[太陽花學運] 2014年3月18日 台灣人民佔領立法院行動 反對黑箱服貿

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繼台灣公民記者JO1YNN在美國有線電視新聞網CNN的 iReport ( Taiwan Parliament Occupied by protesters 1st time in History )上。報導台灣「318人民佔領立法院行動」首次佔領立法院議場世界各大重要外電媒體紛紛加以報導。 Arys Chien's status update .: 【 為何學生要佔領立法院,反對黑箱服貿?】 我知道有的朋友平常沒 留意,現在一時看不太懂;我試著用另一種方式簡單說明看看。   會計偷偷抱著公司所有的資產,要去抵押借高利貸。 老闆發現了,趕緊說:「不行啊那是高利貸!」 會計:「我是為公司好!」 老闆:「那起碼告訴我,是哪家高利貸、多少錢、利息怎麼算?」 會計:「我先去借,你之後會慢慢感受到!」 老闆:「那也讓我們開個會討論吧!」 會計:「我趁你不在的時候發開會通知,你沒來,所以就算通過了。 」 老闆要攔會計、會計把自己座位鎖起來,老闆只好請人來包圍會計的 座位,並且設法強行進入;進入後亂翻會計抽屜,想找到公司資產。   以上。   會計 = 政府 老闆 = 台灣人民 高利貸 = 服貿 (沒錯,政府是人民雇用來辦事的職員,看薪水哪裡來的就很清楚了 ) (高利貸不是不能借,只是不能這樣搞啊......)  ( 來源: 我是台灣人粉絲團  )

工業物聯網技術應用概況

工業物聯網技術應用概況

工業物聯網是物聯網發展的一個重要領域,也是一個指標,許多技術會優先用
在工業場域上,在工業物聯網有觀察到兩個技術趨勢:低功耗廣域網路以及邊緣運
算,分別帶來的場域的範圍擴充,以及專案設備配置的變化,以下為大家說明。

工業物聯網:





(1) 低功耗廣域網路(LPWAN)擴大私有雲場域範圍

北美市場一直是全球科技領先的地區,以智慧家庭應用而言,北美早已流行使
用Zigbee、Z-wave做為控制應用的通訊協定,輔以Wi-Fi 及BT作為寬數據(大檔案
傳輸)的應用。然而這樣的通訊協定在一般消費者場域 (例如二十坪,兩房的場域)
中可以滿足需求。但當場域擴增到兩層樓三層樓,原有的通訊協定就需要導入中繼
器,增強器,甚至採用Mesh Network的技術,來加強傳輸的效率。
然而當場域從室內延伸到室外,場域從單一建築物到跨建築物甚至因應更大規
模的場域如鄉鎮。為了因應物聯網裝置省電、長距離傳輸資料的需求,低功耗廣域
網路(Low Power Wide Area Network,LPWAN)因此而生。LPWAN由於不要求複
雜的影音、大資料傳輸、即時訊息等,是物聯網談論多年之後,最具體的萬物互聯
的實現。

無線通訊領域20年來的發展非常迅速,從行動電話問世到現在已經在討論5G
標準,然而在正式邁入5G前,低功耗廣域網路技術可以提供產業持續前進的動力
,許多低功耗長距離的技術陸續被提出,較受注目的包括使用授權頻段的窄頻物聯
網 (Narrow Band-IoT,NB-IoT),以及採用非授權頻段的LoRaWAN、Sigfox等。低
功耗廣域網路滿足了基本連線需求,而非授權頻段帶來了低成本的佈建費用,因此
由IBM、Cisco領軍的LoRa可以說是目前為止最受產業支持的LPWAN技術。
過去的自動控制場域考量到網路架設及管理問題,多半以建築物為單位,甚至
於因連線能力的侷限而以一層為單位。然而在低功耗網路技術的發展,帶動場域的
擴增,產生更多可能性;例如以往需要拆成不同的系統,但因為通訊技術的提升,
可以在一個系統中整合。以往在大型場域中需要導入行動網路(2G、3G 或 4G)以
連結公有雲服務。但在藉由採用低功耗廣域網路技術後,資料的傳遞方式可以有更
多選擇,而在網路佈設的成本降低之後,因智慧閘道器及儲存設備的興起,物聯網
雲服務多考慮自建本地端雲服務作為搭配(私有雲)。

物聯網雲服務架構,第一層為最前端裝置如感測器等;第二層為網
路層包含行動網路(2G、3G 及 4G),及前述低功耗廣域網路等;第三層的應用層主
要為基於資料儲存體延伸的資料應用,如資料呈現及資料分析等。

工業物聯網的應用需求明確,在低功耗廣域網路在網路層帶來突破後,以智慧閘
道器及儲存設備所建構的物聯網私有雲服務成為小型、中型場域主流。

LoRa :



(2) 邊緣運算(Edge Computing)逐漸受到重視

大型場域的裝置互聯問題,可以藉由行動網路及低功耗廣域網路技術來達成,
因此裝置的資料收集部分已經可以藉由閘道器(Gateway)搭配儲存設備或是雲服務
完成。一般而言閘道器負責搜集和詮釋資料的裝置,不同通訊介面,與外部的感測
器裝置、雲端連結。然而物聯網應用的需求逐漸提升,傳統單一功能的閘道器,無
法滿足需求,現以智慧閘道器(Intelligent Gateway)來做為新一代閘道器的定義,
相較於過去的閘道器有更高運算能力甚至整合資料分析功能。

除了閘道器的運算能力提升外,整體系統的資料處理的部分,也因為場域的擴
大,及應用的多樣性而開始有了變化。在過去以大型主機思維所延伸的公有雲架構
,在處理巨量資料,有其優勢。然而在物聯網應用中使用公有雲有其頻寬限制和網
路成本考量。資料傳輸並非免費,降低資料傳輸量將可為企業節省成本,例如把部
分資料分析轉移到邊緣,就有助於提高資料處理量,或是當終端監測數據未有改變
,就無需將相同數值上傳整個網路。

同時資料分析也可以轉移到邊緣,把資料儲存於區域,閘道器或工業電腦(IPC)
的分析應用程式來做基本的規則決策(Rule),如環境溫度監控與空調強弱調整。而
也因應用的不同對於決策反應時間的要求也有所不同,如辦公室溫度監控與空調強
弱調整,以一小時為單位調整,已經可以滿足整個場域的需求;然而在工廠端的機
器監測系統,就不可能以小時為單位調整。這也是邊緣運算受到重視的原因,針對
不同的場域需求,及智慧應用的需求,而需要強化在地運算。如圖二所示,過去感
測器,閘道器,運算設備及儲存設備搭配中,閘道器僅需處理網路層應用,然而在
應用需求中有需要更多運算分析工作將集中在前端處理,閘道器運算功能需提升。
實務上也有既有設備原針對控制,為了不更動現有設備,並同時提升案場智慧應用
,因此從後端調整,增加運算功能於儲存設備,以架設服務。

邊緣運算:


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