隨著邊緣運算與 AI 的興起，Edge AI 的需求快速成長。根據 Maximize Market Research 的市場研究(1)，2023 年 Edge AI 市場規模約為 174.6 億美元，並預估在 2024 至 2030 年間以 20.1% 的年複合成長率（CAGR）成長，到 2030 年將達到近 629.3 億美元。
然而，部署 Edge AI 充滿挑戰——需要跨多個地區管理大量裝置，導致龐大的時間與人力成本。
部署 Edge AI 的挑戰
部署 Edge AI 伴隨多項挑戰。我們歸納出企業最常面臨的三大問題：
- 跨多地區與多場域的裝置管理 在不同地區部署 Edge AI，會增加負責管理與維護系統的人員差旅成本。此外，各地區基礎設施標準、連線方式與環境條件的差異，也帶來整體營運上的挑戰。
- 逐一設定、維護與更新 每一台邊緣裝置都必須個別設定、維護與更新。逐台處理既耗時又耗費人力，包含初始設定、持續監控與定期更新，以確保有效且安全的運作。
- 不同的裝置架構 Edge AI 部署必須相容於 ARM、x86 等多種裝置架構。每種架構在相容性、最佳化與效能上各有挑戰，需要針對不同類型的裝置量身打造解決方案。
唯有解決這些挑戰，企業才能更充分發揮 Edge AI 的效益。
以 OOS 實現可擴展的 Edge AI 部署
OOS 提供「一鍵式可擴展部署」（One-Click Scalable Deployment），支援跨地區、跨場域、跨多裝置的部署。使用者可透過 OOS 一次設定所有 Edge AI 站點，大幅降低人力與時間成本。
- 跨多地區 OOS 提供一鍵式可擴展部署，可同時建置所有 Edge AI 站點，大幅減少系統管理與維護所需的人力與差旅費用。
- 跨多場域 OOS 以彈性方案因應各產業的獨特需求，無論是應用程式遞送或網路設定，都提供可客製化的部署選項，確保無縫整合與最佳效能。
- 跨多裝置 OOS 支援 ARM、x86 Pi、SoC 等多種裝置架構，透過量身打造的方案，確保跨裝置的相容性、最佳化與效能。
結論
Edge AI 與邊緣運算市場的快速成長，同時帶來龐大的機會與挑戰。邊緣運算的部署與雲端運算大不相同，分散式運算大幅提高了營運管理的複雜度。然而，採用具備一鍵式可擴展部署的 OOS，能簡化這些挑戰，為跨地區、跨場域、跨裝置的邊緣運算部署提供更精簡的方法。藉由這些解決方案，企業能提升效率、降低成本並達到最佳效能，在科技進展中搶占領先地位。
參考資料
- Maximize Market Research. (2023). "Edge AI Market: Global Industry Analysis and Forecast (2023-2030)." 取自 https://www.maximizemarketresearch.com.