什麼是邊緣運算？

邊緣運算正在重新定義企業處理和傳遞資料的方式。雖然目前有 91% 的資料是在雲端或地端的資料中心進行處理，但 Gartner 預測到 2025 年，邊緣解決方案將處理所有建立的資料中的 75%。

這種轉變主要是由於 IoT 裝置和應用程式的爆炸性增長，這些裝置和應用程式需要以傳統資料中心解決方案無法提供的水準進行即時處理。但除此之外，邊緣還讓組織能夠超越傳統雲端網路的限制，將核心業務流程自動化、最大化營運效率，並提升效能。

在本文章中，我們將探討邊緣運算的定義。我們也將探討邊緣技術的運作原理、優勢、常見使用案例，以及與之相關的挑戰。

什麼是邊緣？

隨著連接至網際網路的裝置數量增加，資料量也隨之增加。將大量資料從邊緣移至中心位置可能既耗時又昂貴。 

上傳大量分析資料可能導致本地網路壅塞，消耗其他日常業務任務所需的頻寬資源，如視訊會議，這對當今的遠端工作環境至關重要。延遲，也就是將資料從來源傳輸到目的地所需的時間，也是依賴即時資料的應用程式所關注的問題。邊緣部署能將資料儲存在儲存設備與伺服器的位置。

邊緣運算是一種分散式運算架構，可將應用程式、資料與運算資源放在地理上，以更接近資料收集與分析的位置。資料在網路四肢進行處理，盡可能接近原始來源。邊緣不會將所有資料傳送到數百英里外的集中式資料中心，而是只傳送最佳化的資料。

邊緣技術起源於 90 年代的內容傳遞網路（CDN），但由於 IoT 裝置產生的大量資料，以及需要減少資料傳輸時間並降低頻寬成本的即時應用程式開發，技術正在不斷進步。 

邊緣的運作方式

雲端技術為企業帶來了多項優勢，包括增加擴展性、靈活性和降低成本。然而，仍然存在與延遲、頻寬和安全性相關的問題。邊緣運算透過現場裝置和應用程式收集和處理資料，從主要資料中心分散處理。

邊緣閘道將邊緣連接到雲端或企業資料中心，提供不同網路協定之間的轉譯，並管理資料流，以確保僅將優化的資料傳送至資料中心。

邊緣基礎架構可包括邊緣伺服器、邊緣儲存與閘道、IoT 裝置、感測器、桌上型電腦、筆記型電腦、智慧裝置，以及即時收集與處理資料的機械。

邊緣儲存

它還可以包括鄰近城市或農村地區的小型次要邊緣資料中心，或可以在雲端環境和系統中移動的雲端容器。必要時，基礎設施會部署在受保護的機殼中，以抵禦極端溫度和其他環境條件。

邊緣運算的類型

以下是三種特定類型的邊緣運算： 

感測器邊緣

邊緣感應器是收集資料或監控與傳送事件的觸發器。感測器針對特定用途進行優化，內建基本邊緣功能。邊緣感測器通常幾乎沒有處理能力，只能與邊緣網路、雲端或資料中心通訊。範例包括時鐘、監控攝影機、工業控制器和時間序列資料庫。 

裝置邊緣

邊緣裝置位於網路最後一英里，電力、運算和儲存功能通常有限。裝置仰賴閘道從裝置收集和處理資料，通常鄰近運算資源，以協助減少延遲、頻寬使用和通訊問題。裝置邊緣通常用於資料中心無法運作的偏遠地區（例如：風力渦輪機、石油設備，以及經歷極端天氣的地點）。 

行動邊緣

行動服務分散在靠近客戶的網路上，以獲得最佳服務。行動邊緣運算（MEC）又稱為多存取邊緣運算，是一種高度分散式的網路，位於網路的最外緣，允許將運算、儲存和網路資源整合到網路上的基地台，以便將應用程式和服務部署得更靠近行動使用者。

有了 MEC，服務供應商可以將工作負載從雲端移至本地伺服器，以提供更好的使用者體驗，並減少網路延遲和擁塞。

邊緣運算的優勢

邊緣運算為依賴具時效性的應用程式，或需要移動大量資料的企業提供多項優勢。邊緣運算的主要優勢包括： 

更高的韌性：邊緣平台支援更快速、更一致、更可靠的服務。因為運算能力是本地的，所以如果中央資料中心停機，邊緣的站點可以繼續獨立運作。

降低延遲：即時資料傳遞對於醫療 IoT 裝置和自駕車等技術至關重要，因為這類技術若延遲時間極小，可能會失去生命。網路壅塞和中斷可能會延遲資料傳送，降低系統即時回應的能力，導致分析和決策延遲。有了邊緣運算，關鍵資料可以更靠近裝置進行處理，以加快回應速度。 

