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2018/8/21

低延遲帶動邊緣機房需求

侯建州
近期,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,並且將邊緣運算的生態系統分為四種原型。上個月,我們已經說明了第一種資料密集型,接下來將針對人為延遲敏感型以及機器間延遲敏感型進行說明。
人為延遲敏感型主要包含了為了人們便於使用,而讓服務最佳化的使用案例。如同它的名字,速度就是這個原型的特色,而顧客經驗最佳化的使用案例就是人為延遲的挑戰所在。例如在電子商務等應用上,速度對使用者經驗有最直接的影響,若能透過基礎結構的改善,改善網站的回應速度,就可以直接增加點閱率及銷售量。

另一個常出現的人為延遲敏感類型應用是自然語言處理。語音非常可能成為未來消費者與IT應用互動的首要方式。目前自然語言處理應用是在雲端處理,例如Alexa或Siri等等。然而,當使用者的數量、使用的應用程式及支援語言增加的時候,就必須要將這個功能交付使用者。資料傳送延遲會直接影響使用者的科技使用經驗,包括語言處理和增強實境,或是零售業者的銷售和獲利,例如網站最佳化和智慧零售。當這些使用案例增加,本地資料處理中心的需求也會增加。

機器間延遲敏感型則是涵蓋了為機器間使用而最佳化服務的案例。因為機器處理資料的速度比人類快上許多,所以這個類型決定性特色也是速度。若是不能依照機器需求速度去傳輸資料,會導致比人為延遲敏感原型更嚴重的後果。

舉例而言,被用來處理自動化金融業務的系統就是延遲敏感型,例如商品或是股票交易。在這些案例,價格在毫秒內就會變化,如果需要時沒有最新的資料,就不能最佳化交易,甚至導致損失。智慧電網科技也是這個類型。其他機器間延遲敏感的應用包括:透過影像辨識的智慧安全系統、軍事戰爭模擬和即時分析。

每一種原型通常也需要一個本地的資料中心,接近源頭來提供儲存和處理功能。在某些情況下,本地中心可以是一個獨立的資料中心。但大多時候,本地中心是一個以排或架為基礎,能提供30至300千瓦的容量。這些以排或架為基礎的環繞系統整合了通訊、運算儲存,也包含電源保護、環境控制和實體安全的功能。對於那些需求高使用性的原型而言,例如機器間延遲敏感型,本地的中心必須包含額外的電力系統,並且可以裝設遙控管理、監控。在本地中心,許多使用案例也會需要資料加密及其他的安全措施。

<本文作者侯建州為Vertiv台灣區總經理>
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