在2015年11月，Google集中旗下所有雲端企業產品，重組為一個雲端事業新部門，找來矽谷虛擬化女王Diane Greene擔任掌門人，從產品設計、工程開發、行銷到業務都整合起來，通通交給她來領導。Diane Greene一上任，在2016年第一次Google年度雲端產品大會Next上就宣示，Google將全力進軍企業市場。

從Next大會三年來的變化，最能一窺Google雲端企業布局的進展。

2016年的Next，在舊金山AT&T球場對面的48號碼頭倉庫舉行，規模只有2千人，Diane Greene第一次揭露了雲端布局的新方向：安全、機器學習及加速企業擁抱新一代雲端技術，除了願景和宣示，只有少數幾項新產品發表，如雲端監控服務Stackdriver。

隔年第二次Next大會，Google就展現出積極追趕雲端企業市場的初步成果。

會議規模成長了5倍，從2千人增加到上萬人，活動場地也從港邊倉庫，搬進了大型會議中心Moscone Center舉辦，也更像是其他大型企業商軟公司的年度用戶和產品大會的規模。

在去年三天活動中，Google開始主打自家雲端服務的多樣性和廣度，提出了100項發布，包括了58項雲端產品或服務的更新，25項與合作夥伴的新計畫、10家企業應用案例和7項發展雲端生態系的新作法。

Google更找來一手建立全球最大圖像識別資料庫ImageNet的知名AI專家李飛飛，擔任AI首席科學家，掌管Google雲端AI和機器學習服務的發展。

靠著領先的AI和大數據技術力，Google雲端服務的確吸引了多家財金五百大企業的青睞，如HSBC匯豐銀行、全美第二大零售業家得寶Home Depot、迪士尼。當時仍是Alphabet 執行董事長的Eric Schmidt更直言：Google也有大型企業用戶了！

但光有少數指標型企業的口碑還不夠，如何進一步擴大、甚至吸引所有產業和企業的採用，才是能否長期在雲端企業市場站穩腳跟的關鍵，這也是在今年第三次Next大會之前，眾人最好奇的問題：Diane Greene接下來會怎麼做？

2018年的第三次Next大會，比往年稍晚舉行，直到7月才在舊金山登場，但參加者規模再度翻倍，達到23,000人，不只Moscone Center，4百多場演講更分散在鄰近街區多棟飯店舉行。

Diane Greene開場就坦言，2年前，就在她掌管Google Cloud一段時間後，分析師們仍多半認為，Google Cloud不是企業可用（Enterprise Ready）的服務，甚至有競爭對手批評，「想要企業可用，Google得花上10年。」Diane Greene指出：「我們接下這個挑戰，2年來非常拼命工作。」但如今，Google Cloud已經在三個Gartner企業級產品魔力象限中，位居領先群，包括了IaaS公雲、API全生命周期管理和內容協作產品類別。

不過，Diane Greene的目光不只是企業可用就好，更進一步，「把雲帶給每一個人」是Google今年主打的目標，如何吸引那一群難以上雲，或無法上雲的企業和應用，Google祭出的新戰略就是「落地」，讓Google服務和產品進入企業的機房，想辦法讓產品有辦法更能因應企業多元需由的變化，結合垂直產業推出特定解決方案，甚至進入企業第一線現場、工廠、設備中。

落地策略1：雲端服務變軟體，進駐企業機房

Google Cloud第一個出人意料的「落地」策略就是把雲端GKE服務（Google Kubernetes Engine，K8s代管服務）軟體化，變成了一套可以部署在企業機房內的套裝軟體GKE On-Prem，功能與介面都和雲端GKE相同，要讓企業可以透過同一套管理和開發方法來實現企業混合雲架構的需求，或只用來作為內部私有雲的部署平臺，目前是Alpha版本。

Google甚至在今年Next大會第一天開場演講中，正現場示範如何管理部署在兩地的GKE容器叢集時，突然秀出其中一套GKE叢集的部署地點，竟然就在Next大會舉辦地點Moscone Center內。隨即，舞臺上出現了這臺GKE主機，Google Cloud雲端基礎架構資深副總裁Urs Hölzle當場宣布，雲端GKE服務將推出軟體版本GKE On-Prem，可安裝於企業內部機房伺服器中。

落地策略2：AI專用晶片開賣，搶攻IoT邊緣運算市場

同樣的落地策略也實現在TPU產品上，Cloud TPU是Google自製的機器學習專用處理器，透過雲端租用模式來提供上百TFLOPS浮點運算力的AI專用晶片。早在今年5月時，Google先發表了第三代AI晶片TPU 3.0，可以比前一代提高了8倍效能，能處理到100petaFLops，相當於超級電腦的運算效能。在Next大會第一天，Google首席科學家李飛飛也宣布TPU 3.0進入了Alpha版本。

不只如此，Google在今年Next大會中，還進一步將這個TPU設計能力帶到企業內部的邊緣運算環境，來搶攻IoT應用市場。

在Next第二天開場，去年離開三星，半年前上任的Google Cloud物聯網副總裁李仁鍾（Injong Rhee)，從自己牛仔褲口袋中拿出了Google第一款邊緣運算晶片Edge TPU，也發表Google IoT Edge軟體。這個不到一美分硬幣四分之一大小的Edge TPU晶片，是用來執行ML模型推論預測用的AI專用晶片。年底前開始出貨，會先推出Edge TPU 開發版。李仁鍾解釋，Cloud IoT Edge軟體可將Google雲端AI能力延伸到邊緣設備中，而當企業在雲端訓練機器學習模型妥當之後，Edge TPU能成為在Cloud IoT Edge裝置上執行ML模型的硬體加速器。

落地策略3：因應企業應用差異，新推自助式客製AI

AI是Google Cloud吸引企業的最大技術賣點之一，不只用於IoT邊緣運算。早在今年初，Google就發表了自助客製影像AI模型的AutoML Vision服務Alpha版，不同於過去是一套通用的雲端AI服務，AutoML系列服務，更能滿足產業專屬特性或企業客製彈性的需求，申請封閉測試的企業或機構超過7萬家，因此，Google在Next中不只宣布AutoML Vision進入公開測試，人人都可申請，還推出了兩項新的AutoML服務，一個是可客製自然語言理解模型的AutoML Natural Language，以及可以客製翻譯機器學習模型，建立專屬語言翻譯應用的AutoML Translation。提供更多企業客製彈性，這是Google第三個將雲端產品「落地」來貼近用戶的策略。

落地策略4：瞄準垂直產業需求，新增整套式AI方案

不只針對企業客製需求，Google的AI產品布局也開始瞄準垂直產業需求，推出產業解決方案（Solution）類型的產品，第一類是預包裝（pre-packaged）的IT方案，這與產業夥伴合作提供的產品，先登場的是客服中心AI（Contact Center AI），以及HR招募用的雲端人才方案（Cloud Talent Solution）。第二類則是AI方案的參考架構，這是一套可供大型企業自建參考用的AI設計架構，第一款就是電商慣用的推薦方案（Recommendation Solution），一個用來設計出自家推薦引擎的建議架構。

