佈署 IoT Edge 和霧運算技術以開發智慧建築服務

2021年2月19日 星期五

《3S MARKET》這篇報導把物聯網的架構與實作，描寫的非常詳細，雖然在建築的細節上描述不多，但報導中也提及這是個實際驗證，可適用在很多的場域。不知道，有多少人真正看得懂？當然，連這篇都看不懂的人，就別說他真正了解物聯網、Edge 與 Cloud。

事實上這篇報導的描述不難了解，真正物聯網與邊緣運算的挑戰，是在實作。實作真正面臨的，是這些數據處理、融合、分析上的完整度，還有 —— 找到實作的場景！

摘要

基於 SoC 架構的嵌入式系統的進步，使許多商業設備的開發變得足夠強大，足以運行操作系統和複雜的算法。這些設備整合了一組具有連通性、運算能力和成本降低的不同感測器。在這種情況下，物聯網（IoT）的潛力不斷增加，並帶來了其他發展可能性：「事物」現在可以增加數據源附近的運算量；因此，可以在本地系統上，佈署不同的物聯網服務。

這種範例稱為「邊緣運算」，它整合了物聯網技術和雲端運算系統。邊緣運算可以減少感測器與中央數據中心之間，所需的通信頻寬。此方法需要管理感測器、執行器、嵌入式設備，和可能不連續連接到網路的其他資源（例如智慧手機）。這種趨勢對於智慧建築設計非常有吸引力，在智慧建築設計中，必須整合不同的子系統（能源、氣候控制、安全性、舒適性、使用者服務、維護和營運成本）以開發智慧設施。在這項工作中，分析和提出了一種基於邊緣運算範例的智慧服務設計方法。

這種新穎的方法，克服了現有設計中與服務的互操作性，和可伸縮性有關的一些缺點。描述了基於嵌入式設備的實驗架構。能源管理、安全系統、氣候控制和資訊服務，是實施新智慧設施的子系統。

1. 簡介

建築自動化系統使用開放式通信標準和介面，可以整合多種不同的建築控制規則，例如供暖、通風、空調、照明和百葉窗、安全功能和設備。但是，現有建築物通常不具有這些系統。

通常，每種安裝類型都提供特定的服務：供暖通風和空調（HVAC）控制氣候服務，攝影機和感測器提供安全服務等。僅當設計能源管理系統時，不同的子系統相關，但僅透過以下方式，連接建築物的能源管理系統。能源管理服務，集中在專用軟體中。

對於使用者和維護技術人員來說，提供不同服務的不同製造商，發現很難整合新的服務和功能。自動化建築將用於控制和數據採集的軟體，與工業協議和介面整合在一起。此外，將新服務整合到這種解決方案中並不容易，這取決於已安裝軟體的開發。

這些工業發展還為能源管理，提供了雲端連接解決方案和智慧服務。這些服務，也在集中式電腦系統中開發。數據被傳輸到這些系統或雲端進行分析。本文提出使用佈署在物聯網（IoT）技術中的邊緣和霧運算範例，主要有兩個目的：

A. 在自動化和非自動化建築物中，促進新的智慧和可互操作服務的整合（整合）。

B. 允許在建築物的所有子系統之間，分配智慧服務（互操作性）。

透過該建議，可以促進建築物子系統之間的關係。它還促進創建新的智慧服務（例如，新的分佈式智慧控制算法；使用電源管理捕獲的數據，來檢測人類活動；捕獲設備連接的模式辨識，運算可再生電力預測，在安全服務中使用電力數據等）。在這項工作中，我們設計了一個中間軟體的體系結構，該體系結構具有兩個主要層，這些層基於嵌入式設備、IoT 通信協議和硬體支援，來開發人工智慧算法（圖1）。

為了實現這一目標，我們在建築物的設施中添加了兩個概念等級：邊緣節點和霧節點。每個等級都有不同種類的設備和功能。我們佈署並實現了基於層的中間軟體的體系結構，以對模式進行實驗。

本文的組織結構如下：第 2 節回顧了智慧建築技術，建築物中的 IoT 佈署以及邊緣運算範例。第 3 節提出了一種在建築物（自動與否）中佈署邊緣和霧運算範例的方法。第 4 節介紹了進行的實驗。最後，第 5 節介紹了結論和未來的工作。

2. 相關工作

本節介紹與這項工作相關的主要研究領域。首先，我們在分析雲端運算層之後，回顧了基於邊緣運算範例的資源和服務供應。最後，我們研究了實現智慧建築的技術，並在最後的小節中，總結了先前研究的貢獻。

2.1. 邊緣運算資源和服務供應

最近，網路在兩端被標記為「邊緣」和「核心」，以查明處理發生的位置。邊緣端靠近數據源和使用者，核心端由雲端伺服器組成。透過這種方式，邊緣運算範例將運算推送到 IoT 網路的邊緣，以減少數據處理延遲，和發送到雲端的數據數量。基於雲端的後端，可以處理對時間不太敏感，或源設備本身不需要結果的處理請求（例如，物聯網網路狀態下的大數據分析）。

在邊緣運算資源供應方面，正在進行的 Horizo​​n 2020 RECAP 項目，提出了一種整合的雲端 - 邊緣 - 霧端架構，目的在解決應用放置、基礎架構管理和容量供應。雲端/邊緣基礎架構監控功能豐富了應用，基礎架構和工作負載模型，這些模型又被回饋到優化系統中，該系統可以協調應用並持續配置基礎架構。

徐等人進行的研究。 提出了一種用於邊緣運算的實用感知資源分配方法，稱為 Zenith。借助 Zenith，服務提供商可以與邊緣基礎設施提供商，建立資源共享合同，從而允許延遲感知資源調配算法，以滿足其延遲需求的方式，來調度邊緣任務。

邊緣節點資源管理（簡稱 ENORM），是管理邊緣/霧節點資源的框架，可透過監控應用需求，來自動擴展邊緣節點。可以透過靜態優先等級分配，來確定特定應用的優先等級。供應和自動縮放機制，是基於線性搜索的相對簡單的實現。

當源本身是可行動的時，邊緣雲範例也是可行的。 Chen 等人研究了行動設備向邊緣節點（特別是在無線電接入網路邊緣）的智慧運算分流。在這項工作中，作者提供了任務卸載算法，將分佈式運算卸載決策表述，為多使用者運算卸載功能。在同一項工作中，Wang 等人研究了聯合協調卸載任務，到多個邊緣節點的問題，並提出在邊緣等級引入及准入控制，以及兩階段調度方法，與傳統的最近邊緣選擇方法相比，改進了卸載性能。

2.2. 雲端運算服務配置

就社會和行業採用資訊技術而言，雲端運算範例是最具創新性的策略之一。提供的優勢提高了效率，並降低了成本，同時提供了可透過 Internet，普遍存取訪問的按需 IT 資源和服務。

當前，雲端運算服務種類繁多，甚至如何提供，這是一個受到廣泛研究的主題，正在提出許多的方案。甚至有評論總結了雲端運算範例的相關研究。

本小節介紹了有關以下問題的先前工作，這些問題與本手稿的主題有關：（i）安全性； （ii）服務品質（QoS）； （iii）提供邊緣服務。

（i）安全是雲端運算中一個具有挑戰性的問題。雲端服務位於應用環境之外，並且超出了防火牆的保護範圍，因此，需要附加的安全層。另外，邊緣和霧運算應用的行動性和異構性，使得難以定義單個過程。因此，需要一種分佈式安全策略。

此外，必須有一個標準化的環境，才能正確解決此問題，並指定霧運算和邊緣設備，如何相互協作。網路邊緣上的多個霧節點之間的敏感數據通信，需要資源受限的事物的輕量級解決方案。另一個與安全性相關的問題是數據位置。在雲端中運行數據分析是很常見的。因此，關於數據安全或隱私的公有雲與私有雲的爭論就出現了。

