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

📜 [專欄新文章] Crosslink 2019 Taiwan｜以太坊 2.0 的未來藍圖及挑戰
✍️ Frank Lee
📥 歡迎投稿： https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium

Danny Ryan（source: Crosslink 2019 Taiwan）

十月底於台北矽谷會議中心舉行的 Crosslink 2019 Taiwan，吸引了來自世界各地的區塊鏈愛好者們齊聚一堂。第一天的議程，邀請到了以太坊基金會 (Etherium Foundation, EF) 的核心研究員 Danny Ryan，會中分享了以太坊 2.0 (Ethereum 2.0)目前的研究方向以及遇到的挑戰，演講的內容主要包含了以太坊 2.0 的架構，新的分片提案，執行環境 (Execution Environments, EE)以及雙向橋接 (Two-Way Bridge)等議題。

一、以太坊 2.0 的架構

以太坊 2.0 架構（source: Crosslink 2019 Taiwan）

第零階段(Phase 0)

在 以太坊 1.0 (Ethereum 1.0) 中，使用 工作證明(Proof of Work, PoW) 作為 共識機制 (Consensus)，並藉此產生新的區塊。為了要減少工作證明產生新區塊時，所需要的大量算力，以及所花時間過長的問題，以太坊 2.0 將改為 權益證明 (Proof of Stake, PoS) 作為產生新區塊的共識機制，以太坊 2.0 PoS 創世區塊 (Genesis Block) 預計會在 2020 年 1 月 3 日產生。

第零階段會建立信標鏈(Beacon Chain)，信標鏈就是以太坊 2.0 系統層級的鏈，當從以太坊 1.0 移轉到以太坊 2.0 時，信標鏈扮演著非常重要的角色，它是整個系統的基礎。

一旦第零階段完成，將會有兩個使用中的以太坊鏈。以太坊 1.0 鏈（目前所使用的 PoW 主鏈)以及以太坊 2.0 鏈(新的信標鏈)。在這個階段，使用者在 1.0 鏈把以太幣鎖到合約裡以註冊公鑰， 2.0 鏈會承認合約內註冊的公鑰。但是，他們無法將該以太幣遷移回去以太坊 1.0 鏈上面，為了要執行信標鏈，你會需要一個信標鏈的客戶端。目前，許多團隊正在開發這些客戶端。

第一階段(Phase 1)

第一階段會加入分片鏈(Shard Chains)，在這個階段主要專注於分片鏈的資料結構，以及其有效性(Validity)和共識性(Consensus)，分片鏈在這階段只當作資料鏈，並不會指定分片鏈狀態執行(State Execution) 或帳戶餘額(Account Balances)。這比較像是對分片結構進行測試，而不是嘗試利用分片來對信標鏈進行擴展。在這階段，信標鏈會把分片鏈的區塊(Block)， 當作沒有結構或意義的位元集合(Collections Of Bits)。以太坊 1.0 和以太坊 2.0 仍將同時存在，並且在以太坊 2.0 鏈上進行測試和遷移。

這個階段分片鏈會與信標鏈交聯(Crosslinks) ，每個分片的當前狀態 — “結合資料根(Combined Data Root)”，會定期記錄在“信標鏈”區塊中，作為交聯。信標鏈區塊完成後，相應的分片區塊(Shard Block)將被視為已完成，其他分片知道它們可以依靠這些區塊進行跨分片交易。

交聯是委員會(Committee)的一組簽名(Signatures)，證明了分片鏈中的某個區塊，可以包含在信標鏈中。交聯是信標鏈”理解”分片鏈更新狀態的主要方式。交聯還用作異步跨分片通信的基礎結構。

信標鏈在每個時段(Slot)中的每個分片，隨機選擇分片驗證者(Shard Validators) ，分片驗證者只是用來在每個區塊的內容上達成一致，他們通過交聯證明分片的內容和狀態，分片中包含什麼內容都沒有關係，只要所有委員會都達成共識，並定期更新分片上的信標鏈即可。

第二階段(Phase 2)

