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

在物聯網中添加【物】的六種方法

【作者： R. Beddor】 2020年07月09日 星期四

物聯網解決方案通常連接成百上千個邊緣設備，隨著更多邊緣設備的加入，成本和電源管理等常見的設計限制也越來越多。本文將概述物聯網應用中最常用的連接方法類型，並可從中權衡選擇及確定如何在物聯網設計時添加「物」。

如果您正在線上閱讀本文，則很可能是透過蜂巢網路、Wi-Fi或乙太網實現網路連接的，儘管這些連接方法在消費性電子產品中應用廣泛，但與物聯網（IoT）邊緣節點並無太多關聯。與消費性產品不同，大多數的邊緣設備不用檢查電子郵件（很幸運）或播放串流電影，因此這些設備無需具備這些產品所使用的高資料速率。

物聯網解決方案通常連接成百上千個邊緣設備，隨著更多邊緣設備的加入，成本和電源管理等常見的設計限制也越來越多。在這種規模下，產品與互聯網的連接方式將決定該解決方案的成功與否。

本文將概述物聯網應用中最常用的連接方法類型。請按照本文權衡選擇及確定如何在物聯網設計中來添加「物」。

[1] 乙太網

乙太網是一種將「物」連接到「網」的快速可靠的方法。乙太網常見於工業和建築自動化行業，尤其適用於在同一網路中包含許多節點的系統。

由於乙太網採用實體接線方式，因此本質上也是一種非常安全的連接方法。還可以使用乙太網電纜，透過乙太網供電（PoE）方式為設備供電，這樣便無需再使用單獨的電源模組來為終端設備供電。

但是，實體接線確實也帶來了巨大的設計挑戰，而且並非適用於所有應用。透過乙太網連接的節點必須靠近路由器，即使在家庭和建築自動化等短距離應用中，乙太網電纜的規模也同樣龐大，如何管理和隱藏纜線是一項重大挑戰。在現代建築中，自動照明系統在施工時使用實體接線方式，但是在未採用相關設計的建築中安裝乙太網物聯網系統通常是不可行的。

[2] Wi-Fi連接

作為網際網路連接的必備工具，Wi-Fi的無線特性極具吸引力。Wi-Fi受到主流設備的廣泛支援，並且不像乙太網一樣存在實體接線限制。

儘管具備普遍性，但是將Wi-Fi功能添加到嵌入式設計中通常很複雜。Wi-Fi之所以有吸引力是因為其無需接線且速度很快，但這種方法也存在安全性漏洞和功耗問題。因此，進行基於Wi-Fi的物聯網設計時，工程師需要在安全性、功耗和成本方面做審慎的權衡。

幸運的是，現在已經有解決方案能夠幫助工程師克服這些障礙。使用針對物聯網優化的Wi-Fi模組，有助於簡化設計並節省開發時間。諸如WINC1500等模組經過全面認證，支援安全協議，而且針對電池供電設備進行了優化，可在不影響成本和功耗的前提下實現Wi-Fi連接。

[3] LPWAN

低功耗廣域網路(LPWAN)在消費性產品中不太常見，因此可能不為人熟悉。物聯網應用的很大一部分是廣域應用，例如環境監控。

使用物聯網進行環境監控的優勢，在於我們可以監控鄉村、近海和通常無法進入的區域，而問題就在於這些地點位於鄉村、近海和通常無法進入的區域，例如無法給漂浮在馬里亞納海溝中的設備快速充電，也無法在撒哈拉沙漠裡連接到Wi-Fi。

典型的LPWAN使用範圍約為10公里左右。資料傳輸速度非常慢，但是，除非物聯網解決方案在檢查電子郵件或播放流媒體視頻，否則不太可能需要高速連接。

儘管常用於農業和偏遠地區，但LPWAN並不局限於此。LPWAN在城市中的利用率正不斷增長，例如用於跟蹤拍賣場中車輛的LPWAN應用，已成為北美最大的商用物聯網部署之一。

有兩種常用的LPWAN協議：LoRaWAN（源自長距離，也稱為LoRa）和Sigfox。兩者之間的一大差異是成本，Sigfox是一項基於訂閱式的服務，其工作方式與蜂巢式網路類似。如果Sigfox在所在的地區可用，則可以透過訂閱本地供應商的服務實現連接。而使用LoRaWAN時，開發人員可以透過創建「自助式」網路省去訂閱費用，但是大多數人仍會選擇使用本地網路供應商的LoRa閘道基礎架構，並且按照使用量付費。

