Edge Computing
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| 台灣區電信工程工業同業公會 |
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| 圖片來自「东方IC」 |
在對 2020 年全球部署物聯網設備的預測中，報告表明難以想像儲存在雲端的數據量，更不用說從中，獲取更多價值所需的處理能力。因此，企業高管越來越希望，提高物聯網產品的性能，並降低營運成本。這樣做的方法之一，是處理雲端外部或其「邊緣」的數據。
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| What is Edge Computing |
如果企業計劃建構物聯網應用程式，或想要優化當前的產品，邊緣計算可能是一個安全選擇。 人們需要瞭解有關邊緣計算，及其實際用例的優勢的更多內容。
為什麼純粹的雲計算不是物聯網的最佳選擇
Logic Monitor 公司的調查表明，83%的企業工作負載在雲中處理(到2020年)，雲採用率正在迅速成長。並且有著充分的理由：降低營運成本、提高可擴展性、加快應用部署、提高可靠性等。然而，當談到物聯網時，傳統的雲計算有著許多缺點。
除此之外，大多數源於雲計算的數據，通常沒有實際價值，而且從未被使用過。 那麼，當企業能夠處理並保持，其正確生成位置(在設備上)時，為什麼要浪費企業的資源和雲儲存空間，來處理不相關和無用的數據？
這就是很多企業難以決定採用邊緣計，算還是採用雲計算的原因。
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| What's the difference between edge computing and cloud computing ... |
所以，人們需要瞭解邊緣計算，如何幫助物聯網，以及為什麼它比雲端計算更好的原因。
什麼是邊緣計算？為什麼重要？
首先從邊緣計算的定義開始。
邊緣計算這個術語，指的是在數據產生的地方，即物聯網網路的「邊緣」，進行的數據計算。
因此，組織不是使用集中的遠端雲平台，來完成所有工作，而是在本地處理和儲存數據，即在物聯網設備本身，或最近的網路節點處。
但是邊緣計算是如何工作的呢？
為瞭解釋它在現實生活中，是如何工作的，可以將任何一台智慧設備作為例子。每個物聯網感測器，每秒都會產生大量數據。在採用雲計算的情況下，數據立即傳輸到中央統一的雲數據庫，在那裡進行處理和儲存。
如果需要任何操作，中央伺服器將在接收，和分析所獲取的數據時，將其響應發送回設備。因此，物聯網設備不再依賴於互聯網連接，可以作為獨立網路節點運行。
雖然整個過程，通常需要不到一秒鐘的時間來完成，但在某些情況下，響應可能會延遲或中斷。這可能是由於網路故障、互聯網連接薄弱，或者僅僅是因為數據中心，距離設備太遠而導致的。
而在邊緣計算的情況下，企業不需要將物聯網感測器獲取的數據，發送到任何地方。設備本身或最近的網路節點(如路由器)負責數據處理，如果需要採取措施，能夠以適當的方式響應。
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| How edge computing and the cloud will power the future of IoT ... |
物聯網中邊緣計算的優勢和實際使用案例
眾所皆知，邊緣計算的主要目的是分散數據處理 。與傳統雲計算相比，這帶來了許多優勢。
也就是說，物聯網邊緣計算有五個主要優勢：
(1)增加數據安全性
雖然物聯網解決方案，是網路攻擊的理想目標，但邊緣計算可以幫助企業保護網路，並提高整體數據隱私。
由於數據是分散的，並且在生成數據的設備之間分布，因此很難用一次攻擊，來摧毀整個網路或破壞所有數據。
在GDPR合規性方面，這種方法也是首選：透過網路發送，並儲存在雲中的資訊越不敏感，資訊就越好。
(2)更好的應用性能
如上所述，數據在設備和數據中心之間，來回傳輸需要一些時間。
透過儲存和處理靠近其源的數據，企業可以減少延遲時間，並提高整體應用程式性能。因此，企業可以即時分析數據，而不會出現延遲。
(3)降低營運成本
當企業「儲存和處理」邊緣的大部分數據時，不需要大量的雲儲存。此外，可以過濾掉不必要的資訊，並只備份相關數據。因此，企業的基礎設施成本，將不可避免地下降。
(4)提高業務效率和可靠性
反過來，較低的數據流量和減少的雲儲存，可以帶來更高效的業務營運。
此外，網路連接不會出現問題，因為它們適用於，依賴雲計算的其他物聯網產品。這是因為企業的物聯網設備，可以在沒有網路連接的情況下自主工作。
(5)無限的可擴展性
與雲計算不同，邊緣計算允許企業，根據需要擴展物聯網網路，而無需考慮可用儲存(或其成本)。
由於列出的好處，邊緣計算在涉及時間敏感的任務時，確實很有用。
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| Case Studies of Edge Computing Solutions : NEC Technical Journal | NEC |
以下是三個實用的物聯網邊緣計算示例，用於演示如何在所列行業中應用：
自動駕駛汽車代表了重要的物聯網邊緣計算用例之一。自動駕駛車輛根本無法依靠遠端伺服器，來決定當前面有行人橫越馬路時是否停車，因此需要立即作出決定。無論網路連接如何，數據都必須在現場處理。
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此外，車輛(在路上時)可以更有效地相互通信，因為他們不需要向遠端伺服器發送有關事故、天氣狀況、交通或繞行的數據。
邊緣計算的另一個實際案例，在於健康監視器和其他可穿戴設備的領域。當用於遠端醫療，以跟蹤患者的慢性病時，可以成為真正的生命拯救者。
例如，能夠獨立分析健康數據的心率監視器，可以立即提供必要的響應，以在患者需要幫助時提醒護理者。
機器人輔助手術，是醫療保健中邊緣計算的另一個用例，尤其是每秒可能意味著生與死之間的區別。這些機器人需要能夠自己分析數據，以便安全、快速和準確地，為手術提供幫助。
任何安全系統，都應該能夠在幾秒鐘內響應安全威脅。這就是為什麼將邊緣計算，用於監控系統具有意義的原因。
因此，透過設備上的影像處理，攝影機可以檢測運動、辨識入侵者，並在發生入侵者或可疑活動時，立即提醒用戶。
· 交通信號燈或風力渦輪機，不需要全天候與雲計算通信(或者有時它們根本無法連接到伺服器)，並且可以完全自動化。
· 路燈可以通過直接相互通信，而不是由遠端雲調解，來創建自我維持的自治系統。
· 農業中的智慧感測器，無需轉向中央伺服器，來決定何時需要給附近的植物澆水或添加肥料。它們可以輕鬆地自己執行例行任務，並偶爾與主要的雲平台同步。
因此，這些攝影機不是將大量原始數據，傳輸到伺服器進行處理，而是在提高響應速度和準確性的同時，節省企業的網路流量、減少頻寬和雲端儲存。
除了列出的示例之外，邊緣計算還有更多用例。
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| IoT and Predictive Analytics: Fog and Edge Computing for Industries ... |
物聯網的未來處於邊緣
到2022年，75%的企業數據，將在雲計算之外(以及傳統數據中心)處理。因此，邊緣計算市場的規模，將在期間快速成長。
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