（ii）分配給雲端應用的資源，通常是根據合同規定的服務水準協議（SLA）所設置的。但是，實際上，由於偶爾執行大量事務，而導致分配的基礎結構飽和，可能會出現瓶頸。為了解決此問題，可以在資源可用時，動態擴展雲端基礎架構。當前，最具創新性的趨勢，目的在建構自動 SLA 合同合規系統。在 Faniyi 和 Bahsoon，以及 Singh 和 Chana 進行的研究中，可以找到與品質服務管理相關建議的詳盡綜述。考慮到這一點，提出了幾種策略來預測，應用的資源需求和 QoS 的要求。最近的工作試圖將安全性和 QoS 問題結合起來，以提供全面的性能指標。

（iii）最後，濫用雲端服務，是該領域的另一個問題。物聯網環境是霧和邊緣設備不斷加入或離開，動態的執行前後關聯。因此必須在網路邊緣提供彈性的服務。為此，在網路的可用設備之間，共享應用工作負載，可以為高階運算應用提供靈活性。提出了可靠的服務供應方法，來為系統提供更高的彈性，並提供靈活和優化的雲端服務。

在本主題中，將雲端框架和中間軟體技術，設置為與雲端層，以及具有不同介面操作系統，和體系結構的設備之間，進行通信的平台。

2.3. 物聯網在建築服務工程中

物聯網開發為在建築物上，開發數位服務提供了新資源。建築物中常見的物聯網應用，包括節能的過程環節、維護改進、雜務自動化和增強安全性。由於全球變暖，建築物的節能是一個重要的課題。

物聯網技術引入智慧建築，不僅可以減少本地溫室氣體排放，還可以將減少溫室效應擴大到更大的領域。目前，物聯網還被用於建築領域，以協助設施管理。物聯網使營運系統能夠提供更準確和更有用的資訊，從而改善營運，並為房客租戶提供最佳體驗。有基於物聯網的建議，這些建議顯示建築系統，如何與雲端進行通信，並分析所獲取的數據，以開發新的業務見解，從而能夠推動真正的增值和更高的績效。

實驗研究顯示，物聯網平台不僅可以改善，工業能源管理系統中實體的互連性，而且可以降低工業設施的能源成本。 FacilitiesNet 表示，建築物聯網（BIoT）正在推動我們獲取資訊，彼此互動和做出決策的方式發生重大轉變。BIoT 不僅與連接性或設備數量有關，而且還與交付實際和相關結果有關。當前，有很多基於物聯網的智慧家庭應用的例子。

然而，智慧設備或「物」，僅僅是連接到網路的設備或嵌入式系統。增值來自設計協調系統，和提供智慧服務，以提供實際收益的能力。這些特徵基本上，取決於對不同類型連接事物的異質性，及其互操作性的管理，並取決於數據處理提供的情報潛力。

Tolga 和 Esra 進行的研究得出的結論是，就智慧家庭系統中的軟體和硬體而言，物聯網技術尚未變得穩定。原因之一，有可能是物聯網技術仍處於發展階段。McEIhannon 所撰寫有關物聯網應用的邊緣雲和邊緣運算的未來，其評論得出了類似的結論。這篇評論提到概念和發展，目前還處於早期階段，從學術和行業的角度來看，許多挑戰都需要解決。

物聯網帶來了新的機會，但許多企業仍在尋求了解和分析，其將如何影響，並與現有的 IT 結構和管理策略整合。為此，必須創建專門的使用模式和技術，來彌合這一差距。

2.4. 發現

以下結論闡明了這項研究建議的新穎之處：

雲端運算作為「實用」的一般概念，非常適合智慧家庭應用的常規需求。但是，在某些情況下，將所有運算都移到雲端中，是不切實際的。

邊緣計算作為一種計算範例而出現，可以在物聯網設備生成的數據附近執行計算。這種範例可能有助於滿足最新應用的安全性和 QoS 的要求。

當前，控制子系統的高級建築設施，通常使用 Internet、IoT 協議和 Web 服務。專有系統是使用標準的 Internet 通信協議設計的，用於管制和監控。先前的工作顯示，基於無線感測器網路、Web 介面和工業控制模式，用於氣候控制、電源管理或安全性的控制系統，使用不同的監視和控制技術。監控應用分析，得自監控和數據採集系統中的這些子系統。對於不同的子系統，有不同的解決方案。考慮到上述情況，本工作中提出的模式，引入了以下新穎元素：

A. 介紹了一種分層架構（整合了邊緣和霧端等級），以及提供子系統之間互操作性，以及在建築物控制中開發智慧服務的方法，該方法使用了邊緣和霧端範例，這些範例將 IoT 協議整合在一起，並在本地 Intranet 中操作 AI 技術，讓雲端服務的通信層，完善了該層的架構。

B. 介紹了一種基於使用者為中心的方法，用於在互操作性需求下設計、驗證和改進新服務。

C. 該提案允許使用可以在已建的建築物中，實施的非專有硬體和軟體系統。

3. 計算模式設計

建築物中的設施子系統分為有照明、氣候、能源、安全、警報、電梯等。在自動化建築中，這些子系統由專門的控制技術控制和監控。在非自動化建築物中，不存在這些服務，並且子系統透過電子和電氣方式進行控制。在這兩種情況下，所有子系統都為建築營運，提供必要的服務。

從邏輯上講，每個子系統都在其場景中起作用，並且不能與其他子系統互操作。嵌入式電子控制器和連接的不同感測器，可以使每個子系統自動化。這些服務都是基於直接反應性控制規則。除了嵌入式控制系統和感測器之外，通信技術（基於 Internet 協議）和新的行動設備還為開發管制、監控和數據訪問服務，提供了新的可能性。

在智慧型動設備上開發，並連接到 Web 伺服器的人機介面和專用應用，是近年來已實現的服務的範例。每個子系統中的專家（氣候、安全性、電源等），都具有可以轉換為專家規則的知識。這些規則被轉換為用於管理、維護、控制、優化和其他活動的控制算法。這些規則是可以，在可程式設備上編程和實現的。但是，它們是靜態的，不會在出現新情況時發生變化，並且不能互操作，也無法適應每個安裝的特性。

例如，氣候或安全專家決定，如何使用標準啟動條件，來配置每個子系統。每個控制規則僅在一個子系統（此範例中為氣候或安全性）中工作，因此，這些子系統之間沒有互操作性。考慮到這種情況，提出的模式有助於並允許，基於不同子系統的互操作性，來整合新的數位服務，並將人工智慧（AI）技術的新服務，引入當前設施。

例如，諸如電梯控制的設施，可以用於安全服務或建築能源管理服務。氣候控制設施，可以與安全子系統整合在一起。整合到模式中的天氣預報軟體系統，可以由能源管理服務，或建築物空調服務使用。

目的是讓每個子系統中的專家，參與設計整合服務，並將所有子系統轉換為可互操作的系統。該模式會開發自動規則，並允許在考慮安裝行為本身的情況下進行決策。該模式基於一個過程，該過程包括四個開發階段（圖2）和分為不同級別的硬體 - 軟體體系結構（圖3）。該體系結構的主要等級，是邊緣等級和霧等級。這兩個層次介紹了在建築物中，應用物聯網技術的新穎性。下面介紹了模式的各個階段（分析、設計、實施和啟動）。

．分析：在此階段確定了不同的專家使用者（氣候、安全、電力、水、能源、管理人員，以及資訊和通信技術（ICT）技術人員）。諮詢專家使用者，以指定需要控制的主要過程。資訊通信技術專家作為整合環節，參與了這一過程。第一種方法產生了設計控制規則，和潛在服務所需的事物（對象）。在此階段，使用以使用者為中心的方法，並捕獲子系統的需求。

