【龔成問答信箱】(Q22741-Q22760)
Q22741:
Ar sir, 股票係唔係呃人既呢?
龔成老師︰
股票本身係一種集資和投資工具,同世界上所有工具一樣,都無對錯之分,係中性。
呃人與否,係視乎背係相關人士,有無令用股票這類工具漏動,去合法,甚至合法地騙小投資圖利。
我地買股票就是買入一盤生意,有些生意會騙人,但有些公司會真心做生意,長遠價值不斷增長,因此,我地買入前,一定要小心了解「該盤生意」。
我地唔係無方法,去避免騙人生意。
我地可以選股一些大型企業,或者有質素的ETF,作為投資目標。
如果係中小型個股,就一定要知道佢質素、行業前景、財務狀況等,才去投資。如果你連間公司點賺錢、行內有乜優勢、點解未來有發展和增長潛力,都答唔倒自已,咁就要停一停,唔好投資住。
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Q22742:
龔成老師你好, 請問8083中國有贊質素如何?現價合理嗎?謝謝你
龔成老師:
中國有贊(8083)集團主要於中國從事經營電商業務及支付服務業務,業務分類如下:
(1)電子商貿:透過電商品牌「有贊」提供各種有關虛擬批發及零售之線上及線下解決方案及服務,如「有
贊微商城」
以有「有贊零售」等SaaS軟體產品及人才服務、面向開發者的「有贊雲」PaaS雲服務、面向品牌商的「有贊推廣」與「有贊分銷」、以及面向消費者的「有贊精選」與「有贊微小店」。
(2)第三方支付服務。
(3)一鳴神州:提供第三方支付系統解決方案及銷售綜合智能銷售點裝置。
(4)一般貿易。
近年業務發展快速,生意增長力,不過,現時估值高,業務變化較,整體有好大的不確定性。加上佢過往在核數師報告出現過「保留意見」,盤數可能有古怪,雖然已是數年前的事,但都會扣分。
佢不是無潛力,但風險較高,這刻投資值博率不高。
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Q22743:
龔成老師,想請教你呀。我中女一名 未婚,我手持左幾隻科網股,仲要高位果時入,而家賬面 - 20幾萬,流動資金得番10萬。
我700同9988有月供,有聽你講佢地長線ok, 咁美團如何呀? 應該等定放左佢趁700 9988低入手?
冇左20幾萬 係有啲擔心。希望你可以指點下我個pro folio可以點
700 :649入 x240股=- $53700
3690: 399 入 x400 股=$-82500
9988: 238入x860股=-$69000
另外手持以下,
1137: 14入 x 7000 =-$32000
1211: 243入 x539 (月供)
1830: 7.2入 x2000
謝謝!
龔成老師︰
你唔好用買入價或帳面賺蝕,作為判斷一隻股票優劣的標準。你應著眼佢本身有無質素,如果有,中短期價格波動,令到出現帳面虧損,係無問題,照可以長線持有。
但如果係無質素,就算而一刻是賺定蝕,你都要將佢沽出。重點分析的地方,係企業質素,而非股價上。
睇翻你現有持股,從質素上睇,其實係無問題。但近期不少中央政策出台,都令都投資不確定性大左。但這些股票長線核心質素,暫時未見有明顯影響。
較大問題係,你這些股票買入價都偏貴,所以才出現較大虧損。而且你非常集中係新經濟股,特別係科技類。佢地雖然有增長潛力,同時風險都較高,你現時持有得太多。
以你年紀,潛力股(你持有的都是這類)可佔約4成,餘下應用以下平穏增長股。若你投資經驗較淺,潛力股比重,要再調至2成以下。到你學到一定投資知識,才慢慢調高。
建議你沽出部份,特別係美團(3690)和港視(1137)這類不確定性較高的潛力股,去換碼至平穏增長股,令組合更平衡。
另外,為了避免你再買貴貨,再有新資金的話,我建議你先利用月供模式,去做增值。透過平均價值買入法,去減低買貴貨風險,對你而言會較理想。
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Q22744:
老師,想問如果可買美股,買TCEHY 可以當月供分注嗎?
