什麼是邊緣計算?
邊緣計算是一種分散式運算架構，可讓 IoT 裝置快速處理及處理網路邊緣的資料
邊緣雲端運算說明
邊緣運算可讓遠端位置的裝置透過裝置或本機伺服器，處理網路「邊緣」上的資料。而且當需要在中央資料中心處理資料時，只會傳輸最重要的資料，因此可將延遲最小化。
企業為何使用邊緣計算?
企業使用邊緣計算來提高遠端裝置的回應時間，並從裝置資料中取得更豐富、更及時的見解。邊緣計算讓即時計算在通常無法正常運作的地方成為可能，並降低支援邊緣裝置之網路和資料中心的瓶頸。
如果沒有邊緣計算，邊緣裝置產生的大量資料將淹沒現今的大多數商業網路，進而妨礙受影響網路上的所有作業。成本可能會飆升。不滿意的客戶可能會把其業務轉移到其他地方。有價值的機器可能會被損壞，或者只是生產力下降。但最重要的是，在依賴智慧型感應器確保工作者安全的產業，工作者的安全可能會受到影響。
邊緣計算如何運作?
為了讓智慧型應用程式和 IoT 感應器能夠使用即時功能，邊緣計算可以解決三個相互關聯的挑戰:
- 從遠端位置將裝置連線到網路。
- 由於網路或運算限制，資料處理速度緩慢。
- 邊緣裝置造成網路頻寬問題。
5G 無線等網路技術的提升，讓您能夠在全球商業規模上解決這些挑戰。5G 網路可近乎即時處理大量資料 (在裝置與資料中心之間)。(即使有無線網路使用加密貨幣，以鼓勵使用者將涵蓋範圍延伸到較難以接觸的區域。)
但無線技術的進步只是邊緣計算大規模運作解決方案的一部分。選擇性地在透過網路傳輸的資料流中加入和排除哪些資料，對於減少延遲和提供即時結果也十分重要。
邊緣計算的範例:
遠端倉儲中的安全性攝影機會使用 AI 識別可疑活動，並只將該特定資料傳送到主要資料中心以立即進行處理。因此，它只會傳送相關的視訊剪輯，而不是讓攝影機每天 24 小時持續傳送。這會釋放公司的網路頻寬，並將計算處理資源用於其他用途。
更多邊緣雲端運算的使用案例:
- 距離公司主要資料中心 1,000 英哩的零售店使用無線銷售點裝置即時處理付款。
- 在海洋中央的石油鑽井平台使用 IoT 感應器和 AI 快速檢測設備是否故障，以避免情況變糟。
- 遠端農田中的灌溉系統透過檢測土壤濕度來即時調整用水量。
為什麼邊緣計算很重要?
從工作地點安全性到安全性和生產力，邊緣計算的優點非常豐富:
更有效率的營運。邊緣計算可透過在收集資料的本地站台或其附近快速處理大量資料，協助企業最佳化其日常營運。這比將所有收集到的資料傳送到幾個時區之外的集中式雲端或主要資料中心 (這會導致過度的網路延遲和效能問題) 更有效率。
更快的回應時間。邊緣計算能繞過集中式雲端和資料中心位置，讓公司更快速可靠地即時或近乎即時處理資料。請考慮當試圖同時從數千個感應器、監視器或其他智慧裝置向中央辦公室傳送資訊時，可能出現的資料延遲、網路瓶頸和資料品質降低。相反地，邊緣計算可讓網路邊緣或附近的裝置立即向關鍵人員和設備發出機械故障、安全性威脅和其他重大事件的警示，以便迅速採取行動。
更高的員工生產力。邊緣計算可讓企業更快速地傳遞員工所需的資料，以盡可能有效率地完成其工作職責。在利用自動化和預測性維護的智慧工作場所中，邊緣計算可以讓員工所需的設備順暢執行，而不會中斷或輕鬆避免發生錯誤。
改善工作場所安全性。在工作環境中，發生設備故障或工作條件改變可能導致受傷或更糟的情況，IoT 感應器和邊緣計算可協助確保人員的安全。例如，在海上石油鑽井平台、輸油管線和其他遠端工業使用案例中，在設備現場或附近分析的預測性維護和即時資料，可以協助提高工作者的安全性，並將環境影響降至最低。
偏遠地區的功能。邊緣計算可讓您更輕鬆利用在網際網路連線間歇性或網路頻寬有限之遠端站台 (例如白令海的漁船或義大利鄉村的葡萄園) 收集的資料。水或土壤品質等作業資料可以透過感應器持續監視，並在需要時採取行動。網際網路連線可用之後，相關資料就可以傳輸到中央資料中心進行處理和分析。
提高安全性。對於企業來說，在其網路中新增數千個網際網路連線的感應器和裝置的安全風險是真正的問題。邊緣計算可讓企業在本地處理資料並離線儲存，以協助降低這種風險。這會減少透過網路傳輸的資料，並協助企業降低受到安全性威脅的風險。