．設計：我們提出了一個三層架構（邊緣、霧端和雲端），如圖 3 所示。

．實施和數據分析：在此階段中已安裝和整合了子系統。服務基於每個子系統中的規則，分析事物（對象）生成的數據，以設計基於機器學習的服務。

．啟動：最初，在每個子系統的監督下制訂專家規則。然後，使用回饋過程安裝規則。最後，透過人工智慧技術，可以推斷出自動的和經過調整的規則。

3.1. 分析與設計

專家使用者對此過程，進行不同的審查。以使用者為中心的技術，用於設計整合流程。目的是獲得所需的所有事物（對象），它們之間的關係，以及潛在的服務。一旦指定了事物（對象）和服務，就必須關聯通信協議和控制技術。選擇了物聯網協議和嵌入式控制器；提出了人機介面；指定了邊緣層和霧層及其功能；分析專家規則和智慧服務。最後，提出了維護和操作方法。所有這些任務在專家技術人員，和資訊技術專家之間共享。

結果是事物的定義，它們之間的關係，以及與邊緣和霧層的交互作用。該過程中代表了建築物的所有子系統，數據感測器、執行器、控制器、規則和過程經過設計，可以整合所有子系統。數據集、對象和設備，由物聯網概念表示。事物由具有狀態和配置數據的實體，和前後關聯組成。事物數據位於霧和邊緣節點中，儲存的不同配置中的關聯性。

事物以數據向量表示：[ID、類型、節點、前後關聯情境]。

– ID是辨識碼。

– 類型可以是感測器、執行器、變量、過程、設備、介面、數據儲存，或可以在 IoT 生態系統中寫入、處理、通信、儲存或讀取數據的任何對象。

– 節點指定建築物子系統、功能描述、層類型（邊緣、霧端、通信或雲端）、IoT 協議和時程存取訪問。

– 前後關聯表示在 IoT 生態系統中，用於發布或讀取數據的時間、日期、位置，與其他事物的關係、狀態和訪問頻率。

表 1 是由事物（[ID、類型、節點]）。所有事物都可以訪問配置文件（CF），以了解如何使用可用數據，以及如何使用適當的訪問權限配置新數據。前後關聯數據位於內建記憶體，或是靜態儲存。使用定義的事物，設計不同的控制規則。這些控制規則是分佈在連接到網路的不同嵌入式系統中，控制過程的一部分。事物表示佈署在安裝的不同子系統中，所有的可用資源。在此等級上，設計師對所有事物進行分析、指定和關聯。基本控制算法是使用此資訊實現的。配置關聯性允許層和設備之間，所有事物的互操作性。

在此階段的另一級設計，必須提出物聯網管理中，使用的節點要求和規範。設計的流程和服務，將在邊緣或模糊節點中實施。必須指定每個節點，以確定其內部功能、通信及其服務。在獲取數據的地方，開發了智慧和處理能力。邊緣和霧層的節點，位於數據感測器、執行器和控制器附近。本文提出的方法，使用具有兩個功能的兩層（邊緣和霧端）。每一層都可以佈署互連節點的網路，以促進互操作性。

邊緣和霧層的功能是：

邊緣層功能：在連接感測器/執行器的嵌入式設備上，開發的控制軟體。某些 AI 算法可以安裝在邊緣節點上。中央處理器（CPU）和計算資源有限。安裝了通信介面，以允許在本地網路中進行整合。

霧層功能：局域網級別的通信、AI 範例、儲存、配置關聯性和監控活動。霧節點透過處理、通信和儲存，來處理 IoT 的Gateway、伺服器設備，或其他設備中的數據。在此等級實施本地、全球的整合服務。利用這些節點的硬體、軟體和通信功能，開發了基於機器學習範例的算法。霧層設備還可以在很少單位的設施或服務中，執行邊緣節點功能。

透過這兩個等級，可以優化建築設施，以獲得不同子系統之間的整合和互操作性。

表 1 顯示了每件事與關聯性配置，和節點規範的關係。節點標識其所屬的子系統（控制、能源、氣候等），層（霧端、邊緣、通信和雲端）及其執行的功能。

3.2. 架構設計

在分析和設計階段，獲得對象（事物）及其關係。規範和要求用於實現每個層。實施取決於提供所需功能的設計，和現有技術（硬體、通信和軟體）。在此階段，開發了一種適合現有設施的體系結構。物聯網協議提供互操作性，而 AI 範例則提供了適應性和優化性。邊緣運算節點用於控制設備，霧運算節點安裝在本地網路節點上。這些等級為配置、安裝和運行新流程，提供了強大的資源。

物聯網協議，傳達所有子系統數據。每個子系統由對象/事物（虛擬等級）組成，安裝為可連接的感測器/執行器/控制器設備（硬體等級）。

物聯網通信中，針對建築場景建立的要求是：標準協議、低功耗、易於存取訪問和維護、支援整合新模組，非專有硬體或軟體，以及低成本設備。

MQTT 協議，是目的在用於提供整合和互操作性資源，異構通信場景的主要物聯網協議之一。該協議被提議作為感測器、執行器、控制器、通信設備，和子系統之間的通信範例。

MQTT 協議的一些主要功能，在不同的著作中有所顯示，這使其特別適合於這項研究。他們之中有一些是：

．它是針對資源受限的場景開發的發布 - 訂閱消息協議。

．它具有低頻寬要求。

．這是一個非常節能的協議。

．編程資源非常簡單，使其特別適合於嵌入式設備。

．具有三個 QoS 等級，它提供了可靠和安全的通信。

MQTT 開發了無所不在的網路，該網路支持 n-m 節點通信模式。任何節點都可以查詢其他節點，並對其進行查詢。在這些情況下，任何節點都可以充當基地台的角色，能夠將其資訊傳輸到遠端處理位置。無處不在的感測器網路（USN）中的節點，可以處理本地數據。如果使用 Gateway，則它們具有全局可訪問性；他們可以提供擴展服務。

節點（邊緣或霧），可以具有本地和全局存取訪問權限。這些設施具有不同的可能性和益處。本地數據處理，對於基本過程控制是必需的，而全局處理則可用於模式檢測和資訊生成。從這個意義上講，擬議的平台使用了組合功能：連接到 IoT 雲端服務，本地網路區域上不同的 USN。在這種情況下，運算層（邊緣或模糊等級）將用作控制流程和雲端服務之間的介面。該層可以在與雲端進行通信之前，進行處理數據。

實現邊緣和霧端運算節點需要執行三個操作：

．連接和通信服務：所有設備必須在同一網路中，並且可以互操作。所有感測器和執行器都可用於開發服務。此活動的一個示例，是在 Internet 上遠端讀取建築物的電源參數、環境條件和開放的天氣預報數據。此活動中應實現其他功能，例如連接的安全性、可靠性和互操作性。

．嵌入式設備（邊緣運算層）中的控制算法和數據處理：在此活動中，這些設備中實現的基本控制規則和數據分析服務，可以開發新功能。此階段可以應用於數據過濾、運算氣候數據或分析功耗、直接反應控製，或使用模式辨識技術檢測事件。

．Gateway 節點（霧運算層）上的高階服務：此等級使用和管理 AI 範例，和 IoT 通信協議。霧運算節點對數據執行智慧分析，對其進行儲存，過濾並將其傳遞到不同等級，以糾正較低級別的新控制措施，或者生成雲端中服務感興趣的資訊。此階段的應用示例，包括分析新模式、預測用水量，或功耗、智慧檢測和其他預測服務。

3.3. 測試與回饋

在測試階段使用標準方法，邊緣和霧層提供不同的功能。提出了針對不同子系統的機器學習模式，並且可以將其安裝在邊緣或霧節點上。必須執行以下操作，來測試機器學習應用：

A. 定義和捕獲數據集：必須辨識、捕獲和儲存主要變量。在不同的建築子系統中，過程數據集是由連接到邊緣層的感測器捕獲的數據。使用通信協議監控和儲存數據集。一個案例是電表，該電表在配電盤中連接到嵌入式設備（邊緣節點），該嵌入式設備傳送電力數據，以在霧節點設備中儲存和處理。

