CIO價值學院第二堂課基礎架構台中場 會後報導
資策會產業情報研究所資深產業分析師兼組長施柏榮指出，數位轉型是以數據為根基的發展型態，以往談數據，都像是一個大湖泊，把所有數據傳到湖泊做運用，但展望未來，真實情況也許並非如此，轉而以 Data Pool （資料池/數據池）小池子為基礎，從集中走向分散趨勢，連帶凸顯邊緣運算對於中部傳產業者做數位轉型的重要性。
論及組織採用邊緣運算的效益考量，最主要是「因應當前與未來AI彈性運算需求」、「避免網路延遲率、快速回應需求」，此外還有「設備快速增加雲端服務無法支撐」，甚至是基於「多數原始數據並不需要傳送出去」的資安顧慮，因而開始把雲端運算架構導向邊緣運算，常見做法將是雲端加上邊緣設備，變成多元或多層的資料分析層，例如有冷凍業者自認97%資料不需上雲，所以需要透過邊緣運算做第一層過濾，避免把不必要的數據丟上雲端、徒增無謂費用。
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企業必須體認，未來邊緣運算階層與架構將變得更複雜、更多元，如前面提到雲端資料中心之下，中間層會有邊緣設備，可能是微型資料中心、邊緣伺服器或智慧機上盒(SMB)，藉由邊緣臨場的串接和資訊分享，形成一個類似雲的環境。對中小企業來說，當中間層部署愈來愈多邊緣設備，如何能從企業效益考量，設計出最佳化的管理機制，會是一大挑戰，但無論如何，「水平」、「分散」、「微型化」將是引領未來IT和雲端架構的演進方向，這是無庸置疑的。
「談數位轉型或生產力4.0，絕不是把產線掛上Sensor，大量資料如何被有效運用才是關鍵！」施柏榮說，考量中小企業主缺乏類似數據顧問師的角色，因此舉凡數據如何被使用之道，乃至供應鏈的知識，比較適合以專家系形式導入。他重申邊緣運算是分散式系統，可聚焦在水平層面的資料分享、如供應鏈的資訊共享，此事可能發生在不同資料中心，並會促使與資料中心與資料中心之間的流量增長。
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未來的異質化資料中心應用情境，有一種會以邊緣運算型資料中心為主軸，由它來混合採用垂直型、水平型的傳輸模式，在間歇雲的情境下進行終端數據的分析與回應，部分數據仍會傳輸至雲端進行儲存、分析，優勢在於可提供相對即時性的分析服務，並以 Data Pool 執行AI的學習、訓練。另一種模式更貼近中小企情境、即是分散化微型資料中心，混合進行垂直型、水平型、M2M的傳輸模式，由各個資料中心的數據資料彼此進行交換與傳輸，同時串接為「微數據池」，可採用聯邦式學習模型進行AI模型訓練。
施柏榮接著基於中小企業的資料中心發展策略，提出幾項建議。首先必須追蹤雲端服務提供商新建更新需求。其次必須掌握新興、潛力型應用的發展動態，好比說資料中心互連(Data Center Interconnect, DCI)、5G的「超可靠低延遲通信」(URLLC)，乃至O-RAN聯盟推動的「白牌化」生態系，都是值得關注的焦點。
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再者是發展資料中心微型化與新網路拓樸，切記微型資料中心對於 「可擴展性」需求將更高於雲端或傳統資料中心，需要更可靠的連結方案。最後則需要強化資料中心的傳輸安全性防護，只因虛擬化、雲端和軟體定義網路(SDN)正在改變現代資料中心的範圍與功能，也提高了資料中心安全性的風險課題。
文／明雲青
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