Google Cloud助製造業加快轉型升級步伐

2019/12/27

協助製造業加速遷廠與轉移IT系統,DIGITIMES日前偕同Google Cloud與產業專家,將GCP(Google Cloud Platform)融入企業環境,發揮雲地整合效益,以落實系統遷移與備援、執行協同設計等多重綜效。

伴隨中美貿易戰延燒,製造業引發遷廠潮,迫切將生產基地移回台灣或遷往東南亞;但在轉移過程,須確保快速平穩地將整套IT系統複製過去,以利產線正常運作、奠定全球協作基礎且順勢推動智慧轉型,其間難免面臨挑戰。

為協助製造業加速遷廠與轉移IT系統,DIGITIMES日前偕同Google Cloud與產業專家,共同舉辦「製造業IT攻略-輕鬆解鎖雲端遷移X數位轉型」研討會,闡述如何將GCP(Google Cloud Platform)融入企業環境,發揮雲地整合效益,以落實系統遷移與備援、執行協同設計等多重綜效。

善用公有雲服務,提升產業轉型效率

本次活動由DIGITIMES研究中心分析師陳辰妃的「由產業轉型需求解構雲服務發展趨勢」演講揭開序幕。她指出企業數位轉型旅程包含E化、資訊化及智慧化三階段,其中智慧化為導入一系列新興技術,讓流程由事後解釋到事前預測,產生新的商業價值。

「公有雲平台匯集資源推出的雲服務,可協助企業加速數位轉型,」陳辰妃說,公有雲平台蘊含IoT、Hybrid、AI三大類服務,分別對應邊緣管理、資源協作、分析預測等關鍵需求。IoT服務旨在提供從雲到邊緣一致性IoT架構,包括感測器端的嵌入式OS、邊緣裝置端的代理程式,乃至從雲端服務入口接上雲端服務,藉由前後串聯提升管理便利性和數據質量。

Hybrid服務以Docker、Kubernetes等微型服務做為混合雲/多雲相容基礎,使雲間互通趨勢成形,促進資源協同運作。AI服務以簡化、優化、邊緣化為訴求,涵蓋Pre-Trained AI Model、AutoML、Edge AI等不同功能,幫助各類企業導入AI進程。

陳辰妃建議,企業應釐清需求、善用公有雲服務,藉此提升流程效率、提高AI預測準度,終至加速數位轉型、創造新商業價值。

Google Cloud助製造業加快轉型升級步伐。

以「IoT+AI+5G」為核心,實現智慧機械願景

智慧機械推動辦公室國際事務組組長錢睿宏表示,台灣高達98%製造業者皆為中小企業,缺乏足夠資源推動轉型升級;為此該辦公室採取五項措施,首先推動智慧機上盒(SMB),將設備資料上傳雲端。其次發展推動公板工業物聯網平台(NIP),透過SaaS讓企業輕鬆接上智慧製造所需技術。

第三鼓勵業者推動資料加值運用。再者建立指標性企業,以發揮擴散效應、促進整條產業鏈智慧化。最後打造智慧製造試營運場域,幫助機械業從單機出口模式,升級為高附加價值智慧製造系統的整廠整線輸出。

錢睿宏強調,台灣缺乏天然資源,需以智動化提升勞動力,以支撐製造能量,其背後最重要三大技術是IoT、AI和5G,它們聯袂形成「Intelligent Connectivity」,可驅動機器視覺、大數據、資安、系統整合、機器人、3D列印、AR/VR、無人車/無人機等各式創新應用,優化製造業的設計、生產、檢測、組裝、物流等一連串價值活動。他建議台灣業者積極與諸如Google Cloud Platform等國際型大平台合作,將創新能量帶向全球市場。

借助GCP關鍵服務,加速達陣工業4.0

接著由三位Google Cloud客戶工程師葉秀邦(Benson Yeh)、安玟宇(Wayne An)、羅煥琳(Helen Lo)輪番上陣,依序講述如何利用GCP關鍵基礎架構服務來翻新既有系統、彈性建構高效能運算架構、重新打造資料庫和資料倉儲。

葉秀邦說,目前GCP服務據點遍及20個Regions、134個PoPs和200多個國家,而Google更於全球布局了19座資料中心 ,其中一座落腳彰濱,提供了台灣用戶對合規、低延遲的期望;而用戶只要經由鄰近ISP連結Google PoP,爾後循著Google自有骨幹、而非公眾網際網路,更快更安全地接入GCP Endpoint。

緊接著葉秀邦介紹三類關鍵服務,一是以秒計費、可客製化機器類型,又搭配自動折扣優惠的Compute Engine(VM),其支援Live Migration,主動在離峰時段搬移用戶工作負載,以利在不停機下更新或升級原VM。其次是BigQuery無伺服器資料倉儲服務,使企業無需維護基礎架構,即可憑藉合理TCO享用企業級資料倉儲。再來按用戶所需機器學習專業度由高至低,分別提供GCP Machine Learning Engine、AI Platform、Cloud AutoML、CloudML pre-trained API等豐富服務,另獨家供應效能快過GPU數十倍且CP值更佳的TPU服務。

安玟宇介紹GCP高效能運算(HPC)服務。他指出HPC分為Server-based HPC、End User Computing及Data Driven Computing三類。若利用GCP執行Data Driven Computing,其間關鍵技術有二,一是BigQuery,方便用戶透過SQL語法陳述資料,二是Dataproc,讓用戶不需租用VM、只需經由簡單步驟快速產生Hadoop叢集。

談及End User Computing,企業透過VM租用(架設VDI伺服器)、搭配SSO或G Suite等週邊方案,便能滿足前端各式Workspace App運行需求。

GCP針對不同HPC應用提供多種VM選項,其中E2系列定位General Purpose,適用工作站虛擬化、Workspace App情境;N1/N2系列同樣定位General Purpose,但支援較大記憶體容量,可支撐入門級Server-based HPC。M1/M2系列訴求Ultra High-Memory工作負載,適合In-Memory分析用途。CPU時脈規格最高的C2系列,適合譬如熱力學、流體力學、碰撞等Server-based HPC模擬應用。

羅煥琳說,GCP提供In-Memory、Relational、Non-Relational、Object、資料倉儲等五種代管資料管理服務,以市場上甚受好評的Cloud SQL而論,歸類於「Relationall」,旨在協助企業透過GCP輕易建立、維護與管理PostgreSQL、MySQL或SQL Server關聯資料庫;其優勢包括高效能且可擴充、可靠又安全、簡單易用且全代管、以秒計費等等,利於企業專注發展創新應用。

針對資料倉儲,GCP相關服務是BigQuery,最大利基在於可收納製造業各部門形形色色資料,而企業無需歷經資源配置、HA、Monitoring和效能調校等繁冗歷程,便可輕鬆建立資料倉儲;更重要的,Google特別推出BigQuery ML功能,允許BigQuery用戶利用熟悉的SQL語法快速執行機器學習分析,未必須要具備高深的ML知識。

總括而論,GCP可提供遠較地端更加靈活彈性的架構,裨益企業善用AI、大數據,加快數位轉型進程且優化製程,針對不同的企業可依總體擁有成本(TCO assessment) 評估,提供最貼近業主需求的解決方案,助其順利邁向智慧製造、工業 4.0目標。

花絮來源: 本篇源至DIGITIMES 吳冠儀撰寫
報導來源: https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=130&cat1=40&cat2=13&id=0000575634_0n15g50t4rkarv3t1993y

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