打造智慧數據湖，Google Cloud 今天推出三項新服務讓資料在雲更聰明

2021/05/27 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察

Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上，發布三項全新解決方案：Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版，將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合，為企業提供一個整合式資料平台，協助企業打破資料孤島。

評論

Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上，發布三項全新解決方案：Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版，將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合，為企業提供一個整合式資料平台，協助企業打破資料孤島，安全地預測業務成果並賦予使用者能力，在現今不斷變化的數位環境中即時制定明智的決策。

「Gartner 近期的問卷調查結果顯示，企業預估每年在品質不甚理想的資料上平均花費 $1,280 萬美元。」 因為資料散布在多個雲端和地端部署環境中的資料庫、資料湖泊、資料倉儲和資料市集內，企業除了要設法集中控管及管理應用程式，更需要即時整合資料來改善決策，加快創新腳步及提升客戶體驗。

Google Cloud 資料庫、資料分析及 Looker 商業智慧平台總經理暨副總裁 Gerrit Kazmaier 說明，企業須把資料視為具備將所有相關業務面向整合為一的能力。如今所有產業紛紛轉換為以數位化為主的業務型態，因為他們明白資料不但是創造價值的要素，同時也是推動數位轉型的關鍵。

透過運用 Google Cloud 的資料平台，客戶現在將能採用全方位且涵蓋完整資料生命週期的資料雲端方案，從業務執行系統到可進行未來預測和自動化作業的 AI 與機器學習工具等均包含在內。

Datastream-為客戶提供即時資料複製功能：目前提供 Beta 版體驗的 Datastream 提供全新的無伺服器異動資料擷取 (CDC) 和複製服務，讓客戶可以從 Oracle 和 MySQL 資料庫將資料串流即時擷取至 Google Cloud 服務，例如 BigQuery、可於 PostgreSQL 上執行的 Cloud SQL、Google Cloud Storage 和 Cloud Spanner。

企業可運用這項解決方案強化即時性數據分析功能、資料庫的複製速度以及事件驅動架構等。率先採用此方案的客戶 Schnuck Markets, Inc.運用 Datastream 簡化了架構，而將 Oracle 資料複製到 BigQuery 和 Cloud SQL 也不再會延遲數小時之久。

Analytics Hub-提高資料共用安全與易用性：Analytics Hub 可為企業創造安全且即時的資料交換服務，借助 Analytics Hub，企業可以在不論組織的內外部，安全地共享數據和洞察，包括動態儀表板和機器學習模型。

Analytics Hub 協助企業整合其數據資產，如將 Google 獨有數據、產業數據和公開數據整合一起。Analytics Hub 建立於 BigQuery 現行且普及的共享功能基礎上，目前已經使數千家企業透過數據分析進行革新，並透過不僅是單純共享數據的方法，來加快洞察的取得。

Dataplex-協助企業簡化資料管理作業：目前提供 Beta 版體驗的 Dataplex 是一種智慧資料網路架構，可提供單一整合式的分析體驗，能將 Google Cloud 和開放原始碼結合在一起，使企業能夠快速整理、保護、整合及分析其數據。

自動化的資料品質可讓數據資料學家和分析師利用自選工具確保資料的一致性，不須移動或複製資料即可統整並管理資料。Google 提供傑出的 AI 和機器學習功能，讓企業能夠利用內建的智慧資料來縮短處理繁複基礎架構的時間，並將更多心力轉而投入於發掘資料價值，以帶來更多業務成果。身為 Dataplex 早期客戶，Equifax 與 Google 合作致力將 Dataplex 納入自己的核心分析平台，不但簡化了工作負載，還建立了所有內部分析資料都適用的單一指令控管及管理平台。

在資料雲端高峰會舉辦期間，Google Cloud 也發表了資料庫和數據分析產品組合方面的其他最新消息：

基於對多雲端的策略性承諾，Google 陸續推出分別適用於 Microsoft Azure 的 BigQuery Omni Beta 版和 Looker 商業智慧平台正式版，藉此協助客戶取得跨雲端環境的關鍵資料深入分析結果。繼去年發表適用於 AWS 的 BigQuery Omni 後，這次發表的最新消息更延續了市場對此技術的展望。

BigQuery ML 異常偵測 可協助客戶透過使用 BigQuery 的內建機器學習功能，以更輕鬆的方式檢測異常資料模式。目前許多客戶將這項技術運用於多種用途，包括銀行詐欺偵測和生產製造不良原因分析。

