本文作者：Mikael Berggren - 台達電子（荷蘭）ICTBG數據中心解決方案業務開發總監
在很久之前，IT 產業就已發現不斷逼近的龐大資料冰山，隨著物聯網 (IoT) 連線裝置的迅速成長，兩者已出現衝突的現象，現在，必須是採取行動的時刻了，而邊緣運算可能是我們解決即將發生之資料超載危機的最佳機會。
僅是今天一天，全球已增加了 2.5 艾位元組的資料。此數據量十分驚人，但是相較於未來，僅是小巫見大巫，根據預測，至 2025 年，每一個月的車輛雲端資料傳輸量，將達到 10 艾位元組－僅是單一項應用程式的數據傳輸量，更不用說我們尚未想到可能會出現的各種新應用程式。
那麼，我們應如何避免資料中心被物聯網這一座看不見的資料冰山壓垮呢？請思考一下，雲端連線不一定夠快，即使夠快，後端也不一定具有處理 IoT 規模資料的能力。於是，我們很快就能得知，在未來，我們將會被迫選擇想要上傳至雲端的資料。如同思科的 Helder Antunes 曾說過：「在大多數情況下，所有資料都將透過雲端與邊緣裝置的強大穩定頻寬上傳至雲端－此說法根本不切實際。」
邊緣運算之始：內容傳遞網路 (CDN)邊緣運算是近期十分熱門的話題，但是，如果我們將其定義稍微擴大一些，就會發現邊緣運算其實不是新的科技，例如在 90 年代已存有如同 Akamai 的內容傳遞網路 (CDN) 。CDN 是一種將靜態內容傳送至多個位置，以使資訊距離實際使用地點更近一些的方式，且經證實，對於傳送串流視訊等內容而言，是十分高效的模式。邊緣運算即是依據此做法建立，但是，邊緣運算可以讓網路邊緣的個別節點儲存與提供內容服務，以及接收和處理資料。
在雲端運算出現之後，此類存在於使用者與雲端資料中心之間的智慧型節點，開始大幅推動技術發展。此類混搭 (mashup) 的做法，使我們能在發揮雲端靈活度與可存取性的同時，提高資料保護及降低內部延遲部署解決方案。
應運而生的轉變在各種新應用程式出現後，我們移動和處理資料的方式也產生了新的需求。自動駕駛汽車、智慧家庭和智慧製造，都與產生大量實用資料的連線裝置有關，但是僅依據感測器的原始資料，無法協助避免塞車、進行廠房設備的預防性維護或收到女兒平安到家的簡訊通知。這些都需要經過某些類型的處理作業－可能是即時分析、機器學習或其他類型的人工智慧。
目前主要是由大型資料中心執行此類處理作業，然而，隨著運算資源的需求暴增，此模式已無法因應。這些使用個案將會產生更多的資料，而需要超越雲端運算能力的更快反應時間。
在目前的所有資料中，僅有 10% 是在雲端或資料中心以外的地方處理，Gartner 預測，至 2022 年，所有資料中的 50%，將在其他地方（亦即：邊緣）處理。另一項有助於定義未來邊緣的動向，是包括美國在內的許多國家均已升級至 5G 行動網路。電信業者正在部署或積極考慮在升級網路時，將相鄰的邊緣微資料中心納入新建的 5G 行動基地台。
邊緣成為兵家必爭之地有各式各樣的新技術皆競相在裝置與雲端之間卡位，以取得有利的位置，包括微軟 Azure 的 IoT Edge、AWS Greengrass、AWS Lambda 以及 Intel 正在協助開發的 Akraino Edge Stack 等。
水平或垂直？在這些即將問世的邊緣技術中，包括涵蓋物聯網 (IoT) 裝置、邊緣伺服器到雲端的垂直解決方案，以及專注於將邊緣運算功能整合至廣泛裝置的水平做法，例如：在容器內執行的應用程式，或在特定基礎架構內的各種裝置上部署虛擬機器監控程式 (hypervisor)。
利與弊將儲存裝置和運算資源放在資料來源附近，可以大幅減少延遲及需要的雲端頻寬。安全性呢？這是與各應用程式有關的重要考量。部分專家認為，邊緣運算會限制開放式網際網路上的資料傳輸量，因此可提高安全性，尤其是對於不得將敏感資料帶離現場的公司而言，是一大優點。但是，另一方面，不斷增加的大量 IoT 裝置及個別區隔的基礎架構層級（包括邊緣伺服器），則為有心人士提供更大的攻擊表面，因為每新增一個端點，都有可能會使雲端的安全性受到威脅，以及提供滲透核心網路的路徑。
誰將擁有邊緣？將基礎架構從雲端移至邊緣的另一個議題，是所有權、營運與維護的問題。公司擁抱雲端運算的部分原因是雲端可大幅減輕管理與維護負擔，如果運算基礎架構從雲端回到邊緣，則將由誰擁有及營運呢？
目前，這些問題很難獲得明確的答案，因為根本不知道最後是由哪一項技術勝出。可以肯定的只有一件事：無論誰負責掌管未來的邊緣資料中心，且無論設施的規模大小，效率都將成為關鍵。提供超越大型資料中心的運算效率，不是一件簡單的事，在可靠性方面也是一樣。我相信，基於上述原因，沒有單一解決方案能滿足每一個用戶端的邊緣運算使用案例，而每一個邊緣設施都將需要根據個別的應用客製化。無論規模為何，隨著開始將資料輸送至邊緣，未來的資料中心基礎架構－尤其是電源和冷卻－都將是攸關成敗的關鍵。