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2019/3/12

橫跨雲端、核心與Edge 著重安全性推Azure Sphere

建生態系組合方案更全面 壓低成本跨越推廣障礙

余采霏
微軟從六個層面來提供邊緣運算的能力,除了一致的跨雲和邊緣應用程式平台、整體安全、身份驗證管理、雲端與邊緣管理以及人工智慧之外,還提供了全面的智慧邊緣方案來滿足各種需求。


微軟自從2016年與合作夥伴攜手推出物聯網閘道器開發整合套件開始,便已開始積極佈局邊緣運算。2017年微軟發布Azure IoT Edge將雲端上的智慧擴充到邊緣裝置,並且藉由早期發布的Azure IoT Hub實現雲端和裝置間的溝通以及IoT裝置、設備的管理與監控。

2018年在Build開發者大會中,微軟CEO薩蒂亞.納德拉(Satya Nadella)提到了智慧雲端(Intelligent Cloud)與智慧邊緣(Intelligent Edge)的發展佈局,並在會中宣布釋出Azure IoT Edge Runtime資源,允許開發者能夠對Edge端應用進行修改、偵錯,並讓其更具透明度且易於掌控。同年,微軟針對連網裝置的安全性發表Azure Sphere專案,以多年的經驗和研究為基礎,設計出微控制器(MCU)晶片來確保連網裝置的安全,目前最新版本為19.02版。

在2019年初的CES美國消費性電子展中,微軟也偕同合作夥伴展示智慧邊緣相關方案,會場中也鎖定零售業的應用場景,說明物聯網如何協助零售業創造線上與線下的互動,以及強化客戶體驗。除致力在裝置端提供更多AI分析與深度學習功能外,2017年9月即已在台發表的Azure Stack混合雲平台,因為具有Azure AI 工具和雲端平台,也成為邊緣運算解決方案的一環。透過Azure Stack也能讓訓練過的AI模型遷移到邊緣,即使網路中斷,也能如常執行。

不只運算力還兼顧安全

顯然地,微軟的策略是將觸角橫跨到雲端、核心以及邊緣端,以因應企業任何可能的需求,但在此同時,微軟還考量了資料安全性。台灣微軟雲端及企業平台事業部副總經理李玉秀指出,在物聯網的環境中,安全絕對是必要的考量,一旦連網裝置被入侵,幾乎所有在邊緣的資料就會全部淪陷,而微軟推出Azure Sphere專案的目的就是希望連網裝置在擁有人工智慧(AI)、機器學習運算力的同時,也能在安全的環境下運行。也因此,不管是微控制處理器晶片的設計、作業系統,以及連線運作的安全,都在開發階段進行了全盤的考量。


▲ Azure Sphere專案主要包含了三個部份,包含Azure Sphere認證的MCU晶片、Linux作業系統以及可以提供身份認證、資安威脅偵測以及安全更新的安全服務。為了更貼近企業應用需求,也提供Development kit開發套件,讓企業可以在其上開發AI與機器學習相關的模組。


Azure Sphere專案主要包含了三個部份,包含Azure Sphere認證的MCU晶片(首波發表的是與聯發科合作的MT3620晶片)、Linux作業系統以及可以提供身份認證、資安威脅偵測以及安全更新的安全服務。為了更貼近企業應用需求,也提供開發套件(Development Kit),讓企業可以在其上開發AI與機器學習相關的模組。

她認為,邊緣運算的發展趨勢非常明確,但也存在許多亟需克服的挑戰。舉例而言,在邊緣端,若是需要安裝許多套件或是需要很多的運算能力,勢必會加重成本,一旦大量部署,成本效益就是一大考量。「初期推展時,不少企業在評估所需投入的成本之後都打了退堂鼓,原因便在於初期成本投資太大,反而不如聘用一位有經驗的師傅來得划算。」她提到,讓服務愈來愈輕量化是微軟正在努力的目標,而隨著邊緣裝置成本愈來愈低,企業才能享受到邊緣運算與物聯網應用的好處。

