智慧製造2019.03.07

運算好多種  該用哪一種?

飛飛

物聯網 雲端服務 創新

#瘋5G

資料處理過往是透過人工輸入後,經由硬體電腦資料運算後輸出,再經人工作業實體網路交流互傳。物聯網就是打破實體界限,全程自動化資料流程,並經無線網路通訊。虛擬化與分散式運算都是源自 1960 年代興起的概念,時至今日已發展出融為一體的現行雲運算實務應用;並再透過無線通訊,構成目前物聯網的基本資料流環境。

 

雲運算

最核心的雲概念其實就是現今時興的「共享經濟」理念 。所謂分散式運算,即是透過共享核心運算處理器、儲存單元等電腦內運算架構, 以及伺服器等構建網路的相關資源,分工合作完成共同目標。雲運算的起點,來自於有效運用網路資源,免除實體網路資源組件單一作工所造成資源閒置,進而縮短工時、降低資料處理成本。

 

虛擬化資訊環境促進了雲運算的蓬勃發展。以網路資源層面來說,雲運算可分為 :

IaaS -  建構於相同的基礎設備,共享 Infrastructure 。

PaaS - 建構於相同的應用程式開發平台,共享 Platform。

SaaS - 建構於相同的軟體,共享 Software。

 

以 IaaS 而言,雲服務業者提供基礎設備為其服務內容,讓租用戶(使用者)得以共享如同實體電腦的基礎設備 (如:虛擬主機、虛擬伺服等),並視用量( 或/及效能 )付費,用以開發及建構如網站等個別使用者環境。針對需求更精簡的使用者,像是想推出行銷用途的活動專用手機APP,就可選擇 PaaS,特別適合非永久建置的短期用途 App。隨著雲運算愈發興盛,雲服務內容也更多變,像是:FaaS  以 Function 功能為共享基礎,以至 Xaas 的 Everything - as - a Service,成就視使用者需求都能因應的資訊管理服務供應市場。

 

邊緣運算

網路資源共享持續獲得市場回應,資訊管理需求市場不僅走出自建自用的實體機房小小世界,也破除了每家公司都必須部署自己 IT 資源及人員部署的高昂成本。然而,資源共享也意味著更多使用者分刮單一實體網路資源,也代表遠端回傳的延遲時間。連鎖店的概念就這麼進入了雲市場。隨著物聯網愈發實務擴展,終端(節點)迅速擴增,Edge Computing 隨之興起,分擔雲運算的負載,讓雲運算保留具決策性及資料匯流性的中央運算角色。邊緣運算乃架構於終端的運算部署,像是工廠七軸機器人、 田野的氣象資訊收集裝置公車站等,用以處理需即時回應的運算, 如:便利商店的人潮高升時,自動播放特定限時優專活動,並連線單店收銀台變更價格;港區倉棧堆高機即將進入禁區時,連線 ADAS 自動剎車。

 

霧運算

起自 Cisco 思科公司於 2014 年所提出。根據思科所述,Fog Computing 等同邊緣運算概念,但部署於網路骨幹,位在雲與端之間的區域網路架構,有別於直接裝置於終端的邊緣運算,也意味著需另外構建的建置與維管成本。智慧城市中,終端又可分為路燈、交通運輸停靠站、水電網路節點等,即很適合建置霧運算,在雲與端之間分類區域匯流及運算。

 

5G 商用啟程,聯網工程也可見迅速擴展,運算部署的實務運作成了一門學問。以工業智動化來說,在產業垂直整合中,邊緣、霧、雲等運算不僅代表自家 OT 到 IT,也涉及自身產品在垂直整合中的角色、B2B 或 B2C 等的定位、物流配送環節等,還將隨時間及生態變化,該上雲?還是該撒霧?都仍需時時調整。網路資源配置精緻化,租用資源帶來彈性靈活運用。用的巧成高手,成本降市場擴,搶得無形優勢。

延伸討論

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飛飛
在物聯網的架構下,資料來自四面八方,而正是如此多源流資料蒐集,提升資料的即時性、有效性、精緻度,以至而後運算的準確性;避免現今所倚賴人工輸入、個別軟體匯出分析結果,再由人工綜合判讀的諸多不足。
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