資料主權。當組織在收集、處理、儲存和以其他方式使用客戶資料時，必須遵守收集或儲存該資料之的國家或地區的資料隱私權法規，例如歐盟的一般資料保護規定 (GDPR)。跨國界將資料移動到雲端或主要資料中心，可能會讓遵守資料主權法規變得困難，但透過邊緣計算，企業可以透過在資料收集地附近處理和儲存資料，以確保遵守當地資料主權方針。
降低 IT 成本。透過邊緣運算，企業可以透過在本地處理資料而非在雲端中處理資料，將 IT 費用最佳化。除了最大程度降低公司的雲端處理和儲存成本之外，邊緣計算也會在收集資料的位置或附近刪除不必要的資料來降低傳輸成本。
邊緣計算硬體和網路
在邊緣計算中，大部分處理能力都位於或接近資料收集的位置。邊緣計算硬體通常由以下實體元件組成:
邊緣裝置包括智慧型監視器、溫度計、機器人、無人機、震動感應器和其他 IoT 裝置。雖然某些裝置具有內建的計算、記憶體和儲存功能，但並非所有裝置都具備。
處理器是支援邊緣運算系統的 CPU、GPU 和相關聯的記憶體。例如，邊緣運算系統擁有的 CPU 能力越強、執行工作的速度就越快，可支援的工作負載也就越多。
叢集/伺服器是在邊緣位置處理資料的伺服器群組，例如在製造商工廠或商業漁業。邊緣叢集/伺服器通常會執行企業應用程式、企業工作負載與組織的共用服務。
閘道是邊緣叢集/伺服器，可執行基本網路功能，例如啟用無線連線、提供防火牆保護，以及處理和傳輸邊緣裝置資料。
路由器是連線網路的邊緣裝置。例如，邊緣的路由器可使用 WAN 或網際網路連接企業 LAN。
交換器也稱為存取節點，連接數個裝置以建立網路。
「節點是用來描述啟用邊緣計算的邊緣裝置、伺服器和閘道的統稱。
邊緣計算硬體的一些特性是什麼?
邊緣計算硬體必須耐用且可靠。通常，此設備必須能夠抵抗極端天氣、環境及機械狀況。尤其，通常必須:
無風扇和無通風口。可靠性是關鍵，尤其是在設備故障可能導致停產並危害員工的膽業，邊緣硬體必須與灰塵、污垢、濕氣和其他可能危害其安全的物質隔離。
耐溫。邊緣硬體通常放置在寒冷、悶熱和潮濕氣候的室外。有時它甚至被放置在水下。在許多情況下，必須能够承受零下和接近沸騰的溫度。
不受突然移動的影響。硬體必須能够承受機械或自然元素的震動和衝擊。製造這些元件時，不需要風扇、纜線和其他容易鬆動或斷裂的內部零件，這是非常重要的。
小型板型規格。邊緣電腦必須設計精簡。它們通常需要適應狹窄的地方。例如，安裝在牆壁、架子和天花板上的智慧型監視器，以及裝在裝運箱中的智慧型溫度計。
配備高容量儲存空間。從邊緣裝置收集大量資料的邊緣電腦可能需要大量資料儲存空間。它們也必須能夠快速存取及傳輸大量資料。
與全新和舊版設備相容。邊緣電腦，尤其是在生產環境或出廠設定中操作的電腦，通常具有各種 I/O 連接埠，包括 USB、COM、乙太網路和一般用途連接埠。這讓他們能够連接全新和舊版生產設備、機械、裝置、感應器和警示。
使用多種連線選項建置。邊緣電腦通常支援無線和有線連線。如此一來，如果在農場或海上船隻這類遠端商業場所，無法以無線方式連線到網際網路，那麼電腦仍然可以連線到網際網路傳輸資料。
能夠支援數種類型的電源輸入。邊緣電腦通常支援各種電源輸入，以適應遠端位置可能遇到的各種電源輸入。它們也需要突波、過電壓和電源保護功能，以協助防止電力損壞。
保護不受網路攻擊。邊緣裝置通常無法由網路系統管理員如同其內部部署和雲端對應設備那樣嚴格管理，因此較容易受到不良行為者的攻擊。為了協助保護這些裝置免受惡意軟體和其他網路攻擊，邊緣裝置必須配備防火牆和網路入侵偵測系統等安全性工具。
防竄改。由於邊緣計算裝置通常用於偏遠地區，無法對其進行持續監視，因此必須確保其安全，以免遭到竊取、故意破壞和未經授權的實體存取。
雲端運算、邊緣計算與霧運算
邊緣計算和霧運算是中間計算技術，可協助將遠端位置的 IoT 裝置收集的資料移到公司的雲端上。讓我們來探索邊緣計算與霧運算和雲端運算的差異，以及三者如何共同作業:
雲端運算可讓公司在託管於網際網路的遠端伺服器上儲存、處理和以其他方式運作其資料。商業雲端運算提供者，例如 Microsoft Azure 提供數位運算平台服務集合，公司可使用這些平台和服務來減少或消除實體 IT 基礎結構及相關成本。雲端運算也可讓企業為其員工提供安全的遠端工作能力，更輕鬆地調整資料和應用程式的規模，以及利用 IoT。