Dataflow 為客戶提供了具備成本效益的快速串流分析解決方案。而預計於第三季推出的 Dataflow Prime 將提供業界領先的自動垂直擴充和數據管道正確配置技術，為客戶最大幅度地降低整體擁有成本。此外，Dataflow Prime 更內建了 AI 和機器學習技術，可以為客戶提供串流預測功能，例如時間序列分析、可主動識別瓶頸的智慧診斷功能，以及可提高使用率的自動微調功能。

Google 也將全代管關聯資料庫 Cloud Spanner 的入門價格降低 90%，連同即將推出的精細個體規模調整功能 (granular instance sizing) ，將同樣提供無限制的空間規模與99.999％的可用性，用以支援要求最苛刻的應用程式運作。BigQuery 與 Spanner 的整合功能也即將推出，可讓使用者透過 BigQuery 查詢 Spanner 中的交易資料，以便提供更豐富且即時的深入分析結果。而 Spanner 新增的 Key Visualizer 功能(目前為 Beta 版本)，可提供互動式監控功能，方便開發人員迅速識別使用模式。此外，Cloud Bigtable 更具備可達 99.999%(5 9s) SLA 的讀取和寫入可用性。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23648-google-data-cloud-summit

0:00前言
今天則是要來介紹賣出買權與賣出賣權
在選擇權策略中，賣方策略是屬於裸露部位(Naked)
可以理解為如果發生風險，虧損會是無法預期的
也因為風險無法預期，所以交易賣方部位都會需要保證金

●賣出買權(Short Call)
0:26◆賣出買權使用時機:
1.預期指數上漲有壓力，指數將橫向盤整或下跌
2.波動變小，想要賺取時間價值
3.一定程度地替手中持股避險

1:52◆賣出買權優點:
1.勝率高，即使看錯行情指數向上走，只要漲幅不大，且結算時漲的點數少於你收到的權利金，你仍然是屬於勝利的一方
2.相較於期貨與買進賣權，期貨放空要下跌才會賺錢，買進賣權甚至是要"短期內大跌"才會賺錢，但賣出買權只要是盤整(小漲小跌)就可以獲利，當然更不用說如果下跌的話那是一定會獲利的
3.賣出買權之所以可以這麼霸道，主要原因也是來自於時間價值的關係，隨著時間一天天經過，買方的權利金時間價值會流逝，流到誰手中？賣方手中

3:07◆賣出買權缺點:
1.報酬是有限的，最大獲利就是你所收到的權利金。一旦收乾，行情就算再繼續下跌也不會增加你的獲利。
2.風險是不可預期的，雖然指數並不會常常大漲，也很難常常看到一天大漲五百點以上，但如果發生，很有可能一次虧損就能把你之前長年累月所累積的獲利給全部吃掉。
3.因為要動用保證金，所以不會像買方那樣有以小搏大的機會

●賣出賣權(Short Put)
4:11◆賣出賣權使用時機:
1.預期指數下跌有支撐，指數將橫向盤整或上漲
2.波動變小，想要賺取時間價值

5:13◆賣出賣權優點:
(其實就跟賣出買權一樣，只是方向相反而已)
1.勝率高，即使看錯行情指數向下走，只要跌幅不大，且結算時跌的點數少於你收到的權利金，你仍然是屬於勝利的一方
2.相較於期貨與買進買權，期貨做多要上漲才會賺錢，買進買權甚至是要"短期內大漲"才會賺錢，但賣出賣權只要是盤整(小漲小跌)就可以獲利，當然更不用說如果上漲的話那是一定會獲利的
3.賣出賣權之所以可以這麼霸道，主要原因也是來自於時間價值的關係，隨著時間一天天經過，買方的權利金時間價值會流逝，流到誰手中？賣方手中

5:48◆賣出賣權缺點:
1.報酬是有限的，最大獲利就是你所收到的權利金。一旦收乾，行情就算再繼續上漲也不會增加你的獲利。
2.風險是不可預期的，如果發生大跌，很有可能一次虧損就能把你之前長年累月所累積的獲利給全部吃掉。
3.因為要動用保證金，所以不會像買方那樣有以小搏大的機會


6:25●兩者之間的差異
看上面的優缺點分析你可能會覺得我偷懶，我只是複製貼上而已
是的，我的確是複製貼上沒錯，嘿嘿
但兩者還是有一些差別
一般來說，股市的走勢是緩漲急跌
所以這兩者來比較的話
賣出買權所需要承擔的風險較小，賣出賣權所需要承擔的風險較大

說到這就想要吐槽一下我們台灣期交所的營業員考試
有一題題目是問下列何者的風險最大
A.買進買權B.買進賣權C.賣出買權D.賣出賣權
官方答案是"C.賣出買權"
原因是指數下跌有限，但上漲無限
舉例來說，現在指數在17000，所以你的最大損失是17000
但上漲有可能漲到50000、80000，甚至更高，所以損失會是"無限"