降低頻寬使用量：網路的頻寬限制有限，可決定可透過網路進行通訊的資料和裝置數量。增加網路頻寬以容納更多裝置和資料的成本大幅提高。邊緣運算不會持續串流資料，而是消耗大量頻寬，而僅處理資料，並將最重要的資料傳遞給資料中心。

更高的安全性和主權：跨國和區域邊界轉移資料時，必須考量資料安全性、隱私和其他法律考量。在邊緣端處理資料，便有機會在將資料傳送至雲端或資料中心之前，實施保護和隱藏資料的方法，而雲端或資料中心可能受不同的資料安全法律所規範。

降低成本：邊緣解決方案通常比集中式資料中心的成本更低，無論是在雲端還是地端。邊緣運算也透過在邊緣和資料中心之間移動少量資料來降低連接成本。

邊緣運算使用案例

邊緣運算在電信、製造、運輸和公用事業等產業中，使用率不斷增加。熱門使用案例包括：

製造：製造商可以使用條件式監控，根據機器的實際狀況執行維護服務，而預測性維護則可主動偵測機器故障，並在潛在故障前執行維護。

精密監控讓製造商能夠使用來自多個系統、流程和機器的資料，以監控生產錯誤，並提供即時深度資訊，以改善製造流程和品質。

農業：農民仰賴邊緣技術來協助追蹤用水量、分配適量肥料、檢查土壤品質，並監控農作物在離地區域的進度。農夫們還可以從各種連接的設備收集和分析資料，包括感測器和拖拉機，以觀察環境影響並改進作物種植規範。

醫療：醫療產業從醫療監控器、感測器和其他醫療裝置收集大量的患者資料。IoT 邊緣運算可收集和分析關鍵患者資料，並應用自動化和機器學習來識別異常情況。這讓醫療專業人士能夠取得即時分析，以便他們能立即在診斷和處理健康問題時採取行動。

交通：由於自駕車需要即時分析資料，才能安全有效地運作，因此無法將資料傳送至遠端資料中心。車輛需要彙整並處理來自多個來源的大量資料，才能即時決定導航方式，並與其他車輛進行通訊。

內建邊緣技術讓自駕車能夠即時分析位置、速度和其他車輛相關資料，以判斷最佳路線並避免交通擁塞。

擴增實境（AR）：零售業、教育業和娛樂業的擴增實境應用程式，需要即時回應和低延遲才能有效運作的密集渲染作業。使用集中式運算服務提供的 AR 體驗會產生高頻寬成本，並承受高延遲，從而降低使用者體驗。

5G 邊緣運算結合了邊緣運算與 5G 連線能力，可為 AR 應用程式提供更快速、更可靠的連線能力。邊緣運算也可以在 AR 裝置和邊緣網路之間分配工作負載處理，以支援最佳的使用者體驗。 

Pure 解決了您的邊緣運算挑戰

實施邊緣解決方案可能帶來許多挑戰。因為邊緣解決方案的設計是為了處理特定目的，所以它們會使用有限的資源，並具有有限的功能。 

邊緣解決方案的範圍和目的必須明確定義，才能有效使用。您還需要找出所需的最低連線程度，確定資料生命週期，並實施整體安全計畫。

Pure Storage® 提供多項解決方案，包括：

• FlashBlade®: 是全球領先的整合式高速檔案暨高速物件（UFFO）平台。它非常適合分析、機器學習、人工智慧和類似的邊緣資料流程。 

• FlashArray：結合高效能的全快閃儲存與 VMware 整合，打造混和雲解決方案。它支援結合虛擬機器和容器的 5G 多模式基礎架構。 

FlashBlade 和 FlashArray 的高密度、低電源消耗和簡易遠端管理，使其成為在邊緣位置部署的理想選擇。

Portworx：為邊緣端運行雲原生工作負載提供儲存層。它為容器化工作負載提供完整的解決方案，包括備份和災害復原。Portworx 與 FlashBlade 和 FlashArray 整合，提供高效能和高可靠性。