龔成老師︰
Tencent Holdings Ltd ADR (TCEHY)同買港股騰訊(0700)係無大分別,我地分析是否值得投資時,都係睇佢長線企業質素。
騰訊受政策因素影響,中短期弱,企業的賺錢能力會略減,以及企業估值都會略減,不過,政策影響未到核心性,無令到企業無法賺錢,只是賺錢減少。
這企業長遠仍有質素,有發展力的。佢最有價值的,就是「平台」,這亦是現世代好有發展的資產。
佢業務模式係提供平台,如通訊平台、交易平台、入門網站、遊戲平台等,而收入來源則是其廷伸的服務,如增值服務、網絡廣告、電子商務交易等。
過往的業績理想,又身處長遠有增長的行業,加上擁有重要的資產,即龐大的客戶群,將來發展各業務都有相當的優勢,這都是騰訊值錢的地方。不過,政策會令其賺錢能力減,不過,長遠騰訊仍找到賺錢方法,簡單來說,就是現時定了新的遊戲規則,而企業要時間去適應,中短期賺錢能力減,但長遠會慢慢好轉。
現價合理區中間,分注或月供,都係可以。
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Q22745:
請問老師,700 長遠點睇
龔成老師:
1)騰訊(0700)受政策因素影響,中短期弱,企業的賺錢能力會略減,以及企業估值都會略減,不過,政策影響未到核心性,無令到企業無法賺錢,只是賺錢減少。
這企業長遠仍有質素,有發展力的。佢最有價值的,就是「平台」,這亦是現世代好有發展的資產。
佢業務模式係提供平台,如通訊平台、交易平台、入門網站、遊戲平台等,而收入來源則是其廷伸的服務,如增值服務、網絡廣告、電子商務交易等。
過往的業績理想,又身處長遠有增長的行業,加上擁有重要的資產,即龐大的客戶群,將來發展各業務都有相當的優勢,這都是騰訊值錢的地方。不過,政策會令其賺錢能力減,不過,長遠騰訊仍找到賺錢方法,簡單來說,就是現時定了新的遊戲規則,而企業要時間去適應,中短期賺錢能力減,但長遠會慢慢好轉。
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Q22746:
你好 龔sir,因為近年市況都好差,之前d貨一直壓住,尤其藍月亮,抽新股中左,到溝貨溝到12.8蚊,而家跌到6蚊樓下,我應該繼續持有定可以再加注呢?
龔成老師:
藍月亮(6993)不是劣質,但最新業績令人失望,由於上市前的數據幾靚,因此,有可能佢上市前執靚盤數,這亦是我對新股/半新股有保留的原因。
佢最新的中期虧損約$4400萬元,去年同期純利約$3億元。虧損主因是市場上,其他平台出現過剩的較低價產品,導致佢定價策略及產品在市場上的價格體系受到干擾。
為統一產品在市場上的定價,佢向其客戶提供若干折扣以穩定產品的市場價格,此類折扣對其於上半年的毛利率產生約9%的負面影響。
相信中短期未必強,但長遠,其實又不算好差,佢成立於1992年,擁有衣物清潔護理、個人清潔護理和家居清潔護理三大系列共73個品種的產品。
佢係中國洗衣液有龍頭地位,加上毛利率高,賺錢能力強。睇翻佢之前的資料,以零售額計算,藍月亮在洗衣液市場、濃縮洗衣液市場及洗手液市場的市佔率均為第一。
整體有質素,不過之前貴,現價算是合理區中間,你有貨可持有,加注不是不可,但暫時小注。
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Q22747:
老師,1177 近期有能力上到$7.5 嗎?
