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邊霧運算結合人工智慧 AIoT架構大趨勢

文‧張嘉純 發布日期:2019/08/14 關鍵字:邊霧運算人工智慧AIoT雲端邊霧節點

隨著物聯網(IoT)與通訊技術的發展,傳統物聯網雲端架構已經逐漸無法滿足大量資料傳輸需求,資訊安全也出現疑慮。為解決衍生的問題,在物聯網雲端架構導入邊霧運算並結合人工智慧(AI),已經成為主流趨勢。

資策會智慧系統所總監陳仕易表示,物聯網功能不應該只是傳輸,它最高的價值在於應用。而由於傳統物聯網雲端架構無法滿足即時回應、資料隱私、離線處理等多元需求,導入邊霧運算,解決雲端架構面臨的問題,增加使用彈性,提供系統間資源共享與再利用,現在AI加上邊霧運算已經成為AIoT新的主流架構。國際大廠如CISCO、IBM、ARM、Dell、Intel、Google、Amazon、MS等知名大廠紛紛組成聯盟,投入雲霧運算相關設備與產品的研發。

陳仕易指出,未來希望雲跟霧可以溝通,所以除了雲端之外,邊緣端也要虛擬化,資源會更好管理,這將是未來大趨勢。系統虛擬化與服務架構也衍生了創新應用方案,虛擬化傳統應用層SaaS,就可已整合智慧駕駛、智慧製造、智慧醫療、AR/VR、智慧農業、智慧城市等通訊界面,可以從雲端很快地互動,將需要的應用軟體下載到物聯網終端上,可以大幅提升可信度。現在國內外許多大廠都是往這個方向發展,甚至將CPU和GPU放進來,直接進行AI運算等等。但目前由於與雲端互動的模式並沒有一定的標準,因此要轉換平台就會非常困難,邊緣運算和雲端互動的標準化仍是一個挑戰。

陳仕易進一步說明邊霧節點的主要功能,可以進行設備管理,搭載網管agent,提供遠端軟體安裝、更新、移除、限制、操作管理功能,監測設備的運作狀態;也能夠進行容器化管理,使用Docker開源專案,可快速的交付和部署,大量節省開發、測試的時間,高兼容的特性,有利於應用程式遷移與隨需求擴展服務。另外,有近端運算功能,執行邊緣端儲存與運算服務,例如ML Inference。同時可以快速整合各類通訊協定的感測裝置,如Modbus、Bluetooth、MQTT等。並有資料收集與儲存服務,定期收集感測端資料,提供共通化的資料存取介面,降低開發門檻,支援Socket, Restful, MQTT等協定,滿足資料推/拉(Push/Pull)取得機制彈性配置,在資料推送也提供了斷線補傳機制。

資策會智慧系統所總監陳仕易表示,傳統物聯網雲端架構須導入邊霧運算,以滿足即時回應、資料隱私、離線處理等多元需求。

 

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