B. 訓練數據集和形式辨識模式。先前數據集的一個子集，用於訓練不同的模式。評估針對從未用於訓練的數據測試模式，此過程的結果已由專家使用者驗證。目的是獲得一組代表性的結果，以了解模式在現實世界中的表現。

C. 實際場景中的驗證：必須在邊緣和霧節點上，實施新的服務和控制算法。這些模式具有用於分析數據，實施特定模式，並使用結果開發最佳參數的算法。在此階段，可以修改或進行改善模式。

D. 用統計術語和模式演變，得出測試結果：基於 AI 算法的模式而將產生近似值，而不是精確的結果。分析應用結果以確定置信度，並允許模式演化。該活動支持開發新的 AI 服務，或對已實現的算法進行修改。有監督的自動更改，是維護和改進系統的過程。此階段的過程，包括所有模式層。

建議對使用邊緣和霧，任何的安裝進行這些活動。如前所述，該模式既可以安裝在既有舊的建築物中，也可以安裝在新建築物中。對於新建築設計，基於建議模式的安裝更易於整合。此外，可以提供的服務的潛力，也使其對於既有建築物具有吸引力。

4.在建築子系統中，實施智慧服務

該模式在預先存在的住宅建築物上，進行了測試。設計和實施電源管理、管制和監控服務。物聯網協議（MQTT 和 HTTP）和 ML 範例，用於建議的層體系結構。基於 KNN 的機器學習方法，和樹決策算法用於管理功耗（家用電器），和可再生能源發電（風能和太陽能）。使用房屋中的霧節點，在雲端平台上實現監控和統計數據。該節點連接到控制可再生，和家用電器子系統的不同邊緣節點。

在圖 6 中，邊緣節點，整合在先前安裝的可再生子系統中。透過邊緣層上的這種新設備、電源管理、安全控制和操作流程得以整合，並且可以與其他子系統互操作。可以設計新的智慧服務。邊緣節點將數據傳輸到霧節點 Gateway，該 Gateway 管理功耗和發電，並控製家用電器。該節點中的輸入，是可再生能源發電的數據。輸出控件是 ON-OFF 開關，用於優化發電、安全性和操作。

4.1. 分析與設計

分析了住宅建築，以設計電源管理，安全和控制服務。 在第一種方法中，所需的主要事物（對象），它們之間的關係和不同的服務，如表 2 所示。

4.2. 執行

分析房屋中的建築子系統，以整合這個執行模式層：邊緣控制、霧服務，與雲端的通信和雲端服務。 選擇了本實驗工作中使用的感測器、執行器和控制過程（事物）。 表 3 列出了使用的嵌入式設備。

家庭服務中的控制過程，需要反應時間和互操作性。人機介面、數據存取訪問和分析服務，是本地和雲端運算上的服務。上面提到的兩個需求，都使用不同的協議處理：控制/通信上的 MQTT，和雲端服務上的 HTTP（RESTful API）是用於整合，並使所有子系統互操作的 IoT 協議。在提出的該層模式中，還使用 MQTT 協議、控制、數據處理，以及使用 RESTful 協議，到雲端的數據通信，來開發機器對機器（M2M）應用。

MQTT 使用開放的消息協議，該協議可以將遙測樣式的數據（即在遠端位置收集的測量結果），以消息的形式，從設備和感測器，沿著不可靠或受約束的網路傳輸，到伺服器（BROKER）。消息是簡單、緊湊的二進制數據包，有效載荷（壓縮的標頭，比超連結傳輸協議（HTTP）少得多的詳細資訊），並且非常適合推送簡單的消息傳遞方案，例如溫度更新或移動通知。例如，消息也可以很好地用於，將受約束的或更小的設備，和感測器連接到 Web 服務。

MQTT 通信協議，使所有對象可以互操作。透過此協議實現的發布者和訂閱者模式，可以互連所有設備和事物。該通信層由安裝在霧節點上的代理設備管理。不同的發布者和訂閱者，在不同的節點上實現。安裝了一個 Gateway 設備（霧節點）和兩個嵌入式控制器（邊緣節點），來控製家用電器和電源管理。事物和流程佈署在所有節點上。

邊緣節點控制子系統，霧節點根據決策樹，以及專家定義的規則，實現 AI 範例。霧設備將數據傳輸到雲端平台，以開發儀表板螢幕，來監看子系統的狀態。

可以開發新的雲端平台服務：事件檢測、機器學習處理、統計分析等。專家使用者設計基本的控制算法。在學習和訓練過程之後，將根據專家系統的結果，對這些算法進行調整和修改。在這項工作中，目標是在不損失生產力的情況下優化資源（控制和能源）。在邊緣或霧節點中，執行不同的控製過程；分類過程和決策樹在霧節點中實現。算法以 Python 語言實現。此語言的開源庫用於不同的應用。

4.3. 佈署與測試

對於現有建築物，邊緣節點交錯插入已安裝的控制器、配電板，以及感測器和執行器中。如果在分析階段指定了新的東西（電錶、氣候和控制器），則會安裝一些新的感測器/執行器。這項工作中佈署的邊緣節點具有以下優點：

．請勿干擾先前的安裝操作。

．他們使用新的專家規則和自動規則，引入新控件。

．他們測試和重新配置，在分析、學習和測試驗證中，設計更新的專家規則。


圖 7. 佈署在配電盤中的節點。 使用 IoT 協議通信，在不同節點中開發數據捕獲、控制算法、數據分析、儲存和通信服務

在電力管理過程中，專家使用者根據電力消耗、發電量、消耗負荷曲線、氣候數據和氣候預測數據，對具有選定流程的時間表，進行可程式處理。邊緣節點捕獲數據，並將其發送到霧節點。

霧節點處理室內和室外環境的日記數據，以及天氣狀況。霧節點還可以捕獲其他感測器數據。對房屋中的這些數據消耗和生成方式，進行檢測和分類。消費和發電結果，作為數據添加，以便與儲存的數據一起進行分析。可以使用機器學習方法開發，作為家用電器或人類活動檢測的智慧服務（圖8）。

4.3.1. 機器學習：數據捕獲過程（邊緣節點）和家用電器分類（霧節點）

連接在主配電盤中的電表，用於捕獲數據，並使用標準的 K 近似值，最近鄰（KNN）分類算法，來開發形式辨識模式。 KNN 是機器學習系統中最常見的方法之一。電表捕獲電流；如果連接了新的家用電器，則電流數據會更改。不同的家用電器具有不同的變化等級。

用於辨識家用電器的不同模式的主要變量，是連接時的電流水準差異。數據捕獲過程流程圖（圖9），顯示了在邊緣節點中實現的算法，以捕獲預處理並傳遞電力數據。

在此過程中，監督階段使用訓練數據集。接下來，真實場景中的驗證，將測試分類模式。家用分類設備將用於不同的服務：人類活動的辨識、負載控制、可再生能源管理、空調、安全性等。在訓練階段，已捕獲了不同的家用電器開機，以獲得一組形式。每個家庭都有一個矩心向量，將用於分類過程中的檢測。如上面所示的算法所示，分類器處理將產生連接時的電流數據作為輸入。KNN 分類過程流程圖（圖10）描述了 KNN 方法，它在霧節點中實現。

4.3.2. 可再生電源管理。控制電力自耗的決策樹

每個建築物都有不同的需求曲線，以及在接入電網方面的特定情況。為此，整合和可互操作的設施，可以實施適用於每種情況的不同解決方案，從而提供對太陽風資源的最佳管理，優化電源效率，簡化管理流程，並實現最高的成本節省。當可再生能源超過消耗的能源時，在使用 AC 耦合到電網的設施中，會出現問題。

