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IoT裝置快速增加 雲端、霧運算、邊緣運算缺一不可

  • 陳端武
目前雲端雖仍存在一些數據瓶頸和安全問題。法新社

在過去的幾年中,雲端服務供應商競相向客戶展示將數據移動到雲端的重要性。由於難以說服客戶,有些公司甚至宣稱,最頂尖的執行長發現若未採取必要措施將其數據轉移到雲端,就會陷入任人宰割的困境。這些供應商的說法沒有錯,雲端運算確實很重要,物聯網(IoT)帶來的機遇正在迅速飆升。

根據Connected World報導,市場研調機構預測未來幾年IoT裝置將有顯著成長。例如Gartner預估到2020年之前,將會有250億個連網裝置,IDC則預估會有280億個IoT裝置。

而雲端運算能藉亞馬遜(Amazon)和微軟(Microsoft)等雲端服務商提供的大型集中伺服器,提供真正低成本的運算能力。此外,雲端運算服務通常可透過集中化的電腦維護和管理來降低成本。

然而,隨著IoT裝置繼續快速增加,這些伺服器的工作負載將大到無法處理。若連網裝置成長到500億個甚至更多,就沒有任何電腦系統能管理所有IoT裝置,就算使用雲端運算也一樣。

思科(Cisco)創造了霧運算(fog computing)概念。所謂霧運算是指決策過程中的典範轉移,及其如何儘可能接近數據。這意味著大數據解決方案會將處理移到接近數據位置的邊緣,以及接近數據產生的位置,並阻止它進入雲端。例如,製造車間的泵,施工現場的感測器或煉油廠重型設備上的電機等數據。

而雲與霧的真正區別在於將節點或閘道的智慧推向邊緣。因此,從最簡單的角度來看,霧運算確實意味著不是從集中式雲端進行託管,而是在邊緣運行。這意味著一切都會加快,服務能更快提供。而且也能更快做出決策,因為數據繞過依賴營運商將數據傳輸到更遠距離的網路。

目前雲端雖仍存在一些數據瓶頸和安全問題,但人們已開始依賴雲。展望未來,更多事情將被推向霧和邊緣。對於收集數據並執行更高級處理和更多數據分析的個別計畫來說,若想進行即時決策,這點已證明非常重要。