[4] 蜂巢式網路

除了農村深處和偏遠地區，蜂巢式網路可以覆蓋其餘所有地方。對於需要此類覆蓋範圍的嵌入式系統，蜂巢式網路是唯一的選擇。但是蜂巢式網路十分昂貴，必須先選擇網路供應商，而且只有在透過政府監管部門批准後，才能建立自己的網路。對於每個節點來說，嵌入式元件和供應商訂閱的高昂成本，通常會抵消蜂巢式網路廣泛的覆蓋範圍所帶來的優勢。

也就是說，需要權衡使用蜂巢式網路連接「物」和每月為手機服務付費的利弊。物聯網專用的蜂巢式網路正如雨後春筍般興起，與LPWAN形成競爭之勢。LTE CAT-M是一種快速發展的物聯網蜂巢式網路。其中「M」代表「機器」，該網路針對物聯網進行了優化，是一種速度、成本和功耗更低的解決方案。不過，這樣可能會讓手機費用很高，CAT-M計畫的收費標準約為每月7美元，僅提供5 MB的資料。蜂巢式網路物聯網連接的其他選項，還包括CAT-0、CAT-1和新推出的NB-IoT（NB表示「窄頻帶」）。

5G的推出有望推動物聯網領域的創新。儘管5G的價格要比針對物聯網的網路更高，但其更快的速度可以進一步推動尖端物聯網應用（例如自動駕駛汽車）的發展，5G的覆蓋範圍遠遠不及LTE或3G，但仍在不斷擴展。一些行業分析師預測，在未來五年內，5G的使用量將占到全球人口的20%。

[5] 衛星

蜂巢式網路可以覆蓋大多數人口稠密的地區，但是，要如何在偏遠荒涼的地區實現網路連接呢？

衛星連接可用於物聯網應用，例如蜂巢式服務無法覆蓋的地球偏遠地區的運輸物流。雖然隨著衛星技術的發展，情況有望發生變化，但是開發衛星物聯網應用並不像開發其他連接選項那樣容易，許多衛星服務會留作國防用途。

[6] Bluetooth連接

對於藍牙(Bluetooth)，您可能並不陌生。Bluetooth Classic和Bluetooth Low Energy (BLE) 的最大範圍均在100公尺以上，但通常用於相距不超過幾公尺的設備。日常生活中，藍牙在手機和電腦配件中隨處可見，廣泛應用於耳機、鍵盤和顯示技術。

得益於低功耗（BLE的功耗尤其低）、廣受支援並且可以快速配對的特性，藍牙非常適合消費性電子產品。與Wi-Fi不同，藍牙不會直接連接到互聯網，需要設置閘道才能接入互聯網，雖然自行設置閘道聽起來很麻煩，但通常操作起來就像使用手機連接Wi-Fi一樣容易。

最近更新的藍牙5.0版本擴展了藍牙的範圍，可以在家庭網路中使用，儘管Bluetooth Classic和Bluetooth LE通常用於連接僅相距數公尺的設備，但整個家庭都可以透過藍牙5.0實現互聯，應用範圍的擴展幫助藍牙成功進軍家庭自動化、照明和工業應用領域。

建議

這些連接方法的主要變化趨勢是簡化實施過程，Wi-Fi和藍牙等常用網路通常是評估和探索IoT設計的最簡單方法，這些網路無需自行搭建閘道或向供應商付費。

消費者可以使用多種Wi-Fi和藍牙原型模組，其中很多都提供開放原始程式碼和程式設計教程，我們建議使用連接模組，因為這樣會使設計更加靈活，當需要針對不同的網路調整設計時，可以更換模組，而不必從頭開始。

簡化設計流程

連接到網際網路只是物聯網設計流程的一部分，物聯網系統應具備以下三個元素：智慧、連接和安全，這些元素分別對應於三個電子元件：微控制器（MCU）、連接模組和安全元件，物聯網設計的挑戰在於如何整合上述三種元件。

Microchip的AVR-IoT WG開發板是精簡型Wi-Fi開發平台的一個範例，這款開發板經過預先的配置，可以安全連接到Google Cloud的物聯網平台，透過將安全元件、Wi-Fi控制器和MCU整合在同一塊開發板上，可以省去許多瑣碎的設計工作，直抵問題核心：以創新和快速的方式將物聯網產品推向市場。