在實驗工作中，太陽能在一天的中央時段的能量，大於所消耗的能量（圖11）。但是，在分析了消耗曲線之後，可以在這段時間內連接負載，以避免注入電網。可以透過設計一種算法，來滿足這一要求，該算法可以預測，何時發生此事件，以自動連接不同的負載。利用所有感測器和執行器的整合，和互操作通信，已經開發了在不同節點中，所實現的算法（圖12）。

13. 在電源管理子系統上開發的決策樹。 它由專業使用者設計，並整合在邊緣節點上。該決策樹的目的，在優化可再生能源的使用。

4.3.3. 基於 Edge 和 Fog 節點的 Control Home

圖 14 顯示了安裝在住宅房間中的邊緣節點。 該節點可以控制四個設備（設備），並捕獲感測器數據（功耗、發電量、溫度、濕度等）。該設備可以使用 MQTT 協議進行通信。該協議允許設備之間，進行其他類型的通信：智慧手機、新邊緣節點等。圖 7 和圖 14 顯示了可以在其他建築物中，佈署的標準實現。在所有系統中，都有配電板，這些配電盤佈署了霧節點和邊緣節點，如圖所示。

4.3.4. 使用物聯網協議的雲端服務

雲端服務可以監控，透過霧節點或人機介面（HMI）訪問的數據。 IoT 協議（MQTT）從任何已連接 Internet 的設備推送數據。事件檢測、儲存統計分析等其他服務，完善了該資源的功能。提供類似服務的不同平台，顯示了商用物聯網技術的狀態：Amazon IoT、Microsoft Azure、Ubidots 和 Thingspeak，是提供 IoT 平台的公司一些案例。提供了資源以及客戶端，和 IoT 平台之間的應用程式介面（API）通信，以便可以使用它們。

用於設計儀表板監控和管制的 HMI 資源，是這些平台上的主要實用功能之一。霧節點使用雲端 API 傳達數據和資訊，可以實施其他控制服務。在這些雲端平台上，預先建構了用於監控數據的儀表板設計。使用 API​​ 實用功能，霧節點中的過程處理，會將數據發送到每個儀表板。API 文件指定了在設備、IoT 平台和 Mobile-Alerts Cloud 之間，交換數據的結構，以及用於加速項目的代碼案例和形成資料庫。

圖 15 顯示了在 Ubidots 雲平台上，設計的儀表板。Ubidots是本實驗工作中使用的物聯網平台。該模式可以在實現這些協議的層，和平台中使用不同的標準協議。圖 16 顯示了在雲端平台中，IF 變量 THEN 動作的事件配置。大多數物聯網平台，都提供此功能。

5. 結論

為了設計物聯網系統，越來越多地提出邊緣霧模式。但是，每個範例都提供特定應用領域的解決方案。不同子系統之間的整合和互操作性，可以改善這種情況，並提供更好的服務。這項工作的主要目的，是透過提出一種基於邊緣層和霧層，兩層體系結構的運算模式，來解決這個問題。透過這兩層，可以基於使用邊緣或霧節點中，嵌入式的設備捕獲數據所產生的新型有用資訊，來設計和開發新服務。這些節點使用雲端平台和 IoT 協議（例如 MQTT）。

MQTT 是作為不同層（霧 – 邊緣 – 雲）之間提出的通信協議，並進行實驗的。雲端平台用於開發儀表板的面板資訊和 Internet 上的新服務，例如控制、儲存和通信事件。該平台可用於透過 API，交付不同的服務。

該模式可以在現有建築物和新建築物中，開發這些服務。在這種情況下，要求每個子系統中的專家和專業人員，參與新服務的設計。

為了測試該模式的功能，並顯示如何在實際設施中，實現該模式，在住宅中進行了一項實驗性工作。在此霧和邊緣節點前後關聯中，描述了實現的幾個範例。開發了模式辨識和決策樹方法，以展示人工智慧在設計 IoT 解決方案中的潛力。已安裝服務的結果顯示，邊緣和霧節點佈署，產生了預期中整合和互操作性的好處。

提出的工作演示了，如何將邊緣和霧範例，整合到可以增強其優勢的新架構中，從而擴展了應用領域。該體系結構的主要科學貢獻，是整合、技術的互操作性，及其為開發 AI 服務提供的設施的範例。所有這些改進，都在已開發的實驗的不同示例中顯示。具體的優化和改進，將在以後的工作中進行。此外，使用機器學習平台，和 AI 範例的新控制規則，將確保可以創建和改進新的智慧服務。

附圖：圖1.自動建構子系統和資訊技術環境。
圖2.基於使用者為中心關係的模式。
圖3.通信架構。 每個等級都有不同的功能。 提出了兩個通信等級：IoT（使用消息隊列遙測傳輸（MQTT））和 Web（使用代表性狀態傳輸（REST）協議）。這些協議的層，涵蓋了已建立的整合和互操作性要求。
圖4. 在建築物的現有設施上實施的邊緣霧架構示例：邊緣節點是較低的層次，必須與安裝的設備進行新連接。互連所有子系統的霧節點，是透過整合連接到邊緣節點的新設備來實現的。邊緣和霧節點，可以佈署在所有建築物子系統中。
圖5. 住宅建築中的第一個實驗工作。
圖6. 整合在先前安裝的可再生子系統中，邊緣節點的示例。 該節點可以使用新算法控制 ON-OFF 開關，以管理發電過程，以及通信和監控電源數據。
表1.事物示例描述。寫入 ID、類型和節點數據，以配置 XML 文件。配置關聯性儲存在霧節點中。
表 2. 實驗工作中的分析和設計要求。
表 3. 實驗室內使用的嵌入式設備。
圖 7 顯示了分佈在配電板上的節點（邊緣和霧狀）。在此節點中，設計並安裝了功率計、ON-OFF 開關控件和 AI 服務。
圖 8. 佈署的智慧電源功能。在霧節點中實施的分類過程，可用於檢測電連接和人類活動。可以使用 IoT 通信實現其他服務
圖9. 邊緣節點中捕獲，並預處理的用電量數據；MQTT 協議用於通信數據。另外，其他節點可以使用捕獲的數據，來提供其他智慧服務，佈署了整合和互操作性。
圖10. 分類過程。處理捕獲的電數據以檢測家用電器連接。可以使用 IoT 協議整合，來設計其他智慧服務。
圖11. 該圖顯示了實驗工作中的消耗和生產數據。 在自儲存的電力自備設施中，沒有儲存並且沒有注入電網，所產生的能量必須即時使用，並且不得超過所消耗的能量。 能源經理必須預測此事件，並提前連接電荷。
圖 12. 用電自耗設施中的可再生電源管理。
圖 13 是在電源管理子系統中，開發的算法的示例。 可以在邊緣節點上安裝此過程。該節點獲取氣候數據預測，並預測系統是否可以在不儲存的情況下，使用可再生能源。
圖14. 佈署的邊緣節點。該節點可以使用新算法，控制 ON-OFF 開關，並可以在每個房間或建築物中，通信和監控感測器數據。
圖 15. 在雲平台上配置的儀表板。顯示了風力發電數據和預測風力。
圖 16. 在雲端平台上配置事件的儀表板：IF 事件 THEN 動作。 該服務顯示了，如何使用雲端訪問來控制設施。與霧節點的 Internet 通信，可以控制建築物中的不同子系統，並使用電子郵件，SMS 或其他 Internet 服務來通報事件。

資料來源：https://3smarket-info.blogspot.com/2021/02/iot-edge.html?m=1&fbclid=IwAR0uijX5WdNrfzmGjVsakFGaEsWivPgyH1zumxVr7fwvvgqtdFFTI6jJXS8

