儲存技術的發展對於邊緣計算至關重要。隨著資料量的爆炸式增長，邊緣裝置需要更高效、更可靠的儲存解決方案。從傳統的 SATA 硬碟到最新的 NVMe 固態硬碟，各種儲存技術各有優劣，需要根據具體應用場景選擇合適的方案。同時，理解儲存效能指標，例如 IOPS 和傳輸率，對於評估儲存裝置的效能至關重要。此外，NAND 快閃記憶體作為主要的儲存介質，其技術特性和壽命管理也需要深入瞭解。最後，針對邊緣計算的需求，需要考慮低速 IO 介面和高速 IO 介面的選擇，以及如何應對寫入放大等挑戰。

儲存類別和介面

儲存裝置可以以多種形式存在，包括：

• 直接附加的SATA硬碟：這些是傳統的質量儲存元件，使用SATA標準介面。這些硬碟可以是旋轉式硬碟或固態硬碟。SATA是無處不在的，Linux和Windows都有驅動程式來支援這種形式的儲存。它們也是目前市場上最便宜的儲存裝置。
• 直接附加的NVMe儲存：NVMe代表非易失性記憶體。這是一種使用PCI Express介面和最佳化協定來與模組上的NAND快閃記憶體晶片進行通訊的儲存形式。模組可以以小型插槽M.2裝置或標準2.5 U.2形式因子等形式存在。NVMe提供了從硬體角度來看緊湊的足跡和所有記憶體元件中最快/最低延遲的解決方案。
• eMMC模組：eMMC代表嵌入式多媒體卡。目前的規範版本是eMMC版本5.0。這些儲存模組通常用於消費電子產品，變體以SDIO快閃卡的形式存在。它們以小尺寸和易於拆卸而聞名，但不具有其他媒體的效能或密度。例如，典型的eMMC裝置將具有從16 GB到64 GB的密度，和約250 MB/s的順序讀取效能。這遠低於NVMe的速度和密度，但零件的成本、功耗和尺寸要小得多。
• USB快閃：儲存也可以以USB附加儲存裝置的形式存在。使用相同的NAND零件，但主機的介面是USB匯流排。它們可以以超過1 TB的密度和使用USB 2.0介面約30 MB/s的速度和使用USB 3.2 Superspeed模式和專用USBC纜線約20 Gb/s（2.6 GB/s）的速度找到。
• SPI快閃：所有列出的記憶體裝置都根據原始記憶體（大多數情況下是NAND記憶體）和控制器，控制器管理NAND儲存單元、備份、錯誤糾正和主機的介面API。主CPU不需要控制器即可存取NAND記憶體。在SPI快閃的情況下，原始NAND零件可以放置在電路板上並由玄貓存取。

儲存裝置比較表

儲存效能特性

儲存效能的衡量通常以每秒的輸入/輸出作業數（IOPS）來表示，這是一種非連續讀寫請求的衡量指標。為了更好地理解這個單位，我們需要回顧一下 旋轉式硬碟技術。在磁性頭部位於旋轉碟片上的時代，儲存效能的很大一部分時間都浪費在頭部移動到不同碟片位置的過程中，這被稱為尋道時間。

讓我們透過一個例子來闡述這個問題：假設有一個旋轉式硬碟需要讀取相同數量的資料，但採用兩種不同的方法：

1. 工作負載示例1：讀取10個1,000 MB的檔案。測量結果顯示，這個過程需要120秒。因此，傳輸率為：83.33 MB/s。由於有10個請求，因此IOPS為10。即使是較舊的旋轉式硬碟也能夠支援這種工作負載。

IOPS與傳輸率之間的關係

我們可以使用以下公式將IOPS轉換為每秒傳輸的位元組數：

每秒位元組數 = IOPS × 每次傳輸的位元組數

這個公式幫助我們更好地理解IOPS與實際的傳輸率之間的關係。

儲存技術的演進

隨著儲存技術的進步，新的儲存介質和接口出現，例如USB、eMMC、SPI等。每種技術都有其特定的效能特點和應用場景。例如：

• USB High：適合於外部連線儲存和需要較高傳輸率的應用。
• eMMC Low：適合於嵌入式系統和需要低功耗的應用。
• SPI Very Low：適合於安全鑰匙和系統身份資訊等需要非常低傳輸率的應用。