三天Next大會，Google超過100項產品宣布或案例發表，將AI技術深入各類產品，如G Guite、Gmail、BigQuery等，或是繼續強化和擴大全球經銷體系，例如新推出了SaaS共同銷售計畫，今年也添增了19家合作夥伴等，這都是Google Cloud過去兩年戰略的延伸，但是，今年新的四項Google Cloud落地策略，卻能讓Google Cloud更深入企業，擺脫非連雲不可的框架，成為更全面的商用IT平臺。

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在容器商用化市場競賽上，Docker以簡單易用的封裝設計，掀起了容器技術的浪潮，甚至Docker後來成為了容器技術的標準，也帶動了IT架構下個十年的變革。

雖然早在2006年就開始發展容器技術的Google慢了一步，但每周至少啟用20億個容器的大規模部署經驗，讓Google走上了另一條容器發展之路，也就是以提供大規模容器調度和叢集管理為主的Kubernetes計畫。

4年過去了，Docker和Kubernetes的地位顯然互換了，過去Docker是最多人琅琅上口的容器技術名詞，現在主角則變成了Kubernetes。雲端教父AWS雲端架構策略副總裁Adrian Cockcroft曾指出，兩者雖然都是運用容器技術，但最大的差異是，Docker是要解決應用程式開發（Developing）的問題，而Kubernetes則是要解決更上層的應用程式維運問題（Operation）。開發問題是早期的痛點，但隨著企業越來越依賴容器技術，內部應用越來越多是雲端原生應用時，維運會是企業IT的新痛點，他強調。

維運管理需求是Kubernetes後來居上的關鍵

因為雲端原生應用大多採用微服務架構設計，結合容器技術，一支應用程式往往需要數十，甚至複雜者要上百個容器化微服務程式組成，企業若有1百支應用，就得管上數千，甚至上萬個容器化微服務，維運管理就成了最大的挑戰。這正是後來主打大規模容器叢集管理的Kubernetes後來勝出的關鍵。

企業商軟大廠也紛紛加入Kubernetes平臺戰局，不論是在雲端服務或是私有PaaS平臺上，來發展自家的Kubernetes產品。像微軟更直接找來Kubernetes共同創辦人Brendan Burns，負責率領Azure容器服務團隊，自家混合雲產品Azure Stack也大力支援Kubernetes。IBM同樣也靠以Kubernetes為核心的PaaS軟體IBM Cloud Private，要來搶攻企業私有雲容器平臺市場，尤其是微服務管理需求。

很早就壓寶Kubernetes的紅帽，在2015年推出的OpenShift 3.0版中，不惜放棄自家容器調度工具，開始支援Kubernetes，現在更成為了要通吃跨多雲、混合雲架構，又能通吃裸機、容器和VM的企業級通用應用管理平臺。而虛擬化龍頭VMware也不落人後，近來也改力推主打通吃多家IaaS公雲和Kubernetes叢集管理的容器服務PKS軟體。連甲骨文都在旗下雲端服務支援Kubernetes。

而雲端容器代管服務這兩年更進入了新的競爭階段，不少雲端業者相繼將自家容器代管服務中的Container，改由Kubernetes取代，例如Azure的ACS早在去年就換成了AKS，或像IBM則是今年5月將Cloud Container Service更名為Cloud Kubernetes Service，簡稱IKS。Kubernetes取代了Container，成了容器服務的新代名詞。

Google計畫先讓Helm格式成為Kubernetes App封裝格式

但是，Google的Kubernetes布局，遲遲沒有跨出雲端，除了積極參與Kubernetes開源專案之外，就是全力發展GKE，試圖打造出雲端容器代管服務領導者的地位。直到今年Next雲端產品大會舉辦前一周，Google低調地發布了一個消息，將原本GCP的服務快速安裝入口網站（Cloud Launcher）更名為Google Cloud應用市集，開始賣起來各種第三方軟體廠商開發的商業軟體。

其中最特別的是，這個App市集中設置了企業級Kubernetes App類型，也就是Kubernetes App市集。使用GCP的企業，可以直接在這個App市集，購買想要用的Kubernetes App。Nginx、Spark、Elasticsearch、WordPress、Cassandra等13家軟體公司，開始透過Kubernetes App的形式銷售企業級軟體。

Google還預告要制訂一個Kubernetes App的標準，就像OCI容器映像檔那樣的容器應用打包形式，Google試圖要讓透過Kubernetes封裝管理套件Helm打包的Kubernetes App也能成為一種流通用的封裝格式。

不同Docker容器化應用，得將所有程式封裝到單一個映像檔中，Helm可以將組合一支應用系統的多個微服務程式各自的映像檔，打包到一套應用程式包中封裝，更符合大型企業應用或複雜雲端原生應用的需求。

和Helm封裝形式的通用化和專用市集形式的出現，讓Kubernetes App成了容器化應用的新格式，這是Google新一代AP層的成形，打下第一個基礎。

GKE On-Prem主機首次公開

到了Next大會第一天開場演講中，正當Google現場示範如何管理部署在兩地的GKE容器叢集時，突然秀出其中一套GKE的部署地點，竟然就在Next大會舉辦地點Moscone Center。隨即，舞臺上也出現了這臺GKE主機，Google Cloud雲端基礎架構資深副總裁Urs Hölzle當場宣布，雲端GKE服務將推出軟體版本GKE On-Prem，可安裝於企業內部機房伺服器中。

Urs Hölzle宣布，Google將以GKE On-Prem軟體，搭配開源微服務管理平臺Istio，組成一套混合雲軟體稱為Cloud Services Platform。GKE On-Prem的管理介面和雲端GKE服務完全相同，企業可以將雲端GKE上的服務，搬到自家機房，而不用改變管理維運作法。企業維運人員透過Google Cloud Console就可以同時管理雲端的GKE服務和部署於自家機房的GKE On-Prem環境。

而Istio則是一套採取服務網格（Service Mesh）架構，來管理大量微服務的軟體，可以將多個Kubernetes叢集，集中到單一套服務網格中，來管理，並能支援跨Kubernetes叢集連線，也能確保每個叢集都套用一致的管理政策。不只Google，紅帽同樣也在自家OpenShift上要支援Istio，同樣都是看上企業未來大量微服務管理的需求。

不只如此，GKE On-Prem軟體也強化了多項混合雲整合機制，如企業可使用也可和雲端GKE整合，不用建立複雜VPN。另外也可通用雲端身分或自家身分驗證服務來登入GKE On-Prem。

運算工作可以跨不同GKE雲端叢集或自建GKE叢集間移動。企業可自建一個本地端Prometheus來監控GKE On-Prem，也可用雲端的Stackdriver服務來監控本地端的GKE On-Prem叢集。

不同於雲端GKE，本地端GKE軟體可存取持久性儲存服務來部署大型應用，例如複雜的資料庫。Google雲端部署工具Cloud Build也可用來部署本地端GKE On-Prem上的容器應用。而Kubernetes應用市集上的Kubernetes應用，果不其然，也可部署到本地端的GKE On-Prem環境中。