Arduino Uno WiFi Rev 2同樣能夠提供智慧、連接和安全元素，Arduino擁有一個活躍的原型設計社群，線上提供了許多使用教程和開放的原始程式碼。

MikroElektronika click boards是快速原型設計模組，可直接連接到AVR-IoT WG開發板，或透過Arduino Uno WiFi R2的Shield板實現連接，這款模組提供多個連接click板（包括各種LoRa和藍牙模組），可在原型設計階段向物聯網設計中添加連接。

Arduino和AVR-IoT WG開發板等用戶友好型工具，顯著降低了構建物聯網設備的難度。無論是一位嵌入式設計人員、製造商，或只是一個對此領域感興趣的網路粉絲，都可以建立一個物聯網的網路。這種強大的無障礙性再加上日益緊密的網路世界，確保了連接將持續以前所未有的方式，推動網路世界的進步。

附圖：圖一 : 物聯網（IoT）由連接到同一網路的成百上千個設備組成
圖二 : 作為消費性電子產品優先考慮的互聯網連接選項，Wi-Fi具備高速和無需接線等優勢。
圖三 : LPWAN能夠完美應用於農業領域，因為這些網路能夠以極低的功耗覆蓋大面積區域。
圖四 : 雖然衛星適用於蜂巢式網路服務無法覆蓋的偏遠地區，但目前商用物聯網很少選用。
圖五 : AVR-IoT WG開發板經過預先配置，可以安全連接到Google Cloud。
圖六 : MikroElektronika BLE2 click板可輕鬆整合到許多通用開發平台中。

資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispArt-tw.asp?O=HK4797B951MARASTDC&fbclid=IwAR3_OtyFVmk5i0ZfxLYXWDZUkEiA-BiVsDSQmv9B4LcZnntfyUARsRBeXUI

你本來就沒有資格只經歷正面情緒。

某些情緒低潮不但沒有傷害性，事實上還能讓你保持最佳狀態。當人處於數種不同情緒之下，往往有最好的表現。有能力接受並容忍負面情緒，這將為你開啟邁向成功的大道，你會選擇最有意義而不是最舒適的那條路，並激發內在潛能。

舉例說明，如果你能忍受情緒低潮，便不需要迴避令你焦慮的對話。即使你覺得自己笨手笨腳，依然可以採取有意義的行動，好比追求夢想。

如果你不怕被情緒低潮打垮，不怕因此而失控，或者做出違反本性的事，你很可能安然度過這段期間，不會感到痛苦萬分。

取自《與焦慮和解2》

*********************************

各位朋友，早安：

上次直播主要是講到伴侶關係的經營，事實上整本書都在討論紓壓或增進心理健康。
https://www.facebook.com/Psychologist.Hung/videos/576939742936971/

下面的摘文中，我相當欣賞作者整理出「負面」情緒的價值。懂得感恩與欣賞負面情緒，人生會多一點平靜。

幸福、快樂，是對人活著，有相當的重要性。但能接納各種情緒，在接納之後，我們有可能不再執著於要什麼情緒出現，這是一種偏執，而這種偏執反而增加我們的不適。

藉著感受，我們看到我們內在的需要，我們對愛的渴望，與之連結，這是更深層的體驗。常有這種體驗，各種情緒都能成為我們的朋友，滋養我們的生命。

最近跟某位朋友討論，我所期待的某件小事。他說，真好，我能為小事而開心。其實，我並不是只期待開心，我也準備好面對煩惱憂愁的到來。

一個完整的人生，可以讓觀照更深遠，我們可以不用活得那麼侷限。祝願您，懂得欣賞自己的挫敗，走向圓滿！

*********************************

【文/ 愛麗絲．博耶斯】

允許自己體驗快樂

有一個相當常見的障礙需要密切注意，也就是「拒絕－放縱循環」。假設有人對於自己的低成就感到挫折，包括現在的工作、職業生涯，或者家庭計畫等等，他們拒絕尋求快樂，因為覺得自己沒有資格。然而，正因限制自己在有趣的活動中找樂子，無法培養正面情緒，「庫存」的意志力和情感漸漸枯竭，之後往往出現劇烈反彈，開始肆無忌憚地縱情享樂（以致沒有足夠精力實現其他目標）。這是一種自我延續的循環。如果你剛好有很多自毀習慣，並因此大力抨擊自己，那麼你很容易掉進「我不配擁有快樂」的思考模式。以下是這個常見通病的流程表。

