瞄準邊緣運算潛力,HPE從智慧邊緣(Intelligent Edge)的角度,投入應用市場開發,藉由融合OT與IT技術,以Edgeline融合邊緣系統(Edgeline Converged Edge System)解決方案來滿足企業在邊緣運算的各式需求。另外,針對無線環境的應用領域,HPE旗下的Aruba也能提供各種不同的工具,協助企業進行管理、實現安全與自動化的網路作業,從而提升使用者的數位體驗。
HPE技術規劃處副總經理范欽輝指出,邊緣運算與傳統IT基礎架構存在三個層面上的差異,不僅應用場景不同、架構與技術不同,彼此的領域知識也不盡相同。「在廣義的IT市場中,雖然會依產業來區分,但許多產業的核心精神、架構或是技術,其實非常雷同,只是被用來解決不同的問題,簡言之,同樣的解決方案可以適用在不同產業中。但是在邊緣運算/物聯網的應用會有不同的場域,應用情境也各異,需要不同的技術組合來滿足需求,往往很難透過單一技術方案來解決問題。」
「這也造就各界對邊緣運算具有不同看法的現況。」他解釋,原因便在於邊緣運算應用的場域可能是一座城市、特定族群的賣場,亦可能是辦公室環境或是工廠,當應用場域或鎖定的人與事不同時,需要的解決方案也會有所不同,而各大供應商的角度,均從自身提供的解決方案出發,邊緣運算的樣貌自然而然就會朝向各自擅長的領域。「HPE傾向用智慧邊緣一詞,原因是單從裝置或設備的形態或方案來看待邊緣運算可能有所狹隘,反而從應用場域切入,更能全面且貼近應用場景,混合運用OT與IT的各項解決方案。」
多方案囊括運算與網路
HPE Edgeline融合邊緣系統目前可區分為兩大類型,一是智慧型閘道(Intelligent Gateway),另一則是融合式邊緣運算系統。前者可支援各種不同的通訊協定,讓企業進行選擇,專注於連接(Connectivity)能力。由於非常貼近現場,因此設計上對於環境的容忍度較高,能做到無風扇運行。而後者則是針對運算力需求較高的應用場景,例如深度學習、影片分析或是AI推論等等。融合式邊緣運算系統本身也是一通用平台,能夠支援各種專用的推論晶片,以滿足各式應用場景。
有鑑於數位化體驗需建立在安全、智慧且保持運作的先進網路之上,HPE旗下Aruba在近期也推出Aruba 510系列無線AP以及Aruba 2930M存取交換器。前者為支援Wi-Fi 6(即802.11ax)並內建物聯網就緒的型號,具備進階安全性、AI射頻的最佳化、智慧電源監控,並整合Zigbee和Bluetooth 5射頻技術。而後者則支援802.3bt標準,可提供更高功率的PoE,滿足高階802.11ax標準無線AP的要求。
Aruba 510系列AP還可與NetInsight搭配,主動監控網路、排除故障,並依據同業比較和基準測試結果,得出可行的洞見和建議,再將這些資訊自動套用到網路系統。如此,企業便能藉此改善效能、效率以及使用者體驗。
加值裝置管理解決維護挑戰
除此之外,HPE也積極與合作夥伴進行合作,范欽輝認為,智慧邊緣的應用有無限可能,業者很難面面俱到地為每一個應用場景配套出解決方案,唯有與合作夥伴配合,才能滿足企業需求。「HPE能夠在裝置管理以及連接上提供更多的價值,」他解釋,在智慧邊緣/物聯網的廣泛應用之下,物聯網的架構已不若早期單純由感測器收集資料、透過閘道器轉化與溝通,然後回拋至資料中心/雲端處理那般單純。隨著智慧邊緣概念的興起,IT將運算能力往外推送至邊緣,而OT也不斷強化感測器與裝置的性能,當能做的事情更多,勢必也會愈來愈智慧化,在此同時,架構也會更為複雜。
別的不說,光是在管理這個環節就會複雜許多,不只是物理位置的所在點增加,邊緣裝置與設備的總數也會大幅提升,如何做好邊緣裝置管理便成一大挑戰。更何況,負責IT與OT的原本就是兩個不同族群,包含領域知識、技術以及溝通語言,均有所不同,一旦IT與OT整合,如何讓企業在導入相關方案的過程中不會增加額外的負擔也是亟需克服的挑戰。
他提到,HPE積極與合作夥伴進行合作的用意,即是希望解決這項難題,而且在一開始便納入產品設計。另外,面對大量且分散在各地的邊緣裝置,企業派員到現場逐一維護有其難度,因此,HPE也把資料中心遠端管理能力下放到邊緣,如此,企業在導入邊緣運算的過程中,維護也比較無後顧之憂。「傳統上,企業內的OT設備大多不是由IT人員管轄,而是由現場人員進行管理,但是當OT設備與Core結合在一起,具有AI判別能力與資料處理的能力時,IT人員很可能必須管理這些設備,這兩者之間的使用經驗如果能夠更一致會最好。這也是HPE的優勢,企業內部既有HPE設備,對技術操作已經有相當程度的學習,如果同樣的技術部署到邊緣端,便不會覺得是負擔,或成為另一技術孤島,這也是HPE一直努力的地方。」
資料收集成另一關鍵考量
數位轉型已經成為企業取得競爭優勢的必要策略,為了創造更好的客戶體驗、提高生產力或是建立自動化機制來改善生產流程,企業將目光焦點鎖定在採用新興的技術,而這其中,邊緣運算也成為企業聚焦的技術之一,根據市調機構MarketsandMarkets調查,到了2022年,邊緣運算市場將達到67.2億美元,年複合成長率(CAGR)高達35.4%。
范欽輝指出,企業的挑戰關鍵是資料。以往企業的資料來自於業務,從這些業務資料中進行資料倉儲與分析,但未來會有愈來愈多的資料是由機器產生,也就是在邊緣運算或是智慧邊緣得到的資料,當邊緣運算有數百上千的物理點,資料形態也有百百種時,如何設計一個合適的架構收集資料將是另一個需要考量的地方,因為若是所有的資料往回抛,將造成資料中心很大的負擔。
而這些串流資料有些會在前端回應,有些在後端回應,資料分析又該如何進行?業務資料或許可以透過原來的核心系統進行處理,另外有些部份資料則要存放到資料湖中,資料湖又該如何設計?如何透過新一代的手法去建立訓練模型?「智慧邊緣衍生出的新應用,對資料中心而言是一個新的領域,如何運用不同的方法來儲存與處理資料,是企業在導入相關解決方案的同時,也必須加以考量的地方。」