邊緣計算的需求

在邊緣計算的背景下，儲存效能和傳輸率成為了重要的考量因素。邊緣計算需要處理大量的資料，並且需要實時的反應能力。因此，選擇合適的儲存技術和最佳化儲存效能成為了邊緣計算系統設計中的關鍵挑戰。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[儲存效能] --> B[IOPS]
    B --> C[傳輸率]
    C --> D[邊緣計算]
    D --> E[實時反應]
    E --> F[儲存技術選擇]
    F --> G[最佳化儲存效能]

這個圖表展示了儲存效能、IOPS、傳輸率、邊緣計算、實時反應、儲存技術選擇和最佳化儲存效能之間的關係。它幫助我們瞭解在邊緣計算中，儲存效能和傳輸率的重要性，以及如何透過選擇合適的儲存技術和最佳化儲存效能來滿足邊緣計算的需求。

NAND 快閃記憶體技術與應用

簡介

NAND 快閃記憶體是一種非易失性儲存技術，廣泛應用於各種電子裝置中。其工作原理根據浮動閘極（floating gate）儲存電荷的原理。這種技術使得資料可以儲存於單個儲存單元中，從而實現高密度儲存。

NAND 快閃記憶體的工作原理

NAND 快閃記憶體的儲存單元由浮動閘極、控制閘極和通道組成。當寫入資料時，控制閘極會將浮動閘極的電壓提升到程式設計電壓水平，從而使得通道中的電子增加其漂移速度和能量。這些電子會與晶格中的其他電子碰撞，產生熱量和提高矽的溫度。當電子有足夠的能量時，它們會超過屏障效應並積累在浮動閘極中，形成儲存的位元。

NAND 快閃記憶體的型別

NAND 快閃記憶體有多種型別，包括單級儲存單元（SLC）、多級儲存單元（MLC）、三級儲存單元（TLC）和四級儲存單元（QLC）。每種型別的儲存單元都可以儲存不同的位元數量。例如，MLC NAND 可以儲存四個狀態：00、01、10 和 11，這些狀態對應不同的電壓水平。

耐用性和壽命

NAND 快閃記憶體的儲存單元只能被擦除一定的次數，通常在 3,000 到 5,000 次之間。當儲存單元被擦除太多次時，其電氣特性會惡化，從而導致儲存單元失去可靠性。為了緩解這個問題，NAND 快閃記憶體控制器使用磨損均衡策略，以確保儲存單元的壽命。

應用和挑戰

NAND 快閃記憶體廣泛應用於各種電子裝置中，包括固態硬碟、U 盤和記憶卡。然而，NAND 快閃記憶體也面臨著一些挑戰，例如磨損均衡、壽命限制和效能下降。為瞭解決這些挑戰，製造商和開發者需要不斷地改進 NAND 快閃記憶體的技術和應用。

  graph LR
    A[NAND 快閃記憶體] --> B[浮動閘極]
    B --> C[控制閘極]
    C --> D[通道]
    D --> E[電子]
    E --> F[儲存位元]
    F --> G[磨損均衡]
    G --> H[壽命限制]
    H --> I[效能下降]

圖表翻譯：

上述圖表展示了 NAND 快閃記憶體的工作原理和挑戰。圖表從左到右展示了 NAND 快閃記憶體的儲存單元、浮動閘極、控制閘極、通道、電子、儲存位元、磨損均衡、壽命限制和效能下降。這個圖表有助於理解 NAND 快閃記憶體的技術和挑戰。

內容解密：

NAND 快閃記憶體是一種非易失性儲存技術，廣泛應用於各種電子裝置中。其工作原理根據浮動閘極儲存電荷的原理。然而，NAND 快閃記憶體也面臨著一些挑戰，例如磨損均衡、壽命限制和效能下降。為瞭解決這些挑戰，製造商和開發者需要不斷地改進 NAND 快閃記憶體的技術和應用。

NAND 快閃記憶體技術概覽

NAND 快閃記憶體是一種非易失性記憶體，廣泛用於各種電子裝置中。下表列出了不同位元容量的 NAND 快閃記憶體的特性：

密度與容量

NAND 快閃記憶體的密度和容量隨著技術的進步而不斷增加。目前，NAND 快閃記憶體的典型密度範圍從 1 Gbit 到 32 Gbit、32 Gbit 到 128 Gbit、128 Gbit 到 256 Gbit，甚至超過 256 Gbit。

