每一年CIO大調查中,我們照例都會詢問這個問題,詢問填答的CIO,有多少企業內部應用已經上雲,可以是搬到公有雲或是私有雲,試圖來了解不同產業的雲端發展成熟度。
這個問題的答案,可以得到兩種分析,一是了解多少比例的企業開始上雲(有上雲或是沒有上雲),其次則是從上雲應用的比例,來了解上雲發展的程度。
累積多年數據以後,今年調查結果最令我訝異的一項結果是,金融業上雲的腳步,遠低於我的預期。若比較2018年和2022年的金融業上雲情況,在2018年時,已經有3成金融業者開始上雲,也將23%的內部應用上雲,可是,到了2022年,金融業者上雲的比例只提高了一些,增加到33.3%,而金融內部應用上雲的比例,更是不升反降,下滑到只剩下12.3%。
為何選擇2018年和2022年的數據相比,因為金管會在2019年時,首度公布了金融委外上雲的相關規定,讓金融業者有一套可以上雲的規範。這兩年的數據,正好可以用來檢驗,金管會上雲政策解禁後的影響,有沒有真的帶動金融業上雲的發展。答案非常明顯,效果很有限!
為何當年大受各界讚揚、立意良好的鬆綁政策,卻沒有達到預期的效果?問題就出在執行面。
雖然,金管會早在2019年就開放上雲,但是金融業者要上雲時,都得依照每一個系統申請,大多數應用都得逐一核准。核准時間可能長達半年,甚至一年多,不可預期。就算是性質相近,資安考量和風險相似的應用,也得每一案分別申請核准,非常麻煩。
尤其,金融業者大多用新專案或新系統當成初步上雲的練手,可是,遲遲沒有得到核准,反而拖慢了既定的新系統上線時程。第一版上雲規範反而成了金融業者想要快速上雲、擴大上雲的絆腳石。
當年許多金融業者想要上雲,尤其是上公雲,主要看上了雲端服務的資源調度彈性和擴充性,尤其金融有不少需求屬於不確定或不可預期,但又非常重要的應用需求,例如配合電商年度促銷的爆量交易需求,或是平時用不到的備援、備載容量需求,或是突然新增的開發與測試需求,都可以善用公有雲來應急,而不用事前備滿大量軟硬體資源。
甚至,生成式AI爆紅之後,這類大型語言模型的訓練或優化調校,需要一次性調度大量運算資源,或是越來越多科技業者的創新技術,只會透過SaaS服務提供,而無法落地部署。只能上雲使用的ChatGPT,就是最典型的例子,企業想要使用最新、能力最強的GPT模型,也只能上公雲租用。金融若要擁抱最新技術,上公雲成了唯一管道,也是非用不可的關鍵理由。
所幸,金管會在今年8月,宣布了新版委外辦法,再次大鬆綁金融上雲的規範。這一次就直接瞄準了前一版規範最大的瓶頸,申請核准的問題,大大簡化流程,甚至免除了申請。但同時,也將金融上雲的責任,完全歸屬到金融業者,金融業者可以擁有更大彈性和選擇,但是也得負更大的責任。
許多金融業者看好這次金融上雲再次鬆綁,紛紛展開加速上雲或擴大上雲的布局,也有不少金控因為過去幾年穩健上雲步調同時,反而累積了一番雲原生技術能力或雲端維運能力,可以在接下來的上雲發展中大展身手。值得期待,臺灣明年將會掀起新一波的金融上雲浪潮。
專欄作者
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