全球布局〉公有雲、晶片、伺服器大廠，積極搶進市場

邊緣運算這一仗！施耐德的秘密武器：全球最小6U資料中心

by 簡永昌 2019.10.09

看準企業布局邊緣運算遇到的痛點，施耐德提供硬體設備搭配軟體系統，協助企業布局完整的邊緣運算生態系，澳洲大學也因為採用這樣的解決方案，而成功轉型。

搭上人工智慧的議題，邊緣運算成為2018年以來的熱門話題，相關供應鏈也都積極布局這塊市場，不願放過這個大餅。

現階段包括三大公有雲Google、AWS及微軟，甚至是伺服器如台廠緯穎、雲達，晶片大廠如NVIDIA（輝達）等業者也都紛紛投入邊緣運算，熱門程度可見一斑。

看好邊緣運算商機，供應鏈積極布局市場

除了各種雲端、晶片跟伺服器搶著進場外，邊緣運算因為需要發揮其「低延遲」的特性，因此運算中心最好是能越接近終端裝置越好，所以帶動另一波建置邊緣運算中心基礎建設的商機。

能源市場全球市占第一的施耐德，搶先布局

來自法國的施耐德電機，主要業務為提供企業能源管理、優化等解決方案，包括能源設施、樓宇、數據中心或是工業等，從Enlyft的統計發現，其在能源與電力市場更是位居全球市占第一、約33%的市占率，目前的客戶包括甲骨文、勤業眾信及萬豪國際集團等。

施耐德雲端資訊科技事業處執行副總裁Dave Johnson表示，他們從客戶反饋中發現邊緣運算市場的興起，有愈來愈多客戶提出這部分的需求，也讓他們從過去提供大型數據中心、樓宇能源管理等服務，轉向研發相關解決邊緣運算所需的基礎建設，以滿足客戶。

瞄準邊緣運算這塊大餅，施耐德施展拳頭，端出了以小機櫃為主的外功，以及以開放式物聯網EcoStruxure解決方案為主的內功心法，來提供給準備布局邊緣運算的企業。

外功招式：小機櫃。硬體設備快速且客製化導入

Johnson指出，邊緣運算會發生的場景像是商業行為的零售店、醫療、教育或是金融；工業場景如製造業、天然氣與石油，以及電信商如小基站、訊號發射器等，若是能提供企業快速、有彈性的布局以及可客製化的硬體設備，將會是施耐德以小機櫃進攻這些未來邊緣運算場域的重要策略。

就外功的部分、小機櫃擁有能夠彈性調整的特色，主要是針對客戶本身既有的伺服器去做設計，依據現有伺服器的尺寸可以重新訂做小機櫃內部的結構，方便無痛轉移。不僅如此，根據每個客戶原有的機房設計，機櫃的內部也能有所調整，這樣的設計可以比起過往傳統布建要快上2成左右。

舉例來說，如果客戶已經有專業機房空間的配置，那麼機櫃裡面就不一定要有冷卻系統，而可以完全依賴空調達到散熱的效果。或是選擇放在冷氣房內的小機櫃，也可以使用風扇的設計將冷風導入、方便散熱，依據不同小機櫃放置的地點彈性調整，同時可以將內部設計空間增加更多放置伺服器，達到最大值的利用。

全球最小的微型資料中心

此外，施耐德也推出一款號稱 最迷你的6U小機櫃 來進攻邊緣運算的基礎建設。6U的大小大概就是比桌機再大上一些，而且在體積縮小、機殼負重的負擔相對減輕後，這台6U將可以採壁掛式，節省室內空間。

至於內部的設計，包括冷卻系統、伺服器、不斷電系統等一應俱全，完全衝著市場對於邊緣運算的資料中心設備需求而來。

不斷電系統，確保資料運算傳輸無虞

另外，運算中心有兩個重要的命脈，一個是穩定且高品質的「電」、另一個是「防火設備」。

為維持運算中心的正常運作，不斷電系統顯得格外重要。施耐德逐步針對不斷電系統裡面的電池進行優化，開始改採鋰電池取代傳統碳鋅電池，目的除了可以在有限的空間放置更多的鋰電池延長供電時間外，鋰電池的使用壽命也比碳鋅電池要長、約有8-10年的時間；另外，電子儀器最怕遇到水，這些機櫃針對防火的設備都會用氣體的方式去滅火，為的是要確保空間的火災可以被解決外，也能保護伺服器不被水給破壞。

內功心法：EcoStruxure。遠端監控解決疑難雜症

除了前面硬體設備所提供的外功，施耐德也以物聯網平台EcoStruxure作為搭配的內功心法。

EcoStruxure對施耐德而言其實不是一個新的軟體，只是這近10年來都有陸續更新、優化，配合EcoStruxure所建構的樓宇、電力、機器設備等遠端控制，提供給過去採用施耐德產品的客戶可以方便遠端監控。

