隨著5G技術逐步朝成熟發展，帶動了邊緣運算需求，加上AI人工智慧熱潮加速各產業領域的布建，企業開始對數據、資料傳輸、運算資源的需求大增。為了跟上5G、AI人工智慧等新興技術的演進，資料中心的服務供應商面臨必要的轉型壓力。
再加上自2020年以來，新冠肺炎疫情催化企業數位轉型，雲端服務的採用成了維持營運、提升競爭力的重要關鍵，原本部署於公司內部的資料中心也逐漸由本地轉往雲端，或以雲原生環境推出新應用服務，技術重點也將朝向資料管理能力、能源與電源管理技術、高彈性IT架構、儲存、在地化運算能力等方向來發展。
邊緣資料中心崛起 混合IT為主流
從資料中心的基礎架構與設備來看，資料中心由傳統機房演變至今，在基礎架構與設備已有大幅的轉變，目前以貨櫃型資料中心為主，其規模可為一個或多個18～42U的貨櫃所組成，依所需之伺服器、供電、空調、配線、管路等基礎設備彈性配置於貨櫃之中，便於移動、擴充、更換和快速布建。
由於物聯網的快速發展，促使終端數據量劇增，近年來資料中心的規模，除了大型資料中心（如Google、Amazon、Meta等）大者恆大外，小型分散式邊緣資料中心（Edge Data Center；EDC）也開始受到市場的關注。換言之，大型資料中心的布建與運作成本不同於邊緣設備與客戶的需求，未來邊緣資料中心將依任務導向，部署於在地或於企業中特定場域（例如：微型資料中心、模組化資料中心），除了降低空間成本，同時保留貨櫃型資料中心的優點，供應商將以提供運算能力、基礎設備和IT解決方案的客製化專案為主；而客戶端的應用模式除了使用雲端服務外，還增加「雲端+邊緣」、「雲端+微型」、託管等模式。
遠端監控節省人力 避免服務中斷
根據美國研究顧問公司Gartner預估，到2025年時，全球邊緣運算基礎設施的式場規模將達179億美元，另外10億美元投入升級邊緣資料傳輸的光學模組和網路應用。
隨著資料中心模組化且可快速部署，未來邊緣資料中心與微型資料中心的數量將愈來愈多，企業對託管的需求也會提升，所以不論對於服務供應商或是企業而言，在有限的人力下，資料中心的維護與維運會是一大挑戰。增強式AI人工智慧的應用，可以協助企業透過遠端隨時監控電力、冷卻裝置、配電模組、不斷電系統（UPS）等設備狀況，進行事件記錄，除了減輕員工一人可能管理數百個微型資料中心的工作負擔，當發生故障時亦主動發出警訊和故障排除建議、更可預測設備使用的生命周期，在發生問題前進行更換，以避免服務中斷事件發生。
AI加值能源管理 降低能耗省成本
值得注意的是，隨著全球資料量的增加，用電量約每四年增加一倍，以美國為例，平均一年的耗電量超過900億千瓦（kW）。主要原因為5G、AI人工智慧、數據分析等技術需求所引起，使用者對於資料傳輸速度的要求提高、功能需求愈來愈多，造成伺服器運算能力負擔，相對產生的功耗也增加。從硬體設備來看，資料中心過度運行將造成設備溫度過高與運算效能低落，需要透過好的冷卻設備來降低其能源使用效率（Power Usage Effectiveness；PUE）。也因此，愈來愈多結合AI人工智慧功能的機房、機櫃型電源分配器（Power Distribution Unit；PDU）產生，包含遠端電源管理和資料中心環境監控功能，透過冷卻感測器與冷卻管理系統的即時訊息，以達到資料中心的最高效率。
從2022年世界行動通訊大會（Mobile World Congress；MWC）觀察到，國際大廠為了因應全球低碳永續推動，相繼推出各式散熱解決方案，在算力、儲存與設備高彈性、高網速、綠色的升級，均為本次展會賣點，例如：亞馬遜網路服務（Amazon Web Services；AWS）宣示將在2040年達到淨零碳排，將推出以碳足跡為主的雲端工具，免費提供給AWS客戶，幫助其了解碳排放量；華為推出全棧數據中心，以提供高運算、彈性儲存、一站式快速服務與節能為主要服務訴求。未來資料中心朝向邊緣－雲端化、密集化與綠色永續發展已是大勢所趨。
（本文由工研院產業科技國際策略發展所分析師葉逸萱授權轉載）
