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资料密集型边缘计算兴起

日期: 2018-07-17
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边缘计算(Edge Computing)在过去几年内,成为最广受讨论的IT议题之一。根据Grand Valley Research预估,2018至2025年,边缘计算的複合年均增长率将达到41%。几乎每个产业都意识到,集中式的IT基础架构对使用者和新兴技术的支援造成了限制,这也是为何使用者和个人装置会逐渐贴近边缘计算的原因。


随著使用者与装置不断製造与消耗大量资料,资料连结性成为必然产生的转变。为了迎接智慧时代和物联网(IoT)的到来,改变运算和储存基础架构(特别是本地层级)是非常重要的。 


Vertiv的边缘计算专家与第三方顾问公司合作,分析边缘生态系统的使用案例,以进一步了解这些差异和支援基础架构所代表的意涵。Vertiv研究团队在检视超过100个边缘技术的使用案例后发现,边际运算将可以分为四种原型,其中之一为资料密集型,诸如智慧城市、智慧工厂、智慧家庭、虚拟实境以及高画质内容传播等等,均是常见的应用案例。 


因为资料量较大,或是因传输产生的费用、使用频宽等原因,让这些案例难以直接从网路传输到云端,或是从云端到使用点。在资料密集边缘运用案例中,被讨论最广泛的例子大概就是高画质内容传输。在2016的数据中,影片佔了73%的IP流量,而预估在2021前将增加到82%;而串流影片与虚拟实境将会持续增长。主要的内容提供者,例如Amazon和Netflix正积极与主机託管厂商合作以扩大他们的运送网路,并让资料密集影片串流和使用者更接近,以降低成本和延迟时间。 


另一个资料密集原型的主要例子是用来打造智慧家庭、建筑、工厂及城市的物联网网路。虽然物联网的使用仍处于早期阶段,但随之而来的大量资料已让企业组织感到难以管理。这与高画质内容传输所面对的挑战正好相反,这些应用程式必须从起源到中央处理点,移动由装置和系统所产生的大量资料,而不是将资料移动到使用端。也就是说,边缘末端会需要很大量的运算量,使装置及系统对可以对感应器所提供的资料做出回应和决定。 


在石油和天然气事业中,数位化已经大幅改善探勘和提炼流程的效率,但同时庞大的资料量也为资料管理带来许多挑战。一个钻探设备每天就会产生数TB的资料。其他资料密集的使用案例包括虚拟实境、高效能运算以及限制连结的环境,譬如有些面对过自然灾害或网路攻击而进行灾难复原的地区。 


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