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過去三年來，企業試圖解決前所未有的挑戰，因此加快了數位轉型的腳步。Google
Cloud 預期，未來兩到三年間將出現更多突破性革新，這些改變的推力來自包容神經多樣
性的設計（neuro-inclusive design）、開放原始碼管理，以及有助實現「週休三日」
的 AI 擴展趨勢。以下列出 Google Cloud 預測 2023 至 2025 年十大雲端應用開發趨勢
：
趨勢一、AI 解決方案有助於推動「週休三日」制
在過去幾年來，AI 技術與相關產品已被證實能可提升員工效率。以整合式機器學習平台
Vertex AI 為例，該平台透過自動處理例行工作，像是模型管理、監控與版本控制，協助
資料科學家更快將機器學習模型導入實際工作環境中。現在 Vertex AI 能以快 5 倍的速
度，協助建立及訓練機器學習模型，可讓資料科學家省下時間來進行實驗、減少自訂程式
碼作業，並將更多機器學習模型導入實際工作環境。
而 Vertex AI Vision 現提供適用於打造電腦視覺應用程式的全代管開發環境，可大幅降
低建構及部署相關應用程式所需的時間，過去要耗費數週的作業時間，現在只要幾小時就
能完成。其他 Google Cloud 的 AI 工具也提供多樣的協助，例如使用 Contact Center
AI ，客服中心團隊可同時處理的案件量增加了 28%。同樣地，採用 Recommendations
AI ，銷售和電子商務團隊的客戶轉換率提高 40% 。
越來越多企業選擇以更聰明的方式完成工作，而採用 AI 技術帶來的效率提升，便意味著
「週休三日」的願景很有可能成真。
趨勢二、透過機器學習獲得可作為行動依據的即時資料
相較於單純取得資料，如何即時「以數據驅動決策」更是關鍵。首先，企業必須要先能看
見並信任資料；Google Cloud 的 Dataplex 現在可以將企業所有的 Google Cloud
Platform (GCP) 資料自動分類，並整併第三方來源的資料。此外，為了提供更可靠的資
訊，Dataplex 的資料品質和資料歷程（data lineage）功能均採用智慧技術和自動化作
業，確保資料能產出可做為行動依據的準確洞察。
此外，Google 服務採用的串流分析服務 Dataflow 可讓企業在使用這項服務時，能先從
小處著手，再向上擴充處理即時事件，例如在應用程式需要時，提供某地的路況資訊。
Google Cloud 會在未來幾個月推出其他功能，讓更多企業能充分運用現有的資料，持續
創造業務佳績。預計 2025 年前，將有 90% 的資料能透過機器學習技術，即時轉化為可
做為行動依據的資訊。
趨勢三、將有過半企業的應用程式是由非 IT 開發人員打造
隨著技術民主化的發展，讓「低程式碼」或是「無程式碼」技術被更多企業所熟識，預期
未來將有越來越多的開發工作是由非 IT 部門的團隊或人員負責。根據市調機構
Gartner 指出，至 2025 年，由企業所開發的新興應用程式當中，將會有高達 70% 是採
用「低程式碼」或者是「無程式碼」技術所打造。遠高於 2020 年，僅有近 25% 應用程
式採用該技術所開發。
這代表非 IT 技術背景的人員也可以建立符合需求的企業級應用程式，並不必具備程式設
計能力，就能自行打造應用程式和自動化工作流程。
開發人員仍須打造這些無需程式碼的工具，並提供防護機制保護企業安全，但企業使用者
可在沒有開發人員的協助下完成更多事情。這一轉變讓企業的營運不再僅仰賴於特定 IT
專業人員，也讓不同層級的人員都有參與開發的機會。
趨勢四、永續發展將成為重要開發理念
為呼應全球淨零趨勢，台灣已通過《氣候變遷因應法》持續推動「2050 淨零排放」落實