對啦，以數學邏輯來講，理論上要這樣說是沒錯
但實務上以及經驗法則告訴我們，這是不太可能的事情呀
真實會發生的情況是，你可能遇到一根突發性500點的大跌，甚至引發後續的崩盤
但你不太容易遇到一根突發性500點的大漲
更不用說原油還示範給我們看可以是"負結算"，所以...天曉得！

因此對我而言，我的答案會是"D.賣出賣權"風險最大
但2020年、2021年，真的是進入一個新的世界
上漲的速度比下跌的速度還快，這是以往很難見到的事情
所以總歸來說，只要是裸賣，就要承擔很大的風險
如果各位想要做賣方，一定要注意資金控管與停損

9:57●總結
搭配上一個介紹買方的單元
各位應該能理解，買方與賣方各自的優缺點是甚麼
其實跟賭場很像，賭客十賭九輸，莊家則是常勝軍
但賭客若發生賭贏的那次，往往是翻倍大贏
而莊家輸的那一次，就有可能會是要賠到脫褲的一次

賣方的勝率很高，原因在於時間是站在你這一方的
只要每一天安安穩穩的過去，不要大漲大跌，最後就能獲利
甚至單純以指數的移動來說
在一開始收到權利金的時候，就已經幫你把勝利條件拓寬
例如賣出買權在17500履約價，收取權利金108點
雖然跟買方對賭是賭在17500，但實際上要結算在17608以上賣方才會開始扣血
所以賣方的勝率是很高沒錯
不過有一好沒兩好，虧損是無法預期的，一旦發生意外都往往會大賠到想哭


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我是JC老師
電腦相關課程授課超過6000小時的一位AutoCAD課程講師
由於實在太多同學向JC老師反映，希望可以有線上課程學習
所以就決定錄製一系列的AutoCAD 3D線上影片教學
而且不加密、不設限、不販售，就是純分享，希望可以幫助到有需要的朋友們
如果這部AutoCAD 3D教學影片對你有幫助的話
請幫我按個讚，給我點鼓勵，也多分享給需要的朋友們喔~

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複製COPY和移動MOVE：
● 端點法（直接拉到端點，但一定要看的到端點）
● 極座標追蹤（F10）與正交（F8）
　◆ 利用極座標追蹤與正交在XY平面上追蹤點
　◆ AutoCAD2007後有Z軸追蹤功能
　◆ 極座標追蹤時，若增量角度設為45度
　　★ 滑鼠在追蹤線上會做Z軸追蹤
　　★ 滑鼠在追蹤線外會做角度追蹤（滑鼠離開追蹤線一些距離）
● 位移法
　◆ 輸入絕對或相對座標位移
　◆ 一定不會有問題的方式
● 點過濾器
　◆ .x .y .z .xy .xz .yz
　◆ 過濾出座標值使用
　◆ 基本上已被極座標追蹤、TK追蹤和FROM追蹤所取代，現在已很少在用
● 多視埠位移法
　◆ 切換到4個視埠
　◆ 在不同視圖利用極座標進行位移
　◆ 定基準點時不要用鎖點

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AutoCAD 2016 3D 線上教學影片目錄：https://bit.ly/33qj1CT
AutoCAD 2016 3D 線上教學影片範例下載：https://bit.ly/3uuPUu7
AutoCAD 2016 2D 線上教學影片目錄：http://bit.ly/2Y5F4Mw
AutoCAD 2D 常用快速鍵清單整理：http://bitly.com/2dUEJ9d
建築室內設計Arnold擬真呈現教學影片目錄：https://bit.ly/2VbZmmd
TQC AutoCAD 2008 2D 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGQtB
3ds Max 2015 線上教學影片目錄：http://bitly.com/2dUGqn3
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● 端點法（直接拉到端點，但一定要看的到端點）
● 極座標追蹤（F10）與正交（F8）
　◆ 利用極座標追蹤與正交在XY平面上追蹤點
　◆ AutoCAD2007後有Z軸追蹤功能
　◆ 極座標追蹤時，若增量角度設為45度
　　★ 滑鼠在追蹤線上會做Z軸追蹤
　　★ 滑鼠在追蹤線外會做角度追蹤（滑鼠離開追蹤線一些距離）
● 位移法
　◆ 輸入絕對或相對座標位移
　◆ 一定不會有問題的方式
● 點過濾器
　◆ .x .y .z .xy .xz .yz
　◆ 過濾出座標值使用
　◆ 基本上已被極座標追蹤、TK追蹤和FROM追蹤所取代，現在已很少在用
● 多視埠位移法
　◆ 切換到4個視埠
　◆ 在不同視圖利用極座標進行位移
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