Red Hat Enterprise Linux 10(RHEL 10)亮點在於以 AI 支援升級使用者體驗,包括 Red Hat Enterprise Linux Lightspeed 生成式 AI 加速 IT 維運、支援整合 PostgreSQL 向量資料庫,為未來生成式 AI 功能提高準確度;同時強化安全功能如 CVE 防護、FIPS 後量子加密驗算法、GitOps、持續整合/持續交付(CI/CD)及 Red Hat Insights 的軟體物料清單(SBOM)管理,解決業務與 IT 方面的重大挑戰,協助在快速變動的市場中維持競爭力。

  • RHEL 10 映像模式搭配 GitOps 與 CI/CD,讓更新修補可追溯且可復原
  • Red Hat Insights 與 SBOM 把治理前移,使稽核貼近日常流程
  • Lightspeed 與 RHEL AI 助團隊快速獲得所需技能,並加速 AI 導入

混合式雲端已成企業營運常態,在維持資料中心既有系統的同時,又將新服務擴展到公有雲,並在工廠、門市或分點佈建邊緣節點,以回應法遵、延遲、成本與韌性等現實限制。然而,分散的環境使維運一致性面臨挑戰,浮現版本與設定不一等問題,再加上漏洞修補節奏加快,修補與上線不再只是 IT 例行作業,而必須將資安與法遵一併納入協作。

同一時間,AI 從概念驗證走向實際落地,企業關心的不只算力,還包括資料隔離、追蹤與保護,模型訓練與推論擴大資料接觸面,也拉長資料在環境中的停留時間,使治理需求更傾向由底層平台承擔。面對後量子時代逼近,使加密轉換從技術議題提升至治理層面,企業必須提前規劃轉換時程與路徑,並在採用標準與法遵間取得一致,這些決策將影響未來數年的技術架構與投資戰略。

AI 治理到後量子加密,RHEL 10 擴充安全與法遵能力

RHEL 10 以更可控、可追溯且可回復的方式重整跨環境更新交付與安全治理,並把 AI 規模化與後量子轉換需求提前納入平台能力。透過映像模式的特別建置版本 Red Hat Enterprise Linux AI,企業可將 AI 平台的部署與更新納入熟悉的標準化生命週期管理,降低環境差異造成的反覆驗證;同時透過合作夥伴驗證擴大生態系覆蓋,加速模型挑選、整合與上線。RHEL 10 亦導入 OpenSSL 等後量子加密支援、對應 FIPS 203 ML-KEM(晶格金鑰封裝機制) 與 FIPS 204 ML-DSA(晶格數位簽章標準),並提供增強的升級版 FIPS 模組,協助容器、虛擬機與實體伺服器更容易部署合規環境。

治理前移到建置階段,降低更新的不確定性

要真正掌握可控性,往往取決於能不能把治理前移,RHEL 10 透過 Red Hat Insights 的映像檔建立工具,讓團隊在建置映像檔時就能看到套件建議與生命週期資訊。不少原本要等到正式上線後才浮出的風險,得以在最容易調整的階段被察覺並處理,配合規劃選項,團隊也能更早掌握未來版本變化,降低更新帶來的不確定性。供應鏈透明化方面,RHEL 10 支援產生執行階段 SBOM,提升軟體組件可視性,讓稽核與文件化更貼近日常流程,減少臨時補資料的成本。

命令列助理強化維運效率,減少資訊搜尋成本

在人力與技能落差上,RHEL 10 的做法是把賦能直接帶進工作現場。Red Hat Enterprise Linux Lightspeed 推出命令列助理,讓使用者以自然語言在終端提問,快速取得來自文件與知識庫的指引,縮短查找與排除時間。對新手而言,這能在命令列操作當下提供可採取行動的指引,協助更快掌握新的 Linux 技能,而對資深人員而言,則把時間從資訊搜尋拉回判斷與設計,讓團隊更能把精力放在穩定度與風險控管上。

跨環境一致交付,映像模式減少系統偏移

至於跨環境最棘手的系統偏移與更新交付,RHEL 10 採用映像模式來建置與部署作業系統,其將執行階段、驅動程式與相依項目封裝為單一映像檔,再部署到不同環境,以一致方式交付更新,降低設定差異與漂移。更重要的是,更新流程可結合 GitOps 與 CI/CD,以版本控制與退回機制建立可追溯與可回復的變更管理。當 CVE 發生時,團隊可先在新映像檔中實作修正,經審核測試後,再發行到登錄庫並自動化推送到各系統,讓修補變成可驗證、可交付的工程流程。

整體來說,RHEL 10 以作業系統為核心,提供更貼近現代環境的管理方式,協助企業縮小 Linux 技能落差,並把關鍵決策前移到建置階段,以降低系統偏移帶來的長期風險。同時,RHEL 10 也把後量子轉換所需的加密能力納入規劃,並整合 PostgreSQL 向量資料庫與機密運算(Confidential Computing)功能,協助 AI 模型在隔離環境中使用組織資料,替 AI 等新型工作負載建立更可靠可控的基礎。

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