建立生態系提供多樣邊緣方案

▲ 台灣微軟雲端及企業平台事業部副總經理李玉秀指出,在物聯網的環境中,安全絕對是必要的考量,微軟推出Azure Sphere專案的目的就是希望連網裝置在擁有人工智慧(AI)、機器學習運算力的同時,也能在安全的環境下運行。
台灣微軟雲端及企業平台事業部副總經理李玉秀指出,在物聯網的環境中,安全絕對是必要的考量,微軟推出Azure Sphere專案的目的就是希望連網裝置在擁有人工智慧(AI)、機器學習運算力的同時,也能在安全的環境下運行。 Microsoft Azure企業副總裁Julia White曾發表文章解釋智慧雲端與智慧邊緣,內容提到,全球的企業正在經歷一場技術轉型,從工廠到農場、從智慧城市到家庭,更智慧的感測器與連結設備正在為這些場域注入新的活力,愈來愈多的裝置正在連結到雲端。在此同時,混合雲急速發展,而公有雲也可以成為運算力的來源。AI則跨越了所有系統,我們正在進入一個智慧雲與智慧邊緣的時代。

智慧雲端是由公有雲實現無所不在的運算,並且由AI推動,而Azure正是能為企業提供各種智慧應用程式與系統的方案;智慧邊緣則是不斷擴展的連接系與裝置,用以收集物理世界的資料,以提供即時的洞察與沈浸式體驗。

在此概念之下,微軟從六個層面來提供邊緣運算的能力,除了一致的跨雲和邊緣應用程式平台、整體安全、身份驗證管理、雲端與邊緣管理以及人工智慧之外,還提供了全面的智慧邊緣組合方案來滿足各種需求。

李玉秀解釋,雖然微軟提供了Azure以及邊緣相關的服務,但邊緣運算應用的多樣性只會不斷增長,因此微軟需要與ISV、系統整合以及解決方案供應商來共組生態系,以確保企業能夠取得獨特的優勢。「現今是大者恆大的時代,部份雲端服務供應商希望創建一站購足的供應鏈體系,因此也開始跨足硬體的設計,但是微軟希望能夠與合作夥伴創建共贏的環境,以Azure Stack而言,微軟與許多伺服器品牌供應商合作,微軟的市場愈大,合作夥伴就愈能從中獲益。同理,未來Azure Sphere發展成熟時,也很可能不只一家供應商合作。」

電腦視覺輔助判斷良率

隨著邊緣運算日益蓬勃發展,各種應用場景也紛紛出籠,除了與視訊內容傳遞(Video Content Delivery)相關的應用之外,自動光學檢測(Automated Optical Inspection,AOI)的應用也較為可見,而且對於邊緣的運算力與容量均有較高的需求。

「過去紡織業者要檢查布料有沒有瑕疵,要仰賴老師傅的判斷,這是一種能力的累積,而且需要多年的專業經驗,但是老師傅也有疲憊的時候,傳承上也面臨壓力,不少產業正在運用自動光學檢測來進行良率與不良率判別。」她解釋,解決方案主要是透過電腦視覺(Computer Vision)快速擷取實物照片來加以判斷,由於速度很快,再加上需要從各個不同的角度拍照,一次數百萬張的照片,因此需要大量的儲存容量。

「織品是最複雜的AOI,需要從各種不同的角度拍攝,因為衣服有厚度,所以這種應用場景,作業系統的記憶體、運算能力以及儲存空間相對都要選擇較高的規格,才能在遇到瑕疵時立即做出反應。像這類的應用目前已有6、7家業者採用。」 李玉秀強調,邊緣運算要能快速推展,需要有兩大條件,一是裝置要小、便宜,容易更新與維護,其二是降低總體成本,若是過於高昂,企業很可能就無法接受。

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