但由於邊緣運算可能會以發散且多點的方式呈現，因此EcoStruxure能夠提供遠端監控的服務就比過去重要，除了可提供給用戶遠端監控各個邊緣運算的設備外，同時也有線上的服務人員能提供遠端支援，對於布局邊緣運算產生出來的大量設備需要管控，且IT人力不足的企業來說，是個頗友善的系統。

所以可以設想一個場景：當某個結合商場的飯店已採用施耐德的樓宇管理，透過EcoStruxure進行遠端監測，同時該飯店也針對內部商場的零售店面進行邊緣運算布局，產生出來新的邊緣運算點也能透過EcoStruxure平台監控。對於企業來說，在人力成本不用增加的情況下，也能同時利用這個平台進行全面性的管理，不僅省力也省時。

數據中心軟體解決方案主管倪志成就表示，這是EcoStruxure最大的優勢，而且將EcoStruxure建置在雲端上，更能快速、方便的導入企業內部，節省效率。根據倪志成解釋，目前EcoStruxure可以提供30天試用，未來的費用將視不同地區而定，以新加坡目前的收費來看約是10個裝置、每年600美元（約合18000元新台幣）計價。

實例：幫校園數位轉型，協助人力短缺的IT部門
澳洲默克多大學的的IT職員Louis Grynfeltt，主要負責維護全校的IT基礎架構，他分享該學校如何透過施耐德的解決方案，協助校園數位轉型。

Louis說，學校為了提供給學生更好的基礎建設，希望能打造一個全天候24小時的地方，提供像是AR/VR等強調社交與學習的空間，讓學生們可以從中累積相關經驗以利未來求職，但是礙於校園內部的IT設備老舊，因此選擇施耐德的解決方案。

他強調，由於學校IT人手不足的關係，EcoStruxure的平台也讓他可以隨時注意每個空間正在使用的電源狀態，同時也可以注意冷卻塔的狀況，如果有問題能主動進行管控；此外，若有任何問題，也都可以線上尋求協助，讓他覺得相對方便。

附圖：施耐德Schneider Dave Johnson
雲端資訊科技事業處執行副總裁Dave Johnson點出，將來邊緣運算可能發生的場景包括商業、工業跟電信。
簡永昌/攝影
施耐德提供方便布建邊緣運算的小機櫃。
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施耐德小機櫃
號稱全球最小的小機櫃：6U，麻雀雖小五臟俱全，除了伺服器、冷卻系統、不斷電系統外，也因為體積變小的設計，可以掛在牆上節省空間。
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施耐德機櫃
施耐德提供的小機櫃能提供客製化的服務，並且也能透過螢幕了解機櫃內部的溫濕度等資訊。
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EcoStruxure開放式的設計，讓擁有不同品牌伺服器的企業，依舊可以依賴這個平台進行遠端監控，掌握設備的狀況。
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配合EcoStruxure的物聯網平台，想佈局邊緣運算的施耐德舊客戶，不僅能繼續透過EcoStruxure掌握過去採用施耐德的能源解決方案，邊緣運算資料中心的建置也能同步在EcoStruxure進行監控，創造出屬於企業自己的完整監控生態圈。
倪志成表示，施耐德就是要透過EcoStruxure對不同場域的監控進行串接，讓客戶能夠透過EcoStruxure創造一個完整的生態系。
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施耐德 默克多大學 Louis Grynfeltt
澳洲默克多大學的Louis Grynfeltt（圖左），分享默克多大學是如何透過施耐德的解決方案，協助校園數位轉型、打造邊緣運算的空間。
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資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/54911/edge-computing-trends-schneider-strategy?utm_source=dable

Amazon - Dean Samuels 5G時代不會讓電信商沒有角色，而是更需要電信商的協作

早上我的手錶會記錄我的睡眠狀況傳輸到雲端，我起床後Alexa會告訴我今天的天氣如何，週末可能會有颱風，也告訴我一些AWS昨日在北京的更新。我的其他裝置也可以讓我準備好如果活動要delay我該怎麼辦重新安排行程。這些都需要AI, 網路連結等才能完成。
我是Dean Samuels，我主要的base 之前在新加坡，近日開始移轉到香港台北。
客人不會講我要AI/IOT… 客人需要解決的是他們的問題。例如政府要提供智慧城市，他們需要很多的連結、把各種服務連上網。
2019年的重要趨勢是『邊緣計算賦能化Empowered Edge』，這不是新東西，但5G跟IOT這些技術讓機器可以互相監控，你可以想像幾十億的物品資料聯網，數量級已經完全超過人類可以理解。所以需要機器學習。『數位孿生Digital Twins』就像遠傳剛提到的，可以幫助製造還有檢修查測更容易。『AI-Driven Development』『擴充實境』是連結虛擬世界與實際世界的技術，虛擬的擴充實境能改變例如醫生與病人互動的方式，可以讓智慧城市可能。 5G可以讓以上這些科技整合。讓我們講更多邊緣計算賦能化。

