As the number of IoT devices continues to proliferate, the amount of data generated by companies has increased exponentially. However, due to the massive surge of data generation from a massive growth of “smart things”, there is a bottleneck within the traditional cloud computing infrastructure. Therefore, cloud computing is shifting some of its processes to other layers known as fog computing and edge computing for more reliable and real-time processing. In addition, with the adoption of decentralizing traditional computing architecture, the fog and edge layer has allowed machine intelligence to be possible. As a result, fog and edge computing solutions have transformed how IIoT applications collect, process, store, move, and analyze data. Therefore, the benefits of fog computing and edge computing enable companies and organizations to pave the way for their digital transformation faster than ever. This blog will further explain fog computing vs edge computing and their differences.
何謂霧端運算和邊緣運算？
為了瞭解霧端運算與邊緣運算的差異，我們需要瞭解為何雲端運算需要將資料卸載到霧端和邊緣層。眾所周知，雲端運算正處於物聯網發展的早期階段，物聯網和工業物聯網 (IIoT) 裝置會將所有收集到的資料發送到遠端資料伺服器，進行額外處理，通常是為了機器學習。雲端資料中心內的電腦通常是資源強大的巨型伺服器電腦。這些電腦能夠儲存大量資料並運行複雜的應用程式。然而，即使是雲端，也因數十億物聯網和工業物聯網裝置產生的大量資料而應接不暇。因此，雲端運算正在將部分操作卸載到更接近資料來源的地方。霧端運算和邊緣運算是雲端網路的擴展，可讓工業物聯網應用程式更快、更強大。儘管霧端運算和邊緣運算可能相似，但它們之間仍有一些區別。
何謂霧端運算？
霧端運算是介於雲端和邊緣之間的一層。霧端運算作為過濾器，在邊緣處理資料，並僅將最關鍵的資訊傳送到雲端進行進一步分析和儲存。霧端運算將處理、篩選、管理和分析由各種感測器和工業物聯網 (IIoT) 裝置收集的資料。用於霧端運算的電腦稱為霧端節點。霧端運算將運算任務從雲端卸載到區域網路 (LAN)。因此，霧端運算可以透過在邊緣提供強大的運算能力，讓智慧型應用程式在邊緣即時運行。然而，透過在雲端和邊緣之間實作額外層，霧端運算增加了物聯網網路架構的複雜性。
何謂邊緣運算？
邊緣運算是最接近資料來源的層級，感測器通常部署在此處。邊緣運算裝置，例如工業物聯網 (IIoT) 裝置、感測器和致動器，直接連接到運行中的應用程式。這些裝置在安裝於端點的相同硬體或物聯網閘道中收集和運算資料。邊緣運算也可以立即將資料發送到雲端進行進一步處理和分析。無需在物聯網架構中增加額外層級，邊緣運算簡化了通訊鏈，並減少了潛在的故障點。
霧端運算與邊緣運算的差異？
霧端運算和邊緣運算非常相似，但有一些顯著差異。從根本上說，霧端和邊緣運算都將雲端頻寬卸載到邊緣。然而，霧端運算和邊緣運算之間的主要區別在於資料處理的位置。邊緣運算直接在收集資料的裝置中處理資料。有些邊緣運算應用程式不會直接在收集資料的感測器和致動器上處理資料。然而，運算仍然相對靠近資料來源，例如物聯網閘道甚至是堅固型邊緣電腦。
另一方面，霧端運算將運算活動帶到區域網路 (LAN) 硬體。霧端運算處理和篩選邊緣運算裝置提供的資料和資訊，然後再將其傳送到雲端。霧端運算仍將在邊緣處理資訊，但實際位置與資料來源和收集資訊的硬體相距較遠。由於霧端是工業物聯網架構中的一個附加層，邊緣運算可以在沒有霧端運算的情況下運作。相反地，霧端運算無法取代邊緣運算。
霧端運算和邊緣運算架構