第二階段會將所有功能開始結合在一起，在第二階段，會完成分片化，分片鏈從簡單的數據容器過渡到結構化鏈狀態，並將重新引入智能合約。每個分片將管理基於 eWASM(Ethereum flavored WebAssembly) 的虛擬機。它會支援帳戶(Accounts)、合約(Contracts)、狀態(State)，以及 Solidity 中我們熟悉的其他抽象化，預計在第二階段之前或第二階段開發時，大家熟悉的工具（例如 Truffle, Solc, Ganache）需要轉換成支持 eWASM 的版本，以太坊 1.0 及以太坊 2.0 可藉由雙向橋接來互通，會有可擴展的 Layer 1 執行，藉由無狀態執行，來提高執行速度。

二、新的分片提案

新的分片提案（source: Crosslink 2019 Taiwan）

以太坊 2.0 原提案所運作的機制，是以每個時期 (Epoch) 為單位，來進行交聯的動作，每個鏈上有1024 個片 (Shards)，當需要跨分鏈交易(Tx)時，由於是每個時期進行交聯，會有較大的延遲時間；新提案更新為每個時段都進行交聯的動作，並減少片(Shards)的數量為 64個，來降低跨分片(Cross-Shard)交易時的延遲時間，每個時段都進行跨分片交易。

新提案的優點

對於以太坊 2.0 新提案的優點，首先新提案的片 (Shards)數量由 1024 個降至 64 個，降低了運算的複雜度，因為跨鏈時間從一個 epoch 降到一個 slot ，時間縮短第一個好處是給 DApp 開發者及使用者更好的體驗。第二個好處是以往需要手續費市場(Complex Fee Market) 及樂觀狀態(Optimistic State)這兩種複雜的跨鏈交易解決方案，現在不需要了。

新提案的交易

新提案只需要比之前的提案更少的片 (Shards)，就可以啟動交易，可能會有更長的分片時段(12s)，更大的分片區塊(Shard Block)，目前更新到第零階段 ，第零階段測試網(Testnets)的測試，可能會有所延遲 ，新提案減少了第零階段發布所需的時間。

目前的想法

希望能給開發者及使用者更好的體驗，使用較大的分片區塊(Shard Block)，來改進資料可用性，以及要降低開發延遲和第零階段發布所需花費的時間。

三、執行環境

以太坊 1.0 簡易架構圖（source: Crosslink 2019 Taiwan）

在之前設計的以太坊 2.0 和以太坊 1.0 中，狀態在共識機制裡，扮演著非常重要的角色，共識機制會隨時去讀寫所有的狀態，不管是執行的概念、交易的概念、帳戶的概念、樹狀結構的概念、以及所有在資料結構中的概念，都深深地融入共識中。

上圖是以太坊 1.0 的簡易架構圖，在圖中我們可以看到共識機制及一條鏈，共識機制裡包含了狀態及一個執行引擎，狀態裡包含了狀態樹，在這裡的執行引擎使用硬編碼規則，裡面包含了執行交易、帳戶模型和帳戶結構，我們可以看到圖的右邊有一條鏈，鏈上面有交易資料，在以太坊 1.0 中，我們會在交易資料上執行共識機制，去修改和更新狀態。

執行環境是一個單獨的虛擬機器，在以太坊 1.0 中，會有一個特定的帳戶模型(Account Model)，以及事先定義好的操作碼 (Opcodes)，礦工機制 (Gas Mechanisms)和狀態根(State Root)，以太坊虛擬機 (Ethereum Virtual Machine, EVM) 就是一種特定的執行環境。

如果遵循 EIP(Ethereum Improvement Proposals) 的建議，開發者總是在要求新的操作碼，或著是更改礦工成本(Gas Cost)來支援他們的應用，像是 Plasma 和 Zkrollup 這樣的例子有很多，這樣就會需要修改 EVM 1.0 的執行環境 ，才能支援到他們的應用程式(DApp)。

但是在以太坊 2.0 的第二階段中，我們可以支持多個執行環境。 也可以有多個狀態根，不同的帳戶模型等。舉個例子，你可以定義一個臉書幣執行環境 (Libra EE)，以便在以太坊 2.0 上運行 Libra。 或者，您可以定義一個比特幣執行環境 (BitCoin EE)，這樣就可以在以太坊 2.0 上運行比特幣。

