物聯網和邊緣計算

即時獲取見解

諮詢專家

每年高達 11.1 萬億美元

到 2025 年，物聯網市場的潛在經濟影響總計將達 3.9 萬億美元到 11.1 萬億美元1

到 2020 年，達到 507.5 ZB

到 2020 年，全球將會有超過 5 百萬的智慧感應器和其他物聯網裝置投入使用，產生的資料至少會達到 507.5 ZB2

到 2021 年，達到 470 億台

到 2021 年，預計將會有 470 億台互聯裝置3

在邊緣實現即時分析之所以在現在和未來可行甚至可能成為首選，是由實現人工智慧和機器學習 (ML) 的發展潮流決定的。人工智慧和機器學習的功能正變得越來越複雜、用途越來越廣泛且越來越精密，能夠在邊緣、集線器，並且最終在雲端對物聯網收集的資料進行即時分析，獲取更多價值。資料可以傳送至雲端，並在此處由機器學習和人工智慧監視其特徵並進行訓練，從而逐漸從大量資料集中獲取見解。

資料來源：未開發的資料 - 從邊緣和雲端的物聯網資料中獲取更多價值，Western Digital 的 Christopher Bergey (Western Digital 部落格，5/6/18)

如何從邊緣資料獲取價值

物聯網正在驅動網路邊緣實現即時分析

對於許多物聯網應用，就地 (車載感應器、監控攝影機、空拍機、私人裝置、機器人和閘道等) 篩選、分析甚至轉換資料變得非常關鍵。在網路邊緣提供即時分析能力可以提高作業效率、提供駕駛安全性、建立更安全的環境、預見即將到來的維護、識別顧客購買行為，創造一個充滿機會的世界。

網路延遲是一項挑戰。儲存和轉送資料耗費了太多時間，節省這些時間所能創造的價值是顯而易見的。邊緣儲存能夠管理資料擷取，並提供即時彙總和分析資料的計算能力，從而在裝置級別提供即時的可行見解。

邊緣分析的價值

邊緣分析提供即時價值

透過在邊緣裝置上部署人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、影像、聲音、手勢識別及其他技術，可以與擷取的資料進行即時互動，從而提供有價值的見解。透徹的分析可以傳送到雲端，然後在雲端由機器學習用於進一步的 AI 模式訓練並存檔以供將來之用。最終，透過即時存取這些資訊將能創造效益更高、更有效的業務、作業或環境，從而為物聯網應用提供更多的獲利機會。

發揮邊緣資料的力量和潛力

Western Digital 提供從裝置到系統再到平台的全面產品組合，旨在發揮由物聯網和邊緣運算所驅動資料的力量和潛力

物聯網專家同意

依據 ABI Research 的觀點，物聯網 (或整體意義上的萬物互聯) 最顯著的趨勢之一是打破了邊緣運算和雲端運算之間的平衡。早期的物聯網與其先驅 M2M 以雲端平台發揮關鍵角色並起應用推動者作用為特徵。智慧系統很大程度上依賴雲端級別的智慧，而系統包含的裝置本身相對簡單。目前，這個舊的前提正在動搖，因為邊緣級別的運算能力比雲端級別的運算能力提升得更快。

資料來源：物聯網中的邊緣分析，ABI Research，2015 年

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揭露資訊
1. 資料來源：Unlocking the potential of the Internet of Things (釋放物聯網的潛力)，James Manyika、Michael Chui、Peter Bisson、Jonathan Woetzel、Richard Dobbs、Jacques Bughin 和 Dan Aharon (McKinsey Global Institute，2015 年 6 月)
2. 資料來源：邊緣運算：A cheat sheet (備忘單)，Mary Shacklett (TechRepublic，2017 年 6 月 21 日)
3. 資料來源：IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020 (物聯網數據急劇變化：2020 年的裝置和支出)，Dennis Knacke (We Speak IoT，2017 年 10 月 6 日)
4. 資料來源：Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016 (Gartner 表示，2017 年將有 84 億台互網「事物」投入使用，比 2016 年增長 31%)，Press Release (Gartner，2017 年 2 月 7 日)
5. 資料來源：Cisco Visual Networking Index：Forecast and Methodology, 2016–2021 (預測與方法，2016 - 2021)(Cisco，2017 年 9 月 15 日)

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