Google的Cloud Services Platform戰略布局，不只是涵蓋了混合雲、企業私有雲、Kubernetes App市集，還要讓自家無伺服器服務，能部署到GKE On-Prem上，來進入企業內部。

Google企業混合雲架構的最後一塊拼圖

Urs Hölzle表示，Kubernetes已經成為企業基礎架構的部署標準之一，也因此，Google現在更進一步要用GKE On-Prem軟體來補齊企業混合雲架構的最後一塊拼圖。他強調，Google新策略是將雲帶到你身邊。要讓企業內部環境（on premise）到雲端環境的管理工具能一致化，從網路到應用程式都能用同樣的管理方式。

而他沒說出口的是，如此一來，藉助GKE On-Prem軟體和Cloud Services Platform布局，Kubernetes已經成為了企業全新的應用程式層，甚至可以說是新一代的應用伺服器層，未來的Kubernetes雲端原生應用，可以在這一層快速部署，任意調度擴充和遷移，就像是新一代的通用AP層基礎架構。

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這場雲端三巨頭的IoT市場大戰，早從4年就開始了。但是，AWS、Azure和GCP三巨頭的IoT布局卻有很大的差別。

微軟先在2015年3月時，發表了Azure IoT套件（Azure IoT Suite），這是一個可用來打造出多租戶架構的IoT PaaS平臺。而Google則是同一年5月I/O大會時，發表了用輕量版Android打造的IoT作業系統Brillo，希望將Android作業的優勢，擴大延伸到IoT戰場上。

AWS也不遑多讓，在同一年10月年度大會時，推出了Amazon IoT平臺測試版，提供了從裝置端、閘道端一直到雲端的IoT租用服務方案。微軟瞄準IoT雲端需求，Google從裝置端OS著手，而AWS則是想要從端到雲都通吃。

隔年，三巨頭IoT平臺相繼正式上線，競爭進入白熱化，微軟持續擴大IoT雲端平臺功能，而Google的Brillo專案，則成了Android Things作業系統，但AWS的IoT布局，在2016年底的年度大會上，開始微調轉向。

想要通吃端到雲的AWS，發現網路中斷和延遲問題是IoT應用最擔心的痛點，轉而率先聚焦在邊緣運算，發表了Greengrass軟體，要作為邊緣運算設備的底層軟體，當時AWS就將無伺服器運算Lambda技術，透過容器技術放進Greengrass環境中執行。不過，Greengrass的挑戰是，需要一定運算效能的主機才能順利運作。

AI成為IoT邊緣運算的新競爭點

2017年，IT技術成了邊緣運算的競爭重點。AWS進一步強化Greengrass，推出ML Inference功能，可以將機器學習模型放入邊緣裝置中執行。另外還推出了FreeRTOS，這是一套可以串連雲端服務的IoT OS軟體。

而微軟也從2017年開始聚焦AI邊緣運算應用場景，提出了智慧邊緣（Intelligent edge）概念架構，但直到2018年5月的Build大會，微軟轉而決定全力擁抱智慧邊緣市場，來建立新的企業AI戰場，推出Azure IoT Edge服務，同樣在Edge端提供和雲端同樣的容器環境，將雲端Azure程式和AI能力，帶進企業本地邊緣端的環境中。

不只如此，微軟更進一步開源釋出了IoT Edge Runtime軟體，這就像是一個輕量級的IoT Edge層OS，可以輕易部署到其他OS或設備中，將它們變成了微軟Azure的智慧邊緣設備。

但Google遲遲沒有加入這場邊緣運算的戰局，直到2018年Next年度大會，才終於揭露了IoT邊緣運算戰略。Google在Next雲端大會第二天，發表了自家搶攻IoT邊緣運算的戰略武器，其中最引人關注的就是Edge TPU晶片。Google要靠自家超強的AI專用晶片技術，從硬體來搶攻IoT邊緣運算。今年10月還將開賣Edge TPU開發板，要讓企業可以快速打造自己的IoT應用。

Google早在今年5月時，就發表了第三代AI晶片TPU 3.0，可以比前一代提高了8倍效能，能處理到100petaFLops，企業能上雲租到的這顆AI晶片，可以媲美一臺超級電腦的運算效能。在Next大會第一天，Google首席科學家李飛飛宣布TPU 3.0進入了Alpha版本，意味著產品化腳步不遠了。不只如此，Google在Next大會第二天主題演講中，新任Google Cloud物聯網副總裁李仁鍾（Injong Rhee)，從自己褲子口袋中拿出了Google第一款邊緣運算晶片Edge TPU。這個不到一美分硬幣四分之一大小的Edge TPU晶片，是用來執行ML模型推論預測（inferences）用的AI專用晶片，目前是Alpha版本。除了硬體之外，Google同時發表了支援Edge TPU的Google IoT Edge軟體，可以在Android Things 或以 Linux OS 為基礎的裝置上執行。

「Edge TPU是和Cloud TPU互補的產品，你可以透過Cloud TPU來加速訓練機器學習模型，再將訓練好的機器學習模型，放到Edge設備中，用Edge TPU晶片高速進行推論預測。」Antony Passemard強調，如此一來，就能利用感測器蒐集更多的資料，尤其是大量即時性、在地性的資料來進行決策。

Google預計10月推出Edge TPU開發板套件，內建NXP CPU處理器、Edge TPU、Wi-Fi功能和加密晶片，支援SD卡，可快速用來打造出一臺Edge TPU運算主機。 攝影／王宏仁

Edge TPU平均功耗預估不到2瓦

Cloud IoT產品管理部門負責人Antony Passemard表示，Edge TPU是Google自行設計的超低功率ASIC晶片，可以在邊緣運算設備上執行TensorFLow Lite機器學習模型，但是，不同於Cloud TPU，Edge TPU晶片不是用來訓練機器學習模型，而是用來執行已經訓練好的模型，來進行預測之用。因此，不像Cloud TPU那樣具備peta等級的計算能力，但卻可以用超低功率，以高度省電的方式，在邊緣運算設備或裝置上執行TensorFlow機器學習模型。

Google沒有揭露Edge TPU功耗資訊，但據臺灣第一家Google邊緣運算合作夥伴凌華科技董事長劉鈞透露，跟一般GPU相比，Edge TPU晶片是一個平均功耗的超低功率ASIC晶片，因此，能夠以高度省電的方式，讓訓練完成的機器學習模型或AI模型直接在Edge TPU內執行，用在邊緣運算設備上，可以獲得比一般GPU更好的推論效果。Edge TPU也可和CPU、GPU或FPGA晶片搭配來加速ML推論計算，根據Google官方資料，Edge TPU也可用於分析串流影片，可達到每秒處理30幀的能力。

