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邊緣運算是實現智慧物聯應用的關鍵
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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邊緣運算所能帶來的應用與價值,就是更快、更好的體驗,它能實現在用戶端或者製造前端的智慧化服務。而這些,恰恰就是目前智慧時代所急需要的功能。


極致的邊緣運算會是什麼樣的風貌?或許目前人手一支的智慧手機,就是最接近的答案。


你看智慧手機它就位在每個人的身邊,是各類電信與網路服務的最末端(邊緣),但它幾乎無所不能,通訊、顯示、感測、影音樣樣兼備,能在第一時間就解決使用者多數的需求。而且能夠取得最接近使用者的各項資料與數據,並結合人工智慧的技術,在裝置端自主學習並改進運行效能,進一步提升使用者的體驗,這幾乎就是完美的邊緣運算的呈現。


所以從智慧手機的功能與體驗,我們大致可以得知邊緣運算所能帶來的應用與價值,那就是更快、更好的體驗。它透過更敏捷的系統架構,結合更高的設備端算力,進而實現在用戶端和製造前端的智慧化服務。而這些,恰恰就是目前智慧時代所急需要的功能。


避免決策延遲 全球力推邊緣運算

根據市場研究公司technavio的研究,全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率(CAGR)將近41%,市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求,藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。


而當前新冠病毒疫情之下,邊緣運算架構的導入又更顯重要。由於新冠病毒的感染力驚人,使得企業與廠房必須仰賴更多的自動化控制應用,而同樣要減低決策延遲的因素,邊緣運算就成為首選的系統設計考量。



圖一 : GlobalData指出,單是亞太地區(APAC),2019年到2024年的邊緣運算市場規模將達到58億美元。
圖一 : GlobalData指出,單是亞太地區(APAC),2019年到2024年的邊緣運算市場規模將達到58億美元。

另一家市場研究公司GlobalData也指出,單是亞太地區(APAC),2019年到2024年的邊緣運算市場規模將達到58億美元,年複合成長率為21%,為全球第二大(僅次於美國)的市場。


該機構認為,在所有的行業之中,包含製造業、金融服務、能源、資訊(IT)、消費者產品,將會是最積極採用邊緣運算解決方案的領域,這些業者的合計支出,將占2024年整體金額的半數以上。


尤其是在目前物聯網(IoT)與5G時代中,邊緣運算的導入更是完善其相關服務體驗的關鍵技術。


以製造業來說,結合邊緣運算的工業物聯網(IIoT),可讓工業流程更加精簡,同時改善供應鏈,並減少設備機台對人力操作的倚賴。至於金融服務,也可透過邊緣運算的機制,來強化銀行服務方案的安全與隱私程度。


此外,智慧城市、車聯網、智慧家庭,以及越來越多的聯網裝置等,這些應用都會產生大量的資料,也需要數據儲存與分析的需求,因此也需要邊緣運算來增進即時決策的能力。


提升應變質量 優化工業、城市與能源服務品質

進一步解析工業物聯的邊緣運算應用,則最關鍵的著眼點,仍是環繞在各個數據節點上的資料處理能力,透過在端點就先行對資料進行處置,藉此降低對於雲端存取的需求,同時經過處理的資料也更容易進行後續的分析,或者從中萃取出有價值的資訊來進行傳輸,此舉也有助於降低網路和整體系統的負擔,對於優化生產流程也有助益。


而工業物聯網的資料節點,大致可分為兩段,一個是資料擷取的節點,另一個則是資料傳遞的節點。


資料擷取的節點通常就是感測和數據輸入的設備,或者稱為邊緣設備,在工業的領域常見的有影像的掃描、各項工件數值的探知、作業環境的感測等。


以工具機台為例,導入邊緣運算架構之後,各項刀具與工件的感測數值就能在第一時間進行分析,不僅能提高加工的品質,對於機台本身的預修和保養的判斷也能也更精確和迅速,若再搭配機器學習的技術,更可以進一步提升整體的效率。



圖二 : 邊緣裝置將產生大量資料,單靠雲端將無法因應。(CTIMES製圖;Source:英特爾)
圖二 : 邊緣裝置將產生大量資料,單靠雲端將無法因應。(CTIMES製圖;Source:英特爾)

另一個節點,則是資料傳遞的閘道。從物聯網架構的角度來看,第二層的通訊傳輸設備也需要具備一定程度的運算功能,才能在資料傳遞至雲端之前,再進行有效的分級處理,簡化大雲端平台的負擔與傳輸成本。


尤其是一個廠房內的物聯網路所連結的設備可能非常龐大,儘管在裝置端有一定的運算能力可以因應終端的需要,並針對原始的資料進行分析,但數個或者數十個終端所匯集起來的資料量仍是非常可觀,若無在閘道端再進行第二層的處理和運算,仍十分考驗雲端平台的運算能力,同時也會加大整體系統的運算與傳輸負擔


因此在閘道節點實施邊緣運算,一來可以避免將所有的數據都往上傳送到雲端,降低雲端處理平台的工作負擔與數據傳輸費用,二來也可以即時反應處理底層設備的需求,讓整體系統的運作更快速。


而在智慧城市的應用中,邊緣運算的重要性也日漸提升,尤其是城市中所控制的設施與場景更多元也更龐大,若仰賴雲端機制來進行反應,則效率與成本將難以竟功。


以智慧路燈為例,燈光的開啟與熄滅將可以做到依據各別所處的環境,自動進行設置,甚至提供不同的亮度與色溫,不再需要統一的控制。這不僅有助於節省城市的能源,同時也能提供更接近居民需要的服務。而有了更高的運算力之後,路燈也能結合其他的智慧應用,進而成為改善城市生活品質的重要設施。


若從節電的角度切入,則能源控制則是另一個邊緣運算重要的導入應用,再搭配人工智慧技術,更能直接學習和分析用戶端的用電狀況,給予最貼近實際使用需求的控制。尤其是傳統的電力調度和傳輸都是由以中央式管理為主,傳輸的距離不僅較長,同時決策速度也慢,更不易進行區域的調教。



圖三 : 智慧電錶就是城市中典型的邊緣運算應用,能夠帶來更加的能源優化。(source:大同)
圖三 : 智慧電錶就是城市中典型的邊緣運算應用,能夠帶來更加的能源優化。(source:大同)

採用邊緣運算之後,就能依據使用者端的環境狀態進行反應,更細緻的去計算電壓與功率等,進而判斷每個端點的電力使用的狀況,並把資料後送到區域的電力管理中心。因此在管理上,就可以更加精確的探知詳細的用電狀況,以提供適用的電量電力,進而達到節電的功能。


而裝置在用戶端點的運算與感測設備,則可提供給用戶明確的分析報告,使其用電透明化,也能有助於用戶控制用電的情況。如有AI的技術,則又可依據使用的狀況進行自動優化,對於節能省電又將更上一層樓。


結語

從應用與使用體驗的角度來看,能夠在越接近使用端進行服務,勢必會是最佳的解決之道,其不僅反應的速度快,同時愈接近用戶也愈能探知用戶的真實需求,而這就是邊緣運算的最大利基。


特別是在5G商轉後,物聯網應用將會開始迅速的崛起,此時要達到真正的萬物互聯又各自分工運行的狀態,單靠集中式的雲端運算是無法產生最高的效益,唯有導入邊緣運算的架構,進行分散、分層的控管,才能展現出最大的效能。


而人工智慧和機器學習的興起,又會進一步加持邊緣運算的能力,實現更加智慧的應用。


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