邊緣運算 ─ ─ 一個現在可能還沒有很多人聽過的詞彙，或許聽起來很邊緣，但卻是 2018 年許多企業、甚至是國家開始發展的重要技術，那麼到底這項技術是什麼？為什麼它如此的重要，在挑戰這個技術時，又會面臨什麼挑戰？
首先，我們得先了解何謂邊緣運算。
以科學的定義來說，邊緣運算就是當機器本身，也就是整個訊息運算的邊緣，接收到資訊，資訊就會立刻在終端進行運算，過程不會跑過整個雲端中心的流程。聽起來有點複雜，不過用人體來比較的話，邊緣運算做的就是反射動作。
當身體收到刺激，人體會為了快速反應，馬上把訊息送到脊髓，再立即傳回來；如果使用邊緣運算的話，就可以做到訊息的直接反饋，速度與效率都可提高，還可以減低中心運算的負擔。
這樣的技術最常見到的，就是改善原本的雲端技術。在原始的雲端技術中，任何由終端接收的資訊，都須經過傳輸到雲端後，由雲端進行儲存，或是進行資料運算，再將處理結果回傳給終端，告知終端下一步該進行的步驟，不斷循環。
這樣的過程雖然可以使得終端不用負擔大量運算，進而縮小體積、降低成本，並提高單一元件表面上看起來能處理的資料量，但是這項技術也受到了網路連線的頻寬、速度與穩定度影響，對於某些需要較為即時反應的終端（像是無人車、自駕車、警報系統等），就有可能遭遇問題。
而邊緣運算的技術，藉由在雲端與終端的中間，建立起一個運算點，把部分資訊在中途就先運算後回傳，既可加快反應速度，又可將與雲端連線的資源做有效控管，讓雲端充分的執行真正重要的工作，終端也能夠獲得更有效率的支援，這樣的技術若是能運用在各種技術中，對於許多產業的發展都是巨大的改變。
不過，說了這麼多，邊緣運算到目前為止還是一個「說的簡單，做的難」的狀況，因為想要將邊緣運算的技術實用化，首先有幾個問題必須要解決。
第一個，想要將邊緣運算在佈署的時候更加便利，就需要做好邊緣運算系統的集成，包含特別為了邊緣運算所訂製的記憶體、微處理器、作業系統與驅動等等，完整的發展好後才能夠便利的將邊緣運算技術佈署於所需的環境之中。
再來，這些邊緣運算技術是介於終端與雲端之間的設計，因此如何能讓邊緣運算在兼顧安全的前提下，做出適當的判斷，同時讓雲端可以即時監控各個邊緣運算系統的狀況。
最後就是，邊緣運算能夠套用的系統與裝置非常的多元，一個邊緣運算系統很可能會同時支援多種不同的裝置與雲端系統，要如何在這些系統之間轉換、協調，也增加了邊緣運算系統的開發難度。
而想解決上述的幾大難題，最大的問題就在於：有沒有適合的人才。
由於邊緣運算是近幾年才新流行的技術，因此在教育界早期並沒有針對這樣的技術所設計的人才培養課程；對企業而言，在早期也沒有預料到某一天會需要面對這樣的技術，從人員的招募到人才的訓練上也難免有些力有未逮。
對於那些正在積極研發邊緣運算的公司自然不在話下，其他對邊緣運算有興趣的大公司目前都已開始陸續在公司內部，舉行各種研習、講座與認證，就是為了在邊緣運算開始普及時，公司內有適當且足夠的人才，可以立即接手運用，幫助公司充分利用邊緣運算的成果。
可以說，「人才準備好了沒」正是邊緣運算開給即將被顛覆的世界的，第一道挑戰書。
那麼，台灣在邊緣運算的這股浪潮中，有沒有什麼優勢呢？
答案是有的。台灣在資訊科學的基礎人才上面，擁有很大量可隨時接受訓練的可造之材，許多知名企業如 Google、微軟等，當初也都是看上了這點，決定在台灣設立資料中心、研發基地等單位，因為這些人才都已經具備了良好的基礎知識，隨時都可以依據企業本身的需要接受進階培訓，在最短時間內成為企業需要的人才，在這點上來說，台灣其實已經具備了很多隨時可以準備接受邊緣運算訓練的人才了。
再來，根據《富比士》的報導，台灣在邊緣運算上面還有著一項優勢，那就是已經在做邊緣運算周邊設備研究的公司們，以及良好的需求環境（AIoT 與智慧城市發展）。
從以上兩點來看，台灣其實已經具備了良好的邊緣運算發展基礎，若是台灣能夠好好把握這個機會的話，相信未來勢必可以在這股邊緣運算浪潮中，闖出一片天。
《TechOrange》：《富比士》專文報導：邊緣運算各國搶發展，但最大的技術推手其實在台灣！
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