Edge TPU適合處理時間序列資料

劉鈞指出，Edge TPU能夠處理許多不同類型的資料，像是除了影像或圖像以外，還有溫度、壓力、震動等這類按時間發生順序排列的資料，就很適合用Edge TPU來處理，「這是Edge TPU的強項」他說。

目前也有幾家企業，參與Edge TPU晶片的前測，例如LG CNS將其用於智慧工廠，而Smart Parking則用Edge TPU來改善停車管理和調度，另外也有自駕車系統業者XEE將Edge TPU用於車外攝影和雷達數據的分析。

為了加快企業開發IoT應用，Google還進一步發表了Edge TPU開發板套件（module development kit）。

就像樹莓派開發板Raspberry Pi那樣，Edge TPU開發板就是一個小型的AI晶片主機板，大約是長約3個臺幣十元硬幣，寬約2個10元硬幣大小的開發板，內建了NXP CPU處理器、Edge TPU、Wi-Fi功能和加密晶片，另外也可支援SD卡來儲存資料，可以快速用來打造出一臺Edge TPU運算主機。Edge TPU開發板預計今年10月開始供貨，但Google還沒有揭露售價。

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不過短短三年多，Next年度大會反映了Google雲端平臺企業布局快速擴展的歷程，從3年前的港邊倉庫2千人活動開始，到今年成為23,000人齊聚的全球性產品大會，財經五百大企業開始買單，全球上萬名經銷夥伴陸續到位，今年Google Cloud更開始走下雲端，進入企業機房，甚至要將AI能力，帶進工廠的第一線設備中

Mozilla持續在瀏覽器上的混和實境應用耕耘，除了開源瀏覽器3D開發框架A-Frame的高自由度網頁製圖組件A-Terrain，現在也再次更新了4月所釋出的混合實境聊天室Hubs，這次加入了許多外部資源，讓使用者可以在聊天室中開啟影片或是裝飾房間，和聊天室成員分享。

使用者可以使用市面上的VR裝置，透過手機或是電腦，進入混合實境聊天室Hubs，而且只要透過唯一網址，就能邀請朋友進入聊天室。現在Hubs使用者可以透過URL，來為聊天室加入外部媒體，當URL是個影片資源時，聊天室便能載入影片，影片可以被縮放旋轉放置在房間內任意位置，供聊天室成員一同觀賞，就像是在現實世界一起看影片一樣。

另外，Hubs也支援熱門的圖片服務，像是Imgur和Giphy，使用者可以把圖片貼在牆面當作裝飾，或是使用3D模型網站Sketchfab和Poly的資源網址，在聊天室房間中擺放3D飾品。使用者也可以從手機上傳檔案，與聊天室成員分享，包括照片或是PDF檔案都可以，成員們可以一起瀏覽PDF，甚至像實體文件一樣翻轉。

當然，為了保護使用者隱私，使用者上傳的所有檔案，都只有在同一個聊天室的成員才能看見。Mozilla提到，他們會繼續更新Hubs，探索更多混合實境線上互動的方法。

開源記憶體資料庫Redis背後官方贊助商Redis Labs宣布，其為Redis建構的模組包含RediSearch、Redis Graph、ReJSON、Redis-ML和Rebloom，現在採用Commons Clause修改的Apache 2.0授權許可，這項修改針對現有雲端服務供應商，將不再能單純以提供使用Redis Labs模組的Redis託管服務收費，但這項改變不影響其他私人與商業用途，仍維持免費自由使用。

Redis Labs在官方網站更新授權聲明，文中提到Redis本身為開源且使用BSD授權條款，建構在Redis之上的模組，則視作者意願使用不同的授權許可，而由Redis Labs開發的RediSearch、Redis Graph、ReJSON、Redis-ML和Rebloom模組，現在使用Commons Clause修改的Apache 2.0授權許可，而Redis Enterprise則仍是閉源的專有軟體，需要Redis Labs的商業許可。

Redis Labs之所以開始在其模組使用Commons Clause，是為了阻止開源軟體Redis被雲端供應商用來賺取暴利，卻沒有回饋相對的資源給社群。Redis Labs提到，現代開源軟體在過去十年創造了巨大的價值，許多企業受惠於資料庫或是分散式系統等開源專案。不過，現今雲端供應商將一些成功的開源專案，重新包裝成具競爭性的專有服務商品，Redis Labs認為，這樣的作法一再違反開源軟體的理念，雲端供應商鮮少對這些開源專案貢獻，相反的卻利用企業優勢壟斷性的賺取數億美元，這種行為對開源社群造成嚴重衝擊，甚至使一些支援社群的公司破產，而Redis就是例子之一，大多數的雲端供應商都提供Redis託管服務，並從該服務賺走大把銀子，但Redis卻非由這些公司開發的軟體。

Redis Labs表示，他們資助並且帶領社群開發Redis，這些獲利應該由他們享用，因此雖然Redis永遠保持開源BSD授權許可，但也同時阻止雲端供應商，使用具有Redis Labs所開發模組的Redis創建託管服務。Commons Clause是由數家開源基礎架構企業所創造的授權方式，其出現的目的就在於保護開源軟體合理使用，不受企業濫用。

即便Redis Labs調整了授權方式，但是除了雲端服務供應商，其他使用皆不受影響。Redis Labs提到，Redis仍保持開放，無論企業規模、商用與非商用，都可以自由的使用Redis技術，並整合自家專有的解決方案。雖然Redis上特定模組使用了Commons Clause修改的Apache 2.0授權許可，還是可以在任何應用程式上自由的使用，只有銷售產品的價值全部或是大部分來自Redis，這樣的使用方式才受到禁止。

Redis之父Salvatore Sanfilippo在自己的部落格提到，由於一開始Redis Labs官方授權頁面說明不夠清楚，導致外界一度以為Redis不再開源，他解釋，Redis是十年來社群的集體結晶，應該最大程度的保持可用，因此才會採用最寬鬆的BSD授權許可，不過因為Redis Labs要保護自己的企業利益，所以將自家開發的模組使用Commons Clause修改的Apache 2.0授權許可。Salvatore Sanfilippo自己仍會繼續為Redis開發像是Disque模組，並且採用AGPL授權，來強迫其他SaaS公司分享他們貢獻。

Google在2016年正式推出行動網頁加速（Accelerated Mobile Pages，AMP）開源專案，旨在改善行動用戶存取網頁的速度並增加出版商的流量，然而，內容情報業者Chartbeat在經過正式的統計與分析之後，發現在159家採用AMP的出版商中，只有1/3明顯看到流量的增加，而且基於AMP格式的廣告收入還變少，因而質疑AMP的成效。

AMP基本上是藉由更有效率的版本配置、更少的元素及廣告，來加速行動用戶存取網頁的速度。Google的用意與臉書所發表的Instant Articles相仿，Instant Articles提供了一個結合RSS和HTML語法的專屬文件格式，可讓行動裝置存取網路內容的速度快上10倍。雖然Instant Articles比AMP早一步問世，但基於AMP的流量在2017年中就超越了基於Instant Articles的流量。

