[麻瓜科技] 霧計算 fog computing

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霧計算 fog computing接下來我們再看一個跟雲計算非常相關而且非常接近的一個技術叫做霧計算 fog computing一開始的時候我有提到cloud就在somewhere 在天上
在很遙遠的地方fog我們也很容易了解就在我們周圍所以就在發生事情就是在我們個人的周圍它的計算是環繞在我們周圍的那也可以大概感覺到它可能跟數量有關 跟距離有關同樣的我們也可以看看一些定義從WIKIPEDIA上面看它基本上是說使用一個或協同的大量終端客戶或接近使用者的終端裝置執行大量儲存以及控制 配置 量測跟管理所以基本上它的Keyword在這邊就是接近客戶接近這個終端客戶或者是大量客戶然後再執行大量儲存跟控制等等這些功能的系統CISCO的
它的定義是說延伸雲到接近產生或需要回應物聯網資料的物件它的應用有非常多種 甚至包含物聯網本身所以可以想像說 假如我sense到資料這個資料在我附近處理它就是一個fog computing或者是說sense到資料的結果必須要在我這邊回應
在我旁邊計算計算的結果就直接可以回應到我的需求上面這個是CISCO的定義所以大概兩個定義大家就可以了解fog其實跟 也可以說跟cloud一樣但是它是接近在我們周圍的一個計算的平台系統它的目的其實 最近也有很多人提到說我們每件事情都要丟到cloud去那internet of
things這麼多sensor 這麼多devices訊息全部都要丟到cloud不是把整個網絡擠爆了嗎所以在這個角度裏面其實就已經很多人在提出說我們是必須要有一個分工的機制有些必須要在local端在這個 我們也可以叫它H cloud或是在fog這邊就要處理掉並不是所有資料都丟到雲端在雲端處理才可以丟下來當然最近也有提到說甚至有一些原來只能在雲端透過雲端大量的計算能力才有辦法做的事情慢慢的它現在都可以到H端來所以這個還會持續變化fog
cloud之間的合作的關係應該持續還會再根據計算能力等等這個還會再變化資料其實一般來講 我們可以這樣想像有些資料 比如說小量的資料一些Streaming的資料 我必須要處理的這些資料應該是一類另外一種真正量非常大的但是又有一些歷史性又需要儲藏的這就是另外一類的資料這兩種資料也可以想像說它其實應該也不是要用同樣的處理方式在同樣的地點處理究竟什麼時候應該要考慮fog
computing可以想像到有幾種狀況一種就是說他收集的地方就是一個 是一個extreme的H所謂的extreme的H就是說它可能在很遙遠的一個角落它可能在船上 它可能在飛機飛機不可能一直跟cloud一直聯絡在船上在海裏面也不可能這樣聯絡在工廠的車間裏面各種的Sensor Sensing這些資料要處理它不能全部都丟到雲端去處理再丟回來等等在公車系統
在交通管理系統上面其實也有這樣的需要所以根據你使用的地點也是一個影響另外就是說譬如說我必須要立刻回復這麼多信息 大量的信息 產生這個數據這個數據實在太多太多了但是我很多時候必須要立刻回復有時候就要在這個H端在這個fog computing上處理當然外面也有很多例子在有些比較關鍵的單位裏面它有很多Sensor
收集非常frequent的datadata量非常非常大叫它全部丟掉雲端處理再丟回來其實連一秒鐘的時間它可能都不能容忍所以這邊也有說一個例子假如在一秒鐘內必須要分析和回應的資料就是一個簡單的Rough down應該可能在fog端就要處理當然整個fog計算它的架構其實它是跟雲 cloud 其實是搭配的所以整個架構我們當然是用Sensorsense很多資料
雲平台提供雲端服務公司,其高效及高可用性的雲端運算解決方案SmartCLOUD™ Compute。
透過網絡再到上面但是從整個管理的 然後再提供很多服務總共整個管理的角度其實我們在這個系統裏面必須就有機制來決定我們到底是應該在fog上處理還是在cloud上處理有各種untiliztion跟分析的功能這個就是剛才前面有一層它在做這些所有各種的分析跟管理的功能基本上你可以想像說它事實上是一個software defend的resource management的功能它像是一個中介軟件
服務的功能基本上它是一個系統來協助我們最佳化雲跟霧之間服務的資源的適當分配的一層假如我們看幾個例子看什麼樣的狀況一個霧季上會採用假如我們從智能電網的角度來看智能電網當然它有一些資料很多資料都是從這個我們較霧節點就是fog note上面取得的有些資料就是要在那邊分析譬如說 在一個配電系統裏面就是智慧電網裏的配電網裏面對時間非常非常敏感它要確保它不要 一定要能正常的運作所以它收集資料的時候就要分析立刻就要回應