邊緣計算允許擷取、處理及分析位於組織網路最遠層的資料:「邊緣」。這可讓組織和產業即時使用緊急資料，有時甚至不需要與主要資料中心通訊，而且通常只會傳送最相關的資料到主要資料中心，以加快處理速度。這會避免雲端網路等主要運算資源受到不相關資料的干擾，從而降低整個網路的延遲。這也會降低網路成本。
以在海洋中央工作的石油鑽井平台為例。追踪鑽井深度、表面壓力和流速等資訊的感應器有助於保持鑽機上的機械平穩運行，並有助於確保工作者和環境安全。為了做到這點，而不會不必要地降低網路速度，感應器僅透過網路發送有關重大維護需求、設備故障和工作者安全詳細資料的資料，這能即時識別和應對問題。
霧計算可讓資料在雲端與邊緣之間的計算層中暫時儲存和分析，以解決因邊緣設備計算限制而無法處理邊緣資料的情況。
在霧計算中，相關資料可以傳送到雲端伺服器，以獲得長期的儲存以及未來的分析與使用。透過不將所有邊緣裝置資料傳送到中央資料中心進行處理，霧計算可讓公司減少雲端伺服器的部分負載，這有助於最佳化 IT 效率。
例如，考慮一家建築管理公司，該公司使用智慧型裝置自動化其所有建築物的溫度控制、通風、照明、灑水器以及火災和安全警報。該公司不會讓這些感應器不斷將資料傳輸到其主要資料中心，而是在每個建築物的控制室中都有一台可管理即時問題的伺服器，並且僅在網路流量和計算資源超過容量時，才將彙總資料傳送到主要資料中心。此霧運算層可讓公司在不犧牲效能的情況下，將 IT 效率最大化。
請注意，邊緣計算不依賴於霧計算。霧計算只是一個額外的選項，可協助公司在特定邊緣計算案例中取得更快速、效能及效率。
邊緣計算使用案例和範例
IoT 裝置和邊緣計算正迅速改變全球各產業使用資料的方式。以下是邊緣計算在商業中一些最值得注意的使用案例:
適用於分公司的邊緣計算。智慧型裝置與感應器可減少執行公司次要辦公室所需的資源數目。例如網際網路連線的 HVAC 控制、偵測影印機何時需要維修的感應器，以及安全性監視器。透過只向公司的主要資料中心發送最重要的設備警示，邊緣計算有助於避免伺服器壅塞和延遲時間，同時大幅增加對設備問題的回應時間。
適用於製造業的邊緣計算。製造商工廠的感應器可用於監視設備的日常維護問題和故障，並確保工作者的安全。此外，工廠和倉庫中的智慧設備可以提高生產率、降低生產成本，並提供品質控制。將資料和分析保存在製造商工廠，而不是發送到集中式資料中心，有助於避免高成本且潜在危險的延遲。
適用於能源產業的邊緣計算。電力和公用事業式公司使用 IoT 感應器和邊緣運算來提高效率、將電網自動化、簡化維護，以及彌補遠端位置網路連線的不足。電塔、風力發電場、石油鑽井平機及其他遠端能源皆可配備 IoT 裝置，這些裝置能夠承受嚴酷的天氣及其他環境挑戰。這些裝置可以在能源站點或其附近處理資料，只向主要資料中心傳送最相關的資料。在石油和天然氣產業，IoT 感應器和邊緣計算提供基本的即時安全警示，通知關鍵人員必要的維修和可能導致爆炸或其他災難的危險設備故障。
適用於農業的邊緣計算。邊緣計算可以協助提高農業效率和產量。耐候 IoT 感應器和無人機可協助農民監視設備溫度和效能; 分析土壤、光照和其他環境資料; 最佳化作物所需的水分和養分; 以更有效率的時間收穫作物。邊緣計算讓使用物聯網技術即使在網路連線能力受限的偏遠地區也更具成本效益。
適用於零售業的邊緣計算。大型零售商通常在其個別商店中收集大量資料。透過使用邊緣計算，零售商可以擷取更豐富的商業見解，並即時做出反應。例如，零售商可以收集有關客戶步行流量的資料，追踪銷售點編號，並監控其所有商店的促銷活動是否成功，並使用這些本機資料更有效地管理庫存，做出更快速、更明智的商業決策。
適用於醫療保健的邊緣計算。邊緣計算在醫療保健領域的應用非常廣泛。疫苗隨附的溫度感應器可協助確保疫苗在整個供應鏈中保持完整性。智慧型睡眠呼吸機和心臟監視器等家用醫療設備可收集病患資料，並將相關資訊傳送給病患的醫生和醫療保健網路。透過使用 IoT 技術追蹤患者的生命徵兆，並更準確地追蹤輪椅和輪床等設備的位置，可讓醫院更能為病患提供服務。