Chartbeat針對AMP展開兩項研究，一是與出版商The Daily Beast合作，在The Daily Beast新出版的文章中，一半採用AMP格式，另一半採用標準格式，除了並未發現AMP格式的流量高於標準格式之外，反而看到AMP格式的營收低於標準格式。

第二項研究是調查159個採用AMP格式的出版商，顯示出AMP平均替所有出版商提升22%的流量，但實際上只有34%的出版商明顯看到AMP內容的流量增加。

AMP格式之所以會造成廣告營收下滑的主因為它限制了廣告格式，此外，它還限制了出版商所使用的編輯格式、推廣其它產品的能力，或是取得讀者行為數據的能力。根據The Daily Beast的估計，AMP必須要能提高23%的流量才能彌補它所造成的營收損失。

NewsGuard Technologies在上周釋出了一個由微軟贊助，同時支援Microsoft Edge與Google Chrome的同名擴充程式，它以9項標準幫數千個新聞或資訊網站建立可信度評分，若使用者造訪的是可靠的網站，它會跳出綠色圖示，若是專門傳播不實消息的網站，則會出現紅色圖示。

NewsGuard延攬了許多訓練有素的記者替這些新聞與資訊網站以「營養標籤」（Nutrition Label）進行評分，他們根據包含涉及可信度與透明度的9項標準來判斷網站是否可靠，包括不會重覆出版不實內容、負責任地蒐集與呈現內容、會澄清錯誤、會明確處理新聞與意見的差異、避免建立欺騙性的標題、披露網站的所有權與資金來源、清楚標識廣告內容、公布網站負責人與利益衝突，以及揭露作者資訊等。

每個標準所佔的分數不一，例如不重覆出版不實內容就佔了22分，負責任地蒐集與呈現內容也佔了18分，總分為100分，只要未達到60分的網站就會出現不及格的紅色圖示。

於是，當Edge或Chrome用戶安裝了NewsGuard之後，倘若造訪的是華爾街日報或紐約時報，出現的就會是綠色圖示，造訪陰謀論網站InfoWars.com即會出現紅色圖示，但NewsGuard也有代表非新聞類網站的粉紅或黃色圖示，例如專門出版諷刺或幽默內容的網站會標示粉紅色，而由民眾共筆的維基百科則會出現黃色圖示。

就算只是在Edge或Chrome上搜尋各式新聞，在搜尋結果頁面上也能直接看到NewsGuard所賦予的評價。

此一由微軟贊助的專案屬於微軟「捍衛民主專案」（Defending Democracy Program ）的一環，以讓選民能夠理解這些新聞網站的內容品質，儘管相關專案是以政治為出發點，但它同樣能夠協助使用者判斷其它新聞的可信度。

微軟強調，贊助NewsGuard專案並非為了排除使用者存取任何新聞內容，因為這樣反倒與言論自由相衝突，而是希望在讀者閱讀或分享這些新聞時，可提供更多有關內容的來源或可信度等資訊。

歐洲市場占有率第一的雲端主機代管商OVH，近日也加入VMware公有雲合作夥伴計畫，結合VMware的統一軟體定義資料中心解決方案，推出了VMware Cloud Foundation on OVHcloud。同時，此雲端SDDC解決方案，也與該OVH的虛擬網路管理、DDoS防護服務整合。

原先OVHcloud提供的服務，除了公有雲外，也有代管私有雲、裸機伺服器服務。而OVH表示，這次推出的整合性解決方案，可提供企業完整的SDDC、超融合架構服務。此次VMware的合作計畫，OVH整合了vSphere、vSAN及NSX這三大核心元件。

而這次OVH釋出的解決方案，主要鎖定追求儲存效能、雲端超融合架構的企業用戶。因此，特地為儲存元件vSAN打造硬體運作環境。該公司舉例，執行vSAN的儲存節點，標準配備為4臺伺服器，每臺伺服器內建兩顆Intel Xeon Gold Scalable處理器、768GB記憶體，同時搭配NVMe介面的SSD，提供25TB的儲存容量。而這些vSAN節點，皆可以隨需擴充。

OVH在歐洲主機市場占有相當領先地位，在去年4月時，併購了VMware的公有雲部門vCloud Air，一舉進入美國市場，提供代管私有雲服務。現在該公司已經在美國奧勒岡州、維吉尼亞州，部署兩個資料中心。

在OVH加入之後，VMware公有雲合作夥伴又變得更為茁壯。從2016年開始，VMware就開始擁抱跨雲優先策略，首先推出的統一軟體定義資料中心平臺VMware Cloud Foundation，能通管VM、容器、PaaS環境。同時，也陸續開始與Google、IBM等雲端大廠合作，借力公有雲廠商，拓展自家私有雲服務。

今年3月時，Rancher釋出了開源分散式容器儲存專案Longhorn，可以支援Kubernetes執行環境。Longhorn的運作方式，可以整合叢集本地端儲存空間，再分配給個別容器化應用。而近日，該工具已經邁向0.3.0版，Rancher Longhorn專案負責人Sheng Yang表示，除重新設計使用介面外，也開始支援容器儲存介面（Container Storage Inferface，CSI）。

而這次發布的Longhorn新版本，使用者體驗的改進為翻新UI。Rancher表示，現在使用者可以直接在儀表板，即時觀察系統運作狀況，包含當前節點數目、整體儲存使用容量，以及Volumes的健康度等。同時，現在Rancher儀表板已經開始支援WebSocket協定，維運者不需要一直刷新資訊，該儀表板頁面就會自動更新。

至於儲存功能面改善，首先是支援容器儲存介面。在Longhorn 0.2版中， Flexvolume 硬碟目錄位置的設定仍需手動進行，而一旦設定錯誤，就會導致Kubernetes無法與Longhorn連線。因此，Rancher在新版本直接原生整合容器儲存介面，讓使用者不需要額外設定組態。此外，Rancher現在也支援iSCSI介面，舊版中，Rancher僅支援使用者，透過Block Device存取Volume。

再者，原先Longhorn就有支援本地快照備份，完成備份後，就會備份傳送至第二備份點，而現在Longhorn也開始支援AWS S3儲存，讓維運者可以選定S3，做為備份目標。現在，單一儲存節點上也可以支援多硬碟。為了改善排程功能，Rancher特別重新改寫了排程器，以當前儲存用量狀況，作為排程更動依據。而使用者也能啟動、關閉任意節點或硬碟的排程工作。

至於維運面的功能，Longhorn 0.3.0版則開始支援即時更新功能，在更新Longhorn引擎時，系統會停止舊版控制器、副本控制器運作，補上新版本時，也不需要停止Volume的運作。

Rancher也公布，預計今年10月要釋出Longhorn 0.4版。該公司表示，下一版本的目標是加強穩定性、易用性。而目前正處在規劃階段的功能，包含整合自家輕量級作業系統Rancher OS，部署於容器節點運作，以及支援SSL加密。

這次Longhorn的更新亮點，其一是使用介面改進。Rancher表示，現在使用者可以直接在儀表板，即時觀察系統運作狀況，包含當前節點數目、整體儲存使用容量，以及Volumes的健康度等。圖片來源：Rancher