就要處理各種事情不能讓它出了問題 跳了之後才能回所以這個就必須要在這個fog也就是在H端就要處理 這是一種另外一個就是說在智能電網裏面它其實有些功能 它是集中譬如說它是從那個
我們叫做變電站它再往下又有很多它的Substation 它很多節點這些節點也都會蒐集資訊 再把它傳回來其實它就可以在這個變電站這邊分析之後再回應這樣的過程它可能可以容許一點點時間 這個是傳遞的另外一種就是說
我不斷地大量蒐集了資料這個資料對我建立整體對配電的模式 用電的模式對很多生產設備 整個作業模式我這些資料都有幫助但是這個資料不是我立刻要分析出來 立刻要回應的這個比較像是歷史資料需要透過歷史分析
建立模式等等這個資料這個資料有的還要再儲存這個就會把它送到雲端去處理雲端有龐大的計算能力 針對大量資料它在處理然後它有更充分的儲存的空間所以這個就送到雲端去處理跟運用雲端計算跟這個霧計算它各有各的優缺點我們現在是比較從雲端計算的缺點來看看這個霧計算它的優點雲端的限制是它負載高大家都接上去它需要很大的負載它的Bandwidth就需要很大客戶的連接 它事實上是透過很多種方式去連接所以必須要很多種方式來讓客戶可以連接它的Latency比較高因為它的位置不知道在什麼地方它的安全性的問題也比較大因為大家可以access到裏面的資料可以做一些事情我們假如再看這個 看霧它到底協助怎麼樣克服這個
這樣的限制第一個就是因為它的資料是分散的當然降低了壅塞因為它就只有在這邊使用所以不像很多客戶存取它會再造成塞車 它就不會有這樣的問題它的延遲性當然低 而且它是加密資料它的local端不容易有外部的access的問題所以它的安全性也比較高雲平台跟霧節點 我們在這樣把它們分開來看我們剛剛就得到了結論其實在霧這邊它所需要的就是我們從物聯網這邊接到各種的即時資訊其實我們就在上面假如時間必須要很短很短就有分析回應的結果的話我們就留在這個霧的節點裏面處理通常它只會有一段時間的暫態儲存這個資料它就必須要pass到雲裏面讓雲去儲存
它不會再繼續儲存這個資料另外當然它在這霧的節點裏面它也可以經常性的有些Summary的資料再把它丟到雲裏面雲裏面再從綜合的資料 不需要所有資料都取得綜合資料再作一些分析所以這也是霧裏面它會進行的當然有更完整的比較這個雲跟霧它在各個分析的指標上它的各個的優缺點我想就留在這邊字也太小了 是讓大家自己再參考以霧計算的應用 其實已經蠻多智慧城市
它各種應用它是水電的使用狀況的分析 回應的機制其實都可以在霧端就可以進行剛才也談到飛機在飛行的時候飛機上的各種sensor它的資料 它其實產生了非常大量的資料這個資料不可能在飛行的時候就丟下來它必須要在霧端就有辦法進行當然它的霧就不像我們現在一般想像的霧它那麼簡單的霧它的霧端的計算能力也必須要非常強可能應該是一個客製化的一個霧端的功能那穿戴式的科技也是我們在做穿戴式科技 在運用的時候所有資料都要送到雲端再回頭來回應我剛才也提到了甚至現在連siri這種功能
語音辨識的功能大家都希望說是不是可以把它轉到行動的裝置上讓它自己在上面就可以處理來縮短回應的時間來減少頻寬的塞車的問題另外有幾個也是非常有趣的應用比如說在醫療上面醫療上面 假如有一些老年人或者有一些身體狀況不好的人它在活動的時候我們需要裝很多sensor來確保它的安全假如我們要 想要辨識說這位病患他是不是有摔跤 這個fall
detection當然我們有些sensor就可以sense他的加速 這些issue但是這些sense到的資訊我們必須要立刻在當地就判斷然後假如有問題的話我們就要sent出去求救在這個fog端就可以處理 應該也很有功效另外我們再用這個augmented reality現在有非常多的功能基本上的功能都還是你透過vision的方式你把這個資料送到雲端雲端幫你處理了之後
幫你辨識之後再從雲端把資料丟過來是不是在local端也有一些辨識的功能或者是說 人跟這個virtualaugmented reality工具的溝通是不是可以透過像有一個例子是透過腦波的偵測用思考來控制這個augmented reality譬如說我在看這個東西
我在想一件事情它就處理計算之後把它轉換成一個request然後request執行之後就把結果產生出來我們不需要很複雜的操作介面這個也在local端應該可以處理另外就是有一些我們叫作暫存跟處理的功能我們可以做一個硬件放在遠端使用所以霧的運用其實我們剛剛聽得大概也很清楚它跟雲之間 它有彼此的優點跟缺點我們剛才比較強調霧端的優點因為雲端的優點 我們剛剛已經講過了它事實上是一個搭配的運用霧可能可以解決很多我們現在雲端運用的限制特別是在工業4.0大量物聯網蒐集資料之後所產生的對網絡跟對遠方server的壓力


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