雲端架構轉變 Seagate將積極搶攻EDGE邊際運算市場需求

隨著愈來愈多IoT聯網裝置以及AI應用問世之後,需要即時處理運算的資料量也隨之增長,但若是還像過往一樣將這些需要即時運算的資料從終端消費裝置回傳至遙遠的運算中心,必定會因為網路延遲問題而降低使用體驗。所以為了解決這樣的問題,許多雲端服務企業在大型資料中心或運算中心與終端消費裝置之間便開始導入作為中繼儲存或運算的設備與系統,也就是現在所謂的EDGE邊際運算層。這些EDGE運算裝置雖然不像資料中心一樣需要儲存大量資料,但仍需要大量且快速的儲存空間來暫存終端裝置所產生的資料內容並進行運算分析,因此對於儲存裝置的需求量勢必也會隨著EDGE裝置需求而增加,於是全球硬碟生產商之一的Seagate希捷科技近來也宣布將積極搶攻EGDE市場的佈局,為這些EDGE裝置製造商或是服務商提供更快速且容量更大的HDD或SSD儲存裝置。


隨著資料儲存型態的轉變,雲端架構將從過往的Endpoint  Cloud,轉變為Endpoint  EdgeCore。終端裝置產生的資料將會先傳送到EDGE端進行暫存與分析並回傳結果給終端裝置,藉此減少傳輸距離過長的延遲問題,讓一些像是自駕車、語言學習以及即時影像辨識、監控辨識系統等服務能夠有更快速零時差的使用體驗。而EDGE端在處理完終端裝置資料之後,便會再將需要儲存在資料中心或是需要進一步運算的資料傳回大型運算中心進行分析之後,在將分析結果傳回EDGE儲存,讓EDGE端裝置日後在處理終端裝置資料也能有更精確的分析結果。


就以自動駕駛車來說,使用者雖然不回將資料存放在車用電腦上,但在車上的每個鏡頭、FPS、雷達與光達感測器等裝置每秒鐘都產生許多圖像與影像資料,並將這些資料傳至伺服器進行運算分析,並將分析結果傳回電腦,讓自駕車知道哪時候該轉彎、加速或煞車之類的運作,就從分析資料來看,一台自駕車每天回傳的資料就將近4TB,對於擁有高速運算能力的大型運算中心或資料中心來說,要處理這些資料並不是什麼太大的問題,但問題這些資料傳回遠在天邊的資料中心或是大型運算中心,無疑會因為網路傳輸距離過長而產生明顯延遲的狀況,這對於需要幾乎零時差的即時處理的自駕車服務來說,要是延遲問題無法解決勢必會衍生出許多安全性問題。


所以透過EDGE端架構的出現,便能夠縮短終端回傳資料與分析運算的時間,讓這些自駕車產生的大量資料可以更快速地被分析運用,以實現更安全的自駕車運行結果。


從IDC(International Data Corporation)在1月的市場白皮書中可以看到,全球產生的資料量將在2025年的時候成長至175ZB,其中EDGE所佔的比例更會成長至20%以上,這也代表著這些EDGE裝置也將會需要更大容量的儲存裝置來面對大幅成長的資料。所以這也是為什麼Seagate會想要積極地搶攻這塊市場的原因之一。





於是面對全球資料量的快速增長、邊際運算需求提升以及儲存資料類型的改變,Seagate近來在自家硬碟產品線的佈局便以Endpoint 終端、Edge邊際以及Core核心三個層級最為主要區分,並提供相對應的儲存設備產品,同時亦會持續開發新技術來突破硬碟的容量與效能限制,讓每個層級所搭配的硬碟裝置不僅有更快速、更穩定的效能表現,透過單位容量的提升,更能夠降低儲存設備每TB容量成本。


2019-02-18 17:45 發佈
限制級
您即將進入之討論頁 需滿18歲 方可瀏覽。
根據「電腦網路內容分級處理辦法」修正條文第六條第三款規定,已於該限制級網頁,依台灣網站分級推廣基金會規定作標示。
評分
複製連結