龔成老師:
唔分析短期走勢,但長遠無問題的。
中生製藥(1177)是潛力股,人口老化令佢長遠有唔錯的增長,無論是政府投入的行業資源,又或是人民生活質素令可控制資金上升,都令人們更在醫療方面投入更多。
佢已建立一套完整的商業系統,有多個已賺錢的藥品類別,同時毛利高,可以不斷將錢投資在新藥裡,這模式運作很好。
但這類藥物企業,難免有一點風險,因此要久不久檢視,中短問題不用理會,但如果有一些核心性的問題,就要再全面分析。
就這刻來說,這股可以一直持有,因為商業模式理想,高回報,不斷再投資令股東利益快速增長。加上睇翻佢的業績,保持增長,這令企業價值有實際的上升,令股價得以支持。
現價合理區中上部,有貨可持有,分注或月供可以,這股可以長線持有的。
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Q22748:
龔sir,我喺9988股價185時入咗貨,應該止蝕還是相信公司繼續有持好?
我目的係持中長線
但見股票不斷落,驚股價如果不斷落,我是否應該止蝕?
龔成老師:
我持有比亞迪(1211)13年,先有較明顯的收成。
我地買股票就是買企業,要耐心等企業成長,而不是著重短期股價!
你應該減少睇股價,多睇企業年報。你耐心持有就得。
阿里(9988)有質素,中短期一般,但長遠仍有增長力,之前貴,現價去翻合理區。
係業務層面,擁有相當的優勢,不少業務處於壟斷狀態,同時增長理想。加上正不斷發展延伸業務,這都會成為企業增長的潛力,預期增長會持續,這是阿里最大的賣點。
以企業的長期發展計,這股的確優質,但股價都有一定的波動,現價算是合理翻D,但都不是大手時候。
始終將面對內地監管可能收緊,因此風險度增加左,不過,我相信佢的整體優質度仍在,內地不是不想佢賺錢,只是想規管佢。佢已建立好完善的業務,因此本身是無得輸,只是賺多賺少問題,現時監管多左,點都會影響賺錢能力。
對於這類優質、有發展,但現價未算特別平的股票,小注分注投資,或月供,是較好的方法,算是平衡了風險與增長的考慮。這股可以長線投資的。預佢現價約合理區中間。
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Q22749:
0305, 投資價值如何?
龔成老師:
無人能預測短期股價走勢,投資者只能從長遠角度分析。
五菱汽車(0305)質素算中等,業務都不算差,潛力度有的,但同時都有風險。
近期產品銷售不差,但我地分析時,唔可以只用咁短時間,就去決定一間企業品牌。這個平價車模式,可否能為佢持續增長,依然係一個問號。
以佢過去幾年,最高單年純利都不足2億,但現時市值好高,已經係唔平。近期此股急升了不時,此刻投資有一定風險。
如果以長遠角度分析,佢主要業務為於中國從事汽車零部件、發動機及專用汽車之製造及銷售業務。為中國商用微車發動機及汽車零部件之領導製造商,製造設施設於柳州及青島。
最近有中國品牌電動車大賣,而五菱汽車有做供應所以在當中有利益,因此都有潛力度。
不過,考慮到近期股價上升不少,這刻投資價值博率未算高。最好回翻先考慮。
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Q22750:
老師,3690 四百元及三百元有貨,美團是否有實力?是否可以等下?
thx
龔成老師:
美團點評(3690)有潛力的,但最大問題是估值難,之前貴。
佢過往一直虧損,到近一年,開始有正現金流,這是一個實質的利好因素,因為之前一直在燒銀紙,現時初步見到成效,不過,估值的方法好虛無,因為現時的市盈率仍過百倍。
如果有利好消息,佢可以上好多,但如果估值修正,股價可太跌。
只可以話,潛力是有的,現價唔算平,之前明顯貴,之後回翻好少少,大約合理中上部,不過,一定不能大注。小注持貨,是較好的做法。
如果你持貨佔組合比例%多,宜減。
如不多,可守。
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Q22751:
大師,富途跌咁多,係咪合理價啦?