霧端環境透過區域網路 (LAN) 與其他裝置和感測器通訊。透過在工業物聯網 (IIoT) 架構中實作霧端和邊緣運算，所有處理都在邊緣發生，並僅將資訊傳送到雲端進行進一步分析和儲存。邊緣運算通常直接發生在應用程式部署的感測器和裝置上，或是靠近感測器的閘道。相較之下，霧端運算將邊緣運算流程擴展到連接到區域網路的處理器，或可以在區域網路硬體本身中發生。因此，霧端架構在實體上可能與邊緣架構、感測器和致動器相距更遠。以下是雲端、霧端和邊緣架構的表示圖。
邊緣霧端運算的優點？
現在我們知道霧端運算是一個可選的附加層，並非工業物聯網 (IIoT) 架構運作的強制要求。以下是霧端運算的一些優點，可為您的工業物聯網應用程式帶來益處：
- 提高資料流量效率並減少網路延遲
- 雲端網路中的資料將更加組織化且不雜亂
- 減少所需的雲端儲存空間
- 發送到雲端的資料頻寬量低得多
- 降低瓶頸風險並提高可靠性
- 將來自多個邊緣裝置的資料聚合到區域儲存中
- 增強處理數百萬個連接裝置的能力
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降低大型雲端儲存和高網際網路頻寬的成本
霧端運算的缺點？
儘管邊緣霧端運算具有各種優點，但並非每個物聯網和工業物聯網 (IIoT) 應用程式都需要霧端運算。以下是一些您需要考慮是否需要霧端運算的缺點：
- 初期投資可能更高
- 霧端系統比邊緣系統更複雜
- 由於系統複雜，潛在的故障點更多
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與傳統集中式工作流程相比，管理流程可能需要更多的參與和時間
霧端運算範例
霧端運算的一個絕佳範例是生產線自動化中的嵌入式應用。生產線內的自動化將整合各種物聯網裝置、感測器和致動器。這些嵌入式裝置可包括溫度感測器、濕度感測器、流量計、水泵等。然後，在生產線中，所有這些邊緣裝置和感測器根據其特定功能持續測量類比訊號。這些類比訊號隨後由物聯網裝置轉換為數位訊號，並發送到雲端進行額外處理。在傳統的雲端環境中，持續的資料遙測會佔用頻寬並經歷更多延遲，這是將資料持續移動到雲端的關鍵缺點。
每秒接收和發送資料可能令人難以承受。然而，透過在邊緣增加一層霧端，霧端伺服器將透過處理和篩選收集到的資料，並根據特定參數判斷是否需要傳送到雲端，從而減少流量。由於霧端層本身具有處理能力，部分資訊可能根本不會傳送到雲端。此外，對於機器視覺系統等更智慧的應用，霧端伺服器可以以支援人工智慧的堅固型電腦形式存在，以管理各種高速攝影機，並實作人工智慧推理模型，以在生產線上進行缺陷檢測。
總結：霧端運算與邊緣運算
簡而言之，邊緣運算和霧端運算非常相似。主要差異在於資料處理的位置。邊緣運算直接在資料產生的來源處理資料，而霧端運算可能位於電信網路塔附近，距離更遠。但這些模式要實現，霧端和邊緣都需要專門的硬體才能即時處理、儲存和連接關鍵資料。
專為邊緣和霧端設計的專用硬體
AI 邊緣推論電腦 | RCO-6000-CFL 系列
AI 邊緣推論電腦是專門的工業硬體，旨在支援在堅固型邊緣進行即時處理和推論機器學習。專用工業推論電腦可承受極端溫度、震動、振動和電源波動。配備強大的 CPU、GPU 和儲存加速器，AI 邊緣推論電腦可在邊緣實現即時推論，以支援關鍵任務應用程式。此外，豐富的 I/O 功能可讓 AI 電腦與多個工業物聯網 (IIoT) 裝置和感測器進行通訊。
主要功能：
- Intel® 第 9 代 CFL S 處理器與 Q370 晶片組支援高達 8 個核心
- 模組化 EDGEBoost 節點支援硬體加速
- NVMe SSD 儲存磚
- 支援 GPU、TPU 和 M.2 加速
- 支援 5G
- 靈活的 I/O 提供更多 I/O：LAN、USB 和 10 GbE
- 電源點火管理
- 工業級堅固設計
應用：
- 工業自動化
- 機器視覺系統
- 堅固型邊緣運算
- NVR 監控
- DPU 伺服器加速
- 採礦自動化
- 車載資通訊系統
DPU 加速伺服器 - FlacheStreams
FlacheStreams DPU（資料處理單元）伺服器是加速型機架式伺服器，旨在霧端層提供高效能運算。此伺服器專為公有、私有和混合雲模型上的複雜資料中心工作負載而建構。DPU 加速伺服器結合了最新的 CPU、GPU、DPU 和 FPGA，可在霧端層上實現效能驅動的橫向擴展架構。透過霧端層上的 DPU，主機伺服器可以將部分處理程序卸載到 DPU，從而釋放其寶貴的 CPU 資源。然後，主機伺服器可以將其 CPU 資源分配給其他關鍵任務應用程式。例如，在霧端層上實施 DPU 伺服器的一些好處是能夠直接在網路介面卡上加速網路、儲存和安全管理功能。
主要功能：
- 最高支援雙 Intel Xeon 或 AMD EPYC CPU（每個最高 240W 和 128 個核心）
- 支援最多 18 個 DPU 加速器
- 最多 36 個 25Gb/s 網路加速器連接埠
- 2 個 96 通道 PCIe 交換機板用於點對點通訊
- 最高 300 TB 的 NVMe SSD 儲存裝置
- 符合 RoHS 6/6 規範
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