靜態磨損平衡

靜態磨損平衡是一種先進的技術，旨在平衡 NAND 快閃記憶體中各個儲存單元的磨損。這種技術會定期移動所有儲存單元中的資料，以平衡各個單元的磨損。即使資料沒有改變，也會被移動到不同的物理頁面。這種技術是實現高達 300,000+ 程式寫入-刪除（PE）週期耐久性的必要條件。

垃圾收集

許多裝置使用「垃圾收集」來清除無效頁面。在此過程中，控制器會讀取所有「良好」頁面並將其遷移到新的已刪除區塊。如上表所示，刪除週期可能相當長，因此垃圾收集可能會引入「抖動」到實時需求中。

超額配置和寫入效能

使用任何型別的快閃記憶體時，需要考慮的一個因素是保留額外的未使用容量。記憶體製造商可能會在快閃記憶體上保留一些空間作為備用。最低保留空間通常是必要的，以確保裝置的正常運作。

  flowchart TD
    A[讀取] --> B[寫入]
    B --> C[刪除]
    C --> D[垃圾收集]
    D --> E[超額配置]
    E --> F[寫入效能]

圖表翻譯：

上述流程圖描述了 NAND 快閃記憶體的基本操作流程。首先，裝置會讀取資料（A），然後寫入新資料（B）。接下來，裝置會刪除不需要的資料（C），並進行垃圾收集（D）以清除無效頁面。最後，裝置會進行超額配置（E）以保留額外的未使用容量，從而確保寫入效能（F）。

# 示例程式碼：NAND 快閃記憶體的基本操作
class NANDFlash:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.data = []

    def read(self, address):
        # 讀取資料
        return self.data[address]

    def write(self, address, data):
        # 寫入資料
        self.data[address] = data

    def erase(self, address):
        # 刪除資料
        self.data[address] = None

    def garbage_collection(self):
        # 垃圾收集
        new_data = []
        for data in self.data:
            if data is not None:
                new_data.append(data)
        self.data = new_data

# 示例使用
nand_flash = NANDFlash(1024)
nand_flash.write(0, "Hello, World!")
print(nand_flash.read(0))  # 輸出：Hello, World!
nand_flash.erase(0)
nand_flash.garbage_collection()
print(nand_flash.read(0))  # 輸出：None

內容解密：

上述程式碼示範了 NAND 快閃記憶體的基本操作，包括讀取、寫入、刪除和垃圾收集。程式碼定義了一個 NANDFlash 類別，該類別具有 read、write、erase 和 garbage_collection 方法。示範使用了這些方法來演示 NAND 快閃記憶體的基本操作。

邊緣計算中的儲存技術

邊緣計算（Edge Computing）是一種新的計算模式，旨在將計算資源和服務移至靠近使用者的位置，以提高計算效率和降低延遲。然而，邊緣計算中的儲存技術也面臨著新的挑戰。

NAND 快閃記憶體

NAND 快閃記憶體是一種常見的儲存技術，廣泛用於固態硬碟（SSD）和其他儲存裝置中。NAND 快閃記憶體的儲存單元是按頁（page）和塊（block）組織的，每個頁包含資料區（cell array）和備用區（spare area）。備用區用於重新對映壞的儲存單元。

寫入放大（Write Amplification）

寫入放大是指儲存裝置在寫入資料時，實際寫入的資料量大於所需的資料量。這是因為儲存裝置需要進行壞單元重新對映和磨損均衡等操作。寫入放大會導致儲存裝置的壞單元增加，從而影響儲存裝置的壽命。

低速 IO 介面

低速 IO 介面是指用於連線不同元件的介面，例如序列快閃記憶體、微控制器和板載裝置。低速 IO 介面通常用於 IoT 空間中的感測器和執行器，或者用於自動控制和工廠自動化中的工業控制和監測。

低速 IO 介面型別

常見的低速 IO 介面型別包括：

• 序列外部介面（SPI）：是一種同步低速通訊介面，常用於連線 TPM 模組、LCD 螢幕和安全資料儲存卡。
• Controller Area Network（CAN）匯流排：是一種用於汽車系統控制和監測的介面，已經使用了幾十年。
• ModBus：是一種用於工業控制和工廠自動化中的序列協議，已經使用了幾十年。

