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新架构助IoT资料接云 边缘计算方案实作各异

日期: 2018-07-18
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边缘计算在物联网应用中最为明显,由于愈来愈多的IoT情境需要更即时地储存、处理与分析,因此在设计初期,就会纳入边缘计算设计架构,以因应低延迟、网路连结以及就近收集资料的需求。


新科技正在引领企业走向创新浪潮,但不管是物联网(IoT)、工业4.0,还是近期相当热门的机器学习与人工智慧(AI),都与资料有著密不可分的关系,在日益增长的资料中,如何妥善存放、撷取、分析,甚至运用各式类神经网路与演算法建立训练模型,以建立起「智慧」,已经成为企业商业策略的重头戏,经济学人如此解读「世界上最宝贵的资源不再是石油,而是资料」。 


以往,许多专家会建议,在庞大且快速增长的资料下,採用云端解决方案会是一个较为可行的方式,既可解决资料存取挑战,又可利用云端资源从中萃取分析有价资料,或是建立训练模型,赋予感测器更多的智慧。这种云与端的架构,看似可行,但在愈来愈多的使用者期望能有更快速且即时回应的情况下,端与云之间需要中继站来加速提供运算、储存以及网路连结,边缘计算(Edge Computing)也因而成形。 


边缘计算的概念并非从今年才开始兴起,事实上,思科很早就提出雾运算(Fog Computing)概念,虽然至今各界对于边缘计算的定义仍有各自些许不同的解读,用语也有不同,例如资策会将其统一归纳为「边雾运算」,但是市场更倾向以边缘计算来统称。 


一般而言,提到边缘计算议题时,往往是从物联网角度切入,这是因为愈来愈多的IoT情境需要更即时地储存、处理与分析,而边缘计算能就近收集、处理、分析资料,以确保物联网可行性的设计架构,也就成为一个很好的解方。举例而言,自驾车、医疗救护以及智慧工厂这类应用对于资料传输过程中所造成的延迟最没有忍受能力,即使控制讯号只延迟一秒钟,都可能因此造成重大的伤害,边缘计算的存在将不可或缺。又例如,行动中的交通工具或是海上石油钻井平台这类网路连接昂贵且不稳定的设备,需要中继站来提供资料暂存、减量及预处理;又或者是,微小偏远的感测器本身没有足够的电力随时将资料直接传输到云端,因而需要边缘计算设备就近代理并收集资料。 


即时分析贴近资料源 


另一方面,也可以从云的角度来理解。Gartner对边缘计算的定义是,位于或者靠近资料产生地点,用以增强对资料处理的解决方案。Gartner首席研究分析师Santhosh Rao提到,企业已经开始意识到需要採用更分散的方法来满足数位业务基础架构的要求。面对资料量的增加以及对速度的要求,将所有资料全部传送到云端或资料中心再进行处理的效率,已无法满足企业所需,在此情形下,边缘计算这种贴近资料产生地点的分散式运算将更为有利。 


IDC则认为,边缘计算是一个由微型资料中心组成的网状网路,将关键资料存放在本地端,并将所有接收到及/或处理过的资料,推送到主要的资料中心或云端储存体。IDC副总裁Hugh Ujhazy便曾指出,边缘计算与云端运算非常近似,实际上可以视为是技术的延伸。虽然边缘计算并不是一个新的概念,但是在物联网的发展之下,又再一次地引起关注。因为激增的端点设备会产生海量的原始资料,而边缘计算能够藉由接近资料产生地点来进行分析,并且即时回馈结果,从而让资料发挥更高的价值。 


思科与微软专家均认同,边缘计算应该视为是云端运算的延伸,而非用来取代云端运算,这两者形成了一个互利且相互依赖的连续体。就架构面来看,云端是集中化的架构,服务与应用程式都会集中到云端上,但边缘计算则是分散式的部署。「其实企业并不那麽关心边缘计算的定义,反而会把焦点放在如何解决问题,因为数位转型、物联网所带来的挑战是否能够获得解决,才是企业关心的议题,至于称谓在企业心目中并不那麽重要。」微软云计算事业部物联网方案经理陈树荣说。 


複杂度决定解决方案样貌 


根据Gartner预测,2017年全球使用中的连网物件(Things)数量约有84亿个,到2020年更将增至204亿个连网物件。伴随著技术的成熟与物联网装置的扩增,嵌入相当程度智慧的感测器势必愈来愈便宜,能够检测的讯息也愈来愈多,诸如温度、振动、声音、运动、位置等等,当这些资讯愈来愈多,如何处理所有的资料并且从中理解其所代表的意涵也就成为至要的关键。 