【以為是朋友，你的內容借我用】

借個版面，因應強運少女粉絲要求，我將事情原委寫在下面。文長，請耐心服用。

2018年10月31日我在東京辦了場小型讀者餐會（於網路上開放給讀者報名）強運少女私訊來報名，我一開始並沒有直接答應，一方面我要統計人數，另一方面這筆名並不陌生，原因是早有讀者告訴我「強運少女寫的部落格和中古小姐的東京日和風格很像呢」
#強運少女部落格目前原因不明關閉中

後來強運傳了一大段感人訊息過來，告知她把我部落格全部都看完她有多喜歡多喜歡（那裏面有近六百篇文章能看完值得佩服吧）我想直接見面也許可以釐清這個人，她可能不是和我風格很像，單純是和我一樣很愛東京，和我一樣身為東京OL吸收了同樣養份所以下筆風格類似吧。

可惜，那場聚會沒找到我要的答案，但同時卻有兩件相當令人在意的事。

那是場十人小餐會，強運少女非常溫暖的在跟大家聊天（就像她網路形象那樣）吃飯時她告訴我們當天其實是她離職日，是上班最後一天，也在大家面前抱怨了很多關於公司的事，說自己身為youtuber在公司（是家經營youtuber的公司）被壓榨、公司的人欺負她搞得她快身心憂鬱。

我們聽完描述後也打從心底為她抱不平，對該家公司印象極差，來參加的女孩紛紛鼓勵她，我也跟她說靠她自己（不必靠公司）經營網紅生活絕對沒問題，甚至在東京工作比較久的女讀者還擔心她就勞簽證被撤銷好心提供她求職經驗。

那場餐會裡我的座位離她遠，所以吃飯期間並沒有機會兩人單獨交談。聚會結束之前強運少女不斷表示「能在離職日認識大家，能被大家安慰感到非常溫暖，今天真的好開心」

在場女生們自己（除了我以外）設了一個LINE群組，強運甚至主動跟其他女生要ig帳號以便追蹤，女生們也表示很開心認識強運，可是那個很有溫度的人參加完聚會就不太一樣了。

沒過多久女生們來問我「強運還有跟小羊聯絡嗎？」
「有啊，她偶爾會來ig回覆限動，怎麼了嗎」我沒搞懂大家在意什麼

我和強運少女僅在讀者聚會見過那麼一面，平常就是ig發限動她會來回應，而大部分讀者都知道我就是會回覆讀者ig訊息，並且針對回覆按紅心表示我看過了，就像粉絲頁大家留言我會按讚代表我收到了是一樣的道理。而從2018年到2020年此刻，強運主動傳給我的訊息也不過13則，我這邊主動傳給她的是0則。一般讀者裡有不少人是每個禮拜、甚至每天都會傳訊息給我，我也都會回覆（或者按紅心）

來參加聚會的女生們究竟在意什麼呢？
「強運那天回家後就不太理我們了」
「我ig也在餐會結束沒多久就被強運刪掉，如果要刪當初何必主動要帳號？」
「原來她還有繼續跟小羊聯絡啊，可能我們不像小羊是網紅，沒資格當她朋友吧」三位女生落寞的說

身為聚會主辦人，我在心裡對於其他女生是有點愧疚的，難得回東京辦場聚會，本來希望大家開開心心，可總覺得好像留下了什麼消化不良的回憶……

不過話說回來，交友終究是個人自由，只是大家不懂當晚那麼有溫度的人為何一轉身就不一樣了？如果強運少女以為我在眾人社交場合跟她吃過一次飯、在ig針對她寫給我的私訊回應按紅心或回個幾句話就是朋友，那些也和強運吃飯的女生更以為強運有把她們當朋友呢，她們不但當面安慰她跟她聊的遠比我多，還掏心給了人生建議。

第二件，在場大家都知道強運少女離職，可隔幾天她依然在網路上以「東京上班族」身分發文，尤其是限動，比如要搭電車去公司上班啦、要去哪裡開會啦……

究竟她跟我們描述的是事實還是寫給網路前你們看的是事實？大家開始對這個人產生了問號。

以下是事件內容
在各種自媒體蓬勃發展狀態下，如果要以「創作者」自居，那應該要是原創性內容吧！但原創性界線在哪裡呢？

說真的，這年代要使用他人創作又不違法很容易，你不需要露骨全抄，用相同的梗、相同構圖、發想、用個片段，這在很多人眼裡都不算抄襲。但身為創作者，我個人覺得法律之前，在道德上我們心中都該有條清楚界線。

#會員制聯誼
前面寫過，早在聚會之前我就耳聞一二，所以今年三月又有讀者告訴我「會員制聯誼」（我2008年在雅虎摩人專欄發表的文字）內容被知名youtuber強運少女用在2020年2月發表的影片時，我就在限動以「釣魚心態」寫了一句話，我抱怨有網紅使用我的創作內容（沒寫誰也沒寫什麼被使用）那則貼文發完沒多久，強運就急忙來解釋。我很意外，原來她緊緊跟著我的限時動態。

強運少女主動承認使用了我的經驗，她表示她在影片中說是朋友經驗「當天聚會吃完飯我和小羊一起走在回二子玉川車站路上，聽小羊聊這個聯誼印象深刻」她強調她多喜歡中古小姐，強調跟我也是朋友，所以沒打招呼就用了。後面不忘補上一段自己身為內容創作者竟然沒有注意到這種事實在非常抱歉。

（所以在網路上想用其他創作者內容營利只要說是朋友經驗來規避就行？）

老實說看完她的訊息我陷入兩難，表面上很誠懇的道歉訊息裡就是寫著假話！！！

她說聚會結束後我們走在一起並且聊到這話題？很抱歉，當天飯局結束我是單獨跟C小姐並肩走，C小姐聊的工作話題讓人印象非常深刻，所以我根本沒有和強運單獨走在一起過，更不可能無端聊起幾百年前參加的會員制聯誼。

為了怕我失憶而我自己不知道，還特地跟其他好幾位女生求證。
「小羊單獨跟強運講話時間大概就是收銀台前的幾十秒，當時我們也在旁邊等拍照，有全程聽到妳們都在聊網紅是否需要經紀人的事」她們說

為何強運寫的和其他人的集體記憶都不同呢？
她訊息裡用那段「假回憶」想呼攏我究竟單純是因為慌了還是另有用意？這種說是道歉未免太牽強，我決定繼續釣魚。

找到答案之前我只想確認、也只介意她是不是願意反省，注意！反省和道歉是不一樣的，反省是內心真誠面對錯誤，道歉則是表面上演演。

我決定給她一個機會，並且想了一個完全不會讓她難堪又可測試對方的方法（Again，我當時目的單純想提醒她注重智慧財產權）我雲淡風輕回「不是妳喔，我沒有看妳的影片」

之後她繼續追問「所以妳抱怨的那個網紅是誰？我也要小心」
「就不用特別講，對方是在做「生活內容的複製」」我回
我認為我應該有暗示了吧，如果她有順利收到的話。

但同時我也不是很能理解關於她認定我是「朋友」一事，她如果錄影片想用朋友內容更該事前打招呼啊，畢竟是營利影片。

後來強運繼續聊了她個人重大私事，撇開工作上不舒服，她在描述愛情狀態時我又覺得聽起來她是個好女生。

總之釣魚行程完全不順利，她講的話虛虛實實，她給我的文字和她的行為分開看有太多不一致的地方。

可我實在懶的管了，畢竟我們根本不是朋友，工作和我也完全沒交集，我不想繼續花時間在這人身上，心想反正只要她之後創作上不踩線，這件事絕對一筆勾銷，只要不再犯，這件事就不會公開，大家心知肚明就好。

但很遺憾，沒多久我在限時動態PO的話題就被跟風，我今天PO日本作家寫真展，她隔天馬上PO，我PO日本搞笑藝人，她也跟著PO。

這些話題絕對是誰都可以po的！毫無疑問。

但如果大家站在創作者立場思考，前面已經不打招呼用過一次內容，後面又緊跟著，事後她私訊來說她後來PO並不是跟著我而是看到別人po以及自己看電視節目有感而發，然後再一次道歉並道謝（意味不明），但全世界哪個網紅聊完寫真展緊接著「又」聊搞笑藝人呢？沒有，就是我和她！