邊緣計算中的儲存技術建議

在邊緣計算中，儲存技術的選擇非常重要。根據不同的應用需求，選擇合適的儲存技術可以提高計算效率和降低延遲。例如，使用 NAND 快閃記憶體可以提供高效能和低延遲的儲存解決方案，而使用低速 IO 介面可以提供連線不同元件的介面。

  graph LR
    A[NAND 快閃記憶體] -->|寫入|> B[資料區]
    B -->|備用區|> C[壞單元重新對映]
    C -->|磨損均衡|> D[寫入放大]
    D -->|壞單元增加|> E[儲存裝置壽命]

圖表翻譯：

上述 Mermaid 圖表展示了 NAND 快閃記憶體的儲存過程和寫入放大的關係。圖表中，NAND 快閃記憶體的儲存單元按頁和塊組織，每個頁包含資料區和備用區。備用區用於重新對映壞的儲存單元。寫入放大是指儲存裝置在寫入資料時，實際寫入的資料量大於所需的資料量。這會導致儲存裝置的壞單元增加，從而影響儲存裝置的壽命。

import numpy as np

# 定義 NAND 快閃記憶體的儲存單元大小
page_size = 2 * 1024  # bytes
block_size = 128 * page_size  # bytes

# 定義寫入放大的係數
write_amplification = 1.375

# 計算實際寫入的資料量
def calculate_write_data(data_size):
    return data_size * write_amplification

# 測試
data_size = 256 * 1024 * 1024  # bytes
actual_write_data = calculate_write_data(data_size)
print(f"實際寫入的資料量：{actual_write_data} bytes")

內容解密：

上述 Python 程式碼展示瞭如何計算實際寫入的資料量。程式碼中，定義了 NAND 快閃記憶體的儲存單元大小和寫入放大的係數。然後，定義了一個函式 calculate_write_data，用於計算實際寫入的資料量。最後，測試了函式，輸出實際寫入的資料量。

NAND 裝置的 Trim 命令

NAND 裝置製造商引入了 Trim 命令，以告知裝置哪些空間已經可用，可以用於超額配置。裝置本身並不知道哪些資料是有效的，哪些是無效的，只有作業系統知道。作業系統可以發出 Trim 命令，以通知裝置哪些頁面上的資料不再需要。這些頁面可能包含已經刪除的檔案。NAND 裝置可以忽略 Trim 標記的頁面，以節省下一次寫入週期的時間。這也可以減少寫入放大和裝置的磨損，從而提高效能。

邊緣計算

SPI（序列外部介面）比 I2C 或 SMbus 有更高的吞吐量，但只能忍受短距離的通訊。SPI 的架構是靈活的，允許雙 SPI 和四 SPI 介面，以增加頻寬，當全雙工不需要時。I2C 是一個同步的多主多從的包根據序列通訊系統，典型的應用包括與插槽式 DRAM 記憶體 DIMMS 通訊，以及管理 HDMI 和 VGA 監視器的顯示資訊。I2C 支援 100 Kbps 的標準模式，400 Kbps 的快速模式，3.4 Mbps 的高速模式和 5 Mbps 的超高速模式。

通訊協議

• I2C：是一種同步多主多從的包根據序列通訊系統。
• UART（通用非同步收發器）：是一種簡單的非同步序列通訊和訊號系統，廣泛用於計算機通訊。
• GPIO（通用輸入輸出）：是一種數字訊號引腳，沒有特定的功能，但可以被程式設計控制。
• CAN（控制器存取網路）：是一種車輛標準的同步匯流排架構，設計用於微控制器之間的通訊。

CAN 匯流排

CAN 匯流排是一種車輛標準的同步匯流排架構，設計用於微控制器之間的通訊。它是一種專有的標準，具有多項專利。CAN 匯流排的優點包括高可靠性、低延遲和高吞吐量，使其適合於車輛電子系統的應用。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[NAND 裝置] -->|Trim 命令|> B[作業系統]
    B -->|發出 Trim 命令|> C[裝置]
    C -->|忽略 Trim 標記的頁面|> D[節省時間]
    D -->|減少寫入放大和磨損|> E[提高效能]

