物聯網和邊緣計算：即時獲取見解
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。
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，互聯裝置數量將達到 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。
來源：Untapped Data – Getting More from IoT Data at the Edge and in the Cloud (未開發的資料 – 從邊緣物和雲端的聯網資料中獲取更多價值)，Christopher Bergey，Western Digital (Western Digital 部落格，2018 年 5 月 6 日)
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
物聯網資料湖
物聯網資料湖
有效管理物聯網資料
當企業探索如何通過物聯網改善業務時，遭遇的最大挑戰之一就是感應器會產生海量資料。收集到數量驚人的多樣化資料阻礙了有效率地存取、處理這些資料以及從中獲取見解。
雲端物件系統專為處理海量物聯網資料而設計，可以幫您彙總、儲存、管理和保護位於集中化混合雲端系統中的資料，同時允許透過生態體系開展協作與共用資料。
20.4
億
到 2020 年，安裝的物聯網裝置數量達 204 億4
2.93
萬億美元
到 2020 年，物聯網端點支出達 2.93 萬億美元4
擴展處理物聯網資料的能力
基於 Western Digital Ultrastar 平台構建的物件儲存解決方案可用於處理大量資料 (例如，物聯網產生的資料)。我們提供高密度、低功耗、極具經濟性的系統，讓您可以在線上儲存更多資料，而不用為決定刪除或獲取哪些離線資料而煩惱。
巨量資料和分析 - 面向未來的資料湖基礎架構
以最低總擁有成本建立 PB 級資料湖，而不會犧牲效能、可擴充性和可靠性。
M2M 聯網裝置
M2M 聯網裝置
M2M 互聯裝置爆炸式增長
連線能力和運算微型化的進步，推動了智慧和連線感應器的爆炸式增長，這些感應器運用在包括農業技術及醫療領域的幾乎每個產業，讓這些產業感受到物聯網帶來的好處。到 2021 年，這些感應器的數量預期將增長到 33 億，它們產生、處理和交換資料的方式將對許多重要產業造成巨大影響。
這些 M2M 互聯裝置除了要求裝置本身具有儲存空間之外，還要求作為彙總點的閘道、網路上的不同位置，乃至最後在雲端都具有儲存空間。
137
億
物聯網中的 M2M 連結
到 20215年
到 20215年
46%
CAGR
2016 年到 2021 年
全球行動資料流量5
全球行動資料流量5
物聯網市場值得信賴的合作夥伴
自動調整解決方案旨在解決一切問題，包括智慧感應器應用堆疊的小體積儲存、邊緣閘道伺服器，以及抵抗高溫和潮濕。Western Digital 為物聯網市場不斷演進的需求提供各種儲存解決方案。
物聯網和邊緣解決方案 - M2M 互聯裝置
如需關於 M2M 互聯裝置的更多資訊，請諮詢專家或通過以下連結傳送一則訊息。
工業級物聯網
工業級物聯網
管理工業級物聯網中的大量資料
完整的工業級物聯網 (IIoT) 讓工廠能夠使用最新感應器、自動化裝置、擴增實境 (AR) 和分析功能，確保生產出最高品質的產品。這樣就產生了大量需要儲存和分析的資料。雖然這些作業可以在很多位置執行，但為了降低延遲和提升回應能力，執行這些作業的最佳位置是在邊緣。
邊緣閘道會形成一條管道。來自附近來源的低頻寬資料被彙總成單一串流，然後此串流被快速處理以用於偵測和回應關鍵條件。不是所有進入邊緣節點的資料都會返回至中央雲端，甚至非關鍵資料也會被傳送到資料中心進行進一步處理。在工業級物聯網中，速度是快速決策的必要條件，而在快速擷取、處理和分析資料方面，邊緣是非常關鍵的。
值得信賴的工業級物聯網合作夥伴
由於工業級物聯網處理的資料會給企業帶來切實的財務影響，因此需要在各種外型尺寸下，都有用於邊緣的超級可靠儲存空間，並且這些裝置具有降低延遲和提升回應能力需要的效能。
物聯網和邊緣 - 工業級 IoT
如需關於工業級物聯網的更多資訊，請資訊專家或通過以下連結傳送一則訊息。
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，而系統包含的設備本身相對簡單。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。
來源：Edge Analytics in IoT (物聯網中的邊緣分析)，ABI Research，2015 年
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公開事項
1. 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. 來源：邊緣運算：A Cheat Sheet (備忘單)，Mary Shacklett (TechRepublic，2017 年 6 月 21 日) 3. 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. 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%)，新聞稿 (Gartner，2017 年 2 月 7 日) 5. 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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