儀表板除了提供巨觀角度，使用者還可以更深入檢視，每個節點當前運作情況。Longhorn會列出節點的狀態、名稱、副本樹，以及目前儲存資源的使用量等訊息。圖片來源：Rancher

在今年4月，Go官方就預告即將支援Go編譯成WebAssembly，一展取代Javascript的野心，而這個功能就在上周五釋出的最新版本Go中實現了，雖然1.11是個小更新，但除了WebAssembly的支援外，也加入了模組概念，另外還更新了工具鏈、Runtime和函式庫。

Go 1.11新加入了模組的概念，這是整合了版本控制以及套件發布的GOPATH替代方案。使用模組，開發者不再受侷限於GOPATH中工作，版本相依成為外顯資訊並且更加輕量，程式建置也將更可靠，並且具可重複性。目前模組支援仍在實驗階段，存在一些已知的問題正待解決，也會根據使用者的回饋進行改進，因此細節可能發生變化，雖然如此，但官方承諾，在Go 1.11轉換使用模組的專案，將能在Go 1.12或更高版本中繼續運作。

因為Go模組的支援，在命令列中@符號被指派了特殊意義，因此Go命令現在不允許使用包含@符號的導入路徑，由於Go Get本來就無法使用這樣的導入路徑，所以這樣的限制只會影響由其他方法建置客制化GOPATH樹的專案。

在WebAssembly編譯功能支援方面，現在Go 1.11增加了一個WebAssembly實驗性埠口，Go程式現在可以編譯成一個WebAssembly模組，該模組包含goroutine 調度、垃圾回收與Maps等功能的Go Runtime，整體大小約在2MB左右，壓縮後可下降到500KB。Go程式現在可使用新的實驗性syscall/js套件呼叫JavaScript。由於新增了GOOS值js以及GOARCH值wasm，除了那些正在被使用GOOS/GOARCH值外，Go工具現在會忽略名為*_js.go或*_wasm.go的Go檔案。使用者需要重新命名不符合規則的檔案名稱。

Go 1.11的編譯器現在會為最佳化的二進位檔案提供更為精準的除錯資訊，包含變數位置資訊、行數以及中斷點位置，這將能在不使用-N -l的情況下，為編譯的二進位檔除錯，不過這些除錯資訊仍有其限制，有些是根本上的限制，官方提到，將會在未來繼續修正除錯功能。

Runtime更新的部分，現在使用稀疏堆積布局（Sparse Heap Layout），因此堆積將解除之前512GiB的大小限制，而這也解決了Go/C二進位檔或以-race編譯的二進位檔，在少數情況會出現的位置空間衝突錯誤。官方提到，更新到Go 1.11，絕大多數的應用程式效能都會提升，但是很難直接說是哪一個改進造成的，因為Go新版本在程式碼生成以及核心函式庫的最佳化，都是效能提升的推手。

而官方在Go 1.10釋出時，就曾公告支援的作業系統版本將提升，因此Go 1.11現在需要OpenBSD 6.2或更高版本，macOS 10.10 Yosemite或更高版本，以及Windows 7或更高版本，對較舊版本的作業系統將不再支援。

來自密西根大學、賓州大學、以色列特拉維夫大學及哥倫比亞大學的幾名研究人員在上周發表一研究報告，指出駭客可以藉由視訊攝影機或螢幕所內建的麥克風，在視訊會議中或已存檔的語音紀錄中「聽見」使用者螢幕上的內容，屬於新型態的旁路攻擊漏洞。

研究人員指出，駭客可以透過麥克風紀錄電腦螢幕所發出的聲音來推測螢幕內容。電腦螢幕的聲音來自電源在控制電流時所發出的噪音，這些聲音會根據描繪螢幕視覺內容所需的電力而有所不同，人類的耳朵幾乎聽不到這些聲音，但尋常麥克風就能偵測並紀錄它們。

這些聲音可能透過Skype或Hangouts等程式傳遞，紀錄的工具可能是聲控喇叭或手機，有特定目的的駭客甚至會藉由拋物線麥克風從遠端捕獲這些聲音；研究人員展示了多種攻擊場景，包括可即時偵測螢幕上的文字，或是使用者利用虛擬鍵盤所輸入的文字，還能即時分析視訊會議時所接收的音訊，以判斷對方究竟是在觀看視訊會議的螢幕或者是在瀏覽其它網站，甚至能夠判斷對方螢幕上所顯示的是哪個網站。

根據研究人員的說法，此一資訊的洩露奠基於電腦螢幕的視覺描繪機制。他們測試了數十款LCD螢幕，包含Dell、三星、HP、ViewSonic、Philips、Soyo與蘋果等知名品牌，製造日期遠至2003年或近至2017年，發現不管新、舊的所有型號都存在著同樣的資訊外洩行為。

只要分析這些螢幕聲音的頻譜，就能建立指紋，以辨識當時螢幕上所呈現的內容。

在研究人員的實驗中，他們分別以高階麥克風及手機負責紀錄聲音，發現利用前者所蒐集的音訊而建立的單字預測列表總是會包含正確單字，準確度達100%，手機紀錄的聲音就算較不清晰，也有98%的準確度，若是用來推斷97個具指紋的網站，準確度則分別達到97.09%與91.2%。

要預防這類的攻擊可從硬體與軟體端著手，在硬體上可消除這些訊號、製造更多的噪音，或是遮避這些訊號，但都不容易實現，軟體緩解目前看來則是更適當的作法，主要是變更螢幕上的實際內容以創造一致的音訊或是故意愚弄駭客。

YouTube上周透過Creator Insider頻道宣布，所有參與YouTube合作夥伴計畫（YouTube Partner Program）的YouTuber本周起都能啟用「不能略過」（Non-skippable）的廣告服務，意謂著YouTube的觀眾可能要被迫接收15~20秒的廣告之後才能觀賞自己選的影片。

YouTube既有的廣告服務允許觀眾在5秒鐘之後略過，但YouTube從去年就與特定頻道合作，測試「不能略過」的廣告服務，強迫觀眾看完15~20秒的廣告影片，現在則擴大規模讓所有合作夥伴都能啟用此一廣告模式。

要成為YouTube合作夥伴的資格包括該頻道在去年12個月的累積觀看時數必須達到4,000小時，且訂閱人數得超過1,000人，缺一不可，一旦成功加入該計畫，就能啟用營利功能，藉由影片中播放的廣告與YouTube Premium付費訂閱服務來賺取收入。

在擴大「不能略過」廣告政策之際，YouTube宣稱這將能替影片創作者帶來更多的收入，因為廣告主通常願意為這類的廣告支付更高的廣告金額。

不過，一名已測試該廣告模式近3個月的YouTuber表示，當他切換至「不能略過」廣告之後，發現廣告收入不斷下滑，但頻道訂閱人數、觀賞時間或觀賞次數都是上升的，於是他把模式換回「可略過」廣告，廣告收入就回升了。