以太坊 2.0 簡易架構圖（source: Crosslink 2019 Taiwan）

在以太坊 2.0 簡易架構圖中我們可以看到狀態根， 它可能是 32 Bytes 的 Blob，上面有 WASM 的執行碼 (Execution Code)，可以在使用者層級中去做細部設定。圖片右邊有一個鏈，鏈上有一般的交易資料以及見證(Witnesses)，見證實際上顯示在資料庫的區塊中，你需要針對該狀態而不是資料庫執行該筆交易，而且還需要證明資料對於當前狀態根是有效的。舉個例子，如果我們要在帳戶 A 和帳戶 B 之間傳遞數值，假設從帳戶 A 移動 5 以太幣 到帳戶 B ，我們不能直接說帳戶和餘額 (Balance) 是確實可用的，在過程中，我們需要加入見證資料(Witness Data)，來證明兩個帳戶當前的狀態，當執行碼正在執行交易資料時， 狀態根可以修改和更新狀態樹。

執行環境並不是共識機制預先定義好的，他可以在使用者層級上去做新增，我們也可以把以太坊 1.0 複製一份到以太坊 2.0 的執行環境中，將現有的狀態根放入EVM 直譯器，用梅克爾見證驗證器(Merkle Witness Verifier)來當作他的執行碼。

在原先的提案中，狀態和共識息息相關，且執行帳戶和共識中包含了狀態樹結構；而在新的提案中，執行環境為無狀態模型(Stateless Model)，高度抽象化的，並且它的可擴展性，相較原先的提案高出非常多。

執行環境的優點

執行環境有許多優點，相較於舊系統，它也許可以更快地將產品推向市場，因為我們不必等到核心共識推出之後，才研究並發展這個概念，在 Layer 1 會有更少的阻礙，它可以在各種應用上，使用具高擴展性及資料可用性的執行引擎，所以未來會長期使用這個核心基礎層。

執行環境的設計完成，讓以太坊 1.0 到以太坊 2.0 的遷移，有了更清楚的方向，使用執行環境比較不會有技術隨時間遷移而過時的問題產生。

執行環境交易

對於執行環境交易，開發者及使用者可能會覺得太抽象，對什麼是執行環境感到困惑，像是這一層加了什麼？應該在這一層做什麼？誰應該寫執行環境？而且相關的開發規範會趨向更嚴格的形式。

虛擬機可能會有潛在的碎片化問題，進而影響到交易速度。

目前的想法

目前所有的研究都是正向發展的，還有充裕的時間，嘗試並更好地了解設計空間，未來會多花一些時間，在建立更好的執行環境通訊機制上面。整體來說，現階段的進度，對於未來是重要的里程碑。

四、雙向橋接

最後一個主題，主要討論開發雙向橋接是否是值得的？團隊可能可以在什麼時間點，來去做雙向橋接？

單向橋接示意圖（source: Crosslink 2019 Taiwan）

講者先前提過的提案中，以太坊 2.0 最初有一個單向橋接，所以你可以從以太坊 1.0 轉換到 以太坊 2.0，但是最初的架構不允許回傳，這主要是出於幾個原因，這需要我們將以太坊 1.0 的發展 與 以太坊 1.0 和以太坊 2.0 的硬分叉緊密結合，並把兩個系統置於互相影響的風險之中，因此團隊認為以太坊 2.0 在發布且穩定之前，將兩邊緊密耦合是不明智的。

單向橋接的問題

月初在日本大阪舉行的 Devcon 5 上，橋接的問題受到了廣泛的討論，原提案的單向橋接(One-Way Bridge)模式，會有驗證者流動性的問題，而且更重要的是，它可能會引發以太坊 1.0 和以太坊 2.0 之間的可替代性問題，如果我們允許以太坊 2.0上的流動性，那麼某種形式的轉移機制，就會在將以太坊 1.0 分叉到以太坊 2.0 之前，或著是在雙向橋接之前產生，交易所中很可能會同時有兩個幣，團隊和整個驗證者社區都很擔心這個問題，目前正在找尋減輕這個問題的方法。