，並將正式啟動碳費徵收機制。未來開發人員除了專注於如何以最符合成本效益的方式，
打造出簡單、快速且安全的服務外，如今永續發展也將成為一大考量。預期在 2025 年前
，有 75% 的開發人員將會以永續發展視為主要開發原則。
現今許多 IT 部門主管均表示，希望能在永續發展方面多盡心力，但不知道該如何著手，
也沒有可以評估效益的方式。但該情況正逐步轉變，Google Cloud Carbon Footprint 可
協助企業評估相關情形、製作報表，並減少雲端服務的碳排放量；企業也可以直接從
Cloud 控制台存取 Carbon Footprint 資訊主頁，不須額外設定。
此外，永續發展團隊可透過深入分析取得所需資料，彙報公司的碳排放量資訊。企業現在
可以使用 Google 工具打造應用程式，並在對環境影響較小的雲端區域中執行。上述工具
目前免費開放使用，讓眾多開發人員能在企業中為永續發展做出貢獻。
趨勢五、透過開放原始碼管理提高可靠度
開放原始碼具備的速度、靈活性，以及可擴充性，讓開發人員高度仰賴開放原始碼的使用
。根據市調機構 Gartner 的軟體結構分析市場指南（Market Guide for Software
Composition Analysis）指出，幾乎所有企業都會用到開放原始碼軟體，但這也成為企業
受到駭客攻擊的痛點之一。
這讓企業開始重視開放原始碼管理的重要性，除了可以維持原始碼的公開性質外，更能提
升軟體可靠度。此外，開放原始碼的「管理者」不僅能找出安全漏洞，並會協助修正。管
理者會更新舊版依附元件，並追蹤新版依附元件。就開放原始碼管理而言，依附元件會內
建自動測試機制，且可能會提供回應型服務水準協議。這點在現今特別重要，因為目前有
許多仰賴開放原始碼運作的數位基礎架構，而這些原始碼是由社群以「保持原樣」的方式
維護。
這種情況會因開放原始碼管理的普及而改變，例如 Google Cloud Software Delivery
Shield 便是管理開放原始碼的工具。這套全代管安全解決方案可從採用原始碼到部署期
間，全程保護企業軟體供應鏈。Google 會掃描、分析及模糊測試超過 250 個 Java 和
Python 套件，替企業找出安全漏洞並視需要更新。由於開放原始碼管理可大幅提升安全
性，Google Clou 預期在 2025 年前，所有企業開發人員都會採用這套做法。
趨勢六、防護措施將走向自動化，並以程式碼的形式管理
層出不窮的網路攻擊，讓現今的安全營運團隊難以阻絕危害。根據全球資訊安全業者
Mandiant 調查，亞太區涉及勒索軟體的侵入行為，從 2020 年的 12.5％ 增加到 2021
年的 38％，顯示亞太區企業面臨越來越頻繁的網路資安威脅。
為了在雲端環境中大規模實施防護措施，Google Cloud 運用程式碼提升安全機制的敏捷
性和應用規模。過程中將採用 API 優先的做法、Chronicle 和其他工具，包括 Google
Cloud 最新的 Mandiant 網路安全產品組合。保密資訊的存取規則可依管理員活動記錄等
資料自動建立，因此不必手動設定並複製到不同的環境中。
同樣地，使用者也可以建立應對手冊，以自動化擷取、分析與回應等工作流程，讓安全性
分析師能以更接近開發人員的方式工作，省下時間以專注處理企業面臨的重大威脅。預
計 2025 年前，有 90% 的安全措施將採用自動化作業，並以程式碼的形式管理。
趨勢七、包容神經多樣性的設計可增加使用者採用率
無論是求學、工作或經營一段關係，各式各樣的人皆以不同方式經歷、解讀及處理周遭世
界的人事物，而包容神經多樣性的設計（Neuro-inclusive design）兼顧不同人士的獨特
