判斷算力是否足夠，不能只看硬體規格，我們可以透過下方3項關鍵指標，查看效能與實際使用的體驗，來評估算力的狀態。

• GPU利用率 (Utilization)：若GPU長時間維持在90%以上，通常代表工作負載已開始排隊，系統缺乏彈性緩衝，任何尖峰流量或新任務都可能導致效能急遽下降。
• 延遲 (Latency)：對推論型應用(如聊天機器人、推薦系統)而言，如生成首個字、整體回應時間明顯拉長或是每秒能處理的請求數 (Throughput）下降，代表算力無法即時支撐請求量。
• 評估成本效率 (ROI)：當產出同樣結果需要耗費更多時間，或因調度不靈活導致雲端溢價費用暴增時，現有算力配置已不符經濟效益。

在實務上，企業需要是可預警、調度、可控成本的算力平台。GWS AI Cloud內建算力監控與自動擴縮機制，確保資源可依企業實際需求負載訂定規則，自動進行適當的擴展或縮減，維持效能的穩定。平台可支援最小0.25片GPU切片共享與自動擴容，依訓練與推論負載彈性調整資源，讓企業在確保效能穩定的同時，有效控管AI專案成本。

AI推論與訓練的算力需求在本質上有所不同，可視為兩種完全不同的工作模式。

• 訓練 (Training)：就像模型在「進修」，需要反覆讀取海量資料 (常見為TB級別)，進行長時間、高強度的計算。此階段高度仰賴GPU的整體運算能力、顯存容量，以及多卡之間的高速互連 (如 NVLink 或高速網路)，以支撐長時間訓練、多GPU平行化與穩定的吞吐量。訓練關注的核心指標是「每秒能處理多少資料（Throughput）」與整體訓練週期。
• 推論(Inference)：則像是「即時答題」，每次只處理相對少量的輸入資料，但要求快速回應。單次推論對算力的需求通常低於訓練，卻非常在意延遲與同時可服務的請求數。當使用者或API呼叫數量增加時，推論系統更需要透過模型最佳化、批次處理與彈性擴展，來維持穩定的服務品質。

訓練是「重裝備、長跑型」的運算，追求整體產出；推論是「輕量化、爆發型」的服務，追求極速回應與成本效率。GWS AI Cloud完美對應兩者需求：針對訓練，我們提供H100等頂級規格與分佈式訓練叢集，確保高吞吐運算；針對推論，透過0.25片GPU切片技術與容器化架構，支援自動擴縮容，極大化併發處理能力並降低延遲。平台整合主流框架與RAG架構，助企業精準控管成本，加速從模型研發到推論應用的全面落地。

並非所有AI任務都非GPU不可，決策關鍵在於「運算類型」與「對效能/成本的經濟效益」。

• 需要GPU的情境：當工作負載以大量矩陣運算為主，這包含深度學習的訓練與推論(如LLM、生成式模型）、影像/語音/影片處理，或是高併發推論等等。GPU的高度平行運算能力能顯著縮短訓練與推論時間。
• CPU即可勝任的情境：傳統機器學習模型 (如線性回歸、Random Forest)、以表格資料為主的預測任務，或經過極致量化與最佳化後的小模型推論，在低併發或非即時需求下，CPU往往更具成本效益。

GWS AI Cloud提供包含H100、RTX 4090等多規格GPU，精準對應深度學習與高併發推論需求。最小0.25片GPU切片共享技術，解決了小任務卻得租整張卡的資源浪費，讓企業能以較低成本啟動GPU運算。透過一站式平台，企業可根據任務屬性（如訓練用大卡、推論用切片）彈性調整資源。

算力不足不只是效能問題，往往會直接影響AI產品品質與企業競爭力，常見影響包含以下3種

• 反應遲鈍，使用體驗下降：推論延遲顯著升高，導致使用者面臨逾時或長時間排隊，產品體驗極差。
• AI 表現變差：最常見的是「做不完」，因時間壓力導致訓練迭代次數不足，效果停在半途；或為了節省算力被迫縮小模型、降低數據解析度或減少特徵數量，導致AI品質下降。
• 開發與迭代速度受阻：在訓練階段，算力不足會拉長訓練週期，拖慢模型更新節奏。當競爭對手能快速迭代時，產品差距會被迅速放大。