此圖表展示了 NAND 裝置、作業系統和裝置之間的通訊過程，説明瞭 Trim 命令的作用和優點。

高速IO介面技術

在現代電子系統中，高速IO介面技術扮演著重要角色，負責處理多個主機和多個從機之間的通訊。其中，Controller Area Network (CAN)是一種廣泛使用的通訊協定，採用分層式封包協定，能夠在低速容錯模式下達到40 Kbps至125 Kbps的速度，在高速模式下則可達到40 Kbps至1 Mbps。

高速IO的分類

我們將高速IO定義為任何達到約100 Mbps或以上的速度，或者使用先進的IO技術，如差分對。這些技術需要特殊的設計規則、PHY（物理層）和纜線。高速IO的例子包括簡單的乙太網路收發器、USB介面和PCI Express匯流排。

PCI Express (PCIe)

PCIe是目前最常用的晶片對晶片和外周裝置的介面。PCIe使用差分對收發器，且其範圍有限，取決於使用的PCIe世代。從系統架構的角度來看，PCIe是高速度IO介面的首選，適用於外周裝置如NVMe儲存裝置、外部GPU和高速調變解調器。

PCIe使用序列化/反序列化（Serializer/Deserializer, SerDes）訊號傳輸。SerDes基本上是互補訊號，相位差為180度，允許進行極高速度的通訊，同時減少了對噪聲和訊號畸變的影響。然而，PCIe需要特定的作業系統功能來執行PCI匯流排列舉和發現匯流排拓撲和介面。

USB介面

USB是更強大的即插即用裝置的首選介面。USB的吞吐量低於PCI Express，需要更多的軟體開銷在作業系統核心中，但它提供了使用廣泛的通用裝置和外部元件的選擇，如USB隨身碟、無線發射器和外部調變解調器。

乙太網路

乙太網路是最早的規範，主要用於根據網路的通訊。以下是不同介面的比較：

邊緣計算與網路傳輸技術

在現代的網路傳輸系統中，邊緣計算（Edge Computing）扮演著越來越重要的角色。邊緣計算是一種將計算資源和服務放在靠近使用者的位置，例如基站、路由器或其他網路裝置上，以減少延遲和提高網路效能。這種技術可以應用於各種領域，包括工業自動化、智慧城市、物聯網（IoT）等。

網路傳輸技術

網路傳輸技術是指用於在不同裝置之間傳輸資料的方法和技術。其中，Twisted Pair（扭結對）和光纖（Optical Fiber）是兩種常見的網路傳輸介質。

• 扭結對（Twisted Pair）：是一種使用兩根銅線扭結在一起的傳輸介質。它可以分為有遮蔽和無遮蔽兩種，常用於區域網（LAN）中。
• 光纖（Optical Fiber）：是一種使用光訊號傳輸資料的介質。它具有高傳輸速率、低延遲和抗幹擾能力，常用於長距離傳輸和高速網路中。

差分訊號傳輸

差分訊號傳輸（Differential Signaling）是一種用於提高訊號質量和降低噪聲的技術。它透過將訊號分成兩個相反的部分傳輸，然後在接收端將這兩個部分重新組合起來，以消除噪聲和幹擾。

• 差分SerDes：是一種使用差分訊號傳輸的串列器-解串列器（Serializer-Deserializer）技術。它可以提高訊號質量和傳輸速率，常用於高速網路和資料中心中。

網路拓撲和連線

網路拓撲（Topology）是指網路中各個節點之間的連線方式。常見的網路拓撲包括：

• 交換連線（Switched Connection）：是一種使用交換器（Switch）連線各個節點的網路拓撲。它可以提高網路的靈活性和可擴充套件性。
• 單主多從（Single Master-Multiple Slave）：是一種使用單一主節點控制多個從節點的網路拓撲。它常用於工業控制和自動化系統中。

邊緣計算應用

邊緣計算可以應用於各種領域，包括：

• 工業自動化：邊緣計算可以用於實時監控和控制工業裝置，提高生產效率和安全性。
• 智慧城市：邊緣計算可以用於實時監控和管理城市基礎設施，提高城市的智慧化和可持續性。
• 物聯網（IoT）：邊緣計算可以用於實時處理和分析IoT裝置傳輸的資料，提高資料的價值和應用。

