AI與5G的初步落實將仰賴邊緣計算的助力

時間:2018-01-24

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:邊緣計算(EdgeComputing)有助于降低傳統(tǒng)云端架構(gòu)的運算負荷、提升邊緣端的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理能力,而傳統(tǒng)架構(gòu)的改變除大幅提升運算效率以及數(shù)據(jù)應(yīng)用之外

邊緣計算(EdgeComputing)有助于降低傳統(tǒng)云端架構(gòu)的運算負荷、提升邊緣端的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理能力,而傳統(tǒng)架構(gòu)的改變除大幅提升運算效率以及數(shù)據(jù)應(yīng)用之外,更有機會進一步落實AI與5G等新興技術(shù)發(fā)展,因此在2017年成為市場中熱門技術(shù)議題,拓墣產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)估,2018年至2022年全球邊緣計算相關(guān)市場規(guī)模的年復(fù)合成長率(CAGR)將超過30%。

拓墣產(chǎn)業(yè)研究院分析師劉耕睿指出,過往傳統(tǒng)云端架構(gòu)引領(lǐng)運算市場多年,并帶動云端儲存、大數(shù)據(jù)分析等新商機的崛起,但隨著更大量、更實時的運算需求興起,傳統(tǒng)云端架構(gòu)已逐漸無法負荷未來需求;邊緣計算則是在如現(xiàn)場端裝置、網(wǎng)關(guān)等邊緣端,融合網(wǎng)絡(luò)、運算、存儲、自我管理等能力,并建立分布式架構(gòu),有助于實現(xiàn)設(shè)備于現(xiàn)場端的實時反應(yīng),并提升數(shù)據(jù)收集與進階應(yīng)用的效率,更能降低過往傳統(tǒng)架構(gòu)所造成的成本消耗。

標準組織與供應(yīng)鏈皆已積極布建生態(tài)系

由于邊緣計算將對市場造成架構(gòu)與實質(zhì)應(yīng)用上的改變,許多標準組織積極訂定標準,包括歐洲電信組織ETSI的多重接取邊緣計算(Multi-accessEdgeComputing,MEC)、OpenFog的開放霧運算(FogComputing)、中國廠商華為所主導(dǎo)的邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,都積極且持續(xù)地釋出參考架構(gòu)與建立生態(tài)系。

除此之外,產(chǎn)業(yè)鏈中的許多廠商也已開始自行推出邊緣計算的解決方案,如云端大廠Microsoft推出AzureIoTEdge,將機器學(xué)習(xí)、進階分析與AI服務(wù),帶向更靠近數(shù)據(jù)源的前端IoT裝置;芯片IP商ARM亦推出MbedEdge邊緣計算平臺,協(xié)助通訊協(xié)議轉(zhuǎn)譯(ProtocolTranslation)、網(wǎng)關(guān)管理以及邊緣計算;除此之外,產(chǎn)業(yè)鏈中的其余業(yè)者如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、工業(yè)計算機、傳統(tǒng)制造、開源組織等都有對應(yīng)的解決方案推出。

AI與5G的初步落實將仰賴邊緣計算的助力

自2017年成為顯學(xué)的邊緣計算,其重要性更是彰顯于AI人工智能與5G。劉耕睿分析,過去AI必須仰賴強大的云端運算能力來進行數(shù)據(jù)分析與算法的運作,但隨著芯片能力提升、邊緣計算平臺成熟,開始可賦予現(xiàn)場端裝置、網(wǎng)關(guān)擁有較為初階的AI能力,協(xié)助數(shù)據(jù)初步篩選分析、裝置設(shè)備實時反應(yīng),該優(yōu)勢在工業(yè)領(lǐng)域、智慧城市、消費性市場都能讓既有服務(wù)有進一步的提升,如實時警示、安全監(jiān)控、語音助理、預(yù)防維護等應(yīng)用的實現(xiàn)。

邊緣計算對于5G亦是重要的技術(shù)變革,相較于過去3G、4G時代,應(yīng)用多元且網(wǎng)絡(luò)需求差異極大的狀況將同時發(fā)生于5G網(wǎng)絡(luò)上,因此5G必須擁有針對不同應(yīng)用而有相對應(yīng)的解決方案,邊緣計算便能提供行動用戶更低延遲、更佳網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,并讓電信商有機會推出更多創(chuàng)新服務(wù)。

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