在算力成為瓶頸時，GWS AI Cloud能透過彈性GPU調度與自動擴容機制，協助企業在推論尖峰時維持低延遲，在訓練階段確保足夠吞吐量，避免效能成為品質妥協的原因。最小可支援0.25片GPU租賃模式，讓企業不需為短期需求長期承擔高成本，同時加速模型訓練與產品迭代，確保 AI 成效與商業價值同步成長。

雲端或自建是否划算，關鍵不在單價，而在算力使用率與需求穩定度。

• 雲端較划算的情境：適合短期專案、流量波動大或需快速上線的場景。雲端採OPEX按需付費，可彈性擴縮、快速上線，避免前期大量資本投入與設備折舊風險。

• 自建較划算的情境：當算力需求長期穩定，且GPU使用率可維持在60-70%以上，同時企業具備成熟的硬體維運能力時，自建伺服器以CAPEX攤提的方式，長期單位成本可能較低。但需同步納入電力、散熱、空間、人力與備援等隱性成本評估。

在雲端與自建之間，GWS AI Cloud提供企業更具彈性的混合選擇。除了雲端GPU的隨租即開通與按需計費外，亦提供企業級GPU主機(On-Prem)方案，依AI情境與模型規模配置H100、H200、RTX4090等專屬實體GPU，確保長時間訓練與高併發推論下的效能穩定。GPU主機可放置於企業機房或託管於數位通資料中心，並可無縫整合GWS CLOUD的虛擬化、儲存、網路與災備服務，形成兼顧成本可預期、效能可控與彈性擴展的AI算力架構，適合算力需求長期穩定的企業採用。

當企業有自建AI伺服器的需求時，通常都是對算力有「極高度掌控權」，以下為最適合的3種情境

• 長期穩定且高利用率：如固定產線24小時視覺檢測、內部模型持續性的迭代訓練。當算力需求不再波動，自建的長期攤提成本更具優勢。
• 嚴格的資安與合規要求：特定敏感資料（如軍方、半導體或病歷）依規定不得外流至公有雲環境，必須在物理隔離的環境下運算。
• 極低延遲或即時反應需求：在無人倉儲、智慧製造、即時監控等場景，毫秒級延遲差異就可能影響決策或安全，自建或邊緣端部署可避免網路往返的不確定性。

當企業面臨合規與穩定效能的雙重需求時，數位通國際GPU主機提供H100、H200等運算資源，可放置於企業機房或託管在數位通國際資料中心，特別適合LLM持續訓練或高併發推論場景。透過內建的MLOps管理工具，企業能直覺式管理專案配額與GPU分片。此外，搭配NOC技術支援與監控，協助企業在確保資料主權的前提下，免除維運難題，輕鬆掌握可控、安全且高效的私有算力池。

關鍵差異不在技術，而在於計費模型與使用規模。當AI服務進入穩定營運階段，自建或租用GPU的成本優勢會逐漸顯現：

• 請求量一大，API 成本呈線性上升：API 採「每次請求／Token 計費」，當請求量高、服務7×24運作時，累積費用相當可觀。
• 固定算力攤提，單位成本可預期：租用GPU主機屬於固定月費或訂閱制，就像包月吃到飽，使用率越高，平均單次推論成本越低。
• 避免重複支付隱性成本：API 費用通常已包含模型利潤與平台溢價，長期來看，企業其實在為「便利性」持續付費。
• 更高的效能與部署彈性：自行部署模型可依需求調整批次、精度與快取策略，進一步壓低單位推論成本。