另外也希望鼓勵大家，在這些早期階段進行驗證，但是在早期階段進行驗證，肯定會有很高的風險，因為存在未知的鎖定期，因此也希望找到方法減輕這種風險。

雙向橋接

雙向橋接示意圖（source: Crosslink 2019 Taiwan）

雙向橋接目前可能的路線有兩條，一種是在以太坊 1.0 上面，建立以太坊 2.0 的輕節點；另一種是在以太坊 1.0 上運作以太坊 2.0 的全節點。

路線Ａ： 在以太坊 1.0 上，建立以太坊 2.0 輕節點

路徑Ａ示意圖（source: Crosslink 2019 Taiwan）

這個路線需要在實際的 EVM 中支援 BLS-12–381，會花費很多開發時間，而且它只提供輕量客戶端 (Light-Client) 層級的安全性。當驗證者在 2.0 鏈上產生提款交易的收據時，我們會拿到以太坊 2.0 的輕量客戶端證明，一但收收據的區塊在以太坊 2.0 上敲定了，你就可以在以太坊 1.0 的合約上提款。不過，這可能不是團隊最終選擇的路線。

路線Ｂ：在以太坊 1.0 上，運行以太坊 2.0 的全節點

路徑Ｂ示意圖（source: Crosslink 2019 Taiwan）

第二種路線，會在以太坊 1.0 的節點上，運行以太坊 2.0 的全節點，這個路線允許我們使用敲定性機制，因此，我們不僅可以使用這種機制，來促進以太坊 1.0 和以太坊 2.0 之間的轉移，我們也可以利用驗證者的安全性，來保護以太坊 1.0 鏈，我認為大家對此感到非常興奮，這通常被稱為“敲定性小工具提案(Finality Gadget Proposal)”。

但是還是需要一種機制，去輸出以太坊 2.0 狀態根在以太坊 1.0 上，所以有一些以太坊 2.0 社群的討論，在研究如何實作它，可能會包含礦工機制。

輸出以太坊 2.0 狀態根的另一個優勢，是以太坊 1.0 有穩固的機制可以實現它，以及同時擁有以太坊 2.0 的高擴展性及資料可用性，可以做一些有趣的應用，像是 ZK Rollup 和 Optimistic Rollup。

雙向橋接的優點

如果你在交易所中，列出以太坊 1.0 以太幣和以太坊 2.0 以太幣，它們的價格應該一樣。 如果不一樣，你可以用較低的價格買一個以太幣，把他發送到橋上，然後以較高的價格獲得另一種以太幣，並把它出售。 這種套利會使它們的價格保持不變，這樣會讓用戶，驗證者和開發人員感到困惑，雙向橋接可以防止兩邊的貨幣藉由套利的形式，來互相轉換。

雙向橋接的交易

但是還是有一些權衡在這裏，儘管對以太坊 2.0 的設計非常有信心，團隊還是希望在影響到以太坊 1.0 的安全性和風險狀況之前，先在生產環境中得到驗證。

雙向橋接是一種緊密耦合的共識機制，對於兩邊鏈的攻擊及產生的問題，都會影響到另一邊的鏈，協定的開發勢必會非常煩瑣，我們需要考慮到每個協定的安全性，如果我們越早開發協議，那麼我們實際上的進度就越少，當每個障礙隨著時間發展，它們就會相互阻礙，這讓以太坊 1.0 在這一點上的開發速度比以太坊 2.0 慢得多，因為實際用戶群存在很多擔憂，並且需要大量的協調，才能在我們的生產網絡上獲得硬分叉。