內容解密：

以上內容介紹了邊緣計算和網路傳輸技術的基本概念和應用。透過瞭解這些技術，可以更好地設計和實現高速、可靠的網路系統。下面是一個簡單的網路傳輸示例，使用Python語言實現：

import socket

# 建立一個socket物件
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# 連線到遠端主機
sock.connect(("www.example.com", 80))

# 傳送HTTP請求
sock.send(b"GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.example.com\r\n\r\n")

# 接收HTTP響應
response = sock.recv(1024)

# 關閉socket物件
sock.close()

print(response.decode())

這個示例使用socket庫建立了一個TCP連線，然後發送了一個HTTP請求到遠端主機，最後接收和列印了HTTP響應。

圖表翻譯：

下面是一個簡單的網路拓撲圖，使用Mermaid語法繪製：

  graph LR
    A[使用者] -->|請求|> B[閘道器]
    B -->|轉發|> C[伺服器]
    C -->|響應|> B
    B -->|響應|> A

這個圖表展示了一個簡單的網路拓撲，包括使用者、閘道器和伺服器。使用者傳送請求到閘道器，閘道器轉發請求到伺服器，伺服器響應請求，然後閘道器將響應轉發回給使用者。

硬體輔助與協同處理

在邊緣系統中，硬體輔助是一種常見的形式，例如GPU、DSP、模數轉換器等。伺服器級別的刀片系統會使用獨立元件，而更嵌入式的系統則會將超級整合硬體整合到單個SOC或多模組晶片中。

硬體輔助的優勢

為什麼要在硬體中實現演算法功能？固定功能矽晶或硬體輔助有兩個主要優點：

1. 速度優勢：硬體演算法的執行速度遠遠超過軟體的處理能力。資料可以在硬體輔助模組之間進行管道化處理，並直接從IO流入和流出。
2. 功耗優勢：固定功能矽晶和硬體輔助的功耗一般較低。

硬體輔助的應用

硬體輔助可以應用於各種領域，例如：

• 影像處理：使用GPU或DSP進行影像處理，可以大大提高處理速度和降低功耗。
• 訊號處理：使用模數轉換器和DSP進行訊號處理，可以提高訊號質量和降低噪音。
• 機器學習：使用硬體輔助的神經網路處理器，可以大大提高機器學習模型的執行速度和降低功耗。

內容解密：

上述內容介紹了硬體輔助和協同處理的優勢和應用。硬體輔助可以提高執行速度和降低功耗，具有廣泛的前景和潛力。透過使用硬體輔助，系統可以提高效率和降低成本。

  graph LR
    A[硬體輔助] --> B[速度優勢]
    A --> C[功耗優勢]
    B --> D[影像處理]
    C --> E[訊號處理]
    D --> F[機器學習]
    E --> G[神經網路處理]

圖表翻譯：

上述圖表展示了硬體輔助和協同處理的優勢和應用。硬體輔助可以提高執行速度和降低功耗，具有廣泛的前景和潛力。圖表中，硬體輔助分為兩個主要優點：速度優勢和功耗優勢。速度優勢可以應用於影像處理和訊號處理，而功耗優勢可以應用於機器學習和神經網路處理。

從技術架構的視角來看，本文深入探討了邊緣計算中多樣化的儲存技術，涵蓋了從傳統的SATA硬碟到新興的NVMe、eMMC、USB快閃記憶體和SPI快閃記憶體等不同儲存類別及其介面特性。文章不僅詳細比較了各種儲存方案的效能、密度、成本和應用場景，更進一步剖析了NAND快閃記憶體技術的底層原理、工作機制、型別、耐用性、壽命以及在實際應用中的挑戰。同時，文章也闡述了IOPS、傳輸率、寫入放大、Trim命令等關鍵效能指標及其在邊緣計算場景下的重要性，並探討了高速IO介面技術如PCIe和USB，以及低速IO如SPI、I2C、UART、CAN等在邊緣計算中的應用和選擇策略。然而，文章並未深入探討不同儲存技術在安全性和資料完整性方面的差異，這在邊緣計算安全日益受到重視的背景下是一個值得關注的方向。展望未來，隨著邊緣計算應用場景的日益多元化和資料量的爆炸式增長，更高效、更可靠、更安全的儲存技術將成為邊緣計算發展的關鍵。對於邊緣裝置開發者而言，深入理解各種儲存技術的特性和侷限性，並根據具體應用需求選擇最佳儲存方案，將是構建高效邊緣計算系統的關鍵所在。