對於低成就感到挫敗
↓
覺得自己不配擁有快樂
↓
拒絕善待及培育自己
↓
沒有精力實現目標＋沉浸在不健康的反彈中

我不是要你為了找樂子而逃避工作或責任，重要的是兼顧快樂和工作。許自己一個體驗簡單快樂的機會，哪怕你覺得自己沒有資格。由於行為會影響思考與感覺，當你允許自己擁有更多快樂體驗，或許就不會再認定自己不配擁有它。然而，假使你一再拒絕體驗正面情緒，你會愈來愈覺得自己不配。放鬆和正面情緒可以讓你恢復活力，讓腦子休息一下，連帶幫助你認清壓力來源。

以下五個實驗有助於你找出目前擁有或潛在的正面情緒來源。
（注意：我特別在本章提供大量自己的例子，以便闡明觀點，促使你多動腦想一想。需要釐清觀念時，具體範例比普通範例更有用，再說有些人或許不想在書裡看到自己被當作例子，分享自己的經驗可以避免我把他們扯進來！其實我的個人經驗並不特別，你甚至會覺得有一些很無聊，但我希望你能明白，你的行為本質上來說也跟這些例子一樣簡單易懂。）

實驗一：有沒有什麼行為即使免費或不貴，你還是覺得它很奢侈？
有時候，即使最簡單的行為仍會令人感到相當奢侈。什麼行為會給你這種感覺？你的回答應該真實反映自己的情況與本性。如果這些回答深深觸動你，別人卻不感興趣，代表它們確實是簡單又真實反映個人情況。

以下舉幾個超簡單但對我來說很奢侈的快樂。

1. 光顧全食超市（Whole Foods）或喬氏超市（Trader Joe's），在貨架間悠閒而毫無任何目標地瀏覽商品，而不是衝進去買必需品，再匆匆結帳並飛奔而出。
2. 慢慢洗個熱水澡。
3. 聆聽播客和有聲書（我通常從本地圖書館下載有聲書）。
4. 來一場晚上的散步。
5. 和侄兒及侄女用Skype 通話。
6. 睡午覺。

現在就利用筆記本、手機應用程式，或者你用來記錄想法的任何工具，寫下你自己的例子。
想不出來要寫什麼嗎？如果你向來不太思考這類問題，可能無法立即回答。可以花幾週時間慢慢累積想法，只要想到時立刻記下來就行了，否則一旦分心，念頭很容易轉瞬即逝。

以下分享做這個實驗的祕訣：

• 這些帶有正面意義的自省問題可以和家人或朋友一起討論。如果你和某人很熟，或許你可以為對方提供幾個想法，這比他們自己想還要來得容易。
• 可能的話，在清單中加入隨時隨地可以進行的小項目。有些事帶給你真正的快樂，但就是難以在生活中進行，這時不妨問問自己：「有沒有不需要耗費那麼多時間或人力的簡易版？」

實驗二：什麼事會因為當下情況不同，有時令你快樂，有時又令你厭煩？
某些簡單的快樂會因為當下情況不同，有時讓人感到輕鬆，有時又讓人厭煩透頂。舉例說明，我家有游泳池（讓人覺得我很有錢，住在高級住宅，其實根本不是這樣！）當我需要離開電腦上的工作，找個適當休息方式，清理游泳池的落葉會帶給我適度快樂。我很享受那幾分鐘的日光浴，勞力活動也能清除繁雜思慮，讓心靈平靜下來。然而，如果這件事被列入冗長的週末待辦事項清單中，我就會覺得它只是一件討厭的苦差事。
還有另一個例子：當繁重的工作告一段落，開車探望親友（甚至辦事）對我來說是休息，其他時候則讓我覺得精力大量耗損。比起困難的活動，較容易的活動本來就等於獎勵或休息。有些工作以某種方式進行時令人輕鬆，但以另一個方式進行時就令人厭煩或者壓力大。你有沒有類似的經驗？有的話請寫下來，並找出能夠快樂進行這些工作的方式。