GWS AI Cloud 提供彈性GPU算力與專屬GPU主機方案，支援長時間穩定推論與高併發負載，讓企業以固定成本承載高流量AI服務。透過容器化部署與集中化管理，企業可將原本API型成本轉為可預期的算力支出，在確保效能與資安的前提下，大幅降低長期AI營運成本。

技術上可行，但實務門檻不低。透過Container容器化與標準化模型部署，AI工作負載理論上可在雲端與地端之間移動；然而實際執行時，企業常面臨兩大關鍵限制。

• 關鍵1：數據重力 (Data Gravity)：當資料量成長至TB甚至PB等級，模型、特徵資料與訓練管線會高度依附既有雲端環境，遷移成本不僅是技術問題，更是營運與時程風險。
• 關鍵2：出口費用 (Egress Fee) 與基礎設施落差：大量資料從雲端拉回地端，流量費用可能遠高於預期；同時，地端也必須事先準備好相同等級的GPU、儲存與網路環境，否則即使資料回來，效能仍無法對齊。

GWS AI Cloud採用容器化與混合架構設計，讓模型與資料可在雲端與地端GPU主機間彈性部署。企業可先於雲端快速驗證與擴充算力，待工作負載穩定後，再轉移至自有或託管GPU主機，降低出口費用風險，避免被單一雲環境長期綁定，兼顧彈性與長期成本可控性。

AI 雲端成本失控通常不是單一原因，而是由多個管理漏洞與技術設定堆疊而成

• 資源閒置與累積：最常見的是高效能GPU長開忘關，或是過期的資料快照、海量Logs與儲存空間持續計費。
• 數據傳輸黑洞：忽略了跨區域流量與高昂的資料出口費(Egress Fee)。
• 技術優化不足：Vibe coding製作AI應用時，程式若後續無再把關，有可能會導致API洩漏或是超用，致使算力成本過高。
• API管理機制缺失：多人共用帳號且缺乏資源標籤與配額限制，甚至發生Auto-scaling設定錯誤導致資源無上限增長。

GWS AI Cloud專為企業解決成本失控痛點，內建算力效能與預算監控機制。平台支援多人帳戶權限管理，能針對不同部門或專案設定資源配額與任務排程管理，避免GPU閒置造成浪費。透明的計費模式與0.25片GPU切片技術，讓企業精準按需付費。透過直覺式的管理面板，管理者可即時掌握資源使用狀態與運行成本，並利用數據快照與還原功能優化儲存成本。

不一定，風險關鍵不在雲端本身，而在於如何使用。多數主流雲端平台在基礎設施層具備電信級防護與資安投資，防禦能力往往高於一般企業自建環境。真正的資安風險，多半來自設定錯誤與治理不足，例如儲存空間誤設為公開、權限過度開放，或缺乏網路隔離。

在AI場景中，另個常被忽略的風險是模型與參數保護。若模型權重、訓練資料或推論介面未加密，可能透過提示詞攻擊、API濫用或內部權限誤用而外洩。因此，企業在AI算力上雲時，應同步落實資料與模型加密、存取控管與完整稽核機制，才能真正降低風險。
GWS AI Cloud 提供加密儲存與多層權限控管，確保AI模型、資料與算力不暴露於公網。對於高度敏感或合規要求嚴格的場景，亦可搭配專屬GPU主機與混合架構，將關鍵模型與資料留在地端，同時保有雲端的彈性與可擴充性，兼顧資安、效能與治理需求。

絕對需要，而且已是企業治理的新重點。隨著AI算力成為高價值且高成本的關鍵資產，其使用方式若缺乏稽核，將同時帶來資安、合規與成本風險。

企業資安稽核的範疇應涵蓋

• 資產與權限治理：追蹤誰有權調動GPU資源，並確保API金鑰與金鑰管理系統的安全。
• 資料流向與合規：稽核敏感資料在訓練與推論過程中的存取記錄，防範資料外洩至未授權的第三方服務。
• 防範資源濫用：監測是否有未授權的挖礦行為或非業務相關的大型運算，避免預算超支。
• 版本可追溯性：記錄模型版本與資料訓練集的變動日誌，確保在發生錯誤或資安事件時能快速進行溯源與回應。

