分布式的概念由来已久，尤其从有网络以来，数据的运算和储存构架就不断的朝向「去中心化」发展。到了物联网时代，这个模式更成了理所当然和不可或缺的系统建置构架。

最初，分布式运算（Distributed computing）的提出，就是一种基于多计算机以网络连接的运算系统。基本上就是使用一组电脑，透过网络互相连接并通信，之后运用软件的控制机制，让它们形成一个大型的运算系统，已完成更大的运算目标。

也因此，这种形式的系统运作思维，就是要把一个需要大量计算的工程数据，分割成诸多小块，再分给多台电脑个别去计算，接着再上传运算结果，最后统一合并成数据结果。

所以可想而知，传统的分布式运算是站在降低整体成本的思维来进行，就目的而言，仍是集中式的思考，只是在运算手段上采用了分散的形式，著名的蛋白质药物运算项目Folding@home，就是在这种构架下执行的一项任务。

跳脱传统框架物联网实现真正分布式运算

然而目前的物联网则完全跳脱了传统的框架，它们本身就不存在一个被指定的巨大任务，因此在设计上就显得更加自由，构架上当然也更加弹性，因此物联网可以说是真正的实现了分布式运算的理念。

首先，在本质上，物联网就是一种去中心的构架，它透过有线和无线的网络系统，将各式的装置连接起来。尽管在这个构架中，所有的装置连接成一个大网络，但网络中的每个节点装置都是独立运行，有各自的功能与目标。

连接成网的目的，则是要打破物与物沟通的隔离，让彼此的运行可以更紧密，同时应用的深度也更加贴近实际的需求。

再者，从技术上看，物联网装置本身也需要一定的运算力，才能运行前端种种的功能，而且物联网装置经常会产生许多的数据，这些数据的处理、传输、储存也会提供对端点装置运算力的需要。也因此，分布式运算的功能在物联网应用中更显重要。

而物联网的分布式运算技术应用中，边缘运算则是当前最受关注的一环，它可以说是实现智慧物联（AIoT）应用的关键技术，甚至也是把人工智慧带进人们日常生活的重要技术，因此，包含AWS、英特尔、NVIDIA与Microsoft等大型的科技公司，纷纷锁定边缘运算的技术与应用，最为其在物联网时代的主要服务项目，积极投入边缘芯片与边缘平台的开发。

根据市场研究公司technavio的研究，全球2019至2023年全球边缘运算市场的年复合成长率（CAGR）将近41%，市场规模将达到57亿美元。而其主要的驱力则来自于对于「去中心化」的运算力需求，借此减低因数据传输路径过长所造成的决策延迟。

另一方面，万物联网的时代，必然出现数据资料量爆炸性成长的情况，这不仅考验网络基础建设与传输技术，同时数据的储存与隐私问题也会变成发展的挑战。也因此「分布式储存」和「分布式账本」的技术与应用，也将随之而来。

而随着全球5G陆续启用之后，尤其是5G的低延迟与大连接的技术，更是有助于提升分布式运算的性能，对于上述种种的分布式运算技术与应用，将会刺激其进一步的加速发展，并成为未来几年内重要的市场成长驱力。

分布式运算的最佳体现

提起分布式运算，智能手机算是最典型的一个代表产物了。越来越强大的运算功能，可以由使用者随身携带，真正做到随时随地、不同空间的异地运算。特别是随着5G问世，更大的通信频宽，使得更为强大的分布式运算成为可能，并开启更多全新的应用体验。我们可以说，去中心化的边缘运算，就是实现分布式运算的最佳体现方式。

Marvell首席架构师George Hervey指出，当我们迈向「始终在线，始终连接」（Always On，AlwaysConnected）模式的更进阶阶段时，智能手机已经成为生活中不可或缺的一部分。我们的手机提供即时的数据和沟通媒体存取，这样的存取方式影响我们的决定，最终左右我们的行为。这便是分布式运算的全新意涵。

思科预计，到了2022年，全球行动网络将会支持超过120亿部行动装置及物联网联机。而这些行动装置将会支持更多元的功能。如今，我们的手机已然取代许多小工具并提供诸多服务。如果您的手机可以提供Apple Pay、Google Pay或执行电子支付，那么便无需随身携带皮夹。如果手机可以开车门并且启动汽车，或是可以打开车库的门，那么就无需随身携带车钥匙。目前，应用程式已经涵盖即时串流服务，可提供VR/AR（虚拟实境/扩增实境）体验和即时分享等服务。未来的服务和应用程序似乎可以满足无限的想像，不过它们的发展需要新世代数据基础构架的支持与协助。

对于边缘智能的需求

网络连线能力和流量成长都在持续提升，原因是新型数据密集应用程序的采用率的提升，造成对频宽以及更高智慧基础构架的需求。这样的基础构架可以透过智能辨识特定的应用程序和基础构架需求，并且在必要时提供边缘的处理作业。随着Multi-Gigabit以太网络和400GE骨干联机的进步，网速也获得提升，但最新的5G和Wi-Fi科技可用频宽却持续造成回程传输中的瓶颈。

George Hervey说，边缘处理有助于避免大量数据跨网络移动。这种更高阶的网络智能可以让网络在无须使用者介入的情？下提供复杂的软件定义基础构架管理、管理推论引擎、应用相关策略。最重要的是可提供主动式的应用程序功能。透过使用具有低延迟性、高可靠度和安全性的基础构架提供几乎即时的互动式平台，使用者体验将会获得提升。

伴随对频宽的需求迅速激增，该怎么有效在大范围内解决这个问题呢？在平行处理云端数据中心时发现，要扩展并处理新增的频宽和大量节点，可以在网络边缘新增处理作业。这个方法可以在资料中心完成，方法是透过使用智慧网卡（smartNIC）从服务器卸载复杂的处理工作，包含封包处理、安全性、以及虚拟化。另一个相似的方法可在电信业者网络中达成，方法是透过部署位于边缘的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服务并减少联机成本。然而，这个方法在企业网络中会出现问题，因为企业网络需要多样功能的端点，而第一个一致功能需求位置出现在网络的存取层。

结束语：利用AI

如果使用传统方式在企业网络中部署服务（例如集中式防火墙和验证服务器），还会遇到其他挑战。按照预期，会有更多的装置需要存取网络，而且每部装置会需要更多频宽。这种情况下，这些传统方式的限制会造成瓶颈。如果要解决这些问题，必须真正实现网络边缘处理，让处理作业贴近需求端，并且更加智能。网络OEM、IT基础构架拥有者和服务提供者，都必须在企业网络的存取层善用新世代的AI和网络功能卸载。