實驗三：如何讓簡單的快樂與充滿壓力的時刻連結起來？
將快樂與壓力連結起來可為你減緩壓力的衝擊。比方說，我搭機時會自備奶油花生醬三明治。我不會常常想吃這種食品，偶爾才會想要大快朵頤。但現在它不再是我搭機時的快樂選項，因為它成了例行公事，在趕赴機場時，我不再需要將它列為必辦事項。
有什麼快樂選項（或許是你不想過度沉迷的）可以讓你和較少出現的壓力事項連結起來？還有另一個例子，如果你每週或每月有某個時刻壓力特別大，好比你在雜誌社工作，截稿日迫在眉睫時，總會令你感到壓力超大。這種時候你可以搭配什麼活動，好讓自己輕鬆、快樂一點，還能緩解一部分壓力帶來的衝擊？

實驗四：什麼事可以帶來快樂，但表面上不符合你的個性？
有些簡單的快樂來自你對自己的透徹了解，你深知自己喜歡什麼。人類是具有細微差異的個體，每個人的個性都有顯性和隱性兩種層面，雖然隱性層面不常顯露，但仍和顯性層面同等重要，兩者相加就形成獨一無二的自我。舉例來說，我熱愛旅行，因為我喜歡和不同陌生人進行短暫而友善的互動。它令我心情舒暢，我很享受這種可遇不可求的感受。旅遊使我與各種不同的人大量進行短短二十秒的互動。表面上看來，我應該不會喜歡這樣，畢竟我是個非常內向的人。然而，和陌生人對話二十秒不需要承擔社交責任，對內向的人來說沒有任何負擔，輕輕鬆鬆就能獲取社交能量。我喜歡以這種方式探索自己外向的一面。當你摸透自己個性當中的曲折，也明白自己喜歡什麼，可以為自己開發更多舒暢心情的機會。
有什麼事能為你帶來快樂，但它所反映的是你個性中隱藏的一面？探索你喜歡的行為與情境，這件事如何幫助你了解自我的每個層面，而不是僅僅針對顯性的層面？

實驗五：你的人生目標是什麼？
人一旦努力實踐人生目標並有所斬獲，就會獲得滿滿的幸福感。就連面臨重大壓力的人也適用這個法則，比如說有社交恐懼症。
除了精進工作能力，你的人生還有哪些核心目標？比方說，假設你認為做他人的榜樣是人生重要目標，那麼有哪些行為和這個目標相關？這些行為當中有哪一項可在日常生活中進行？在成為他人榜樣這個範例中，你可能會在小孩、伴侶身上或者社區、職場上看到表現的機會。找出結合快樂和目標的方法，比如為孩子示範找樂子也是平衡生活的一部分。

***

去除阻擋你感受快樂的障礙

阻擋我們感受快樂的往往是最簡單且最容易跨越的障礙。舉例說明，你遇上塞車，打算聽聽音樂，但是手機早就沒有儲存空間，你一直沒有存入任何音樂。若要確保手機還有空間讓你享受聽音樂的快樂，平常可以怎麼做？比方說，你每週三需要去鋼琴教室接孩子下課，可以利用等待的空檔為手機騰出一些空間。或者你可以設定自動清除功能，讓手機自動清除已經上傳雲端的照片和影片，還有已經聽過的音樂或節目。
回顧一下本章開頭的幾個實驗，看看有沒有簡單可用的步驟或方法，把那些無聊的小東西挪開，不要讓它們阻礙你發揮體驗簡單快樂的能力。

***

負面情緒降臨時，練習自我照顧

本節討論如何應付心情不美麗的低潮期。一開始或許你不了解我為何將這個主題納入自我照顧的章節。擁有處理負面情緒的完整方案，可以確保你避開這些不必要的感覺，並以健康有效的方式解決它們，這將有助於你更快擁有好心情，這就是我將它擺在本章的原因。
當「負面」情緒降臨，為了採取有效行動，首先你必須了解，為了協助我們生存，每種情緒都有它獨特的功能（註1）。在某些情況下，快樂心情可以為理想表現打造最好基礎。然而，大量研究顯示，在其他特殊情況下，諸如有點沮喪或壓力大，或者對目睹的不公平事件感到憤慨，反而會激發出最富創意的思維、做出最好的決定、提出最有說服力的論述，以及締造最精準的表現。（參見陶德．卡珊登［Todd Kashdan］與羅伯特．比斯瓦斯-迪納［Robert Biswas-Diener］合著的《允許自己不快樂》［The Upside of Your Dark Side］，作者對於這些相關研究有傑出又有趣的觀點。）