YouTube並沒有回答該名YouTuber的疑惑，但有其它YouTuber猜測這可能是因為該模式仍在測試之故。

然而，有更多的回應是在表達觀眾應該很討厭「不可略過」廣告，建議YouTuber在啟用該模式之前應該要三思而後行。

YouTuber可開啟「不可略過」的廣告：

美國佛羅里達大學、石溪大學與三星的研究員共同發表了網路安全研究論文，內容提到在1980年代設計用來控制數據機的AT命令，現在仍被大量的使用在Android智慧型手機上，來提供強大的控制功能，駭客可以使用這些未受保護的命令，繞過Android安全機制，執行覆寫韌體等高權限工作。

AT（ATtention）命令在1981年被提出，作為控制數據機的指令。當數據機在數據模式接收了這些命令，將能進行選擇通訊協定、設置線路速度、撥號或是掛斷電話等功能。從20世紀1980年代以來，AT命令成為控制數據機的主流方法，由國際電話聯盟以及歐洲電信標準協會等機構頒布標準化的AT命令。

智慧型手機配備了具備數據機功能的蜂巢式基頻處理器（Cellular Baseband Processor），讓裝置可以和蜂巢式網路通訊，並且接收AT命令進行配置。研究人員發現，除了標準的數據機命令，有部分Android裝置製造商客製化了專有的AT命令，這些擴充的AT命令通常不會呼叫電話相關功能，而是用於存取裝置上的其他資源。

研究人員從11個供應商的2,000多個Android智慧手機韌體映像檔中，系統性的取出了3,500個AT命令，並使用USB連接埠測試其中4個供應商的8款Android裝置，發現這些AT命令提供強大的控制功能，包括覆寫硬體韌體、繞過Android安全機制、洩漏裝置敏感資訊、解鎖螢幕，甚至使用AT命令就能觸發螢幕點擊事件。AT命令介面提供大量無限制的功能，向駭客暴露Android設備上的廣泛攻擊面。

研究人員發現，在部分的Android智慧型手機上，雖然沒有啟用USB除錯功能，卻仍可以透過USB存取AT命令，而且不少裝置還不會對此動作進行身分驗證，甚至在螢幕未解鎖的情況就能執行AT命令，即便手機USB處在僅供充電模式仍然無法阻擋AT命令。而這也代表，當沒有警戒心的使用者將電話插上USB連接埠進行充電或是資料傳輸，就可能受到AT命令序列攻擊。

研究團隊無法針對所有供應商的裝置都進行測試，但目前至少發現LG裝置存在編號LVE-SMP-180001的漏洞。不過，研究團隊目前都還僅是針對AT命令的USB連接埠近端攻擊進行研究，因此AT命令也可能可以被用於遠端攻擊上，研究團隊提到，藍牙以及基頻介面也需要注意。

利用新興的挖礦手法（Crypto-Currency Mining），輔以僵屍病毒（Botnet）發動攻擊，用受害者的電腦為駭客挖礦，雖然，可能不致直接造成電腦的損害，但背後耗用大量的處理器與繪圖運算資源，而且電腦遠端聽令於駭客，這樣的組合攻擊，令人聽了不寒而慄。趨勢科技威脅研究員謝銘晏在8月23日舉行的CloudSec大會上，揭露了3種目前在黑市流行的挖礦僵屍病毒，它們的發展情形與攻擊手法，藉此提醒臺下的與會者要加以留心。

在這樣的攻擊方式中，駭客在遠端利用C&C中繼站，不只能控制什麼時候要執行挖礦作業，還能得知賺到了多少加密貨幣，而受害者可能只是覺得偶爾電腦變慢，未必發現自己的電腦成為駭客挖礦大隊的一員。

根據謝銘晏指出，在他的研究中，發現這種惡意軟體在黑市的銷售，也像一般的軟體，隨著提供的功能差異，而產生價碼的高低。例如，完全隱藏、不會在使用者電腦上出現任何視窗或訊息，或是較不容易被防毒軟體偵測出來，價碼較高，而且，還有等級之分，像是已上傳到VirusTotal檢測通過，或是作者保證完全不會被任何防毒軟體偵測出來等，都會影響駭客取得所需的費用。

甚至，謝銘晏說，駭客還會向程式開發者討價還價、要求試用版本，而程式開發者也會將軟體交由知名駭客試用，藉此宣傳。由此可見，駭客想要犯案，這些攻擊的工具取得可說是相當容易，甚至還能向開發者議價，以更便宜的價格取得。

在現在常見的挖礦攻擊軟體中，謝銘晏以3種常見的惡意軟體，分別是Digmine、1ms0rry、Retadup等，解說他發現這些軟體的運用滲透管道，或是演進過程。

以Digmine而言，便是透過臉書的Messenger傳播，透過已經滲透電腦的使用者，將惡意軟體散布到受害者臉書的其他朋友。而已經發展多代的1ms0rry，則是假冒能讓使用者賺取信用卡點數的軟體，讓受害者誤以為能藉此取得回饋。

而Retadup是一款以USB裝置擴散的惡意軟體，謝銘晏指出，這款軟體原先是能從遠端存取的木馬程式，後來加入了挖礦的功能，此外，為求執行的效率更好，也將原本利用AutoIt軟體開發的做法，改為AutoHotKey。而謝銘晏也指出他們發現，這個惡意軟體為駭客賺進了不少門羅幣（XMR），但是，其中有段時間，大約是從去年的12月中到月底，完全沒有開採任何的門羅幣，這也突顯能由C&C中繼站定期發號司令，或是暫停挖礦。

為了防止科技上癮，五月間Google I/O上發表協助使用者了解科技使用時間的工具後， YouTube周一宣佈，將提供使用者自我管理觀看影片時間的工具。

YouTube表示，希望讓使用者知道自己在YouTube上花了多少時間，好讓他們能更好地決定要怎麼使用YouTube。從今天起，在行動版本app上，YouTube將在帳號選單下集結所有管理設定工具，並新增「已觀看記錄」，點入後使用者可看到他當天、前一天及上周觀看影片的總時間，以及每日平均觀看時間。

不過The Verge提醒，這些觀看資訊來自用戶的觀看紀錄統計，如果用戶之前因隱私理由關關這項功能，則統計就會可能不精確。另外，這項功能尚未部署到台灣地區的Web版YouTube上。

此外YouTube還多了一項提醒休息的功能，讓使用者可設定接獲提醒的時間頻率，等時間一到，螢幕上即會跳出一個友善提醒。「排定通知摘要」的功能則方便使用者將所有YouTube推播通知集結成一次通知，每天在特定時間發出一次，防止不斷傳入的通知干擾到生活與工作。而為免推播通知打擾睡眠，Google也調整了設定，使所有通知的聲音和震動在預設的晚上10:00到早上8:00之間，或是使用者設定的時間內關閉，以無聲方式傳送到手機上。