謝謝
龔成老師:
富途(FUTU)有增長力的,但業務波動,有危有機類。
佢係一家在線經紀公司,提供一站式在線投資服務,騰訊(0700)為股東。該公司通過網上平台提供服務,其中包括香港、中國大陸,以及美國股市的市場數據、交易服務和新聞源。
佢以經紀佣金,以及手續費服務的形式產生收入。
這企業雖然有發展,但現時市盈率好高,股價變化大,要留意風險。好難話現時是否合理。
這股小注都可以,長線有增長力。
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Q22752:
龔 sir,近排股市有所調整,目前有什麼具潛質而又便宜的新潛力股可以買來長線持有?因為現時那些潛力股都偏貴。謝謝指點。
龔成老師:
安碩恒生科技(3067),終於去翻合理區,佢有長線投資價值。
這基金追蹤恆生科技指數之表現,而恆生科技指數,都是一些有質素的潛力股,例如阿里(9988)、騰訊(0700)、小米(1810)、美團(3690)等的新經濟類公司,長遠有潛力。所以有長線持有價值。由於基金有30隻股票,比起單一股票,風險能減低。
這基金上落較大,現價大約在合理區中間,因此,這刻不能大注投資。
最好的策略,就是月供,或自行分注小注慢慢收貨(例如每月買一次、或2個月買一次),總之慢慢入,不能用盡現金,原理如同不斷儲貨,這樣就能平均買入價,減少風險。然後就長線持有。
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Q22753:
老師 可吾可以問下你意見。419 華誼騰訊娛樂 應吾應該繼續持有
EPS 低到零,ROE/ROA 又持續負數,毛利率升但淨利率又持續下跌,總資產又係愈來愈少
仲有冇其他數據去分析公司個情況,麻煩老師了
龔成老師︰
華誼騰訊娛樂(0419)主要提供線上線下健康及養生服務,以及傳媒業務,質素不太好。
生意不佳,多年持續虧損,投資價值不高。
其實你見到佢,除左每年都蝕錢外。無論營業額、毛利都一直在倒退。基本上,你可以斷定這企業質素有限,不宜投資。
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Q22754:
成哥你好,我們情況是這樣的,我們夫婦二人加奶奶,家住屯門山景邨257尺單位多年,單位已以租者置其屋方式買入,一直想住得舒適點,唯資金追不上樓價。
前年大病一場(cancer),痊愈了,決心找自己舒適生活,減輕生活煩惱,亦想趁奶奶身體健壯時搬開享受一下自由時光,但我們二人資金只有九十幾萬,二人月入共有$41000,
可負擔$13000-15000供款一個月。(但病過的我買樓後留番至少三十萬現金比較理想)我們的計劃是將來奶奶需要時可接她過來住。
所以都幾難搵,依個時侯我們竟然抽中了居屋,有機會選購山麗苑
現在問題是,想請教一下你的意見,山麗苑比較偏遠,無論照顧奶奶及返工都是,但兩頭家咁樣供山麗苑比較無痛,我們應選擇嗎?定還是市面上我們仍有私樓選擇嗎?
以我們資金是否太危險,如果買市面私樓,突然有需要(病)放樓回山景邨住,賣樓容易嗎?可否給沒有置業經驗的我們少少意見,謝謝你!
幾方面應該怎樣平衡?
龔成老師︰
坦白講,以你們現時預算和收入,市場上可選擇私樓唔多,而且呎寸都會好細。
其實山麗苑作為自住樓,以你們現時財務狀況,相信會係一個較好選擇。
但你們除了價錢,都要考慮多2點。首先,一定要確保自己長線"供得起"。
第二,你們要從生活角度(例如往返工作地點、家庭生活、照顧你奶奶等),去考量這個地方是否適合。講緊唔係短期,而係長線10-20年。
如果這2點都係過關,其實你買入係可以。至於再有餘下資金,你先要保留部份,用作應急。再有餘力,才去投資優質股,進行增值。
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Q22755:
老師,其實點解要用月供方式,例如港鉄0066一首2萬蚊,假設月供5000蚊,要供4個月才買到一手,但如我用2萬蚊可直接入一手,
係咪只係因為平均成本法這個原因,只是平衡番個買入價?