一起來針對不同情緒的主要功能做個快速巡禮：

• 憤怒讓我們充滿能量，促使我們付諸行動。
• 焦慮讓我們注意細節，不放過任何可能的錯誤，激勵我們做對的事，避免我們過於自滿。
• 無聊讓我們知道自己需要更多新奇事物及挑戰。
• 懷疑使得我們質疑自己正在進行的事，做好接受改變的心理準備，驅使我們更努力或以不同方式工作。它還能引導我們應付別人的反對意見，締造合作局面。
• 嫉妒、失望與孤單讓我們明白自己真正想要的是什麼，當我們努力實現願望，它們幫助我們察覺自己是否走偏。
• 疲累感帶領我們迎向更豐富的創意與更真實的互動，因為人疲勞時防衛心沒那麼重。
• 罪惡感提醒我們道歉並彌補過錯，它也禁止我們做出別人反對或引起他人憤怒的行為。
• 惱怒與挫敗感讓我們知道進度太慢，可能需要改變做事方法。這兩種情緒也提醒我們事有蹊蹺，必須公開說出來並加以改進。
• 難過與傷心讓我們停下腳步、自省、重新評估，並且深入思考我們的價值觀和重視的事物。當人陷入悲傷時，某些認知技巧會強化，比如更能察覺別人說謊。傷心還能擴大自我調整的幅度，這恰好與大眾的刻板印象相反。

當你了解負面情緒蘊含的正面意義，就能更從容地應付它們。你不再需要急急擺脫它們，因為它們成了比較無害的經驗。

人往往忽略負面情緒的潛在正面意義，唯恐負面情緒降臨，因為他們高估它的破壞力，尤其是高估它持續的時間，以為自己需要大大整頓心理狀態，並且嚴重低估自己的應變能力，以為自己會失控並遭受長期負面影響（註2）。

註1
情緒和思維及行為的關係通常是一種交換系統。多數情緒在某些思考模式下有正面影響，在其他思考模式下則有負面影響。這和安全感有關。舉例說明，不建議任何人在恐慌來襲時開車。此外，愛侶發生爭吵時，一方或雙方往往流於情緒氾濫。這時最好各退一步，平靜下來，以便理性思考及行動。

註2
我無意輕視那些面臨臨床問題的人，有些人負面情緒已經失控，還有一些人總是擔心負面情緒降臨，以上兩者都需要協助。面對臨床問題卻拒絕尋求治療，可能源自現實面的限制，好比經濟不允許。然而，不尋求幫助有時候是因為人們以為需要採取大規模又漫長的行動。有些負面情緒即使已經達到頂點，令人覺得難以去除，往往可以在非常短的時間內大幅好轉，焦慮尤其符合這個特質（參見卡珊登等人的著作Can a One-Hour Session of Exposure Treatment Modulate Startle Response and Reduce Spider Fears?）在認知行為療法（cognitive behavioral therapy）或接受與承諾療法（acceptance and commitment therapy）等心理治療當中獲益的人，通常第一個月就有進展。

下列是應付負面情緒的對策，雖然看起來步驟很多，但每一步都只需要幾秒鐘，反覆練習就能將它們化為下意識的反應。

步驟一：放慢呼吸
心理解讀身體發出的生理訊號，便會產生情緒。如果情緒變得緊繃，已經激動到令你思慮不清，此時只要放作非常緩慢平穩（彷彿你正在慢慢吹氣球）。當你慢慢吐氣，吸氣會自動調整。只要大約進行四到六次的緩慢呼吸，心跳和其他生理系統便會回復到較為平靜的狀態。

步驟二：認清每一種情緒
認清每一種情緒，讓你不再不知所措，還能找到處理它們的方法。你必須分清楚焦慮、憤怒、羞愧等等，最簡單的方式就是上谷歌搜尋情緒列表，從表中找到符合你的描述。如果你有孩子，請教育他們準確認清每一種情緒。這不僅是良好的教養方式，也可以增進你處理情緒的能力。
對自己的情緒有清楚認知的人，比較不會運用不良的自我調整機制（比如沉浸在壞習慣當中），遭到拒絕時反應不會太大，也比較少感到焦慮和沮喪。小孩每週在課堂上只要抽出二十到三十分鐘，學習認識各種情緒，就能增進人際關係和學業成績。