所以，如果我們越早將這些東西連在一起，就可能會減慢以太坊 2.0 的開發和分叉週期，並且這增加了一些額外的開銷，換句話說，驗證我們可以鏈接客戶端的開銷是相對的。

目前的想法

我們應該會在加入驗證人流動性之前啟用橋樑，但是會等到第一階段的產品穩定之後再開放；同樣的，有很多相關的研究都在同時進行，這可能會影響到，何時完成這個操作。

名詞解釋：

EIP(Ethereum Improvement Proposals)：EIP 是以太坊平台的標準，其內容包含了核心協議的規範，客戶端 API 以及合約標準。

epoch ：在以太坊 2.0 中，epoch 指的是時長 6.4 分鐘的時間單位，每個epoch 包含64個 slots。

Slot(時段)：每個時段為 6 秒，不一定每個時段都能產生區塊，而epoch 中最後一個 slot 稱為邊界時段 (Boundary Slot) ，或稱為檢查點 (Checkpoint)。

Solidity：Solidity 是一種合約導向的語言，主要用來開發智慧合約。

Consensus (共識機制)：共識機制是區塊鏈為了在各節點間達成共識，所開發的演算法。

Validator 驗證者：驗證區塊的節點，由信標鏈在每個時段(Slot)為每個 片 (Shards)隨機產生。

Gas：交易所需的費用，當 Gas 消耗完時，智慧合約會終止並進行 Rollback。

EVM(Ethereum Virtual Machine)：EVM 中文為以太坊虛擬機，是一種輕量級的虛擬機環境，Eth 1.0 中智能合約的運行環境為 EVM。

Dapp(Decentralized App)：在以太坊中，基於智能合約的應用都稱為去中心化的應用程序，即 Dapp(Decentralized App)。

ether(以太幣)：以太坊的貨幣名稱。

Finality(敲定性)：「敲定性」是 Casper 中的概念，是一種透過驗證者投票，在鏈上產生不可回朔（Rollback）的檢查點的機制。

Libra：臉書提出的加密貨幣，預計於 2020 年發行。

Merkle Tree：Merkle Tree 由計算機科學家 Ralph Merkle 所提出，中譯為雜湊樹，因為是由雜湊函式形成的樹。

Reference: [Ethereum Improvement Proposals](https://eips.ethereum.org/)

Reference: [Two-way bridges between eth1 and eth2](https://ethresear.ch/t/two-way-bridges-between-eth1-and-eth2/6286)

Reference: [Ethereum 2.0 (Serenity) Phases](https://docs.ethhub.io/ethereum-roadmap/ethereum-2.0/eth-2.0-phases/#phase-2-state-execution)

Reference: [ethfans](http://ethfa​​ns.org/)

Reference: [eth2 quick update](https://blog.ethereum.org/2019/10/23/eth2-quick-update/)

Thanks to Danny Ryan, Chih Cheng Liang, Juin Chiu, Yahsin Huang, and Jerry Ho

Crosslink 2019 Taiwan｜以太坊 2.0 的未來藍圖及挑戰 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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在海牙博物館看林布蘭著名的作品「杜爾普醫生的解剖課」，一具男性屍體是畫面主要焦點，在刻意的照明下發亮。杜爾普醫生右手拿鉗子，夾起屍體切開的左手臂裡的血管和筋脈。

這是1632年外科醫師工會委托林布蘭繪製的工會開業群像，當時林布蘭26歲，也因為這件作品而成名，開始接受各工會訂單，創作工會群像巨作，畫面包含屍體在內是九個人像，林布蘭巧妙地運用金字塔構圖和錯綜複雜的照明，形成畫面戲劇性的層次。

我看著畫面表情各異的眼神，思考科學理性年代荷蘭對人的存在實驗探索的精神。

1581年獨立運動成功，脫離了西班牙殖民統治，到林布蘭畫這張畫時不過半世紀光景，荷蘭美術的黃金時代拉開了一個新民族自信健康務實的建國核心價值。

建國以後，教堂不再懸掛聖像，宗教畫沒落，建國以後，不再歌頌君王貴族，政治畫的歌功頌德結束。沒有了教會與君王的資源，接下來，畫家要靠什麽存活？

中世紀以來，歐洲藝術創作來自教會委托，來自君王付款，達文西如此，米開朗基羅如此，委拉斯蓋茲一生為菲利普二世家族畫像，葛雷科的業主是托雷多教會。

失去教會與君王資源，荷蘭的美術要如何找到新的業主？

新建國的荷蘭以工會（guild）管理做社會的核心信仰，各個行業都有工會,醫生工會、紡織工會、社區保全民兵工會⋯⋯，工會成立，每位成員繳納費用，委託畫家畫團體像，懸掛在會所大廳，以昭公信。

