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2017/8/15

邊緣運算架構讓物聯網資料就近處理

Azure IoT Edge 串接人工智慧

洪羿漣
網路傳輸的良莠,可說是物聯網應用是否得以達到預期目標的關鍵因素之一。只是過去探討物聯網應用,多數著重於前端裝置產出資料上傳到雲端平台執行統一管理與分析,實際上,網路頻寬資源本就有限,並且各個連網裝置部署的環境狀態差異相當大,必須先解決連網傳輸品質問題,應用才可能快速普及。


自從Alphabet子公司DeepMind開發出的AlphaGo陸續打敗世界圍棋高手,在全球一夕爆紅,等同是向世人展示人工智慧應用發展的成果。此後,大數據分析相關應用開始陸續採納各種演算法,輔助達到人力與機器來實踐,其中即包含物聯網應用。

只是如此一來,微軟專案技術經理陳建明指出,前端連網裝置勢必得具備部分機器學習演算法的能力,也就是基於近來相當火紅的邊緣運算(Edge Computing)架構,先執行第一層過濾、辨識,再把最後產出的結果,或無法辨識的資料傳送到雲端平台,以降低佔用的傳輸頻寬與往返雲端平台的延遲。

微軟資深應用架構技術協理李匡正觀察,Azure Cognitive Services或市場上其他人工智慧的API,都是透過雲端服務方式提供,因此技術上雖已具備,但是資料的收送、反應速度,則仍無法達到足夠的即時性。再加上物聯網應用發展,除了前端連網裝置須具備一般資料過濾與處理能力,也開始講究智慧,亦即透過訓練完成的演算法模型部署實現人工智慧,最後再介接雲端平台執行商業分析。


▲採用Azure IoT Edge提供的模組降低開發與維護成本,讓閘道端設備不僅只是透過特殊通訊協定接取後端資料,執行初步資料過濾,亦可部署已訓練完成的演算模型,提升回應前端裝置的速度與判別資料的能力。


典型的應用即為在最接近接入層的位置建置精簡版Azure Stack,只要連接網路後即可由微軟更新系統。對於反應時間敏感度較高的應用場景,可就近先執行初步處理或回應,邊緣運算的架構即可符合這類應用需求,而非所有運算處理都得仰仗雲端平台來執行。「雲端服務供應商的角色,必須在產品開發完成後,得以在不大幅變動的前提下,快速地部署到邊緣端,以便增添應用所需的功能。微軟於今年Build 2017開發者大會中展示的Azure IoT Edge服務,即可用來輔助強化閘道端能力。」李匡正說。

畢竟不同應用場景所需的邊緣端規模差異相當大,因此在邊緣端(距離應用環境最接近的位置)部署具備GPU運算能力的設備,是可行性較高的架構模式。陳建明舉例,影像辨識的應用系統可運用深度學習演算法模型進行實作,但需要搭配GPU執行運算,問題是現階段多數連網裝置未搭載GPU晶片,只能利用雲端平台來協助。

其實特定領域可應用的演算模型通常發展已足夠成熟,目前較欠缺的部份,主要為友善的互動方式,讓非專業人員也可以參與訓練資料的過程,最後再設計一鍵發布方式部署到邊緣端。這也正是微軟積極發展的方向之一。

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