而这也是边缘计算存在的意义。Gartner认为,边缘计算解决方案可以有多种形式,其涵盖的范围从基本事件(Basic Event)的过滤到複杂事件的处理或批次处理都有可能。举例而言,穿戴式健康照护可视为一种基本的边缘解决方案,它可以就地分析资料,例如心跳频率或是睡眠模式等数据,并且提供建议,而无须频繁连结到云端上。複杂一点的边缘计算解决方案则可能是闸道器形式,例如在车辆中的边缘计算设备可以聚集来自交通信号、GPS装置或其他车辆、车内感测器等资料,并且处理这些讯息,以提高安全性或引导行驶。 


除了小至随身智慧装置或嵌入式闸道器,边缘计算的形式也可以大到机柜式伺服器甚至微型资料中心,甚至也可能分成好几层边缘,端看应用的规模及需求。举例而言,未来衔接5G行动通讯网路的边缘伺服器,可代管应用服务并且暂存本地用户间的连繫,而不必通过壅塞的骨干网路发送流量。另外,在更複杂的应用中,边缘伺服器可以组成丛集或微型资料中心。 


供应商纷纷投入 


根据IDC调查,到了2020年,边缘基础架构(Edge Infrastructure)支出将达到物联网基础架构总支出的18%。市场动能强劲,也带动各方业者积极投入。例如Amazon便推出AWS Greengrass以及AWS Snowball Edge。开发人员可以透过AWS Greengrass核心将AWS Lambda的功能扩展到连接的物联网设备上,而企业则可以使用AWS Greengrass对物联网设备所收集的大量资料进行汇聚、过滤以及摘要(Summarize)。AWS Snowball Edge则可以让企业以经济高效的方式将大量资料传输到云中,还能在离线时运行AWS Lambda功能。 


微软推出的Azure IoT Edge虽然还在技术预览阶段,但已具有完整的软体框架,并且将机器学习、串流分析(Stream Analytics)、AI工具包以及其他相关Azure功能等云端上的能力移到Azure IoT Edge上。为了让企业不必重新编写应用模型,Azure IoT Edge也支援多个开发语言环境,包括C、Node.js、Java、Microsoft .NET及Python等,如此一来,开发人员在云端上完成应用模型编写后就可以直接套用到IoT装置上。 


除了云端服务大厂之外,思科挟带著网路优势,也投入雾运算的解决方案。例如, Cisco Catalyst 9000交换器就有能力成为Fog节点,满足小型的运算需求。另外,思科Kinetic物联网数据处理平台所包含的闸道器管理模组、边缘和雾处理模组(EFM)以及资料控制模组,可提供企业撷取、运算以及移动资料所需的功能,以实现预期的业务成果。 


完整的边缘计算解决方案当然涵盖从底层元件到软硬整合,各大供应商也积极寻求合作伙伴,打造完整的生态系,例如恩智浦研发的Layerscape智慧闸道平台已完成AWS Greengrass的整合,QNAP也是其中一家合作厂商;微软也已经与多家工业电脑业者合作,包含研华科技、凌华科技、新汉、研扬科技、安勤科技、建碁、威强电、艾讯等等,都有深入的合作。 


台湾思科大中华区数据中心事业部首席技术顾问钱小山指出,在万物互连(IoE)的时代,生态系将非常关键,因此思科现今也正在积极与伙伴合作,目前除了与SAS、SAP的合作,也已经与AWS IoT平台、Azure IoT平台以及IBM的Watson IoT平台与商业分析技术进行完整整合。 


洞察趋势 提高竞争力 


随著5G与物联网的兴起,边缘计算的重要性也愈来愈被突显,其重要性在于企业透过前端感测器所收集来的大量数据可以就近在边缘先行处理,可能是一台闸道器、储存伺服器,甚至微型资料中心,再将全部或部分的资料传送到核心的资料中心、云端储存或是企业订阅的IaaS环境中。 


Vertiv(原艾默生网络能源)资深技术顾问张志铭认为,边缘计算可对组织带来许多关键优势,例如即时服务交付、持续可用性、更好的储存和更快的资料分析等等。举例来说,企业可藉此让应用派送更迅速,由于减少将资讯传输到核心资料中心的需求,因此可以大幅降低延迟,只要透过在边缘设置运算资源、处理付款、显示零售目录或交付内容的应用程式就可即时作业。「企业也可以藉此更快速地获得敏锐的洞察力和市场趋势,以保持竞争力。」 


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