Omdia市場分析: 邊緣計算對製造業、零售業和金融業的影

引言

邊緣計算技術的出現能夠支援業務轉型，使雲端資料處理更靠近使用者。各行各業的企業都在考慮並採用邊緣計算解決方案來實現實時業務流程自動化，同時獲得關鍵洞察來改善業務運營活動。

大多數企業邊緣計算市場都處於早期發展階段，但作為一種架構，它為企業帶來了實時或近實時的互動式洞察。製造業嚴重依賴工業物聯網(IIoT)，率先採用邊緣計算來管理感測器和裝置，同時收集資料進行分析。投行擁有對時延敏感的高頻交易(HFT)傳統;在金融服務行業的其它領域，邊緣計算也在生根發芽。零售業、遊戲業、運輸業和其它行業近來也在採用邊緣計算技術。本報告探討了邊緣計算目前在市場上的應用情況及其未來的發展動力。

Omdia觀點

 企業發現雲服務很有吸引力，因為它是一個標準化、可移植的靈活計算環境。如果企業可以根據雲的位置來分配工作負載：在企業現場、企業資料中心內部或透過一系列非現場選項託管，那麼雲服務會變得更加豐富、充實。

企業希望在企業內外部執行工作負載，從而對時延、容量、安全性以及資料隱私合規要求進行管理。這些因素將影響企業是否部署以及如何部署邊緣計算。

除了邊緣雲的靈活性，時延、可靠性和頻寬也是企業考慮部署的首要動因。處理與儲存靠近企業工作場所有助於減少時延，因而能夠支援敏感的互動式應用並滿足與行業合規相關的資料駐留需求。

製造業是採用邊緣計算的先行者。該行業也高度依賴連線感測器與裝置的工業物聯網。自然，接下來的一步便是透過邊緣計算將自動化和實時分析轉移到雲端。

主要資訊

邊緣計算仍處於早期發展階段。電信公司仍在建設邊緣基礎設施，並與企業合作開展試點專案。企業正在摸索如何部署邊緣計算以及有哪些應用場景。各行各業開始出現商用部署。

當前的邊緣部署由在資料產生地附近（如物聯網(IoT)環境）處理資料的需求驅動。伴隨用例發展，未來的部署將包括與混合雲和資料中心資源整合。

 邊緣計算服務的全部潛力遠未實現。早期的邊緣部署通常位於企業現場；不過伴隨5G服務推出，這種情況正在發生變化。與其它無線選項相比，5G可改善時延和容量，也支援內建的邊緣計算基礎設施。

製造業率先採用邊緣計算來支援工業物聯網需求。其它行業，如金融服務、零售、運輸和物流，也顯示出強勁的增長潛力。流行的用例包括基於人工智慧(AI)的分析、視覺處理、認知分析、資產/庫存管理以及車隊/車輛支援。

建議

將邊緣服務投入商用的提供商需要採取客戶諮詢式方法。企業需要了解邊緣架構，還需要幫助來識別、開發適用的用例。服務提供商應該從基礎做起，著眼於能夠改善現有運營活動和流程的速贏方案。

邊緣計算仍處於早期發展階段。企業採用邊緣計算的障礙包括對安全性的擔憂以及缺乏內部專業技能、精心設計的邊緣編排和管理工具。服務提供商需要向企業演示這些問題已經得到或將要得到解決。提及以前針對類似問題為客戶提供的解決方案有助於提高可信度。

一家領先的服務提供商指出，首席財務官是邊緣計算專案面臨的一大威脅。服務提供商需要構建一個能展示投資回報的商業案例。成功要素包括改善客戶體驗與互動、最佳化流程（減少成本或浪費），以及透過分析支援業務改進。

市場現狀

大型企業對邊緣計算越來越感興趣，因為該技術可以支援新的商業模式與用例。邊緣計算並不是一個新概念。就近託管可以追溯到幾十年前，用於在企業總部和附近的資料中心之間進行高速度、低時延資料傳輸。新冠疫情促使許多企業加速推進數字化轉型。這在很大程度上依賴於使用位於雲端的資源來改善運營活動，以及更有效地使用業務資料和資源。

邊緣雲被認為是傳統雲服務的合理延伸。企業上雲的趨勢推動了一大需求，即就近託管聯網IT資源/應用。高效能、低時延5G日益擴張，IIoT解決方案連線裝置的需求日益增長，AI和機器學習(ML)在監控、分析和自動化方面的應用越來越多—所有這些因素共同推動計算資源更靠近使用者與裝置。

當前典型的邊緣計算是一個虛擬化平臺，可以輕鬆地滿足多類用例對效能的需求。邊緣可以混合採用企業本地資源及基於雲的資源，從而提供解決方案來輕鬆滿足不斷變化的業務需求。

Omdia將邊緣計算定義為在距離使用者20毫秒網路往返時間內進行的計算。在此環境中，邊緣位置可能位於企業內部，或是第三方設施內部(參見圖1)。

1. Figure 1: Edge compute locations