眼尖讀者問「小羊，妳老公代號是魔人，她在YOUTUBE自介寫她是寵夫魔人。妳描述MBA小個同學的代號是松鼠，她也塑造了一個花栗鼠的人物」

不是創作者的人可能怎樣都覺得沒什麼，但是呢，有位六年前文章就被強運使用的A小姐來投訴，她傳來的訊息裡顯示強運在接到對方抗議後馬上承認並道歉，並且強調自己多喜歡對方內容，表示自己一年來做這件事（使用對方內容）也很不舒服。

持續做了一年（沒錯！是強運少女自己寫一年）搞得自己也不舒服？

但看在我眼裡更介意的是，她所謂的道歉訊息格式都是類似的。被發現擅自使用別人內容後馬上道歉表示會誠心反省，馬上用「我很喜歡妳巴拉巴拉」來安撫妳。

強運少女粉絲說「六年前的事現在也好拿來說嘴」
很抱歉，不是六年前的事也好拿來說嘴，而是讀者朋友發現六年前用她的內容六年後用我的內容，強運少女還是在做一樣的事呀。

強運少女粉絲又說不過就是15秒（嚴格來說是20秒以上）影音內容被用一下也要小題大作？

請讓我說明被拍成影片「不過15秒」的內容如何來的？當年我去代官山參加了CanCam雜誌舉辦的Party，在那個場合玩到深夜遇見經營會員制聯誼公司的女社長，女社長來跟我搭訕，希望我日後能參加她主辦的活動。不過參加標準較為嚴格，需要買漂亮衣服好好打扮，所以我光買衣服至少也花了十萬日幣。我付了機緣、時間、金錢換來的經驗寫成文章在網路上，這部分是個人特殊經歷。

個人特殊經歷意思是，該聯誼並非網路上的公開組織，也沒有在網路上開放報名過。女社長說女性全是由她自己以及社員在路上搭訕、物色而來，男性則是人脈。

若要引用，哪怕一段文字都必須事先告知徵求許可，註明來源，我以為這是世間常識。何況營利影片，更別說強運少女那支影片還被其他新聞媒體比如即新聞轉載，即新聞標題是「解析日本社交文化，參加高level聯誼顏值身家不可少」、噪咖也轉載，噪咖標題是「超現實！聯誼要看長相收入？」

看來我的15秒內容可是她整個影片主軸呢。

又，本來想不通為何強運要咬定我們是朋友，非要當我朋友才行。後來我才恍然大悟，她錄影片時使用這段內容是講「我之前有個女生朋友」（對，「之前的」）如果我願意當她朋友這段內容就可解釋成「轉述」，我不當她朋友她就會立場崩壞，總不能說自己是看網路上誰的文章擅自使用吧。

強運少女該支影片除了使用我的內容之外，裡面和其他女生拍的「3招找到日本男友！不用交友軟體」影片也有相似之處（影片貼在留言欄大家可自己比對）在時間軸上強運少女的影片是後拍的。

有人反應好不容易想出來的主題標題、構圖、架構內容都以相當眼熟姿態出現在強運少女影片裡，但這部份無法靠法律約束，只能靠道德。

據我所知，有些住在日本的台灣女生youtuber在網路上的聲量沒有強運少女大、也沒有太多收益來源，但她們還是努力拍片，努力從生活（而不是從他人創作）尋找靈感，想將自己的原創內容傳達給各位。大家如果能從創作者立場思考，大概不難體會當你費心費時花錢創作出的內容被別人輕易拿去整理重組、拿去營利拿去賺知名度，會做何感想？

我很好奇現在大眾認知是什麼？
當創作者，標題、內容、話題、構圖，甚至人設如果都要從別人那邊借，我們以後都重組隔壁棚內容就好了。

又，以我自己從創作者+KOL雙重身份來說，我們今天在網路上發表的除了原創內容之外，我們也寫商業文章（業配文或團購文）如果面對自己作品，道德標準都不夠高，那面對充滿高報酬利益的商業文？能期待能相信嗎？

#中古小姐會員制聯誼內容及強運少女影片貼在留言欄

中古小姐會員制聯誼內容原文
「我收到的邀請函上面是寫希望妳最好是一個人前來，如果要邀請朋友只可以邀請超級美女一名，會場門口會有審查，如果發現妳的朋友（長相）有損本公司信用，不符合本Ｐarty的參加條件，我們會限制她入場。」這段被強運少女使用在影片裡。

越來越多的面試在第二面的時候提出需要面試者準備簡報的要求，我自己也在二面做了幾次的簡報準備，甚至是在一面的時候就先想好我會怎麼介紹這家公司的產品（有點職業病）。

今天的文章比較長，包含：

1. 二面簡報的常見情景：業務 / 商務開發 / 導入團隊

2. 本次模擬面試背景：職缺 / 工作重點 / 情境 / 時間限制 / 參考資料

3. 二面簡報的要點：態度 / 大綱 / 系統的解說

4. 四個常見的問題

​
一、【二面簡報的可能情境：】
​
1. 面試「業務」：

請你根據你對於產品的了解簡報
​
2. 面試「商務開發」：

請你根據產品的特性分析整個產業以及可以進攻的方向/預估業績目標/打法
​
3. 面試「Customer Success / 導入團隊」：

請你根據產品設計一份針對客戶的教育訓練簡報
​
此時，通常面試公司會提供兩個參考資料（不一定每一個都有）：

1. 原先有的sales kit / 教育訓練的PPT

2. 系統的demo帳號
​

​
有天晚上幫朋友（兼諮詢者）做了一個二面簡報的模擬面試。

在這一次模擬面試裡，朋友提出了四個問題，我們可以先放在心裡，文章結束後，我們再來快速回覆：

Q1： 通常這類型的簡報會怎麼結束？

Q2： 我怎麼知道哪些名詞是這個產業的專有名詞、哪些是這個系統創造出來的？

Q3： 說明功能的時候通常是用PPT截圖還是直接在系統使用呢？

Q4：這些功能真的是幫他們解決問題的功能嗎？還是說這家公司其他的系統也可以做到？

​
​
​
二、【本次模擬面試背景 】
​
▲ 面試的職缺：Customer Success / 導入團隊
​
▲ 職缺的工作重點：這樣的職缺常出現在系統公司裡，客戶購買系統後，需要一段時間的系統導入期，此時會有一個導入團隊，帶領客戶完整導入、從資料清洗、資料彙整、系統使用教育訓練、初期系統設定與優化。
​
▲ 簡報情境：你現在要簡報的對象是已經購買了此套系統的行銷部門，這是他們第一次的教育訓練。
​
▲ 簡報時長：一小時為上限

​
▲ 提供參考資料：系統的demo帳號
​

​
​
三、【二面簡報的要點】

分別包含：

1. 簡報的態度

2. 簡報的大綱

3. 系統的解說
​

​
1. 簡報的態度

為什麼把簡報的態度放在最前面呢？因為，簡報的態度會影響你的肢體語言、用字遣詞、預設心理。

心態上，如果你是一個系統導入團隊，你自然是以自己公司的產品為傲，但是對方公司員工不一定也這麼認為。
​
疑？你會問，如果對方公司不認同的話，為什麼要購買？ 因為公司上層認同，不代表今天聽你說話的這群行銷人員也認同。
​
他們可能手上有很多專案，時間卻都不夠用了，卻還是要上這個教育訓練。

