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AWS Partner的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Zand, Matt,Wu, Xun,Morris, Mark Anthony寫的 Hands-On Smart Contract Development with Hyperledger Fabric V2: Building Enterprise Blockchain Applications 和Pothecary, Ryan的 Running Microsoft Workloads on Aws: From Active Directory, Databases, Development, and Beyond都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立陽明交通大學 電子研究所 賴伯承所指導 辛佾達的 針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究 （2021），提出AWS Partner關鍵因素是什麼，來自於大數據、排序、現場可程式化陣列、資料壓縮、SystemC。
而第二篇論文國立政治大學 科技管理與智慧財產研究所 吳豐祥所指導 李嘉俞的 雲端伺服器產業平台生態系中的競合策略 —以HPE GreenLake平台生態為例 （2021），提出因為有 雲端伺服器產業、即服務、平台、平台策略、互補者策略、平台覆蓋策略、競合策略、平台生態系、生態系統發展、慧與科技的重點而找出了 AWS Partner的解答。
Hands-On Smart Contract Development with Hyperledger Fabric V2: Building Enterprise Blockchain Applications
為了解決AWS Partner 的問題，作者Zand, Matt,Wu, Xun,Morris, Mark Anthony 這樣論述：
Matt is a serial entrepreneur and the founder of several successful tech startups such as DC Web Makers, Coding Bootcamps and High School Technology Services. He has written more than 100 technical articles and tutorials on blockchain development for Hyperledger, Ethereum and Corda R3 platforms. At
DC Web Makers, he leads a team of blockchain experts for consulting and deploying enterprise decentralized applications. As a chief architect, he has designed and developed blockchain courses and training programs for Coding Bootcamps. He has a master’s degree in business management from the Univers
ity of Maryland. Prior to blockchain development and consulting, he worked as senior web and mobile App developer and consultant, angel investor, business advisor for a few startup companies.Brian is a senior blockchain developer and consultant at DC Web Makers. He is a prolific writer on the subjec
t of blockchain. As one of the prominent voices in the blockchain community, he has written 7 books on blockchain covering popular blockchain technologies like Hyperledger and Ethereum from beginner to advance levels.He has 17+ years of extensive hands-on experience with blockchain-based enterprise
application design and development, big data, cloud computing, UI, and system infrastructure solutions. He has also successfully repurposed and integrated the blockchain-based applications into gaming, supply chain, as well as, asset device management industries. In addition to his strong background
in the blockchain space, he has served as the tech lead for multiple key technology initiatives at leading financial institutions including J.P. Morgan, Citigroup, and Bank of America.Mark is an autodidact, with 30 years experience. Mark founded and hosts the following monthly meetups: Austin Block
chain Technology (est. 7/15, 2,700+ members) & Hyperledger Austin (est. 7/16, 750+ members). One of Mark’s early startups won the FDIC RTC ＄50M contract for Document Imaging and Workflow Automation; Mark designed and led development of a healthcare application that was nominated by the State of Texa
s for Best Government to Business Application Architecture & Design into the States CIO Awards competition--it manages 5,700 long term care facilities; Mark was an Independent ＂hired gun＂ for IBM, Sun Microsystems, Big 6, Fortune 500, Federal and State Government clients for over 20+ years, and is a
n expert in Blockchain, AI, AR, IIoT, ecommerce, security, systems integration, microservices, cryptocurrency, enterprise software systems engineering, and re-engineering to Cloud (Azure & AWS), Internet and Intranet SOA technology, and Federated Partner integration and single-sign-on. Mark’s a worl
d thought leader and true visionary-- A sample of Mark’s past clients: LCRA, Epicor, IBM, Sun Microsystems, American Achievement Corp, InterContinental Hotels Group (IHG), Gap Inc., Sprint, FDIC, Texas Department of Human Services, Blue Cross Blue Shield Assoc., CSX Intermodal, American Airlines, Fe
derated Systems Group, Cap Gemini Inc., EDS Federal, COMCAST, Zions National Bank, Depository Trust & Clearing Corp., Federal Reserve Information Technology, Transarc (IBM)
針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究
為了解決AWS Partner 的問題，作者辛佾達 這樣論述：
資料庫分析被廣泛地使用於找出隱藏在數據洪流中的關鍵資料。在各種資料庫分析與應用之中，排序是非常重要的關鍵運算之一。對於當代的資料庫來說，不斷成長的資料會對即時且具有可擴張性的排序運算造成極大的挑戰。FPGA (Field Programmable Gate Array) 展現出高效能運算的排序能力。而資料壓縮技術被採用於排序完成的資料，透過探索相鄰數值的冗餘資訊，藉此進一步降低資料量。然而，FPGA的有限記憶體空間將導致額外的資料傳輸，成為排序操作的主要瓶頸。單一FPGA的獨立設計也會抑制擴充性，難以處理資料量日漸增加的新型應用程式。除此之外，先前針對排序資料的壓縮技術缺乏通用性，不足以支援
各種資料範圍的資料型態，因此，導致資料壓縮效率受到限制。本論文提出了基於FPGA的分散式排序加速器的設計，用於處理大數據。我們也引入Configurable Compressed Array (CCA)，用來處理各種資料型態和改善壓縮效率。實驗結果證實，與先前的FPGA設計相比，本論文所提出的設計提高了高達3.69倍的運算量。
Running Microsoft Workloads on Aws: From Active Directory, Databases, Development, and Beyond
為了解決AWS Partner 的問題，作者Pothecary, Ryan 這樣論述：
Ryan Pothecary is Senior Consultant, working for AWS Professional Services. He has worked on the AWS platform for the last six years as part of a 25-year career in IT. For the last two and a half years, he has been working for Amazon Web Services as Senior Consultant inside AWS Professional Services
and, more recently, as Partner Trainer where he works directly with customers and partners who are moving to the AWS Cloud. He specializes specifically in helping customers move Microsoft Workloads to AWS and works with customers throughout the entire cloud journey. He is also a core member of the
AWS internal Technical Field Community of engineers, architects, and consultants who help customers run Microsoft Workloads in every part of the world.
