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隨著生成式AI 的快速崛起，越來越多企業希望藉助雲端工具，加速AI 應用的建置與落地。 AWS 作為領先的雲端服務供應商，提供了兩款核心AI 服務：Amazon SageMaker 和Amazon Bedrock。它們雖然同屬AWS AI 生態系統，但定位截然不同，功能與適用場景也有明顯差異。

在日常使用AWS 雲端服務的過程中，許多開發者、維運人員常常需要頻繁地呼叫命令列工具，例如AWS CLI 來管理資源。但傳統方式通常需要在本機安裝工具、設定存取金鑰、連接VPN…流程繁瑣且有安全隱患。為了解決這些問題，AWS 提供了一項便利、安全、無需設定的服務— AWS CloudShell。

在企業數位轉型過程中，雲端儲存是不可或缺的一部分。身為AWS 的代理商，我們經常遇到企業客戶在使用AWS Elastic Block Store（EBS）時，面臨儲存成本不斷攀升的難題。 AWS EBS Volume Pricing 的複雜定價結構可能會讓許多人感到困惑，尤其是當你沒有深入理解每種儲存類型的優缺點時，極容易造成不必要的浪費。

隨著生成式AI 技術在各行業落地，越來越多的企業將目光投向了支援多種大模型即開即用的平台— Amazon Bedrock。然而，許多用戶在初次接觸時，會被其定價結構複雜、多模型定價差異大等問題困擾。本文將帶你深入了解AWS Bedrock 的計費模式、模型價格比較、成本優化策略，並結合企業真實使用場景，幫助你以更少預算實現更大價值。

在AWS的虛擬私有雲（VPC）中，網際網路閘道（Internet Gateway，IGW）和網路位址轉換（NAT，Network Address Translation）是兩種常見的網路連線方式，它們在不同的場景中扮演著至關重要的角色。互聯網網關允許VPC中的資源直接存取互聯網，而NAT則提供了另一種方式，透過中介伺服器將私有子網路中的資源與互聯網連接。了解這兩者的差異和使用場景，對於設計一個高效、安全的雲端網路架構至關重要。