邊緣 雲端 物聯網 感測器

從集中化轉向靠近資料來源 研究報告剖析棘手問題

邊緣資料快速崛起 轉變思維擘畫新架構

2019-10-15
隨著科技日新月異,全球的資料量日以俱增,而資料的來源、儲存及管理也正從集中化的傳統資料中心與雲端平台,逐漸移轉到更靠近資料來源的各個地點。這些新的地點稱之為邊緣,亦即靠近終端使用者那一部分的網路;邊緣的資料來自感測器、攝影鏡頭、使用著裝置的人們,以及整個物聯網。當資料管理、分析、處理在邊緣進行,就能更快理解並發揮資料的價值。

 

隨著科技日新月異,全球的資料量日以俱增,而資料的來源、儲存及管理也正從集中化的傳統資料中心與雲端平台,逐漸移轉到更靠近資料來源的各個地點。這些新的地點稱之為邊緣,亦即靠近終端使用者那一部分的網路;邊緣的資料來自感測器、攝影鏡頭、使用著裝置的人們,以及整個物聯網。當資料管理、分析、處理在邊緣進行,就能更快理解並發揮資料的價值。

為協助探索資料重鎮的轉移,希捷(Seagate)與多家邊緣運算公司協同合作,集結彼此在分散運算世界裡管理並啟用資訊的洞見,並援引該公司贊助的IDC白皮書Data Age 2025,完成一本全新的電子書《Data at the Edge》(https://www.seagate.com/enterprise-storage/what-is-it-4-0/#data-edge)。書中指出,邊緣創造出一個新興市場,每個人都試圖定義何謂邊緣,Seagate的角色即是幫助企業了解將面臨的資料挑戰,以及在管理IT資源時應該考慮什麼。

邊緣無所不在

隨著數十億裝置持續連網、捕捉並產出以ZB(Zettabyte)計的資料,現今的集中式雲端環境需要在邊緣擁有全新、強力IT架構的支援。

在產出資料的裝置近處,就近設置新的運算、網路和儲存資源,如此就可以就地分析資料,針對重要問題更快提出解答,例如如何改善工廠機器人或者自動車是否要踩下煞車。

邊緣無所不在,從工廠到農場,從屋頂到手機電訊塔,更存在陸海空各種交通工具中。邊緣是網路的外部邊界——通常與最近的企業級或雲端資料中心距離數百哩遠,但盡可能地靠近資料來源。

邊緣的崛起,將會大幅帶動全新或重新設計的資料管理架構需求。舉例來說,典型的智慧工廠每天會創造大約5PB(Petabyte)的影像資料。一百萬人居住的智慧城市,一天可以產出200PB的資料,一部自駕車一天則會產出4TB的資料。

新商機與新思維

對企業、城市、小型企業及個人消費者來說,邊緣意味著什麼?從來自邊緣的資料汲取價值,又帶來什麼新機會?

邊緣的崛起,將會大幅帶動全新或重新設計的資料管理架構需求。

對於邊緣運算全新商機的討論還方興未艾,但一些IT評論家已經在設想,目前普及的雲端運算模式會不會完全被邊緣運算取代,因為邊緣在本質上就比較有彈性,在資料產生的所有地點都更能跨應用延展。

《Data at the Edge》報告解釋,即使邊緣運算讓資料可以更有效地被運用,傳統的資料中心架構依然不可或缺。大量的資料在傳統資料中心之外產生,雲端會延伸到邊緣,未來不會是「雲端對邊緣」的場景,而是「雲端與邊緣」。未來會是邊緣與雲端協同合作,幫助企業立即做出更智慧的決策,以提升生產力、效率以及客戶滿意度。

該報告也說明企業如何開始構築方法,在全新生態系中體現資料尚未被開發的價值,並耙梳串連多個案例。

在智利,藍莓農場使用基於人工智慧、搭載感測器的灌溉系統,相較於其他灌溉方式預計能減少70%的用水量。在日本,萵苣工廠裡棚架從地板疊到天花板,全由機器人打理,這就是邊緣驅動的自動化如何幫助生產糧食的例子。

邊緣時代資料處理加速決策

邊緣不是一兩年後的事,邊緣時代已經來到。Seagate的工廠就是邊緣運算一個很好的例子,打造了一個資料處理解決方案,利用機器學習和邊緣分析,在工廠內當場快速做決策。

Seagate每季都製造數百萬顆硬碟,每年製造數十億個傳感器。如此大規模的生產需要非常自動化的流程,系統每一秒都要做出20到30個決定。以這樣的速度,根本沒時間等生產線擷取的資料送到中央處理、做出決定再回傳。為此,將自家的影像分析、異常偵測解決方案都部署在工廠裡,如此一來,就可以把數百毫秒(ms)的延遲縮減至不到10毫秒,以便就近在資料產生處進行決策。

