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AI不入云端走向边缘运算 5大载具来落实

日期: 2018-06-19
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边缘计算有助于降低传统云端架构的运算负荷、提升边缘端的数据与资料处理能力,而传统架构的改变除大幅提升运算效率以及数据应用之外,更有机会进一步落实 AI 与 5G 等新兴技术发展,因此在 2017 年成为市场中热门技术议题,TrendForce 旗下拓墣产业研究院预估,2018 年至 2022 年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过 30%。过往传统云端架构引领运算市场多年,并带动云端储存、大数据分析等新商机的崛起,但随着更大量、更即时的运算需求兴起,传统云端架构已逐渐无法负荷未来需求;边缘计算则是在如现场端设备、闸道器等边缘端,融合网络、运算、储存、自我管理等能力,并建立分散式架构,有助于实现设备于现场端的即时反应,并提升数据收集与进阶应用的效率,更能降低过往传统架构所造成的成本消耗。


标准组织与供应链皆已积极布建生态系

由于边缘计算将对市场造成架构与实质应用上的改变,许多标准组织积极订定标准,包括欧洲电信组织 ETSI 的多重接取边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)、OpenFog 的开放雾运算(Fog Computing)、中国厂商华为所主导的 Edge Computing Consortium,都积极且持续地发布参考架构与建立生态系。


除此之外,产业链中的许多厂商也已开始自行推出边缘计算的解决方案,如云端大厂 Microsoft 推出 Azure IoT Edge,将机器学习、进阶分析与 AI 服务,带向更靠近资料源的前端 IoT 设备;芯片 IP 商 ARM 亦推出 Mbed Edge 边缘计算平台,协助通讯协定转译(Protocol Translation)、闸道器管理以及边缘计算;除此之外,产业链中的其余业者如服务器、网络设备、工业电脑、传统制造、开源组织等都有对应的解决方案推出。


AI 与 5G 的初步落实将仰赖边缘计算的助力

自 2017 年成为显学的边缘计算,其重要性更是彰显于 AI 人工智能与 5G。刘耕睿分析,过去 AI 必须仰赖强大的云端运算能力来进行数据分析与算法的运作,但随着芯片能力提升、边缘计算平台成熟,开始可赋予现场端设备、闸道器拥有较为初阶的 AI 能力,协助数据初步筛选分析、设备设备即时反应,该优势在工业领域、智慧城市、消费性市场都能让既有服务有进一步的提升,如即时警示、安全监控、语音助理、预防维护等应用的实现。


边缘计算对于 5G 亦是重要的技术变革,相较于过去 3G、4G 时代,应用多元且网络需求差异极大的状况将同时发生于 5G 网络上,因此 5G 必须拥有针对不同应用而有相对应的解决方案,边缘计算便能提供移动用户更低延迟、更佳网络品质,并让电信商通过边缘计算有机会推出更多创新服务。

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