文／廖仁祥（戴爾科技集團台灣區總經理）
邊際運算已存在數十年，並在近幾年迅速躍升為科技界的下個聚光燈焦點。演變至今，愈來愈多應用程式，不僅需要處理大量數據，更要求低延遲的工作效率。因此IT必須在邊際部署足夠的運算力、以及充裕的網路頻寬才能滿足企業需求。而由5G、人工智慧以及機器學習所推動的物聯網、社群媒體與各種新興邊際部署，也促使更多應用程式轉移至分散式的邊際環境。
根據Gartner預測，至2025年，企業75%的數據都是在傳統資料中心或雲端以外的地點所產生與處理的。邊際運算平台之所以能成為數據的整合中心，與企業部署的應用程式性質息息相關。這些應用，無論是擴增實境、虛擬實境、或是運用人工智慧模型實現製造過程自動化的應用，皆對延遲異常敏感，因此企業必須具備近距離存取大量數據的能力，才能近乎即時地獲得商業成果。
由此可見，傳統的資料中心已無法滿足企業的龐大需求；企業若想要持續在市場保有競爭力，未來的使用模型將需要全新的架構，不僅需要高度協作且具智慧的數據處理環境，同時，流暢的共享運算資源以及各裝置之間的應用程式移動性也是必不可少的。未來，全新的架構以及快速的產業創新，將是實現邊際環境無縫協作以及數據共享的關鍵因素。
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新興技術催生邊際、資料中心以及雲端的整合
邊際運算的使用情境相當廣泛，有些是資源和數據密集型，而有些則只收集遙測數據，企業無法採用單一的數據處理方法滿足多重的使用需求。目前有許多企業拋開現有的本地資料中心和雲端技術，針對邊際環境獨立發展技術、運行方式和架構；然而企業在這條道路上走得越遠，他們的創新、控制成本、維護安全性的能力，以及避免供應商套牢的可能性就越小。因此，企業必須要以統一的方式來管理從邊際、核心到雲端的所有端點裝置，從而釋放出極致的數據價值。
隨著5G革命技術的到來，多樣的新興應用在各產業也隨之孕育而生。就電信業者而言，若其邊際網絡仍建立在傳統的基礎架構上，使用者在行動裝置上運行的高頻寬應用程式，將為IT基礎架構帶來巨大壓力，更遑論要透過這些傳統架構應對眼前嚴峻的數位挑戰。因此，電信業者近來紛紛致力於推動全新邊際基礎架構，使其變得更加成熟，以因應市場的多重挑戰。
數據孤島迫使平台總擁有成本持續攀升
企業當前的邊際運算環境面臨許多困難，數據孤島數量數不勝數。然而，更具挑戰性的是，多數企業維持現有的IT團隊就已經相當吃力，因此業者必須額外召募負責管理IT自動化框架的專家，來管理多數企業沒有能力自行建置與維護的邊際運算平台，迫使企業平台的總擁有成本持續攀高。
事實上，未來邊際運算將會是實體和虛擬世界融合的管道。無論企業是為了增加新的收入來源而提供更好的客戶體驗，或是透過採集數據降低風險來增強員工的安全性，邊際運算平台都將為企業打造全面性的數據生態系統，並串連不同的使用情境。若使用得宜，邊際運算將能帶來高效率、新營收來源、改善顧客體驗、甚至規避風險。
近年來陸續有各產業積極投入邊際運算，為的就是擁有能掌握即時處理、分析低延遲數據的能力，對於需要即時處理龐大數據量的製造業來說，將應用程式與基礎運算資源轉移到邊際環境，其獲得的成果可大幅最佳化作業流程並降低營運成本。舉例來說，艾默生為全球各地數千家工業流程企業提供自動化技術，藉由工業物聯網，艾默生協助客戶從自家數位閥門控制器的嵌入式感測元件獲得數據洞察，以滿足客戶須針對控制閥門進行預測性維護的要求。此外，艾默生與戴爾科技集團聯手開發一款無線閥門監控解決方案，從數位閥門控制器蒐集資訊之後，可透過Dell Edge Gateway閘道器在邊際環境匯整、分析、保護、處理、以及分享這些感測器數據，並傳至Microsoft Azure雲端平台，帶來即時、高效的數據洞察。
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製造業投入邊際運算，成功加速展開智慧工廠全新模式，而如智慧城市、智慧醫療保健等應用也開始在各產業發酵。不同邊際平台不僅透過在網路邊際，執行機器學習與深度學習演算法，近年來更被進一步用在商業流程的自動化，以實現數據價值極大化。由此可見，邊際運算不會只是一時的IT風潮，它更代表商業流程中具影響性的變革，就企業策略上的重要性而言，在不久的將來將會超越雲端。
