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人工智慧（AI）與 5G 被譽為未來關鍵性技術，在這浪潮之下，邊緣運算（Edge computing）跟著受到重視！近期微軟的 Build 2018 開發者大會，針對邊緣運算推出一系列產品、服務與開發工具，不僅於此，從雲端服務三巨頭 AWS、微軟、Google，還有伺服器、網路設備、晶片大廠一眾廠商早就紛紛投入，邊緣運算到底在夯什麼？
邊緣運算為何物？
邊緣運算可說是物聯網時代下的產物，簡而言之，邊緣運算在傳統雲端與裝置端的連接中間，多了一層運算層──Edge 端，Edge 其實指的是靠近數據源的運算單位，包括閘道器、路由器，以及硬體底層相關的各種機器、裝置、設備與系統。
（Source：拓墣產業研究院）
有了 Edge 端直接針對多裝置、龐大訊息先做擷取、過濾與處理，對裝置端做出回饋與反應，不用讓所有資料都上到雲端，以期在資料量逐漸龐大、重視資訊即時處理傳輸的現代，更能有效率處理資訊，減少事事上雲端所帶來的時間遞延與資料傳輸/儲存成本。
邊緣運算將對市場造成架構與實質應用上的改變，許多標準組織積極訂定標準，包括歐洲電信組織 ETSI 的多重接取邊緣運算（Multi-access Edge Computing，MEC）、OpenFog 的開放霧運算（Fog Computing）、中國廠商華為所主導的 Edge Computing Consortium，都積極且持續地釋出參考架構與建立生態系。
而邊緣運算會如此受到重視，不僅它是雲端與裝置端的橋梁，更是實現 AI 、5G 等未來關鍵技術的重要催化劑。
邊緣運算為何能助攻 AI ？
AI 的進步會率先在邊緣運算中實現，過去 AI 仰賴強大的雲端運算能力，來進行數據分析與演算法運作，但隨著晶片能力提升、邊緣運算平台成熟，開始可賦予現場端裝置、閘道器擁有較為初階的 AI 能力，數據資料能在 Edge 端便進行更快的篩選、分類、彙整、分析，並且利用這些數據資料來不斷修正與優化模型。如汽車自動煞車系統、工廠自動化設備即時示警、家庭智慧音箱都是邊緣運算的運用案例。
微軟、AWS、Google 三巨頭的「邊緣布局」
近期甫落幕的微軟開發者大會 Build 2018，微軟 CEO 納德拉點出了「智慧雲端（Intelligent Cloud）」與 「智慧邊緣（Intelligent Edge）」的未來發展布局，會中微軟也宣布開放 Azure IoT Edge Runtime 資源，讓 Azure API 機器學習、認知服務、影像處理分析等能從雲端下載至 Edge 端運行，意味著不上雲端、在斷網的情況下，裝置還是能做到圖像識別、自然語言處理、語音驗證、將語音轉換成文字、對應複雜資訊和資料做出智慧建議等 AI 工作。得以讓智慧音箱、無人機、無人車、機器人等創新應用，能做到更快速的反應。
積極推動無伺服器運算（Serverless）擁抱 Edge 的雲端服務大廠不只微軟，這件事領頭的其實是龍頭 AWS，AWS 在前兩年積極布局的 Lambda＠Edge，讓原本只能在 AWS 上執行的 Lambda 函式庫，在邊緣節點無伺服器的情況下就能跑機器學習、Lisp 模型，進行簡單訓練推理。甚至推出兼具運算及儲存的 AWS Snowball Edge，除了同樣具備 Lambda 執行環境，等於在本機就有雲端儲存空間和運算能力。
而 Google 過往推動 Brillo 物聯網平台，今年的開發者大會正式推出 Android Things 1.0，將物聯網開發工具與 Android 生態系統綁在一起，並且與 AI 結合，配合既有的各項工具，來強化整體開發的便利性，從支援的硬體晶片 NXP i.MX8M、Qualcomm SDA212、Qualcomm SDA624、MediaTek MT8516 來看，皆具備了基本的運算能力，發展路線其實與微軟、AWS 走了同樣的路。
邊緣運算取代傳統雲端運算？
邊緣運算對於 5G 亦是重要布局，5G 重視高傳輸、低延遲以及超大連接，相較於過去 3G、4G 時代，應用多元且網路需求差異極大的狀況將同時發生於 5G 網路上，因此 5G 必須擁有針對不同應用而有相對應的解決方案，邊緣運算便能提供行動用戶更低延遲、更佳網路品質，並讓電信商有機會推出更多創新服務。
邊緣運算逐漸受到重視，包含拓墣產業研究院所屬之集邦科技等多家科技調研機構，都將邊緣運算視為 2018 年重要趨勢之一，拓墣產業研究院預估，2018 年至 2022 年全球邊緣運算相關市場規模的年複合成長率（CAGR）將超過 30%。
然而，這並不代表短期之內邊緣運算會取代雲端運算，兩者實則相輔相成，雲端在伺服器支撐下，具備強大的運算與儲存能力，並非所有功能都能為邊緣運算所取代，而邊緣運算的輔佐，優化了資料應用的便利性、效率以及成本，為 AI 與 5G 奠定了重要的發展基石。
（首圖來源：Flickr/Free Images CC BY 2.0）
我們可以把邊緣計算理解為雲端運算的前處理，主要在5G網路時資料流量>雲端平台存取限制或運算限制的時候發揮作用，在傳送出去前先做一次前處理把資料量降低，讓雲端平台存取限制或運算限制>5G網路時資料流量，沒錯，就是那麼簡單，別被唬住了!
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