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边缘运算是实现智慧物联应用的关键
靠近使用者才是王道

【作者: 籃貫銘】2020年05月18日 星期一

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边缘运算所能带来的应用与价值,就是更快、更好的体验,它能实现在用户端或者制造前端的智慧化服务。而这些,恰恰就是目前智慧时代所急需要的功能。


极致的边缘运算会是什麽样的风貌?或许目前人手一支的智慧手机,就是最接近的答案。


你看智慧手机它就位在每个人的身边,是各类电信与网路服务的最末端(边缘),但它几??无所不能,通讯、显示、感测、影音样样兼备,能在第一时间就解决使用者多数的需求。而且能够取得最接近使用者的各项资料与数据,并结合人工智慧的技术,在装置端自主学习并改进运行效能,进一步提升使用者的体验,这几??就是完美的边缘运算的呈现。


所以从智慧手机的功能与体验,我们大致可以得知边缘运算所能带来的应用与价值,那就是更快、更好的体验。它透过更敏捷的系统架构,结合更高的设备端算力,进而实现在用户端和制造前端的智慧化服务。而这些,恰恰就是目前智慧时代所急需要的功能。


避免决策延迟 全球力推边缘运算

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於对於「去中心化」的运算力需求,藉此减低因数据传输路径过长所造成的决策延迟。


而当前新冠病毒疫情之下,边缘运算架构的导入又更显重要。由於新冠病毒的感染力惊人,使得企业与厂房必须仰赖更多的自动化控制应用,而同样要减低决策延迟的因素,边缘运算就成为首选的系统设计考量。



图一 : GlobalData指出,单是亚太地区(APAC),2019年到2024年的边缘运算市场规模将达到58亿美元。
图一 : GlobalData指出,单是亚太地区(APAC),2019年到2024年的边缘运算市场规模将达到58亿美元。

另一家市场研究公司GlobalData也指出,单是亚太地区(APAC),2019年到2024年的边缘运算市场规模将达到58亿美元,年复合成长率为21%,为全球第二大(仅次於美国)的市场。


该机构认为,在所有的行业之中,包含制造业、金融服务、能源、资讯(IT)、消费者产品,将会是最积极采用边缘运算解决方案的领域,这些业者的合计支出,将占2024年整体金额的半数以上。


尤其是在目前物联网(IoT)与5G时代中,边缘运算的导入更是完善其相关服务体验的关键技术。


以制造业来说,结合边缘运算的工业物联网(IIoT),可让工业流程更加精简,同时改善供应链,并减少设备机台对人力操作的倚赖。至於金融服务,也可透过边缘运算的机制,来强化银行服务方案的安全与隐私程度。


此外,智慧城市、车联网、智慧家庭,以及越来越多的联网装置等,这些应用都会产生大量的资料,也需要数据储存与分析的需求,因此也需要边缘运算来增进即时决策的能力。


提升应变质量 优化工业、城市与能源服务品质

进一步解析工业物联的边缘运算应用,则最关键的着眼点,仍是环绕在各个数据节点上的资料处理能力,透过在端点就先行对资料进行处置,藉此降低对於云端存取的需求,同时经过处理的资料也更容易进行後续的分析,或者从中萃取出有价值的资讯来进行传输,此举也有助於降低网路和整体系统的负担,对於优化生产流程也有助益。


而工业物联网的资料节点,大致可分为两段,一个是资料撷取的节点,另一个则是资料传递的节点。


资料撷取的节点通常就是感测和数据输入的设备,或者称为边缘设备,在工业的领域常见的有影像的扫描、各项工件数值的探知、作业环境的感测等。


以工具机台为例,导入边缘运算架构之後,各项刀具与工件的感测数值就能在第一时间进行分析,不仅能提高加工的品质,对於机台本身的预修和保养的判断也能也更精确和迅速,若再搭配机器学习的技术,更可以进一步提升整体的效率。



图二 : 边缘装置将产生大量资料,单靠云端将无法因应。(CTIMES制图;Source:英特尔)
图二 : 边缘装置将产生大量资料,单靠云端将无法因应。(CTIMES制图;Source:英特尔)

另一个节点,则是资料传递的闸道。从物联网架构的角度来看,第二层的通讯传输设备也需要具备一定程度的运算功能,才能在资料传递至云端之前,再进行有效的分级处理,简化大云端平台的负担与传输成本。


尤其是一个厂房内的物联网路所连结的设备可能非常庞大,尽管在装置端有一定的运算能力可以因应终端的需要,并针对原始的资料进行分析,但数个或者数十个终端所汇集起来的资料量仍是非常可观,若无在闸道端再进行第二层的处理和运算,仍十分考验云端平台的运算能力,同时也会加大整体系统的运算与传输负担


因此在闸道节点实施边缘运算,一来可以避免将所有的数据都往上传送到云端,降低云端处理平台的工作负担与数据传输费用,二来也可以即时反应处理底层设备的需求,让整体系统的运作更快速。


而在智慧城市的应用中,边缘运算的重要性也日渐提升,尤其是城市中所控制的设施与场景更多元也更庞大,若仰赖云端机制来进行反应,则效率与成本将难以竟功。


以智慧路灯为例,灯光的开启与熄灭将可以做到依据各别所处的环境,自动进行设置,甚至提供不同的亮度与色温,不再需要统一的控制。这不仅有助於节省城市的能源,同时也能提供更接近居民需要的服务。而有了更高的运算力之後,路灯也能结合其他的智慧应用,进而成为改善城市生活品质的重要设施。


若从节电的角度切入,则能源控制则是另一个边缘运算重要的导入应用,再搭配人工智慧技术,更能直接学习和分析用户端的用电状况,给予最贴近实际使用需求的控制。尤其是传统的电力调度和传输都是由以中央式管理为主,传输的距离不仅较长,同时决策速度也慢,更不易进行区域的调教。



图三 : 智慧电表就是城市中典型的边缘运算应用,能够带来更加的能源优化。(source:大同)
图三 : 智慧电表就是城市中典型的边缘运算应用,能够带来更加的能源优化。(source:大同)

采用边缘运算之後,就能依据使用者端的环境状态进行反应,更细致的去计算电压与功率等,进而判断每个端点的电力使用的状况,并把资料後送到区域的电力管理中心。因此在管理上,就可以更加精确的探知详细的用电状况,以提供适用的电量电力,进而达到节电的功能。


而装置在用户端点的运算与感测设备,则可提供给用户明确的分析报告,使其用电透明化,也能有助於用户控制用电的情况。如有AI的技术,则又可依据使用的状况进行自动优化,对於节能省电又将更上一层楼。


结语

从应用与使用体验的角度来看,能够在越接近使用端进行服务,势必会是最隹的解决之道,其不仅反应的速度快,同时愈接近用户也愈能探知用户的真实需求,而这就是边缘运算的最大利基。


特别是在5G商转後,物联网应用将会开始迅速的崛起,此时要达到真正的万物互联又各自分工运行的状态,单靠集中式的云端运算是无法产生最高的效益,唯有导入边缘运算的架构,进行分散、分层的控管,才能展现出最大的效能。


而人工智慧和机器学习的兴起,又会进一步加持边缘运算的能力,实现更加智慧的应用。


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