步驟三：接受人生本來就是苦樂參半
這句話表面上聽起來或許很無情，但它提醒你一個重點：你本來就沒有資格只經歷正面情緒。誠如前文所述，某些情緒低潮不但沒有傷害性，事實上還能讓你保持最佳狀態。當人處於數種不同情緒之下，往往有最好的表現。
有能力接受並容忍負面情緒，這將為你開啟邁向成功的大道，你會選擇最有意義而不是最舒適的那條路，並激發內在潛能。舉例說明，如果你能忍受情緒低潮，便不需要迴避令你焦慮的對話。即使你覺得自己笨手笨腳，依然可以採取有意義的行動，好比追求夢想。
如果你不怕被情緒低潮打垮，不怕因此而失控，或者做出違反本性的事，你很可能安然度過這段期間，不會感到痛苦萬分。

步驟四：憐憫正處於情緒低潮的自己
啟動自憐模式；換句話說，當你的感覺無關快樂或滿足時，不要批評或打擊自己，反而要善待自己，認清你只是有了情緒，不會造成太大影響。不管你認為情緒是如何出現的，或者你是不是導致它出現的「禍首」，都要執行這個步驟，因為你值得受到最基本的同情。

步驟五：判斷情緒是不是錯誤警報
懷疑、焦慮、憤怒、罪惡感之類的情緒，有時候會沒來由地浮現。情緒是用來保護我們，但這個警報系統並不完善，當中暗藏一些錯誤訊號。有時候，你很清楚某個情緒是錯誤警報，但你也有不知道的時候。基本上，如果你常常浮現某種特定情緒，那麼它很有可能就是錯誤警報。
你不一定都清楚某個情緒是不是錯誤警報，所謂的接受情緒低潮也包括全盤接受這些「身分不明」的情緒。

步驟六：判斷情緒有沒有提供有用訊息
情緒有沒有告訴你和自身或者目前情況有關的訊息？它能不能幫助你採取適當行動？
……
有個方法或許管用：你可以根據特定場合的需要設計一種暗示自己的方法，提醒自己情緒正在為你效勞，它引領你做出最好的決定，為你提供能量，或者讓行動更純熟。舉個例子，你可以把自己看做將軍，情緒則是忠誠的士兵。或者你是電影導演，情緒是演員。怎麼想都行，有效最重要。問問自己：「就算搞清楚負面情緒的存在是為了幫助我成功，那又如何？我到底能獲得什麼幫助？」在特殊情況下，你的士兵／演員或許會發出錯誤警報，但一般來說，他們的存在都是為了替你效勞。

步驟七：找出所有自毀反應
試著找找看，有沒有任何自毀反應（比如肢體語言或聲調）正妨礙你實現重要目標。……人陷入情緒低潮時，自毀思維和行為往往不會主動跳出來表明身分，它們通常難以捉摸。好比你感到抑鬱或孤單時，可能不會注意自己的聲調或肢體語言出現對他人反感的跡象，即使那並非你的本意。事實上，當一個人接受量身打造的認知行為療法時，醫生的角色是協助患者找出那些自身無法察覺的自毀模式。當你已經盡最大努力，負面情緒依然對生活造成傷害，不妨考慮接受認知行為療法。閱讀蓋‧ 溫奇（Guy Winch）的《心理醫師的傷心急救手冊》（Emotional First Aid），也可以幫助你了解負面情緒的自毀反應，此書特別著重於協助讀者應付孤單與悲傷。

.

以上文字取自
與焦慮和解2：破除自我批判、極端思維、逃避心理，洞悉壞習慣根源，使你過得更快樂的自我療癒指南
https://www.books.com.tw/products/0010856265

高寶書版
https://www.facebook.com/gobooks3/

.

5/24 基隆免費公益講座_創作我的幸福
https://www.facebook.com/events/2994369237288959/

已額滿_7/16-17免費台北市教師研習_非暴力溝通_如何讀懂愛的語言
https://www.facebook.com/events/519814295382140/

11/7 三重免費公益講座_樂讀親子共學系列講座_以善意應對青少年情緒人際問題
https://www.facebook.com/events/189917322447609/

相信自己是夠好的媽媽：是犧牲，還是責任？是妥協，還是平衡？放下對母愛的執著，恢復你的生命彈性，重新找回愛自己的方式
博客來：https://bit.ly/2vhVD9s
讀書花園：https://bit.ly/2GEA9dH
誠品：https://bit.ly/2W4E3Sq
金石堂：https://bit.ly/2vhQ6jh