的稽核要求。
• 大幅縮短 MTTD 與 MTTR： 透過自動化機制大幅降低平均偵測與回應時間，讓 IT 與資安團隊告別疲於奔命的被動救火，專注於更有價值的業務創新。

Elastic Security 導入四步驟

我們協助客戶落地的典型步驟如下：

1. 現況評估： 盤點關鍵資產、供應鏈存取點與現有資安缺口，並對照 ISMS 要求進行風險評估。
2. 架構設計： 規劃 Elastic Security 的高可用性部署、端點代理程式安裝與 SIEM 整合，同時設計 ITSM 流程的對接機制。
3. 試辦驗證： 於測試環境中驗證異常偵測與自動化回應流程，確保防禦機制符合預期。
4. 全面導入與培訓： 結合現有工具實現自動化運作，並提供團隊教育訓練與後續技術支援，確保管理制度與技術平台同步落地。

結語：兼顧管理與技術的供應鏈安全

塔塔電子事件再次提醒企業，供應鏈安全已是數位轉型中必須面對的核心議題。單靠技術工具不足以全面防禦，必須結合 ITSM 與 ISMS 等管理思維，才能建立真正的資安韌性。

Elastic Security 不僅能協助企業因應當前勒索軟體與資料外洩威脅，更能與管理制度緊密結合，打造長期可視化、主動防禦的資安治理架構。

這不是單一事件的應急措施，而是建立全域安全治理平台的關鍵一步。

想瞭解更多 Elastic Security 如何保護您的供應鏈與核心機密？歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！ 我們將為您提供客製化評估與示範。

本文解析 KPMG 科技諮詢如何協助客戶無痛遷移至 Elastic Security，在每日處理 2TB 巨量日誌的同時，精準降低 75% 儲存成本，並透過 AI 異常偵測大減誤報率，實現兼顧預算與高效能的資安架構升級。

推薦閲讀：Elastic Agentic SOC：如何用 AI 助理加速資安事件調查？

Elastic Security 三大轉型效益

• 縮短 20% 至 40% 的專案時程： KPMG 身為 Elastic 代理商與顧問團隊，憑藉對 Elastic Security 及新功能（如自動遷移至 ES|QL、內建資安規則）的深入理解，加速企業從舊版 SIEM 遷移進度。
• 儲存量擴充 10 倍，成本僅需四分之一： 客戶可運用 Elastic 的多層次雲端儲存架構快速擴充，降低儲存成本的同時，完整保留更多關鍵日誌。
• 主動且具備韌性的資安防護： 透過 Elastic Security 內建 AI 分析元件，協助企業強化整體資安體質，全方位抵禦潛在威脅。

舊版 SIEM 的遷移痛點

將既有的資安資訊與事件管理平台遷移至更靈活、更具成本效益的架構，對企業來說是一大挑戰。

KPMG 科技諮詢團隊長期深耕數據分析、AI 與新興技術，擁有豐富的 SIEM 遷移經驗，能確保降低軟體授權成本與供應商複雜度，資安維運效也同時能達到預期水準。

KPMG 科技諮詢技術長 Liron Ben Yosef 曾表示：「客戶通常希望擺脫計價高昂的既有解決方案。Elastic 除了能同時滿足資安（SIEM）與觀測性（APM）等多種應用情境，其彈性更能協助企業整合並簡化複雜的 IT 系統。」

KPMG 協助大型客戶移轉經歷

某 KPMG 客戶在使用舊版 SIEM 平台六年後，為提升系統防禦力並優化數據管理，決定將架構全面遷移至 Elastic Security。

此遷移專案高度複雜，必須在緊湊的時程內移轉數千個儀表板、300 個數據源以及 2,000 組告警規則。為了確保資安維運不中斷，所有告警與儀表板都必須在舊系統停機前，在 Elastic 環境中完成部署並正常運作。

專案第一階段採用「搬移至雲端（Lift-and-Shift）」策略，確保 Elastic 完美銜接舊平台的運作模式。在 KPMG 資安與數據工程專家的協助下，客戶最終提前完成部署，順利優化了數據導入、儲存架構與即時告警機制。

