拓墣产业研究院分析师刘耕睿表示, 数据的重要性已带动企业对于数字转型的庞大需求, 但大量数据却为既有信息系统架构带来沉重负担. 云计算趁势而起, 从云存储, 传输到运算, 全面翻新企业的营运思维, 造就云计算厂商在近几年的亮眼成绩, 以Amazon, Microsoft, Google, IBM, 阿里云表现最为突出.
然而, 随着云计算厂商的市场话语权与市场驱动力突飞猛进, 竞争态势也越趋激烈. 当云计算服务逐渐成为企业营运根基, 规模化和成本考虑开始浮现, 厂商在导入云计算架构时势必进行层层考虑, 包含稳定度, 成本效益, 扩展性, 永续经营等皆然, 迫使云计算厂商进入杀价竞争和功能完整度的较劲; 除此之外, 物联网的崛起, 让多元开发需求如雨后春笋般快速增加, 云计算用户现在不仅要将系统上云端, 还要求利用云计算进行多样化的物联网应用开发与测试, 进一步优化开发成本和快速上线的能力.
靠近数据源, 才能掌握需求并创建新商机
面临既有业务的价格竞争与新兴的复杂多元需求, 云计算厂商开始延伸既有业务, 朝向物联网平台与边缘运算领域扩展. 刘耕睿分析, 现阶段各大的云计算厂商多已建立自家物联网平台与边缘运算软件, 如Amazon的AWS IoT Core, AWS Greengrass, Microsoft的Azure IoT Solutions, Azure IoT Edge等, 云计算厂商透过先行创建平台生态, 建置完善架构与功能, 以及相对应开发工具给予用户, 逐步往边缘计算靠拢, 试图在已掌握的云计算优势上, 建立更全面的云到端解决方案.
过往云计算厂商仅能单方面的收集既有数据在进行后续的应用分析, 尽管云计算厂商掌握数据却相对被动, 加上数据量庞大又杂乱, 后续应用分析反而耗时耗力. 然而, 当云计算厂商建构起云端至边缘端的开发工具与生态圈后, 便能反被动为主动, 云计算厂商开始能透过软件与各项API, 协助边缘计算厂商能够在同一架构之下, 更加全面地掌握自家传感器, 终端设备, 网关等更加靠近数据源的各方节点.
此外, 边缘计算的提升也给予厂商将人工智能, 机器学习等技术部署于边缘计算机会, 透过各式算法来协助各个垂直领域的升级, 透过深度结合云运算, 边缘运算与专业领域知识来实现如自动化, 自主训练, 自主优化的正向循环, 而这也代表云计算厂商与边缘计算厂商未来将逐步共同创建新形态运营模式, 实现真正创新转型的目标.