拓墣产业研究院分析师刘耕睿指出,过往传统云端架构引领运算市场多年,并带动云端储存、大数据分析等新商机的崛起,但随着更大量、更实时的运算需求兴起,传统云端架构已逐渐无法负荷未来需求;边缘计算则是在如现场端装置、网关等边缘端,融合网络、运算、存储、自我管理等能力,并建立分布式架构,有助于实现设备于现场端的实时反应,并提升数据收集与进阶应用的效率,更能降低过往传统架构所造成的成本消耗。

标准组织与供应链皆已积极布建生态系

由于边缘计算将对市场造成架构与实质应用上的改变,许多标准组织积极订定标准,包括欧洲电信组织ETSI的多重接取边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)、OpenFog的开放雾运算(Fog Computing)、中国厂商华为所主导的边缘计算产业联盟,都积极且持续地释出参考架构与建立生态系。

除此之外,产业链中的许多厂商也已开始自行推出边缘计算的解决方案,如云端大厂Microsoft推出Azure IoT Edge,将机器学习、进阶分析与AI服务,带向更靠近数据源的前端IoT装置;芯片IP商ARM亦推出Mbed Edge边缘计算平台,协助通讯协议转译(Protocol Translation)、网关管理以及边缘计算;除此之外,产业链中的其余业者如服务器、网络设备、工业计算机、传统制造、开源组织等都有对应的解决方案推出。

AI与5G的初步落实将仰赖边缘计算的助力

自2017年成为显学的边缘计算,其重要性更是彰显于AI人工智能与5G。刘耕睿分析,过去AI必须仰赖强大的云端运算能力来进行数据分析与算法的运作,但随着芯片能力提升、边缘计算平台成熟,开始可赋予现场端装置、网关拥有较为初阶的AI能力,协助数据初步筛选分析、装置设备实时反应,该优势在工业领域、智慧城市、消费性市场都能让既有服务有进一步的提升,如实时警示、安全监控、语音助理、预防维护等应用的实现。

边缘计算对于5G亦是重要的技术变革,相较于过去3G、4G时代,应用多元且网络需求差异极大的状况将同时发生于5G网络上,因此5G必须拥有针对不同应用而有相对应的解决方案,边缘计算便能提供行动用户更低延迟、更佳网络质量,并让电信商有机会推出更多创新服务。

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