Microsoft 的 IoT 世界觀:建立「你的」物聯網


隨著愈來愈多人談論創客(maker)精神,以及巨量資料的議題,物聯網(Internet of Things,以下簡稱 IoT)的題材也跟著熱門起來 —— 這些可以寫程式控制的硬體、裝置,在接上網路之後,除了可以將裝置上蒐集的資料往某個地方(也許是所謂的 “cloud")傳遞儲存之外,這些裝置設備可能還會透過網路接收到一些「訊息」來調整它的運作邏輯。試想家中的空調設備若也是一個連接網路的設備,它蒐集了你使用空調的各種數據,往一個智慧系統傳送,接著這個智慧系統建立了一個預測你習慣的模型,根據這樣的模型把預測什麼時候要調高調低溫度的「訊息」送回給空調設備,如此一來,空調設備的自動調節運作也許會更符合你的使用習慣(當然你還是可以手動調整)。

在上面的例子,我們看到了有設備(物,things)以及網路傳輸(網,internet),再加上資料及智慧系統,建造出一種理想的物聯網情境應用,而在這些情境應用中,最重要的部份其實就是處理資料以及從資料中學習的智慧系統。Microsoft 希望與客戶或合作夥伴的合作方式,並不一定要跳脫原本的核心事業,刻意地去做一個新的裝置或設備,而是能在原本的核心事業中加入 IoT 的思維,不論前端的設備用什麼樣的平台或技術打造,都可以結合 Microsoft 的智慧系統來提升效率、啟發創新以及協助商業轉型。

接下來,我們可以來探討 Microsoft Azure 上的服務如何來幫助各行各業導入 IoT 思維。

提升效率

如果不是從頭開始,要在既有的各種設備上蒐集資料、或是加上網路傳輸的功能,首先就要處理眾多異質平台,以及設備數量(直接影響資料數量)等等的問題,但是透過 Azure Event Hubs 的服務,不論前端是什麼樣的設備,透過官方提供的 SDK、或是照著 AMQP 或 HTTPS 的方式進行傳輸,都可以很輕易地將資料傳輸到雲端,更重要的是,Azure Event Hubs 天生就是為了處理即時巨量資料所設計的服務基礎所設計,所以也不必煩惱短時間湧入的大量資料要如何處理的問題。這些問題解決了,也將更容易及輕鬆實現蒐集巨量資料的目標,並且這些都可以是自動化操作,不必擔心後端蒐集資料的平台無法處理的問題。

除了能處理大量的即時資料之外,Azure 上的 Storage 或是 HDInsight 服務上的 HBase 因為有異地備援的特性,可以安全地儲存這些珍貴的資料,而且 Azure HDInsight 就是完整移植了 Apache Hadoop 的生態系,所以處理巨量資料操作的問題也解決了,當這個系統已經幫助您建構好眾多的基礎建設時,效率還不提升嗎?

啟發創新

如果辛辛苦苦蒐集了一大堆的資料,結果必須要隔一段時間才能分析或是操作資料,那反應就比其它的競爭對手或是合作夥伴慢了幾拍,更別提資料的來源可能還有好幾個,那還談什麼創新呢?所以 Azure Stream Analytics 服務以及基於上述提到的 Azure HDInsight 中的 Storm,都讓你在蒐集資料的同時,便能即時地開始對資料進行分析甚至是建立模型,所以可以立即採取動作來因應。

針對資料的「現狀」進行分析及採取行動,就像是看著後照鏡開車一般,反應的只是過去發生過的事情,若是能夠從資料的特性、趨勢等等來學習,用來建立預測、分類、分群等模型,以便能針對未來發生的事件或狀態作反應,那可能就會因為精準的預測或分類而產生了新的商業價值。舉例來說,如果一個郵件系統可以將已經儲存在系統中的郵件來分類哪些是正常信件、哪些是垃圾信件,當然我們會覺得這個郵件系統很棒,但若是這個系統在收到新的信件時,能夠主動地(並準確地)判斷它是否為垃圾信件,可想而知這個系統將會更有價值。Azure Machine Learning 服務就是提供這樣的一個平台,協助你建構模型並賦予它學習的能力,不用撰寫程式(當然你還是可以使用 R 語言來客制化),只需拖拉現成的資料處理、學習演算法,就能從蒐集來的資料中學習,逐漸訓練出準確的模型,並且可以輕易地(透過 HTTPS)與其它系統結合來運用這個模型。

有了這些基礎建設,就好像已經幫你打造了一個大腦,不就也有了找到新的商業模式(創新)的機會嗎?

協助商業轉型

當我們已經將資料都蒐集儲存好,也建構了智慧系統,可能就會開始從這些資料中找到新的趨勢或是新的商業模式,但做決策的人當然不會要自己看這些原始的巨量資料,Microsoft Power BI 可以結合上述的基礎建設,將資料查詢轉化成各種圖表資訊,將更有效地協助決策群做出商業決策的判斷。

情境案例

既然說不是刻意打造新設備來談論物聯網,那有沒有什麼情境的案例呢?以下是針對四種不同的產業來舉可能的應用範例,真實的應用當然不必也不限於這些情境。

零售業

在零售業中,我們也許是在銷售現場導入不同的物聯網思維,像是在販賣機器上,針對不同的客戶或是行銷操作來展示不同的數位行銷內容;或是在貨架上偵測商品的銷售狀況,藉此來調整商品擺放的方式;而在物流方面,將可以追蹤貨物的運送狀況,掌握倉儲或是物流的成本,提升經營效率;最後公司總部便能從這些資料中做出新的商業決策。

製造業

在製造業的例子中,除了可以在生產的設備上偵測健康狀況掌控成本之外,也可以蒐集像是客戶使用習慣或是產品狀況等資料,藉此回饋生產線上的研發人員來調整產品。

健康及醫療業

在健康及醫療產業中,應用在病患的各項儀器都可以偵測各種醫療及健康的狀態,這些不僅可以直接作為醫師治療的參考,也可以應用於醫學中心的研究,發展出更好的治療方式;而在病患的居家照護方面,也可以用這些資料當中建立的智慧模型,讓其在家中也能得到妥善的治療或照顧。

大眾運輸系統

在大眾運輸系統方面,除了可以監控這些運輸載具的健康狀況,有效控制維護檢修成本之外,更可以分析運輸過程中的每一個環節(像是地鐵站中旅客移動的順暢度等),提高運輸效益。

結論

Microsoft 的 IoT 世界觀,簡單地說就是不必另外做一個新的設備才叫做投入 IoT 產業,而是怎麼樣運用這樣的思維來打造「你的」物聯網(Internet of YOUR Things),透過提供不管是 Azure 還是 Power BI 等基礎服務的方式,在不限定前端設備是何種平台與技術的情況下(即便 Microsoft 也發表了免費使用的 Windows for IoT,而且相關開發環境也 open source),使得各行各業都能快速地導入 IoT 的思維,改善原本的工作效率、啟發創新以及找出可能的商業轉型價值。

原始文章發佈於「開發者之魂」部落格

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