而你建議用平穩增長股去增值,是否因為你分析港鉄係有增長力,長揸多年後,這隻股價會升,而令財富增值?因為如果keep住月供十年,會hold住好多貨,
要假設佢股價升,先可令財富增加。
我持有呢d貨︰
0005匯豐1600股,
1088中國神華500股,
1398工商銀行5000股,
2388中銀香港
是否應該放左佢,用黎投資其他股?
如月供股票,或開股票戶口,你建議用邊間銀行比較好?我儲蓄用hsbc,所以順便在hsbc買股票。
巴菲特同你嘅書,首選你建議睇邊本較適合。謝謝您!
龔成老師︰
無錯,月供目的係希望透過平均價值買入法,去減低你買貴貨風險。這個方法,比較適合不懂估值的初學者。若你對估值定平貴有足夠經驗,直接買係可以。
港鐵(0066)有質素,可長線投資。佢是全港唯一的鐵路營運商,加上政府會比佢地產方面的優勢。長遠正面。
佢2020年出現虧損,主要係由於物業重估所造成,這只是一個會計上數字。扣除這部份影響﹐其實佢今年都係有盈利。
雖然近年有不利因素,影響了中短期盈利,雖然會扣分,但最核心的本質不變。
睇翻資料,港鐵過往正常年份,一年可以賺$160億,就算扣除物業重估,都有過百億,當中包括了鐵路經營部分,以及物業的發展、物業的租金收入。基本上,每年都過百億的。
物業發展部分,長線正面,收租部分,無問題。
因此,長遠發展仍是正面的,會有一定增長力。這股可長線投資。現價大約在合理區中上部。
而你現時持有股票,都係有質素。我地唔好成個組合,只集中係3,4隻股票身上。
最重要是建立一個長期的「財富組合」,要優質,要平衡,要適合你的年齡與風險承受程度,新舊經濟各類股都要有。
同一行業不能高於組合30%,同一股不能高於組合15%。要平衡,建立後長期持有,不是買賣賺差價,而是成為你財富組合一部分。
你現時持股,最大問題係集中晒係銀行業。你可以沽少少,換至其他優質股。如果唔想沽,就用新資金去慢慢平衡翻個比重。
至於用邊間銀行,無特別建議。除了收費,你可以睇翻邊間較方便你,咁就可以。
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Q22756:
hello sir~想請教下你~我手上冇物業,想愛嚟自住,做9成按揭,你覺得wetland 300尺$5xx單位值得入手嗎?thx~
主打_WETLANDSEASONSBAY.pdf
本身返工/住都係葵涌
龔成老師︰
參考其他附近樓盤,其實個叫價都有少少貴,主要係新樓關係。這就是我經常叫大家,盡可能都唔買1手樓,因為當中溢價,會令大家比多左成本。
如果這個是你自住樓,只要滿足到你長線生活所需(未來10-20年),而且又有信心長期供款都無問題,咁就可以。
但若你係諗住暫住,遲些有錢再換大屋,你就要留意。因為佢本身地理位置較偏,加上單位呎寸都較細,其實投資價值唔會好高。
而且,佢周邊生活配套一般,另外,你返工在葵涌。
若你真的打算購買,你最好到實地周圍走走,幻想下將來生活模式(例如買生活用品、食飯、娛樂等),真的覺得無問題,才好考慮。
反而我建議你在葵涌區找物業,會較好。
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Q22757:
請問龔sir 9988 仲有冇前境,想係190蚊以下建倉
仲有1211 長遠發展真係非常好?好多專家都話好 想問埋龔sir先決定買唔買 想放佢3至5年到
龔成老師︰
阿里(9988)有質素,中短期一般,但長遠仍有增長力,之前貴,現價去翻合理區。
係業務層面,擁有相當的優勢,不少業務處於壟斷狀態,同時增長理想。加上正不斷發展延伸業務,這都會成為企業增長的潛力,預期增長會持續,這是阿里最大的賣點。
以企業的長期發展計,這股的確優質,但股價都有一定的波動,現價算是合理翻D,但都不是大手時候。