適用於自動駕駛汽車的邊緣計算。自動駕駛汽車、計程車、廂型車和卡車幾乎沒有犯錯的空間。邊緣計算可讓他們能夠對交通號誌、路况、障礙物、行人和其他車輛做出即時正確的反應。
邊緣計算服務
隨著邊緣雲端運算逐漸被廣泛採用，支援其使用的相關服務種類也逐漸成長。今天的邊緣計算服務遠遠不止是裝置和網路，還包括以下解決方案:
- 在 IoT 裝置上執行 AI、分析和其他商務功能。
- 大規模合併邊緣資料，並消除資料孤島。
- 從遠端部署、管理及協助保護邊緣工作負載的安全。
- 最佳化執行邊緣解決方案的成本。
- 讓裝置能夠更快速回應本機變更。
- 確保裝置在延長離線期間後運作可靠。
最新的解決方案包括協助將邊緣計算與資料庫、作業系統、網路安全性、區塊鏈總帳和基礎結構管理等常見技術結合的服務，僅舉幾個例子。
Microsoft 邊緣計算服務的範例:
Azure IoT Edge
將雲端智慧與分析延伸至邊緣裝置
Azure Stack Edge
使用 Azure 受控裝置，將 Azure 計算、儲存體和智慧帶到邊緣
Azure FXT Edge Filer
使用混合式儲存體最佳化解決方案支援 HPC 工作負載
Azure SQL Edge
取得 IoT 伺服器、閘道和裝置的即時資料見解
Azure 資料箱
快速且有成本效益地將已儲存或正式發行前小眾測試版資料移至 Azure 和邊緣計算
Azure 網路功能管理員
部署及管理邊緣裝置上的 5G 與 SD-WAN 網路功能
適用於 IoT 的 Windows
使用企業級開發人員工具、支持和安全性，建立智慧邊緣解決方案。
Avere vFXT for Azure
在雲端執行高效能的檔案工作負載
Azure Front Door
使用智慧型威脅防護，取得快速、可靠、更安全的雲端內容傳遞。
Azure 機密總帳
使用 REST API 受管理服務將非結構化中繼資料儲存在區塊鏈中
Azure Sphere
安全地將 MCU 裝置從矽晶圓開展至雲端
AI 和分析邊緣計算服務的備註
適用於邊緣的 AI 和分析服務對於改善自動化、生產力、維護和安全性特別有價值。以下是一個範例: 將預測性模型部署到工廠監視器可協助偵測品質控制和安全性問題。在這種情況下，解決方案會觸發警示，並在本機處理資料以立即執行動作，或在採取動作之前將其發送到雲端進行即時分析。
取得更多邊緣計算研究和資源常見問題集
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邊緣計算是一種網路技術，可讓遠端位置的裝置即時處理資料及執行動作。其運作方式是透過在網路的「邊緣」(例如裝置本身或附近伺服器) 處理大部分資料來最小化網路延遲，並將最相關的資料傳送到主要資料中心以進行近乎即時的處理。
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「邊緣雲端運算」是「邊緣計算」另一種說法—這兩個詞代表相同意思: 讓遠端位置的裝置能夠即時處理資料及執行動作，方法是將網路延遲降至最低。
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邊緣計算技術包含網路解決方案和硬體，可讓遠端或具有挑戰性的智慧型裝置在不需要與中央網路完整連線的情況下運作。網路解決方案包括 5G 等技術，以及透過將整個網路傳送資料量降到最小以協助減少延遲的解決方案。一般邊緣裝置包括透過網路連線到中央資料中心的相機、感應器、伺服器、處理器、交換器和路由器。在許多情況下，邊緣裝置會在本機執行 AI，並將特定重要資料傳送到主要資料中心進行其他處理。
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邊緣計算通常用於工廠、零售展示市、貨櫃、醫院、建築工地、電網和農場，甚至國際太空站，在這些地方，設備或感應器需要即時運作，但與主要資料中心的連線有限。它可讓企業使用感測器來確保機器安全有效地運行，檢測商店貨架上的庫存何時不足、根據土壤濕度增加或減少農場灌溉，以及發現工作者何時可能處於危險之中。