雲端伺服器產業平台生態系中的競合策略 —以HPE GreenLake平台生態為例
為了解決AWS Partner 的問題，作者李嘉俞 這樣論述：
2020年年初的新冠疫情引發的遠端辦公浪潮、5G技術應用趨於成熟、數位驅動世代來臨、亞洲企業數位轉型需求遽增，以及2021年「數位雲服務主題式研發補助計畫」之政策支持等，都對雲端產業蓬勃發展上產生了重大影響。過往企業用戶選擇雲端服務會遇上兩大痛點。第一，企業用戶往往同時會擁有基礎設施即服務 (IaaS)、平台即服務 (PaaS)與軟體及服務(SaaS)等多元的需求，但雲端產業之廠商卻通常僅提供單一產品，使得企業客戶需自行處理繁雜的雲端架構與設施；第二，雲端基礎設施造價昂貴，使得企業用戶需在建置雲端基礎設施初期便承擔極高的資金壓力。為了滿足顧客的異質需求，近年來雲端廠商開始以整合IaaS、Pa
aS與SaaS的即服務 (as-a-service, 簡稱aaS)向企業用戶提供解決方案，並以訂閱而非以往的賣斷模式來進行販售。不過，雲端業者若要能提供整合性的即服務解決方案，那麼其原先的單一服務模式(如：IaaS)尚須納入其他互補廠商，才能提供一站式的即服務，以讓用戶更進一步享受多方位的雲端服務 (包括：公有雲、虛擬主機、實體伺服器、企業內部管理軟體等)，若雲端業者要發展更完整的雲端產業價值鏈，那麼，他們便需要建立一個穩固的平台生態系統，也就是即服務平台生態圈，讓參與廠商可透過此平台來提供或享受服務。由於雲端產業的疆界模糊，平台主和即服務中的參與廠商時常處於同時競爭與合作的互動關係，因此，會
需要競合策略的思維。而且，因為此處競合的場域是平台，也需要平台策略的思考，不過，過往有關競合策略與行為的研究，大多僅聚焦於競合的層級、競合關係的種類與競合策略的類型等方面的探討，缺乏連結平台策略的相關研究；此外，過往的研究雖然有論及到生態系統內參與角色間的競合關係，但是卻甚少探討到平台生態系發展對於競合策略與行為的影響。另外，雲端產業中興起的「即服務」模式解決方案，為近三年才興起的，故相關領域的研究自然較為匱乏。為了補足上述的研究缺口，本研究以我國雲端伺服器產業中首先推出「即服務」平台生態系之慧與科技公司 (Hewlett Packard Enterprise，簡稱HPE) 為深入研究的對象，
並從平台生態系的平台主之視角切入，探討此雲端伺服器業者與現今平台生態系的參與廠商之競合行為，以及這些行為對其平台策略與生態系統發展的影響 (該公司為外商，本研究所論及的市場以台灣為主)。另外，本研究所探討的議題具有探索性之本質，故採單一個案研究法。本研究的資料來源同時包括初級與次級資料，前者主要是深入訪談個案公司的五位經理人，後者則參考自期刊、報章雜誌以及個案公司的內部資訊。本研究最後得到的結論如下：結論一、雲端伺服器平台生態系統之平台主在行使平台策略時，會傾向於以「推銷」的方式行使互補者策略；在行使平台覆蓋策略時，與核心業務有關的互補資源方面，會以「OEM授權」、「合作銷售」、「投資」(新創
公司)與「併購」(技術成熟企業)等方式為主，而在非核心業務方面，則會採取「架設中介」的方式。結論二、雲端伺服器產業之平台主在生態系統發展期間，於「誕生階段」與「擴展階段」時，會納入「價值鏈角色者」，以提升核心業務競爭力，同時，會與其形成「合作驅動競合」之關係；於「領導階段」時，則會納入和非核心業務相關的「支配者」(一種寄生者)，以提升即服務競爭優勢，同時，會與其形成「共性驅動競合」之關係。結論三、雲端伺服器產業之平台主在「核心業務」的競合管理活動上，對以「OEM授權」方式的「價值鏈角色者」而言，會為了與其建立緊密的連結而形成「合作驅動競合」之關係，並對其投入分離、整合及「分離與整合」等三種競合
管理活動；對以「合作銷售」方式的「價值鏈角色者」來說，則僅會投入整合活動。結論四、雲端伺服器產業之平台主在「非核心業務」的競合管理活動上，對以「建立中介」方式的「寄生者」而言，會有較高的防備心，並會與其形成「共性驅動競合」之關係，進而投入「整合」與「分離與整合」活動。結論五、雲端伺服器產業之平台主在發展平台生態系統時，在平台覆蓋策略上，會採取互補品覆蓋或弱替代覆蓋的策略，以達成平台創立初期鞏固核心業務與領導階段提升整體生態系競爭力的目標。本研究最後提出對於實務與學術上的建議，並提出後續研究者可參考的研究方向。