GWS AI Cloud內建算力使用紀錄、事件日誌與帳戶權限管理，協助企業清楚掌握 GPU調度、專案用量與異常行為。搭配專屬GPU主機與混合架構，可將高敏感算力納入地端控管，同時保留雲端的彈性與可稽核性，讓AI算力治理符合資安與內控要求。

非常必要，而且越早建立越能避免後續失控。AI算力具備高成本、高風險與高影響特性，若缺乏內部規範，容易造成資源濫用、帳單暴增，甚至引發資料與合規問題。

企業應制定明確的《AI 資源使用守則》，規範內容應至少包含

• 流程與預算控管：建立明確的申請/核准流程，並針對各部門設定算力配額與預算上限。
• 資源管理基準：強制執行資源標籤規範以追溯成本，並制定明確的關機與閒置資源回收政策。
• 資安與合規底線：定義資料分級（哪些可上雲、哪些嚴禁外流）、模型權重與API金鑰管理細則，以及外部API使用的安全規則。
• 日誌與監控：落實日誌留存規範，確保所有運算活動皆可被追溯稽核。

GWS AI Cloud支援帳戶分級、專案配額與GPU使用上限設定，並可搭配排程自動暫停閒置任務。透過集中化管理與使用紀錄，協助企業將AI使用守則落實為系統機制，兼顧效率、資安與成本控管。

絕大多數情況下不需要，只需進行環境適配與優化。 如果僅是將推論環境搬遷到雲端，模型權重通常是通用的。

遷移的重點在於相容性調整，包括

• 環境適配：確保雲端的CUDA版本、GPU驅動程式與容器環境(如Docker)與本地一致。
• 推理加速：為了在雲端獲得更好效益，可能會進行量化(如FP16轉INT4)或轉檔（如轉為TensorRT格式），這屬於模型轉換而非重訓。

必須重新訓練的特殊情境

• 資料分佈改變：當雲端接收到的實際數據特徵與本地訓練集有顯著差異，需要進行微調。
• 硬體策略大改：若要從單機訓練轉向多機多卡分佈式訓練以縮短迭代週期，則需要重新調整訓練流程。

GWS AI Cloud以容器化與標準NVIDIA GPU架構為核心，支援主流CUDA與深度學習框架，協助企業在雲端與地端GPU主機間快速搬移模型。透過一致的執行環境與彈性算力配置，企業可避免重複訓練成本，縮短模型從既有環境到正式上線的轉移時間。

AI本身並不具備災難復原 (Disaster Recovery, DR) 能力，所有備援機制皆須由底層的雲端與IT架構來實現。因此，企業在規劃AI的災難復原時，實際上是在為「算力平台、模型資料與服務流程」建立可復原的營運架構，而非依賴AI技術本身。

實務上，AI的DR策略通常包含以下4個層面

• 模型與資料保護：透過物件儲存、快照與版本控管，確保模型權重與訓練資料可於災後快速還原。
• 訓練任務復原：利用Checkpoint機制，避免長時間訓練在中斷後必須從頭開始。
• 推論服務高可用：採用多節點部署與負載平衡，降低單一算力節點故障造成的服務中斷。
• 跨區或混合架構備援：將AI算力與資料部署於不同區域或地端與雲端並行，分散營運風險。

AI災難復原的成熟度，取決於企業對雲端架構、資料治理與營運韌性的整體規劃，而非模型本身的先進程度。

AI已不再是實驗性技術，而是深入各產業核心流程，常見應用包含

• 零售與電商：個性化商品推薦、動態定價、需求預測、無人商店與智慧庫存管理。
• 金融與保險：即時詐欺偵測、交易風險評分、AI投顧、客戶行為分析與合規監控。
• 製造與工業：預防性設備維護、良率分析、光學瑕疵檢測、產線即時監控。
• 醫療與法律：病歷摘要、自動化文件分類、合約合規性審核、輔助診斷與知識檢索。
• 企業內部營運：AI客服、文件搜尋、流程自動化、企業知識型AI助理(RAG)。