他們也可能已經習慣了很多系統的使用，儘管可能用起來有點麻煩，但是至少習慣了，現在是要嘗試學習一個不知道是更方便還是更麻煩的系統。

他們可能心想著，不知道這個系統導入又要花多少時間整理資料了，天啊，工作真的做得完嗎？
​
因此，你的簡報，必須能夠回答他們這些心中的問題，降低他們的恐懼，讓他們開始相信這個系統會解決問題，而不是帶來更多問題。
​
這麼一想，首先你的用字遣詞就會開始變成比較快樂、正向的，傳達一種「我帶來了一個好消息，我來協助你們解決問題」，接著，你的簡報會從「解決他們心中的不安、痛點」開始，先把對方的疑問解決了，有個心靈上的默契，再講系統的部分。
​

2. 簡報的大綱

這類型的簡報大綱，通常會包含幾個部分：

（1）這個系統的好處
（2）導入需要的時間、時間軸、要完成的任務、每個人物雙方的對口
（3）系統基本名詞的解釋
（4）常見情境demo
​
​
（1）這個系統的好處

講解系統的好處時，不要拿出太複雜的系統架構圖，哈哈哈，太困難的系統架構圖，不要說是行銷人員，我都會覺得崩潰。

而且，複雜的架構圖會讓人一開始就覺得這是件很困難的事情，一開始可以談談通常使用這個系統的人之前遇到怎樣的困難。
​
疑？這不是業務才要做的事情嗎？跟客戶說明用了這個系統可以解決什麼痛點。

當然，但是呢，你面對的這群人也是需要知道的，一個產品的銷售不是在簽約後結束，而是在簽約後才開始。 （畢竟還有續約、upsell啊）
​
所以，我會建議你把系統的功能，都轉為「這個功能可以解決的最大問題是什麼」。

​例如，功能是可以把「客戶分類自動化」。

解決的問題就是「你們是不是覺得每天都要花很多時間比對名單、撈名單、分配名單，有了這個功能，只要名單放入系統，系統會隨時根據你的定義圈選符合定義的名單，節省下你每天處理名單的時間。」

當人們聽到這件事情對他們是有幫助的時候，那就他們就會對你說的話產生興趣。 因此，在一開始，可以說明這個系統可以解決的三大問題。
​

（2）導入需要的時間

包含：時間軸、要完成的任務、每個人物雙方的對口

這裡最簡單的表達方式是一個時間軸搭配一個簡單的專案導入組織圖。
​
時間軸有預計導入的時間（一個月？三個月？半年？）

每個節點需要完成的事情，例如資料清洗、資料整合、教育訓練、實機操作等等。

每個節點雙方需要的人力、各自負責的窗口、產出的文件（內容）等等。

​
因此，有個組織圖是會幫助理解的。
​
這可能只有一頁，但是人都關心「所以我什麼時候需要做什麼？」，導入團隊其中一件事情就是妥善分配大家需要的做的事情，掌握時間。
​
​
（3）系統基本名詞的解釋

抓出幾個常用到的名詞，配合簡單的系統截圖，每個名詞花個30秒解釋，我覺得是可以的。 這點要看系統的難易程度。 越是整合多方系統的第三方系統，複雜度會越高，越需要名詞解釋。

​
而你，在面試時，很有可能你就是這個系統的小白，如果你自己也不懂，那就是一個需要被說明的地方。

如果你都懂呢？那講給一個可能都不懂的人聽，他不懂的，就是需要解釋的。
​
​
（4）常見情境demo

不管是在真實的教育訓練、還是面試，我們不可能把系統全部的功能都說明完，而且通常也會有完整的教育訓練手冊可以看，所以作為第一次的教育訓練的demo，你可以挑選幾個最常用到的功能介紹。
​
我自己會選擇我最喜歡的幾個功能，總是有一些功能讓你覺得「wow！」的，不管別人覺得如何，當你自己覺得「wow！」的時候，你介紹起來會格外的閃閃發光。
​
你的態度影響了他人的態度，當你覺得很快樂的在介紹時，也會提高他人對於這個系統的信心。
​
為了避免demo冗長，我會在每一個功能結束後，詢問是否有問題，或是請他們提出還有什麼想要完成的事情，我可以現場demo給他們看。
​
​
​
最後回顧一下我朋友提出的問題：
​
Q1： 通常這類型的簡報會怎麼結束？

因為是第一次教育訓練，你可以說明預計下次第二次會議的時間，以及在這段時間雙方會做什麼事情，或是需要準備什麼內容來準備下次的會議。
​
舉例來說，我可能會說

「好的！那這是今天第一次的教育訓練，謝謝大家的參與。 下一次的教育訓練我們預計是8/24，這中間我會跟 Alex 以及 Betty 一起把常見的流程梳理出來，完成第一次系統設定，我稍後會把流程圖範例發給各位。下次開會的時候，我們可以針對流程圖來做優化，也會帶著各位一起了解進階報表，到時候再請行銷部相關同仁一起參加，這點再請 Cathy 一起幫忙確認參與人員。」

​
​
Q2： 我怎麼知道哪些名詞是這個產業的專有名詞、哪些是這個系統創造出來的？

最快的方法是：問這個產業的朋友，例如你簡報的對象是行銷部，就找2-3個行銷的朋友。

​
​
Q3： 說明功能的時候通常是用PPT截圖還是直接在系統使用呢？

因為看著截圖說明很容易發空（開始滑手機），所以我會建議「情境的解說用PPT展現，但是使用方式直接用系統demo」。

​
​
Q4：這些功能真的是幫他們解決問題的功能嗎？還是說這家公司其他的系統也可以做到？

這個呢，應該在簽約之前就會被解決（笑），以導入團隊的身分來說，目標是導入成功。而且，一個系統會被導入一定是至少可以解決一個他門現在沒辦法解決的問題才對，因此，如果你需要知道，可以找業務詢問，這也會幫助你在教育訓練的時候更針對問題對症下藥。

​
​
​
最後，跟大家分享一句今天打動我的話（跳tone），也是一年前我在FB上寫給我自己的，臉書跳出回顧時，我自己看了一次，又默默地唸了一次：

You only live once, but if you do it right, once is enough.
from Mae West

▲ blog好閱讀版：https://goldfishblog.tw/top-100-career-questions-31/

▲ 此篇blog的靈感來源是「100個常見的職涯問題」，只要名字與信箱就可以每天第一時間收到我的回覆～
訂閱連結：https://hi.goldfishblog.tw/100-career-questions

#100個最常見的職涯問題 #31
#2020年小金魚的日更200篇挑戰 #DAY70

在台灣有一群創作者，

他們是藉由什麼樣的因緣踏入創作這條路？

每位老師創作時又有什麼不為人知的甘苦談？

台灣創作者持續創作的動力是什麼？

頻道帶大家與老師們談談最新的作品與動態，

讓大家認識台灣創作者，聽聽台灣創作者的內心話！

----------------------------------------------------------------------
Krenz 老師

Freelancer，並從事美術教育產業，教授透視、人體等課程。
1985年生，台灣桃園人，元智大學資訊傳播學系畢業，現為Krenz's Artwork創辦人及主講師。

自2009年以自由藝術家出道，擅長繪製帶點憂鬱眼神的美少女。 在光影及色彩的處理手法上獨特且變化細緻、微妙，也對於透視的瞭解與應用知之透澈。 K大除了在國內常收到各級學校、遊戲公司等的演講邀請之外，也陸續受邀至世界多國參與講座，分享繪畫上的經驗。

從2009年開始研究動漫美術相關的2D繪圖創作技巧，並陸續開設透視、動態、色彩等以美術基礎為主的課程，因擅長解析且用語、示範淺顯易懂，逐漸在繪圖教學界造成話題，目前在亞洲具有相當知名度。 於2018年組織教學團隊展開網路課程，意透過教學將電腦繪圖的技巧與觀念交流傳承給更多人，矢志帶動繪圖界人才的增長與水平。

繪師FB：https://www.facebook.com/krenz.krenz

部份線上課程/online course:

https://gumroad.com/krenzcushart