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邊緣運算趨勢下,國際資訊大廠佈局策略分析

Vendor Analysis: the Rise of Edge Computing in AIoT Era

2017/12/07

  • 巨量資料與雲端運算
  • 物聯網關鍵技術與新興應用商機

根據國際研究機構Gartner預估,全球IoT設備數量將從2017年的84億個快速成長為2020年的204億個,年複合成長率約為33%。全球企業積極透過物聯網建構新的產品及服務來開啟嶄新商機,透過AI技術的導入,使智慧設備得以在缺乏人類介入的狀況下做出自主決策與行為。但賦予機器自主決策與持續學習的能力,也大幅增加運算需求,服務的提供建構在具備深度學習能力的物聯網設備上,使得過去幾年來以雲端運算為主的運算架構開始產生變化,驅動了靠近用戶的邊緣運算興起,國際大廠也紛紛投入邊緣運算布局。本文將透過剖析國際資訊大廠在邊緣運算投入之策略,供我國廠商參考。

【內容大綱】

  • 一、要求低延遲特性的AIoT應用催化邊緣運算興起
    • (一) 資料量暴增與低延遲需求挑戰頻寬與運算能力
    • (二) 即時影像處理需求高應用可望優先導入邊緣運算架構
    • (三) 邊緣運算強調分層運算來提高服務即時反應能力
  • 二、資訊硬體廠商佈局策略-從硬體設備切入,逐步完備管理與安全軟體
    • (一) HPE-著重分析與資安功能的邊緣運算解決方案
    • (二) Dell EMC-以開源軟體與合作夥伴生態鏈擴大產品滲透率
  • 三、雲端服務廠商佈局策略-拓展雲端服務到離線的IoT裝置,與硬體廠商策略合作完備軟硬體策略
    • (一) AWS-從運算服務拓展到裝置管理與分析服務
    • (二) Microsoft Azure-從工業IoT應用優先切入的邊緣運算策略
  • IEKView

【圖表大綱】

  • 圖一、物聯網應用對資料傳輸頻率與延遲性需求分析
  • 圖二、邊緣運算架構示意圖
  • 圖三、AWS Greengrass服務示意圖

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