GWS AI Cloud提供從GPU算力、模型訓練、推論部署到AI Agent與RAG架構的一站式平台，支援主流框架與多規格GPU，讓企業可依應用場景彈性配置算力。透過容器化與集中管理機制，協助企業快速將零售、金融、製造與知識型AI應用從驗證階段推進至穩定營運，降低導入門檻並加速AI創造實際價值。

• 國際大廠：AWS (Amazon)、Google Cloud (GCP)、Microsoft Azure。
• 本土業者：數位通國際 (GWS CLOUD)、中華電信雲 (hicloud)、遠傳電信雲、台哥大雲。

作為本土雲端與AI基礎架構服務商，數位通國際擁有超過25年電信級資料中心維運經驗，機電設施可靠度達99.999%，為台灣雲端服務的領導品牌。面對人人搶佔的AI市場，我們也提供從最小 0.25GPU切片到大型叢集的算力彈性租用，並通過ISO 27001 / 27011 / 27017 / 27018 及CSA STAR Level 2等國際認證。透過我們電信網路夥伴，可串接全球600+網路節點與海纜，提供高穩定、低延遲的雲端架構。結合深厚的資安防護實務與7×24技術支援，更以專業顧問實力協助企業規劃具備雙向備援與數位韌性的專屬GPU雲端環境。

雲端服務可依企業對系統的控制彈性與管理深度，大致分為三種類型

• IaaS (基礎設施即服務)：提供虛擬機、儲存與網路等基礎資源，企業可自行規劃作業系統、開發環境與應用架構，具備最高的彈性與可控性，適合需要客製化或整合既有系統的情境。
• PaaS (平台即服務)：由雲端業者提供完整的開發與執行環境，企業專注於撰寫程式與部署模型，在彈性與管理負擔之間取得平衡，適合快速開發與實驗型應用。
• SaaS (軟體即服務)：直接使用雲端提供的成品服務或API，無需管理底層架構，導入最快、操作最簡單，但客製化與控制彈性相對有限。

企業可依需求選擇不同雲端服務商，多數會優先考量大型公有雲，但本土雲在成本、支援與混合雲彈性上更具優勢。相較大型公有雲，GWS CLOUD 以原生混合雲架構，兼顧成本控管、私有雲彈性與在地技術支援，特別適合中小企業與需要混合雲治理的實務場景。

選擇備份方案不應只看價格，必須從業務連續性出發。

核心評估指標包括

• 復原目標 (RPO/RTO)：明確定義企業能忍受「丟失多久的資料」(RPO) 以及「停機多久才能復原」(RTO)。這是衡量備援效能的基準。
• 安全性與韌性：需具備傳輸與靜態加密 (AES-256)。針對勒索病毒威脅，應具備版本控管與不可變性 (Immutability) 備份，防止備份檔遭惡意竄改。
• 跨區異地保存：落實備份3-2-1原則，確保資料具備跨區域、跨平台的異地存放能力。
• 還原效率與多樣性：支援從檔案、資料夾到整機 (VM) 的靈活還原，並具備自動化排程與定期還原演練機制。
• 成本與管理：評估總成本 (儲存費、出入口流量、保留年限費)以及是否具備集中化管理介面與即時告警系統。

GWS Backup提供本地、雲端與異地多層備份架構，讓企業可依RTO / RPO彈性規劃備份策略，兼顧資料安全與營運復原效率。透過集中化管理平台、AES-256加密與快速還原機制，搭配重複刪除與壓縮技術，有效降低儲存與頻寬成本，協助企業在災難發生時迅速復原，建立穩定且可落地的營運韌性。

