Edge Intelligence Stack

工業物聯網雲平台

Use Case

應用開發

開發時設定的執行環境， 是否能滿足多元需求？

資料流程如何動態調整？如何接收資料？

如何確保應用所需的環境與硬體資源與實際相符？

應用佈署

需要整合不同的供應商設備，不同場域有不同的環境

資料流如何串聯？終端設備如何管理？

模型如何派送？版本如何管理？如何監測績效？

應用維運

私有雲：

  • 不同的虛擬化方案
  • 帶來不同的管理議題
  • OpenStack、VMWare

公有雲：

  • 供應商鎖定 (vendor lock-in)
  • AWS、GCP、Azure

Features

彈性佈署

  • 同時支援私有雲、公有雲以及混合雲佈署情境
  • 單一架構即可適用初始評估階段、方案驗證階段及生產階段，營運商及開發商都不需針對架構進行調整

低營運成本

  • 日常維運均透過自動化方式執行，提供完善的整合與監控機制，可減少維護人力
  • 藉由雲霧協作架構，可將複雜的維運工作集中至雲端，邊緣/霧端設備透過遠端即時管理，無須人員介入

高可用性

  • 提供容錯能力，可建構具備高可用性之環境
  • 可應需求隨時進行水平或垂直拓展

Solutions

EI-Stack (Edge Intelligence Stack)

基礎服務

  • 資料庫：SQL、NoSQL、時序資料庫、資料倉儲
  • 多元儲存：物件儲存服務、區塊儲存、檔案系統儲存
  • 跨雲遷移佈署：私有雲、公有雲及混合雲

物聯網產業解決方案 (Solution Ready Package, SRP)

  • Edge AI 應用開發與管理解決方案
    • 人工智慧框架服務 (AFS)：模型訓練與生命週期管理
    • 事件串流處理框架 (PLASMA)：視覺化工作流程分散式應用
  • 聯網裝置管理解決方案 (LwM2M)
    • 設備資產管理與軟體派送
  • 一步上雲解決方案
    • 聯網訊息樞紐服務 (IoT Hub)：MQTT、AMQP、Kafka Streaming
    • 可配置資料匯集服務技術 (CDW)

工業應用程式 (Industrial App, IApp)

  • 可規模設備診斷服務 Anomtor (Anomaly Detector)
  • 製造執行系統 MES (Manufacturing Execution System)
  • 生產設備快速機聯網方案 M2I (Machine to Intelligence)

適用對象

Edge AI 應用服務開發商

  • 提供一 IaaS + PaaS/CaaS 的參考架構，使 Edge AI應 用執行環境與情境能有一固定流程
  • 從單一應用轉型成產業解決方案

系統整合商

  • 透過共享基礎設施架構，能快速導入與串聯不同應用服務開發商所提供的解決方案
  • 減少客製化的部分，透過單一平台架構快速導入至不同場域，降低開發成本

Architecture

EI-STACK架構圖

Customers

智慧製造 (~2018)

  • 生產設備資訊可視化
  • 生產設備壽命預測與故障預警

智慧機場 (~2018)

  • 業務資訊串連與事件處理

智慧建築 (~2020)

  • 建築自動化設施設備資訊串接
  • 物業管理匯流與即時事件處理
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