循序漸進釋出資料新價值

打造出「邊緣到核心」架構的產業對企業非常重要,企業在此過程必定會遭遇諸多問題。例如,「邊緣到核心」架構規模需要多大?複雜度多高?《Data at the Edge》報告闡述在邊緣處理大量資料的意義,並幫助生態系夥伴,包括在不同垂直產業的決策者以及IT架構師,都能透過進一步了解邊緣而獲益,並共同找出答案。

網路邊緣的資料,正在創造全新市場、釋出全新價值。企業若要持續成長,就必須善用基於邊緣的全新商機。在邊緣的資料能幫助解決現今面臨的某些棘手問題,從一個農場或一家工廠開始,循序漸進。《Data at the Edge》報告的關鍵重點涵蓋了以下幾點:

‧更多的資料會需要就近在邊緣、遠離核心之處處理。

‧拜科技之賜,在邊緣處理更多資料比以往更可行。

‧邊緣資料運算能協助將問題問得更好、回答也更及時。

‧雲端會延伸。不是「雲端對邊緣」,而是「雲端與邊緣」。

‧四個關鍵科技強化資料的益處為物聯網、5G、AI、邊緣資料中心。

‧四個關鍵要素推動邊緣需求是大量資料、頻寬窄,延遲、成本、資料主權以及合規。

‧邊緣架構必須能夠承受惡劣條件、偏遠位置以及安全風險。

‧邊緣架構必須能夠自我修復,動態提供,內建資料安全。

‧資料來到邊緣會創造新的市場,釋放全新價值。

四大主因驅動邊緣架構

透過研究並與諸多IT生態系領袖合作,琢磨出邊緣崛起成為IT 4.0典範主角的四大主因為延遲、頻寬不足以處理大量資料、效率與成本、資料主權以及合規問題。

延遲

由於IT和電訊架構既有的物理侷限,要把資料從產生處搬移到集中處得耗費許多時間。所以,在任何管理資料的決策中,延遲都是關鍵考量,而這些決策中某些要素的衡估必須在數十毫秒內完成,但光是把資料送到中央再回傳,就會花去100或200毫秒。

頻寬

資料聚集的量已經從EB(Exabyte)規模來到ZB規模,眾多全新的感測裝置只會讓資料持續增加,再加上5G技術可以在一平方公里的面積中支應數百萬個感測器,傳送出超大量的資料,若要把這些資料都送回集中的雲端資料中心,頻寬就會不足。

效率

即使你打算盡可能把資料傳送到集中處,但是打造集中式架構以及處理這麼多資料的成本與複雜度,在資料時代裡根本難以克服。相較之下,不如把時間密集地處理分散到邊緣,以提高效率。

合規問題

資料的處理必須全程符合當局規範,以及客戶標準。在討論資料使用授意及資料安全需求時,不太容易做到把所有資料都送到某個特定地區的中央地點進行處理。

改變架構思維安全不能荒廢

這份報告正是希望提高對於邊緣的意識,即便對於現有的IT架構所知甚詳,但在邊緣打造系統、解決問題是不一樣的,需要不同的思維去解決。

傳統資料中心架構或雲端資料中心的設計機制,與邊緣架構南轅北轍。傳統的資料中心有著氣候調控環境、持續且雙重備援的電力供給,通常也有實體的安全系統、包括武裝警衛。另外,現場也有各司其職的IT人員大軍協助管理。相較之下,邊緣資料中心可能就直接蓋在電信塔上,或在榖倉裡,其設備元件可能會暴露在環境下,氣候控制會是更大的挑戰。

雖然邊緣資料中心有一定的實體安全防護,仍需要在架構中內建資料安全機制,如此一來即便遭逢天災人禍、資料也能安全無虞。

此外,邊緣系統的彈性也十分重要,當邊緣系統無所不在的時候,表示也不會有隨傳隨到的IT人員隨時解決問題。因此即使發生什麼事,邊緣系統也應該要能快速回復並繼續運作,而不拖垮整個運作。換句話說,若要在邊緣處理資料,就需要把類似資料中心的功能帶到邊緣,像是電力、降溫方法及資料安全,這也是許多資料架構師在努力解決的問題。

貫通端到端資料協作策略

每個在打造邊緣架構的人都會需要從調整心態開始:重點要放在資料協作上(Orchestration)。

現今資料來源五花八門,即使資料在邊緣很快完成分析並採取行動,資料仍需要被傳送到最終地點,進行更多分析並長期儲存。IT架構師必須要有端到端的思維過程,以貫通他們的資料協作策略。

企業加碼投資邊緣的同時,也要有正確的配置,才能承受隨之而來資料量和成本的大幅增加。企業組織將需要加強中央雲端運算架構,並發展處理能力,同時加強安全配置,以在邊緣安全地儲存更多資料。

<本文作者:Rags Srinivasan現為希捷新興垂直產業資深總監>

 


熱門活動

more →

追蹤我們Featrue us

本站使用cookie及相關技術分析來改善使用者體驗。瞭解更多

我知道了!