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應用逐步落地 雲端平台成AIoT效能關鍵
 

【作者: 王明德】   2019年05月23日 星期四

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雲端平台是物聯網的核心,近年來AI與物聯網整合形成的AIoT,讓雲端的角色與功能再次進化,在龐大商機的吸引下,不同類型的廠商紛紛投入雲端平台,並在「軟體即服務」(Software as a Service,SaaS)、「平台即服務」(Platform as a Service,PaaS)、「基礎設施即服務」(Infrastructure as a Service,IaaS)等三大區塊推出相關平台。


3大服務平台各取其利

在IaaS領域,目前主要Google Cloud Platform(GCP)、Amazon Web Service(AWS)、Microsoft Azure(Azure)等三大雲端平台,IaaS提供大型雲端基礎建設,並不針對特定領域設計,PaaS則是鏈結上層IaaS與下層SaaS的雲端平台服務,台灣工業電腦大廠研華的WISE-PaaS就屬此類。


過去市場一度認為IaaS有可能會跳過PaaS直接連結SaaS,進而擠壓到PaaS的生存空間,不過SaaS廠商眾多、需求小而碎,從整體雲端系統的運作來看,直接連結到架構龐大的IaaS未必是最佳解,還是需要透過PaaS在中間整合界接,因此PaaS近年來逐漸穩固,較大的廠商如研華,也針對不同應用區塊發展出特定的PaaS平台,對上下層平台來說,都是最佳化做法。



圖1 : 近年來AI與物聯網整合形成的AIoT,讓雲端的角色與功能再次進化。(source: Infoware)
圖1 : 近年來AI與物聯網整合形成的AIoT,讓雲端的角色與功能再次進化。(source: Infoware)

至於SaaS則是由各系統整合商或大型終端廠商所設計的服務平台,這類型平台必須充分掌握所屬的領域特色,設計出專屬功能,例如新代科技的「新代雲端數位平台」就是利用該公司在機械產業的經驗,推出可彙整各設備傳回的資訊,並分析出其資訊所隱含訊息的機聯網SaaS。


就全球產業特色來看,IaaS必須要有龐大資源、業界知名度、專業信賴感等三大條件才有機會,包括台灣廠商在內的全球廠商,仍以PaaS與SaaS為主要市場,而要布局此市場,必須要有三大策略。



圖2 : AIoT設備必須以雲端網路串連的遠端控制,並可透過簡易介面,進行智慧化管理。(source: ADVA Optical Networking)
圖2 : AIoT設備必須以雲端網路串連的遠端控制,並可透過簡易介面,進行智慧化管理。(source: ADVA Optical Networking)

第一是早已在進行並獲致相當成果的產業專用設備,產業設備關係到企業運作,客製化與穩定度是第一要求。第二步策略則是智慧管理,AIoT設備必須以雲端網路串連的遠端控制,並可透過簡易介面,進行智慧化管理,要達到智慧化管理目標,第三步策略則是軟體服務,這包括系統更新與隨需即選服務兩部份,軟體系統更新是類似微軟Windows的更新服務,使用者可視設備運作狀況,自行安排更新時間,隨需即選服務則類似iPhone上的App Store,設置不同功能的應用程式,設備管理者再依本身需求選購適合程式。


「雲」「端」各司其職 客戶需求優先

至於雲端在AIoT領域的應用,主要分為前端與後端,台灣廠商主要的產品佈局,則多集中於前端設備部份。其實現在已有多種AIoT終端設備案例,例如機場護照人臉通關系統就是其一,這類系統不可能將所有的資料儲存在終端設備上,而必須透過連結去讀取後端的資料庫,前端只負責擷取護照資料與人臉特徵,前後各司其職,系統便能順利運作。


因此在雲端系統中的終端設備設計,必須注意幾個重點,包括使用行為與方式、安裝環境、標準品、客製化、系統整合、驗證方法等,由於自動化系統為企業營運工具,各企業的需求不同,因此客製化程度都相當高,設計者必須針對不同應用設計出適合產品,不僅需要雲端方面的技術,設備本身的硬體規格也相當重要,這有賴於設計者長期在各領域培養的專業知識,不太可能一蹴可及。


至於在應用的層面,雲端系統由於其分散式管理及協同整合的功能,也讓雲的多種面貌一一展開。現在雲端系統業者依照客戶不同的需求,所發展出的雲端運算系統就有不同的面貌,也因為雲端運算的發展,也快速的改變了世界對IT系統運作的期待;這種新的計算模式,在任何時間、地點提供「動態」的IT資源,也為企業提供了不同的想像。


以IBM的開發測試雲為例,就可看出雲端應用的多元便利性。由於創新研發是自動化設備業的必備條件,開發及測試當然成為其主要課題;像IBM這樣的跨國企業,在不同的環境下,不同的專業團隊透過不同的工具,在沒有一致性的品管流程中,導致研發水準參差不齊。開發測試雲透過雲端的標準化及自動化規格,應用在開發測試流程,在相同的平台水準下,節省專案時程及提高專案品質,並透過資源的動態調配,達到最佳化利用。


雲與端互連結關鍵在系統整合

此外,在雲端運算的應用層面,以雲端技術進行AIoT設備的系統管理,是其中的重要面向。由於AIoT系統為特定領域專屬系統,服務對象較為單一,而且是以任務為導向的系統規劃,要達成智慧管理的目標,主要是整合智慧資訊與智慧控制,貼近客戶的需求以即時做出決策;不論是家庭自動化、車隊管理或是其他應用面向,最重要的部分在於資訊的共享與決策的整合,這也是雲端運算系統可以達成的目標。


雲端運算的智慧管理系統設計,重點在於各系統不僅是單一上下關係,從「端」到「雲」均可應用連結,所以包括感測及輸出裝置與控制設備的搭配、網路整合及傳輸模式、儲存設備的分散式處理與擴充性,以及應用層針對需求的不同所強化的不同資訊蒐集,均是重要關鍵;趙英傑認為,導入雲端運算後,讓M2M的終極目標快速成型,資訊整合更能共有共享。



圖3 : 機聯網是智慧製造系統的基本架構,此架構也需要透過專業廠商建置的SaaS加以管理。(source:SICK)
圖3 : 機聯網是智慧製造系統的基本架構,此架構也需要透過專業廠商建置的SaaS加以管理。(source:SICK)

最後則是雲端資安。由於雲端運算系統導入後,讓自動化系統不再只是封閉的控制系統,而是有權限的開放給不同人使用,其所產生的資訊安全問題,也成為一重要課題。AIoT雲端運算的安全威脅,最大的可能性會是資料遭竊取所造成的相關損失;雲端運算系統呈現的共享性,自然等於是對外部攻擊打開一道歡迎之門。


成熟的雲端資訊安全管理,可分三個層面來進行探討。對使用者管理部分,必須設定使用的權限,有哪些事情該知道、有哪些資訊該擁有,以及使用者的角色均必須考量;在操作人員管理層面,透過建立責任區分、工作輪替、人員權限等,均必須清楚呈現。至於制度的管理,針對資訊安全的防禦責任與防禦措施、安全認知的教育訓練、系統及管理的弱點補強與針對攻擊威脅的防禦措施,都是系統建置時需要考慮的重要項目。


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