十七世紀荷蘭出現大量「團體群像」，因為每人出的費用一樣，畫家最簡單的方式就是畫一排人像，大小一樣，讓每位業主滿意。是的，時代的創作是在與業主的拉扯間完成的。

有畫家呆板畫成千篇一律一字排開，也有畫家像林布蘭用光的流動處理前後，用表情眼神使畫面成為統一卻變化萬千的舞台。

林布蘭最著名的「夜巡」是社區保全民兵的群像，他使每個人都被看見，他使每個存在人物都有自己獨特不可取代的價值。

如果在義大利、在西班牙，這一具「屍體」應該是「卸下聖體」，充滿宗教情操。然而17世紀的荷蘭，「屍體」是人遺留的肉體，提供做解剖課的學習。

那是17世紀荷蘭帶給世界的新精神，理性、務實，探索真相，是做為主角的那一具屍體，擺脫了宗教性，回到人體的原點，提供了真理的研究。虛浮的情緒是不能解決問題的，也與真正的建國運動無關。

一張畫可以看很久，看到一個時代多少人踏踏實實的為探尋真理努力。杜爾普醫生的努力，林布蘭的努力。在這張畫前站了很久，發現群眾中走進一隻狗，我有點驚訝，再看，是一隻導盲犬，牠的主人拉著特殊設計的導盲架套。

盲人也安靜站在畫前，「凝視」杜爾普醫生的解剖課。

他在「看」什麼？
他「看見」了什麼？
我退在一旁默默觀看。

剛剛動過一隻眼睛手術，雖然醫生強調是小手術，戴著金屬眼罩時，還是有莫名的恐懼，怕失去視覺，怕看不見了。

大概兩個月間，都很難像往常一樣長時間閱讀聚焦有困難，看久了會酸痛流淚。以往良好的視覺寵壞了我，我沒有機會有視覺障礙的恐懼，沒有機會思考盲人視障朋友「看」的渴望。

我們的美術館思考過視障者也有的「看」的需要嗎？一位女士站在盲人旁邊輕聲為他導覽，話說得極少，如此安靜，她專心閱讀著盲人臉上的表情。盲人臉上有光，像林布蘭畫裡的光，對知識渴望的光，對一切未知渴望的光。

我曾經在廣播中介紹畫作，聽眾看不見畫，我在播音室，對著空氣說話。我閉起眼睛，試圖讓自己的聲音變成畫的色彩線條頻律，變成林布蘭的光，變成郭熙「早春」裡的雲嵐。試圖讓聲音在空氣裡震動成一幅畫的頻律。

我提醒自己：我永遠無法取代美，我只是引領人到美的面前，讓美發聲，讓美的頻律在每個人心靈震動。如果我的聲音囂張聒噪，我努力提醒自己：靜默可能才是美更好的註解。

藝術現場充斥著聒噪囂張的聲音，從羅浮宮到台北故宮，看到導覽者花枝招展像小丑表演，聒噪誇張，美，被逼到無處容身。

美，究竟到哪裏去了？

我凝視畫，凝視盲人，凝視導盲犬，連導盲犬都如此安靜，伏臥地上，彷彿感覺到主人的眼睛裡亮起來的幽微的光。

是的，我多麼渴望有盲人視障者「看」的渴望。我多麼希望「看見」盲人「看見」的美。

打開眼睛，看見物象，閉起眼睛，才能看得見心事。

金剛經裡「天眼」「慧眼」「法眼」都能見「肉眼」所不能見，「肉眼」如果狂妄囂張，常常結果是「視而不見」。金剛經最後說「佛眼」，到了「佛眼」，也許是領悟了適時適當應該無所恐懼做關閉「肉眼」的功課吧？

今日，在杜爾普醫生解剖課前，感謝林布蘭，我無所恐懼，閉起眼睛，和盲人一起做「看」的功課。

註：1581年尼德蘭七省聯邦共和國成立，1648年正式獲得西班牙承認。