虛擬主機又稱雲端主機，在部署虛擬主機時，不單只是啟動系統而已，而是在進行一套能確保網路隔離、身分安全、可維運性與可回復性的標準化流程。

實務上可依下列步驟進行

• 環境規劃：選擇合適的地理區域，規劃專屬的虛擬私有網路與子網段，建立清楚的內外網分層，確保基礎網路隔離。
• 資源配置：依工作負載選擇合適的 CPU／GPU、記憶體與儲存空間，並指定相容的作業系統映像檔，避免效能瓶頸或資源浪費。
• 身分與存取控制：採用SSH Key驗證機制，嚴格設定防火牆規則，僅開放必要連接埠並限制來源IP。
• 系統強化與防護：部署後立即進行系統更新，停用不必要服務，啟用MFA、多層日誌與基礎監控，降低被入侵風險。
• 備份與監控納管：設定系統與資料備份、快照策略與資源監控，確保主機在異常或誤操作時可快速復原。
• 標準化與自動化 (IaC)：透過IaC將整體流程腳本化，確保環境可重複部署、可追蹤、具一致性，支援後續擴充與稽核。

作為企業級雲端基礎服務，數位通國際 的虛擬主機VM 建構於電信級 Tier 3 資料中心與企業級虛擬化平台之上，支援 vCPU、記憶體與儲存空間的彈性調整，讓企業能快速部署網站、系統與應用服務。透過高可用架構、SSD／NVMe 儲存、Snapshot 快照與異地備援設計，確保 VM 穩定運作不中斷；同時透過GWS CLOUD公有雲服務，可串接私有雲，整合成混合雲架構，協助企業在效能、彈性與長期擴充之間取得最佳平衡。

企業上雲的核心價值，不只是降低硬體負擔，更實現「交付快、更彈性、更可治理」的優勢，像是

• 加速業務上線：運算與系統資源從傳統必須等待數個月才採購到手，縮短至分鐘即可取得，讓開發團隊能快速進行POC測試、驗證AI或新服務，並加速產品推向市場。
• 彈性擴縮與資源優化：依實際流量與業務需求即時擴縮資源，有效解決地端設備「尖峰不足、離峰閒置」的長期浪費問題。
• 財務結構優化：將一次性高額硬體投資(CAPEX)轉為按量計費的營運支出(OPEX)，提升現金流彈性，並讓IT成本更具可預測性。
• 治理能力與營運韌性提升：透過平台化工具落實資安控管、稽核、備份與異地災備，使跨據點協作與營運維運標準化，不再仰賴個人經驗。

GWS Hybrid Cloud協助企業在保留既有地端機房與核心系統的前提下，彈性整合雲端資源，打造可逐步演進的混合雲架構。透過集中化管理、電信級監控與備援設計，企業可將穩定性需求高的系統留在地端，同時利用雲端快速擴充AI算力與服務，兼顧敏捷度、資料主權與長期營運可控性，讓上雲成為可落地、可持續的轉型路徑。

表面上自購伺服器似乎一次買斷較便宜，但企業往往低估了辦公室伺服器的隱形成本與營運風險。

常見問題包括

• 穩定性風險高：辦公室跳電、空調故障、漏水或網路中斷，都可能直接造成系統停擺，影響營運。
• 資安與維運負擔重：實體防護、防火牆更新、漏洞修補與備份需自行負責，長期仰賴人力與經驗。
• 硬體折舊與過時問題：伺服器通常 3–5 年即面臨效能不足或淘汰，升級需再次投入大量資本。
• 擴充彈性不足：流量高峰時算力不夠、離峰時設備閒置，資源利用效率低。

GWS CLOUD 以企業為核心設計的雲端整合平台，將運算、儲存、網路、備份與監控整合於單一介面，協助企業降低自建伺服器所需承擔的維運與資安風險。透過企業級虛擬化架構與彈性部署模式，企業可依實際需求選擇公有雲、私有雲或串接成混合雲，兼顧成本效率與長期擴充彈性，讓雲端成為可持續、可控管的基礎架構選擇。