需求，因此能提升使用者採用率。設計互動式和視覺化功能時，應考量音效、震動或彈出
式視窗會的呈現方式，這些項目都會刺激感官並令人分心。
Google Meet 的隱藏式輔助字幕便是包容神經多樣性設計的良好範例，這項功能可讓使用
者透過視覺更準確地理解資訊，也能讓說不同語言的與會者有效溝通。開發人員已在
Google 產品中融入包容神經多樣性的設計，預期未來 2 年內可將使用者採用率提升至
5 倍。
趨勢八、交易和分析工作負載的效率提升
就過去的資料架構而言，由於交易和分析工作負載所用的資料庫不同，因此會從混合的工
作負載中將兩者區隔開來。交易資料庫的最佳化重點在於加快讀寫速度，而分析資料庫則
是匯總大型資料集。以電子購物網站的個人化推薦內容來說，應用程式必須透過同一個資
料集支援這兩種工作負載，並避免效能降低。
Google Cloud 現在提供這兩種工作負載均適用的整合式平台，方便開發人員打造出資料
導向的智慧型應用程式，BigQuery 適用的 Datastream 就是其中一例，這項服務可讓開
發人員輕鬆將資料從交易資料庫即時複製到 BigQuery，如果再搭配其他類似工具，企業
便能即時依據資料採取行動，而且不必建構基礎架構或處理相關作業。隨著這些工具的不
斷改善，企業在 2025 年結束前，就不需再分別處理交易和分析工作負載。
趨勢九、自動處理雲端基礎架構的相關決策
Google 與 Intel 攜手合作，共同設計及打造 Infrastructure Processing Unit (IPU)
等自訂晶片，為資料密集型應用程式提供高效能和可擴充性。此外，在機器學習領域中，
Tensor Processing Unit (TPU) 目前用於驅動全球最大、最快且最有效率的超級電腦。
TPU 可讓大規模訓練工作負載的速度提升最高 80%，價格也比其他同類產品便宜至多 50%
。
用於提供現今雲端服務的這些 IPU 和 TPU，可讓 Google 在未來數年內自動處理超過半
數的雲端基礎架構決策。這些處理器支援遙測資料（telemetry data）和採用機器學習的
分析功能，可依據個別工作負載的效能和可靠性，主動推薦最適合的基礎架構。
Google Cloud 可在企業指明工作負載後，立即根據使用者的價格、效能和規模需求，迅
速推薦、設定及提供最佳選項，成果優於任何手動配置的解決方案。2025 年底前，有超
過半數的雲端基礎架構決策會根據企業的使用模式自動進行，考量硬體規格的雲端思維即
將成為過去。
趨勢十、企業將可自由切換公有雲服務供應商
企業將在近幾年採用多雲策略分散風險，並提前為雲端遷移作業做好準備。
我們提供 Anthos 和相關工具，可讓企業採用一致的設定在不同雲端環境間輕鬆遷移，舉
例來說，企業可透過多雲端管理層使用其他雲端環境的運算和資料資源。不論是從資料庫
到應用程式，企業都能可在不同的公有雲上執行工作負載，但透過類似的介面管理和相似
的方式執行。
例如，Anthos 可協助企業管理跨數十個 Google Cloud 區域的 Google Kubernetes
Engine（GKE） 叢集機群，同時也可管理其他雲端環境、地端部署或位於邊緣的叢集。這
表示企業可享有 Google Cloud 工具帶來的助益，像是可隨時提供數據分析的 BigQuery
、適用於分散資料的 Spanner、產生優質洞察的人工智慧與機器學習服務，以及專屬的開
發人員工具等。隨著越來越多的多雲工具上線，2025 年結束前，使用公有雲的機構中，
將有超過半數能自由切換主要的雲端服務供應商。
3.心得:
Vertex AI為整個機器學習工作流程提供統一介面、預先訓練的 API，適用於視覺、影片
、自然語言等領域、資料與 AI 的端對端整合、支援所有開放原始碼架構，並且擁有端對
端應用程式開發環境。