簡化遷移的關鍵 Elastic 功能

• ES|QL（Elasticsearch 查詢語言）： 成為客戶的核心查詢工具，在不犧牲效能的前提下加速告警與儀表板的遷移。
• Elastic Watcher： 根據 ES|QL 查詢結果建立即時告警，並動態更新擴充策略，確保搜尋時的資料時效性。
• 資料生命週期管理（ILM）： 透過熱節點（Hot Nodes）處理即時資料、冷節點（Cold Nodes）封存歷史資料，並將大量長期資料封存在凍結層（Frozen Tier），達成成本最佳化。
• Kibana 儀表板： 結合 Lens、ES|QL 面板與 Vega 呈現動態圖表。資安團隊能藉此獲得更深度的能見度，協助分析人員更快偵測威脅並主動回應。

數據處理表現與成本控管

在 KPMG 科技諮詢的引導下，客戶成功轉型為更具擴充性與成本效益的 SIEM 架構：

• 每日處理 2TB 數據： 相當於近 10 億筆資安事件。
• 高效協同作業： 系統支援數百組排程告警，並可讓 50 名資安分析師同時使用進階搜尋與儀表板工具。
• 儲存容量大翻倍： 透過 Elastic 的資料分層策略（Data Tiering），客戶的資安資料儲存量從 70TB 大幅擴充至 840TB，而儲存成本卻降低了 75%。

「速度、規模、AI 與價值是 Elastic 平台的四大核心。在此基礎上，我們能協助客戶在控管成本的同時釋放更多潛能。這是一個能帶來實質成效的夥伴關係。」 —— Liron Ben Yosef, KPMG 科技諮詢技術長

機器學習與權限管理優化

不同於舊系統因儲存空間限制而必須捨棄部分事件資料，Elastic 的分散式架構與彈性索引能完整保留關鍵的資安洞察。

此外，Elastic 內建的機器學習異常偵測功能也是一大亮點。此自動化機制能大幅降低誤報率、提升威脅可視性，並縮短調查時間，在事件擴大前即時發出預警。

在權限管理上，利用 Elastic 角色存取控制（RBAC）能精準管理資料權限；跨叢集搜尋（CCS）則讓團隊無需重複驗證（LDAP），即可跨網路搜尋資料。

支援混合雲與地端多元部署

架構的靈活性對企業至關重要。KPMG 團隊已在多種環境中成功部署 Elastic Security，包含專為在地端、隔離網路容器環境設計的 ECK（Elastic Cloud on Kubernetes），以及託管雲與混合雲架構。

以實際案例來說，KPMG 協助某大型數位原生企業在 AWS 雲端上建立託管式 Elastic 環境；而針對某大型銀行，則部署了地端 ECK 搭配 AWS EKS 自管 Elastic 實例的混合雲架構。

導入 AI 功能加速自動化

隨著越來越多企業轉向 Elastic Security，AI 驅動的資安功能已成為焦點，包含情境調查、AI 風險評估、自動化維運劇本（Runbooks）與回應建議。

KPMG 亦引進 Elastic AI 工具來加速遷移：

• 自動導入（Automatic Import）： 大幅加快新數據源的對接速度。
• 自動遷移（Automatic Migration）： 利用 AI 將舊版 SIEM 的偵測規則自動轉換並對應至 Elastic 的 ES|QL。
• Elastic AI Assistant： 資安分析師可透過對話式介面，以自然語言與數據進行互動。

針對歷史資料的處理，Elastic 允許客戶將舊資料保留在原始 SIEM 平台上，直到符合汰換政策為止；若需遷移舊資料，KPMG 也能透過以 Logstash 為基礎的客製化連接器，完成索引與欄位的對應，無論資料量大小皆能彈性擴充。

結語

隨著數據量增長與技術需求複雜化，IT 架構的升級勢在必行。KPMG 科技諮詢與 Elastic 的合作，將持續協助企業正面迎接大數據挑戰、探索更多應用情境，並在控制成本的前提下創造最高價值。

本文翻譯自：KPMG Technology consulting deploys Elastic Security to cut storage costs, increase visibility, and reduce false positives

想了解更多資訊，歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！