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2018/7/6

資料密集型邊緣運算興起

侯建州
邊緣運算(Edge Computing)在過去幾年內,成為最廣受討論的IT議題之一。根據Grand Valley Research預估,2018至2025年,邊緣運算的複合年均增長率將達到41%。幾乎每個產業都意識到,集中式的IT基礎架構對使用者和新興技術的支援造成了限制,這也是為何使用者和個人裝置會逐漸貼近儲存和運算功能的原因。
隨著使用者與裝置不斷製造與消耗大量資料,資料連結性成為必然產生的轉變。為了迎接智慧時代和物聯網(IoT)的到來,改變運算和儲存基礎架構(特別是本地層級)是非常重要的。

Vertiv的邊緣運算專家與第三方顧問公司合作,分析邊緣生態系統的使用案例,以進一步了解這些差異和支援基礎架構所代表的意涵。Vertiv研究團隊在檢視超過100個邊緣技術的使用案例後發現,邊際運算將可以分為四種原型,其中之一為資料密集型,諸如智慧城市、智慧工廠、智慧家庭、虛擬實境以及高畫質內容傳播等等,均是常見的應用案例。

因為資料量較大,或是因傳輸產生的費用、使用頻寬等原因,讓這些案例難以直接從網路傳輸到雲端,或是從雲端到使用點。在資料密集邊緣運用案例中,被討論最廣泛的例子大概就是高畫質內容傳輸。在2016的數據中,影片佔了73%的IP流量,而預估在2021前將增加到82%;而串流影片與虛擬實境將會持續增長。主要的內容提供者,例如Amazon和Netflix正積極與主機託管廠商合作以擴大他們的運送網路,並讓資料密集影片串流和使用者更接近,以降低成本和延遲時間。

另一個資料密集原型的主要例子是用來打造智慧家庭、建築、工廠及城市的物聯網網路。雖然物聯網的使用仍處於早期階段,但隨之而來的大量資料已讓企業組織感到難以管理。這與高畫質內容傳輸所面對的挑戰正好相反,這些應用程式必須從起源到中央處理點,移動由裝置和系統所產生的大量資料,而不是將資料移動到使用端。也就是說,邊緣末端會需要很大量的運算量,使裝置及系統對可以對感應器所提供的資料做出回應和決定。

在石油和天然氣事業中,數位化已經大幅改善探勘和提煉流程的效率,但同時龐大的資料量也為資料管理帶來許多挑戰。一個鑽探設備每天就會產生數TB的資料。其他資料密集的使用案例包括虛擬實境、高效能運算以及限制連結的環境,譬如有些面對過自然災害或網路攻擊而進行災難復原的地區。

<本文作者:侯建州,現為Vertiv台灣區總經理。>
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