傳統將邊緣設備產生的資料發回至雲平台進行處理的模式，已無法滿足現今對即時回應的需求，企業應用需要能貼近資料源就近運算的方案，而邊緣運算正可以解決企業面對的種種挑戰，例如頻寬成本費用過於高昂、資料隱私、處理延遲、擴展性、安全性以及法規遵循等相關問題。
去年（2018）底，Nutanix在.NEXT倫敦大會上宣佈推出全新Xi物聯網（Xi IoT）服務，正式將觸角推進邊緣運算市場。這是一款訴求簡單、可擴展且安全的智慧邊緣平台，可作為Xi Cloud服務的一環，目的即是希望能夠協助企業快速部署IoT智慧型應用、簡化管理複雜度，並且符合經濟效益。
Nutanix台灣區總經理黃承彬指出，IT數十年來的發展驗證了分久必合，合久必分的道理。從大型主機到Client-Server分散式架構，而後走向集中化概念的雲端運算，如今，物聯網的發展則讓IT架構再度走向分散，但不管架構如何變化，現今企業的應用關鍵主要在於AI智慧與分析。「大量的感測器與終端裝置僅只解決了廣度問題，但如果所有的資料都要回到雲端進行處理與運算，延遲會是一大考量。尤其是自駕車或無人機這類需要即時反應的應用，一旦將運算全部倚賴私有雲或公有雲等離資料生產地很遠的地方，將導致根本來不及反應。」
他提到，這也是為何邊緣運算日漸受到重視的原因，傳統將邊緣設備產生的資料發回至雲平台進行處理的模式，已無法滿足現今對即時回應的需求，企業應用需要能貼近資料源就近運算的方案，而邊緣運算正可以解決企業面對的種種挑戰，例如頻寬成本費用過於高昂、資料隱私、處理延遲、擴展性、安全性以及法規遵循等相關問題。「近幾年，國際知名的雲端服務供應商紛紛大動作推展邊緣運算建置服務，就足以顯見邊緣運算未來的發展動能不容小覷。」
支援三大公有雲實現邊緣處理
有別於傳統物聯網模式，Xi IoT平台可實現本地運算、機器學習和資料服務，從而實現在邊緣即時處理。透過核心元件Xi Edge以及資料管道（Data Pipelines），不但可以在邊緣即時處理感測器或設備資料的運算，還可將智慧分析後的資料安全地遷移至企業所選擇的公有雲（Azure、AWS或GCP）或私有雲平台上，以進行長期分析。由於邊緣和核心雲部署都在相同的資料和管理層上運行，因此Xi IoT可以協助企業以更簡便的方式無縫瞭解部署情況、消除因人為錯誤導致的安全性漏洞風險，從而提升整體效率，降低全球邊緣設備營運成本。
Nutanix台灣區總經理黃承彬（左）觀察，邊緣運算的需求主要還是取決於應用程式對於延遲的接受度，包含製造業、零售業以及醫療等領域，都有不少應用場景正在發展。右為Nutanix台灣區資深技術經理鄭建華。
Nutanix台灣區資深技術經理鄭建華指出，長期以來，Nutanix致力提供給企業簡單、易用、友善的使用環境，Xi IoT平台也是如此，透過權限登入後，企業可以非常方便地建立專案，只需要透過簡單點擊的過程，就可以建立物聯網邊緣運算環境，並且部署想要的應用程式。由於現今的軟體已經擺脫了傳統手動安裝部署模式，Nutanix也提供YAML的描述檔，協助企業輕鬆部署應用程式，並且進行水平橫向擴充。Xi IoT平台同時也支援容器技術，並且可與現有的CI/CD管道整合，透過此一框架，企業可減少培訓、開發和測試成本，同時消除被迫鎖定於單一公有雲服務商的可能性。除此之外，也能提供豐富的管理資訊，包含使用量以及告警通知都清楚地顯示在儀表板上。
針對邊緣運算／物聯網應用市場，Nutanix現今也與全球多家技術合作夥伴進行合作，除了三大國際知名的雲端服務供應商外，在運算方面則有NVIDIA、Intel、研華以及美超微等合作夥伴。而PTC以及Deepomatic等廠商，則是在軟體方面進行合作。「Nutanix期許自己成為一個以彈性與安全為優先的物聯網平台解決方案供應商，在物聯網世界資安將成重要議題，如何確保解決方案簡單易用、符合經濟效益、具有擴充彈性可隨意增長以及安全性，是Nutanix致力達成的目標。」他提到，在Nutanix未來的願景中，也會提供資料加密、VPN或是防火牆機制，以消弭企業的疑慮。
從小專案做起慢慢朝向大專案發展
邊緣運算有助於減少雲端負載，強化邊緣的回應處理效能，這種新型架構不僅能大幅提升運算與資料的應用效率，還能進一步強化AI與5G的應用，因而成為市場討論的焦點，根據Technavio近期一份市場研究報告，全球邊緣運算市場預估從2019年至2023年期間的複合年增長率將接近41％，而5G通訊技術的出現將加速邊緣運算的採用。
Nutanix台灣區總經理黃承彬觀察，邊緣運算的需求主要還是取決於應用程式對於延遲的接受度，包含製造業、零售業以及醫療等領域，都有不少應用場景正在發展，製造業常見用於生產流程的監控或是打造智慧工廠，而零售業則用來預測客戶購買行為或是營造更好的體驗，而醫療業則可以透過收集身體的資訊，來促進健康保健，像是長照服務也能成為應用的一環。
但他也提醒企業，任何技術採用都必須思考能帶來哪些效益或改善，並不是為做而做，舉例而言，企業希望藉以改善客戶滿意度或者是判斷消費行為；又或者是透過感測器收集到的資料來提前預測、改善自動化過程、避免大量損失等等，事先都要從應用的角度來思考，畢竟這些方案都需要花費投資成本，如此企業才能真正地享受到新技術的效益。「人才是台灣企業面臨的難題之一，AI物聯網的應用需要具有領域知識以及相關資料分析的人才協助，但目前在人力上確實較為缺乏，也是企業亟需克服的難題。」
Nutanix台灣區資深技術經理鄭建華則提到，邊緣運算與物聯網的趨勢已非常明確，在歐洲已有大型零售業採用Xi IoT平台讓資源更有效利用，這家業者是以區域為單位，區域中的分店共同使用一個邊緣運算節點，而後將經過處理的資訊傳送回主資料中心進行分析運算，同時產生報表。他建議，全球競爭日益劇烈，企業應該從現在就開始思考物聯網與邊緣運算的應用策略，未來3年、5年能否有些破壞式創新的專案，先從小專案做起，從中選擇與培養人才，然後再朝向大專案發展，如此才能接軌趨勢，將物聯網與邊緣運算的應用做得更有智慧、更具靈活與彈性，同時更有實際的用途與效益。