云端储存和运算是近年来网络发展的显学，如今储存已经不大是消费者关心的重要硬件设备，但对于企业来说，云端储存的配置是需要好好规划的状况。Western Digital 嵌入与整合式解决方案资深副总裁 Christopher Bergey 在 COMPUTEX 期间来到台湾拜访厂商，离开台湾的前夕，接受《科技新报》的专访，在众多新兴技术之下，背后的储存做了什么，如何成为背后坚定支援的力量。
资料要处理才有价值
Bergey 说不同的应用场景会有不同的储存配置，像是组成物联网的感测器，这些端点装置收集很多资料，其实不适合一鼓脑就直接传送到云端。
Bergey 进一步说明感测器的资料需要处理过后，才是有价值的资料。像是监视器资料其实大部分时间照的资料都算是噪声，重要的内容是出现在上面的人。因此需要 edge computing 的能力，本地先处理辨识后，变成 meta data 之后再上传，这过程就是储存能发挥的地方。
在 edge computing 之中，车子某种程度可以视做终端装置，而且是相当特殊的终端装置。Bergey 说车辆网需要低延迟性，不能发生太多错误。连接到车辆网的车子，还未到达目的地前是不能任意停下来，车上感测器存下来的资料，必须经过即时处理，传到云端再传到车子会来不及。车辆网也是 edge computing 会发挥的地方，也是储存商能发挥之处。
综合上面感测器的例子，我们现在有相当强大的云端运算，但是通信网络还没办法满足特殊的需求，如需要即时而且非延迟性状况，或是关键任务性质，最后忍痛付高额通讯费用，还得面临通讯不稳定状况。Bergey 笑说许多公司要迁移资料，由于资料量太大，最后选择靠 Fedex，先把要搬家的资料用实体的硬盘装好，再请 Fedex 过来收件，完成资料搬迁工作。
架构决定资料跑上云端还是本地处理
至于架构上要怎么选择，是要将资料在本地处理过，还是一鼓脑的将资料上传传送到资料中心，Bergey 说这就要看需求是什么，不能一概而论。像是法律有规定的产业，如医疗业或是金融业，则有要求储存地的规定，最严格的要求是完全不能放云端，要存在本地的硬盘。如果没有那么即时需要的资料，则可以处理过后，再传送处理过的资料。
AI 是相当火红的话题，Bergey 说 AI 能真正发光发热还早，目前只能做人类都觉得很枯燥的工作，如在商家里计算来店人数，或者是来店人数的男女比例等。还有一种状况是处理感测器的资料。
不少工厂基于效率和管理考量，开始将工厂设备连网，而且也都有资金更新设备。Bergey 认为在连网同时要担心资安问题，分开不同的存取限权，确保资料不会被未经授权情况下，被不该看到的人看到。
医疗方面的应用，则会牵涉到医疗法规的规范，一般不能存个人医疗资讯，必须在医疗数据库操作。医疗方面存取资料管控类似工厂，但要确保只有负责医生看得到病人资料，其他人不行。训练 AI 时，资料要经过去识别化处理。
仍需要私人储存装置放越占越多的私人资料
Bergey 说未来的储存趋势方面，个人储存变成云端加 SSD 的混合方案，传统 HDD 的需求下降，渐渐被 Flash 储存装置取代。DVR 则是用云端储存方案。个人储存即便是云端加 SSD 的混合储存方案，PC 的储存空间仍很重要，大家的装置拍摄私人影片，手上数量不少的私人资料，或者是监视个人健康状态的数据，不会轻易放到云端上面，而是自行储存。
最后聊到有厂商推出挖矿手机，对于储存产业的影响，Bergey 认为离线储存有其必要性，可保护使用者的隐私。像是挖比特币，要安全保存比特币，就需要比特币钱包，用自己储存空间放。而从整个比特币生态来看的话，算区块链要运算，有不少 AI 机器学习需要，也能驱动储存需求。