科技成癮成了全世界的新文明病，YouTube是最新一家加入防止使用沈迷的網路與科技業者。蘋果最新版的iOS 12及臉書、Instagram (IG)都在最近加入了使用時間匯整以及限制工具。

路透社及多家西班牙媒體報導，西班牙銀行(Banco de España)周日遭到阻斷服務（denial of service）攻擊，迄今網站尚未恢復。

媒體引述西班牙銀行高層指出，攻擊造成網站服務斷線，但並未影響銀行金融服務、對內或對外的通訊，且強調沒有沒有資料外洩。西班牙銀行官網到今天仍未恢復，銀行表示現在內外部人員還在努力搶修中。

西語媒體指出，發動攻擊的是Anonymous Catalonia的駭客組織，他們的同夥透過推特坦承犯行，並指稱目的是為抗議多名獨立倡議政治人物遭到監禁。

該銀行指出，平日發生的此類攻擊不少，但斷線那麼久還是第一次。

Uber執行長Dara Khosrowshahi​接受英國金融時報專訪時透露，該公司正計畫把經營重心從汽車轉移到短程的電動單車與電動滑板車服務，因為這兩種交通工具更適合城市中的旅行。同一天也傳出豐田汽車（Toyota Motor）將注資5億美元予Uber，以擴大彼此於自駕車共乘服務的合作，顯示出Uber的經營將愈來愈多元。

Khosrowshahi認為，在尖峰時段利用汽車把人們帶到10個街區以外的地方是缺乏效率的，新的策略能夠創造讓使用者與城市雙贏的服務，從短期的收入來看，它對Uber並無好處，但這卻是Uber長期想要的目標。

現階段的Uber著眼於建立城市交通平台，除了汽車共享服務之外，今年2月已於程式中新增電動單車服務，4月買下了單車共享服務業者Jump，也與電動滑板車業者Lime及提供大眾運輸行動票券的Masabi合作，此外，Uber還跨足食物外送及貨運經紀服務。

另一方面，豐田汽車與Uber在周一（8/27）宣布，準備擴大彼此的合作以推動自駕車共享成為大規模的交通服務，將整合雙方的自駕車技術至即將部署於Uber共乘網路的豐田汽車上，當天豐田亦宣布將投資5億美元的資金予Uber。

根據雙方的規畫，由豐田所量產的自駕車將由第三方的自駕車隊業者所擁有與營運，惟此一第三方必須同時取得豐田與Uber的認可，他們將該車隊稱為「自駕車交通即服務」（Autonomous-Mobility as a Service，Autono-MaaS）車隊，預計於2021年展開部署。

華爾街日報報導，此一增資案讓Uber的身價從今年第一季的620億美元攀升到720億美元。不過，Uber並非豐田汽車的唯一選擇，豐田今年6月也曾以10億美元入股Uber在東南亞的競爭對手Grab。

預計於明年公開發行股票的Uber目前還處於大量燒錢階段，今年第二季該公司的虧損金額高達8.91億美元。

經常反對任何政府監管規定的美國科技業者近日突然轉性了，積極遊說美國川普政權的官員以建立聯邦隱私法，然而，根據紐約時報的報導，這是因為加州在今年6月通過了該州的隱私法令，這份被稱為「輕量版GDPR」的加州法令讓科技業者坐立不安，於是決定推動聯邦隱私法，希望聯邦隱私法能對科技業者更寬容，同時取代嚴苛的加州隱私法。

根據報導，參與此一遊說行動的科技業者包括了臉書、Google、IBM、微軟與其它業者，它們透過遊說組織Information Technology Industry Council（ITI）推動新的聯邦隱私法，主要是擔心加州隱私法將成為美國各州效法的標準。

今年6月才出爐的加州隱私法允許人們有權檢視業者所蒐集的個人資料、蒐集這些資料的目的、分享的對象，也能要求刪除這些資料或拒絕分享，倘若業者處理不當，就可能面臨來自消費者的訴訟，因而被稱為輕量版的《歐盟通用資料保護規則》（GDPR），原本預計要在2020年1月實施，但因某些技術上的修正而將延後至2020年7月上線。

而業者的擔心其來有自，從腹地來看，加州是美國的第三大州，擁有1/8的美國人口，佔美國生產總值（GDP）的1/7，如果加州是一個國家，將是全球第五大經濟體，也因此，加州的法令左右著美國其它州的作法。

為了避免加州隱私法成為美國的普遍原則，科技業者快馬加鞭地展開遊說，有鑑於川普政權在法令的制定上偏向於對商業友善，更使業者認為這正是個推動聯邦隱私法的好時機。

本周在VMWorld 大會上，Amazon和VMware宣佈讓Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)可在VMware混合雲上執行。

Amazon RDS on VMware是繼雙方自2016年合作推出VMware Cloud on AWS的基礎上推出的新服務。VMware Cloud on AWS讓VMware為基礎的私有雲可跑在AWS裸機架構上，使VMware客戶也能使用AWS的儲存、資料中心和分析服務。而最新推出的Amazon RDS on VMware則讓企業在VMware軟體定義的資料中心及混合雲環境中安裝與執行資料庫，或把資料庫搬到AWS或VMware Cloud on AWS上。不論資料庫部署在哪，Amazon RDS on VMware都能自動化執行資料庫管理作業。

Amazon RDS on VMware預計再幾個月就會上線，支援Microsoft SQL Server、Oracle、Postgre SQL、MySQL及MariaDB等資料庫產品。

雙方表示，關聯式資料庫的資源調度、修補、備份、複製、重置、擴充及監控卻相當繁瑣、昂貴，一個小差錯就會導致系統當機，在多節點環境下管理及複製資料更是困難。另外，在VMware環境下企業自己營運資料庫也難逃這些工作，碰上多套資料庫工作將更為複雜。Amazon雲端資料庫就是要解決本地部署的問題。

推出9年的Amazon RDS使企業將關聯式資料庫的設定、管理維護及安全修補作業全部交由AWS管理，讓企業透過單一介面來管理資料庫。對VMware來說，Amazon RDS on VMware是把相同的概念搬到VMware為基礎的資料中心上。

但這項產品事實上也是Amazon擁抱混合雲策略的象徵。過去Amazon只打純公有雲服務，強調雲端優先，Amazon RDS on VMware則有助於吸引建立多個資料中心、多套系統的大型企業。SiliconANGLE分析，Amazon RDS on VMware意義重大，因為它讓AWS能跨出雲端，走到本地部署的裝置上，將資料中心變成其雲端的邊緣（edge）。

本消息之外，VMware World上還宣佈VMware Cloud on AWS將擴展到亞洲的雪梨地區，以及VMware Cloud on AWS推出價格便宜50%的入門版方案，最低可到3主機SDDC組態。

VMware Cloud on AWS其他新增功能還包括可搬移1000VM的 VMware NSX Hybrid Connect、結合Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)提供更大容量的儲存方案、提升應用負載東西流量控管VMware NSX、NSX/AWS Direct Connect 整合，以及Elastic DRS叢集自動擴充（autoscaling）及即時log管理等功能。