邊緣計算並不新，對AWS來說我們相信未來科技服務都會在雲端，但是很多應用與企業資料（例如資料採礦公司）還是沒有把東西放在雲端，我們想做的是把很多放在雲端的東西放到邊緣端。有個誤解，是雲端跟邊緣是互不相容的，但其實他們是互補的。雲端計算是中心化的，把電腦應用變成應需提供。讓我們回到邊緣計算與手機與電信，在電信的協助下，邊緣計算應用是非常廣的。邊緣計算靠5G, 機器學習（或ＡＩ）與ＩＯＴ成為可能。
為何邊緣計算很重要？首先數位轉型意味著數百億計的設備聯網，他們都將產生資料，需要做決定，還有要給予方向。根據高通的預測，聯網物品數量將以每年32%成長，到2021年將有250億的物品聯網。根據預測，在2025年前有75%的資料將產生在資料倉儲與雲端之外（目前只有20%不到的資料不產生在此處）
但是邊緣計算仍不會脫離一些基本法則，像是物理性法則、經濟性法則、以及各地的法規（像是隱私權規範），例如高頻交易，你可能會快速的賠錢。可以想像在自動駕駛時候，你也需要能在當場作決定。經濟性法則需要高可靠度的網路，但費用要可以負擔，需要高穩定性的網路。跟隱私權有關則是資料到底存儲在哪裡，在有些國家，隱私相關的資料甚至不能儲存。所以在邊緣的應用十分重要。
雲端與邊緣是互補的，當我們看Netflix的影片時候，我們不是永遠從伺服器下載，用到CDM減少延遲。我們提供AWS Greenpass, AWS Outposts, AWS Cloud 讓雲短跟邊緣互相補充。
當我們提到5G時候，不只在意速度，當然他是10倍20倍。。。下載影片快非常多。但是這不是5G的真實力量，最大的力量在低延遲。戲劇性地減少資料到你的設備的時間，從4G的20ms 到5G的4ms，延遲明顯改變。另外一個是海量的連結，你們一定都有經驗，在集會場合，聯網能力會下降，但是使用5G的時候，每平方公尺可以連接的設備是數十倍。還有可以建立你的企業聯網，例如設定你們公司的wifi ，就像傳統的無線網路。
你可以創造或訓練應用，在雲端訓練，一但機器學習的模型做好了，你可以用它在雲端做預測，而IOT則是讓你連結設備。讓我們看看Verizon的影片，我們跟他們合作，他們有時候會問在未來雲端與5G之後，電信業者還有機會嗎？但5G時代我們會比過去更需要電信的基礎建設，更多的投資、更多的連結。相同的，電信業者也需要AWS這樣的業者提供雲端與邊緣的計算，在Verizon他們跟我們合作提供聯網的設備。

5G的關鍵支柱，你首先會看到速度變快、除了手機外你的電腦不再需要wifi。而到了第二階段，有些以前因為延遲問題無法進行的，像是遠端醫療，也都可以進行了。另外是數以億計的聯網設備，在未來幾年內，5G會讓這些成為可能。
以觸覺互聯網（tactile internet)與擴充實境來說，目前的延遲速度太慢，醫生用機械手臂感受到病人的肌膚後無法及時回應，需要改善延遲速度，並且要足夠的頻寬。

AI這麼好，為什麼企業不用？太貴了，所以AWS的Machine Learning 與Deep learning讓模型訓練的時間從幾天縮短到幾小時，更容易應用、更便宜。我們的願景是把這個能力交付給每個應用者，另外一個是我們的架構讓企業在應用上更容易。我們將AI的架構做成三段，不需要太複雜的能力。我們提供的設備是Application based 的服務，使用者的學習時間最短，不需要煩惱系統架構，直接開始做模型。

IOT分析師的流程是收集資料，整理資料，分析資料。機器尋找其他的機器，偵測複雜的資訊、檢驗決策、執行任務。今日機器有大多數時間是機器互看，攝影設備看其他機器，然後通過運算做決策後決定這些機器要繼續做什麼。

我們看到5G在澳洲、美國等地推出，但五年內都還不為成為主流。目前我們的AI & IOT的應用是在4G上面，例如在農業上的使用等等。而我們期待未來的應用中，最期待的是延遲地減低，所以需要大量的邊緣計算，例如你的自動駕駛汽車，在資料收集後要交付到邊緣。而高頻交易也需要像ＡＷＳ這樣的和在火半，確保速度。而在採礦的部分，需要LTE 或者5G的企業專網。
我們有個客戶PENTAIR，他們用機器學習了解養殖的魚是否需要餵食，用這個方法可以改善他們的魚肉蛋白質。

大膽做夢，小處開工，快速建造

是否有聽過 AWS 沒小心設定，創業者收到帳單眼睛差點跳出來的事件?

雖然你可以免費上傳資料到 AWS，但要傳出資料可能會非常昂貴。你需要避免因使用 CloudFront、Direct Connect 和 Snowball 等服務而受到巨額傳出資料費用的衝擊。 這些服務是什麼呢? 還有什麼你可以減少資料傳輸的費用 ?

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