完全可行，且這目前是大多現代企業的最佳解方。混合架構能平衡安全性與彈性。常見的運作策略是：將穩定的基礎工作負載與高度敏感的資料留在地端；而將雲端用於應對尖峰流量、臨時性的大型模型訓練、全球性的A/B測試以及災難復原。

然而，要成功推動混合架構，必須滿足4個關鍵要素：

• 資料分級：明確定義哪些數據應落地、哪些可上雲。
• 網路連線品質：確保兩端數據交換的低延遲與穩定性。
• 環境一致化：透過容器化技術，確保模型在雲端與地端運行的行為一致。
• 治理同步：必須落實成本治理與權限治理，避免多頭管理造成資源浪費或資安漏洞。

在混合架構下，GWS Hybrid Cloud協助企業整合既有機房與雲端資源，將核心系統保留在地端確保資料主權，並彈性調度公有雲應付高峰負載。我們提供以租代買、按需付費模式，最高可節省50%IT支出。內建備份機制，比同類產品更節省60%成本，並搭配7×24技術支援與監控，確保混合環境下的營運韌性與資安防護，是伴隨業務成長的長期策略。

雲端可以非常安全，甚至優於多數企業的自建環境，但前提是「治理必須到位」。 根據資安調查，絕大多數的雲端資料外洩並非源於雲端平台被攻破，而是因為權限設定過寬或人為配置錯誤。

要建立安全的雲端架構，必須落實以下治理措施

• 資料分級與加密：明確定義哪些敏感資料可上雲，並在傳輸與靜態存儲時進行強加密，且由企業掌握金鑰管理權。
• 身分與存取管理：落實最小權限原則，僅授予員工工作所需的最低權限，並強制啟用MFA多因素驗證。
• 網路深度防護：利用VPC虛擬私有網路進行隔離，並部署Web應用防火牆與異常偵測系統。
• 持續性監控與稽核：啟用DLP (資料外洩防護)、落實完整的存取日誌紀錄，並定期進行弱點檢測與合規稽核。

GWS CLOUD 內建資料加密、權限分層與存取紀錄機制，協助企業落實從儲存、傳輸到操作層的資料保護。結合企業級虛擬化架構與在地維運支援，企業可依資料敏感度彈性規劃公有雲、私有雲或混合雲部署，在確保合規與資安的前提下，安全使用雲端承載客戶與核心資料。

DDoS 與勒索病毒屬於「不同層級、不同型態」的攻擊，有效防護必須採取分層式策略，而非單一工具即可解決。

針對 DDoS 攻擊 (服務阻斷)

• 仰賴雲端等級的流量吸收能力：大型雲端或防護平台具備海量頻寬與全球節點，可即時分散與清洗惡意流量。
• 前置防護與應用層過濾：透過WAF阻擋惡意請求、Bot與異常行為，避免攻擊流量直接衝擊後端系統。
• 即時監控與快速調整：攻擊型態常變化，需有 7×24 監控與專業團隊即時介入調整策略。

針對勒索病毒 (資料破壞與勒索)

• 不可變備份 (Immutable Backup)：備份資料不可被修改或刪除，即使主系統遭加密仍可安全還原。
• 異地備份與版本控管：確保資料不與受感染系統位於同一環境，降低全面癱瘓風險。
• 行為偵測與快速復原：及早偵測異常加密行為，縮短事件影響時間。

總結來說，DDoS防護 重在撐住服務，勒索病毒防護 重在救回資料。

數位通國際 提供從網路到資料層的整合防護。透過DDoS/WAF防護服務，結合全球節點的分散式架構與7×24 NOC監控，可即時吸收並清洗 L3–L7 各類攻擊流量，確保網站與API穩定可用；同時搭配Secure Drive防勒索雲端儲存服務，可作為雲端備份，內建勒索行為偵測、版本還原，即使主系統遭入侵也能快速復原關鍵資料。結合「服務不中斷＋資料可救回」的雙層設計，協助企業在高威脅環境下維持營運，降低資安事件對業務的實質衝擊。