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2018/5/2

研華與AWS攜手打造支援Greengrass邊緣智慧伺服器

無伺服器運算落地 銜接雲端實現AIoT應用

洪羿漣
在政府大力支持下,整合人工智慧(AI)與物聯網(IoT)形成的AIoT(智慧物聯),已成為零售、製造、醫療、交通等產業轉型的重要方向。為了降低採用新技術的門檻,研華科技日前發布最新的邊緣智慧伺服器(Edge Intelligence Server,EIS),內建2017年8月正式上線的AWS Greengrass技術,介接Lambda無伺服器(Serverless)運算服務,從雲端派送函數(Function)到地端,並且已通過AWS美國總部認證,確保用戶整合運行效能與可用性。
研華科技IoT嵌入式事業群產品經理高信揚說明,AWS Greengrass主要是由Core、IoT Device SDK、Greengrass SDK所組成。EIS邊緣智慧伺服器搭載Linux系統環境,內建Greengrass運行Lambda,同時也介接到雲端Lambda服務。由雲端的Lambda採用Python、Node.JS、Java語言撰寫運算與建模,完成後派送到地端執行,在應用情境較單純的環境下,學習能力可完全交給雲端服務來執行。

此外,由於Greengrass Core本身具有從屬概念,亦可設計為區域整合架構,例如指定POS機器為Core,成為該區域的智慧中樞,進而統合電子播放菜單、廣告看板、顧客訂購明細等資訊,再遞交給地端的Greengrass實作。

他進一步說明,EIS邊緣智慧伺服器硬體中包含研華科技基於MQTT自主開發的Protocol Connector元件,不論應用環境產生的資料是EtherCAT(乙太網控制自動化技術)、CANbus(控制器區域網路)等協定格式,皆可協助轉換。若企業考量商業的機密性,或設備的複雜度,在實際應用場景中採用專屬通訊協定執行溝通,亦可透過研華科技開放的SDK與原始碼,重新定義資料串接模式,進而簡化介接Greengrass的溝通模式。

邊緣智慧伺服器介接 突破新興應用瓶頸

▲研華科技IoT嵌入式事業群產品經理高信揚指出,應用場域資料進與出的保護,除了Greengrass已內建加密傳輸確保安全性,現階段最難防的惡意入侵,透過研華科技發展多年的白名單機制即可發揮效益。
負責研華科技EIS邊緣智慧伺服器與AWS Greengrass整合專案的高信揚指出,研華科技大約從2017年年初開始接觸AWS Greengrass技術,經過內部實際測試之後發現該技術的重要價值。

他舉例,以往整合雲端服務應用,經常碰到的瓶頸即是所有資料都必須要上傳到雲端平台執行運算,結果再拋回到地端,但如此一來,首當其衝是網路傳輸勢必面臨延遲性的問題,須要快速回應的應用場景往往因此受限。典型的案例即為人臉辨識機制,照片必須要先在伺服器端執行壓縮,再上傳到雲端平台,完成後執行解壓縮才開始辨識,計算結果再回傳到地端伺服器。假設網路監控攝影機只有10台,整體架構或許還可因應,一旦成長到上千台,每分鐘發送大約10次,如此運算量光是要支付的雲端平台費用,就會以驚人的幾何級數激增。

早期建置物聯網應用場域,多數認知是資料直接上傳到雲端存放即可,省去自建與維運硬體的複雜度。當初之所以適用,主要因素在於應用環境所產生的檔案較小,伺服器部署在雲端的確較地端更具成本優勢。問題是隨著檔案數量增多或逐漸變大,會出現死亡交叉,反而要支付更多費用來執行運算。此外,零售正夯的「刷臉」機制,勢必得解決網路原生的延遲性問題,才能確保用戶體驗。

「AWS Greengrass確實可解決客戶遭遇到的困境。單純就Lambda無伺服器技術來看,能從雲端派送程式到地端Greengrass運行即可得到結果,就已經可解決過去的障礙。」高信揚說。由於研華科技屬於早期採用者,可參考的使用經驗少之又少,甚至是內部研發人員也未必清楚Greengrass運作邏輯,透過AWS台灣協助,才得以讓研華科技在兩個星期內,在既有的系統平台上整合Greengrass運行,並且整機寄送到AWS美國總部驗證通過。

演算分析馬達震動數據 避免停機造成損失

之後研華科技須解決的是連網裝置產生的資料遞送問題。於是研發團隊開始整合智慧型手機、感知器、PLC等客戶端常見的前端連網裝置,測試每種通訊協定的整合性與資料轉移,在AWS台灣團隊協助下,花費近三個月時間,在2017年年底時已確認可掌握Greengrass技術。因此在2018年2月,研華科技與AWS共同發布正式提供支援Greengrass的EIS邊緣智慧伺服器。

儘管Greemgrass即可執行輕量分析、資料預先處理等工作,現階段的問題是,企業用戶不見得有足夠的資源及時跟進並學習最新技術架構,此時研華科技即可發揮強項,先行研究與實作各種環境介接方法,例如特定應用環境的室溫資料設定每五分鐘上傳資料,其他區域的資料則是超過數量才執行。室溫平時可能固定在28度,若上傳過於頻繁,資料庫中存放的都是相同數值,根本毫無意義;但若是28度變成32度,就必須得上傳。諸如此類可彈性調整的空間,研華科技將規則模式轉換為可預先處理的框架,進而計算平均值後觸發執行上傳或保留在地端。

在以往的物聯網應用架構中,終端電腦通常被視為閘道器,只負責執行資料的進與出,大多是以ARM嵌入式平台為基礎設計。發展到邊緣運算之後,隨著應用場景增多會發現,原來閘道器還可進一步實現許多以往無法達成的事。例如已導入建置EIS邊緣智慧伺服器的客戶應用情境,亦有針對工廠設備中最重要的馬達進行震動分析。

高信揚說明,「研華科技本就已自主設計可蒐集馬達震動狀態的方案,可掌握的資料相當精細,包含馬達加速的數據,在底層系統環境中,把時間、強度為底的圖,變成是頻率、強度為底的圖,轉換完成之後,再運用合作夥伴提供的技術,依照馬達的特性擷取部分資料,遞送到資料庫執行比對,震動分析的原始資料則儲存在本機資料庫。產生的頻率圖大多以波形呈現,若比對完成後還是有疑慮,或想要更精細的數據,可撈取原始資料進行機器學習演算分析,預先避免因故障而停機,造成產線重大損失。」

研華科技擅長製造硬體,最大的合作夥伴即為Intel,先解決主板、用料、系統架構,甚至是散熱、機械構造等方面,接下來搭載的作業環境,則可由客戶選擇。以台灣的應用環境來看,高信揚指出,Windows與Linux比例大約為9.5比0.5,實用程度相當高的Greengrass,現階段則只能運行在Linux環境,或許正可藉由研華科技整合式系統來降低應用上的負擔。

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