始終將面對內地監管可能收緊,因此風險度增加左,不過,我相信佢的整體優質度仍在,內地不是不想佢賺錢,只是想規管佢。佢已建立好完善的業務,因此本身是無得輸,只是賺多賺少問題,現時監管多左,點都會影響賺錢能力。但長遠仍是有發展的。
比亞迪(1211)係潛力股,業務發展理想,研發不斷進行,汽車賣得好好,電池技術發展得很好,行業前景良好,企業長遠發展正面。
但這股經常都處略貴水平,大約去翻$135先算合理。如果本身有貨,可長線,但預佢股價波動。
如果唔夠貨或無貨,而又想買入,只建議月供,在$180以下先月供較好,但如果真的好想儲貨,同時現金足,現價以小注模式去月供,都可以的。
又或者可考慮GX中國電車(2845),這基金的目標是追蹤Solactive中國電動車指數NTR「相關指數」表現緊密相關的投資回報。
持股中最重就係比亞迪A股(002594),以及與中國電動車產業有關的股票,中國因為能源問題,長遠一定要發展電動車,這是大方向,故此股有一定投資價值。
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Q22758:
龔老師午安,不好意思打擾了,你係否用緊富途?呢間如執笠,有沒保障?很安全嗎?
上星期去咗hsbc間問左,佢話沒“月供美股“功能,為什麼?請問富途有月供美股嗎?
龔成老師︰
我不是在用富途,但其實香港監管唔差,富途都算安全。
《證券及期貨條例》下的投資者賠償制度設有投資者賠償基金,會為因中介人違責而蒙受損失的投資者提供賠償,每人上限50萬賠償。
若合規銀行或證券行出現破產,你投資證券之損失,可以從<投資者賠償基金>中,獲得最高50萬保障。
當中賠償細節,你可以參考翻<投資者賠償有限公司>網站,會有較詳盡解釋。
其實在一般的情況,就算股票行倒閉,你的貨都無事,因為佢只是中間人,你的貨無影響,除非佢中間有造數,例如每次你買貨,都無同你買。
至於匯豐點解無月供美股,我都唔清楚。至於富途有無,你要自己去了解翻。
但美股其實可以1股股買,你自行每個月定時定額買貨,其實都做到月供的效果,不必一定要用月供服務。
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Q22759:
龔sir,你好!我今年26歲,想向你請教,我剛轉新工作,新工作月薪約4萬,每月供樓1萬元(目前出租給別人)。因為上班地點太遠,剛買了車,所以流動現金只有15萬。
目前持有以下股票:
1691 2000股 $22.5
3690 200股 $281.2
6969 1000股 $47.5
9666 500股 $79
6823 2000股 $10.76
6823打算長放當少少收息股,其他基本面我看都是有營利能力,請問可否繼續持有?
另外現在每個月可以再支出1萬元作投資,請問現時我的組合是否有任何股票需要賣出,或可以增加甚麼類型的股票?謝謝你!
龔成老師︰
你現時持有股票,都係有質素,適合長線持有。當中思摩爾國際(6969)和美團(3690)由於不確定性高,加上監管風險高左,長線不宜持有太多。
我地投資增值會運用「先增值,後現金流」作方法,初期投資較有潛力的股票,令財富較快增值,當增值到一定金額後,可開始將財富分配至平穩增值型股票,然後到已累積了相當財富後,才漸漸轉成收息型股票,為自已創造穏定現金流。
你26歲,應以增值為主,香港電訊(6823)只係收息股,增長力不高,不太適合你這個年紀。現貨照持有係可以,但不要再加注。
未來時間,建議你用「平穏增長股」 + 「潛力股」作組合,去創造一個增值平台。
現在你每月先用5成儲蓄做月供。其餘先儲起,用一邊月供一邊儲蓄的策略。
由於你投資知識不高,因此可較集中在平穩增長類股,至於潛力股,只宜小小注(不多於3成)。最好是你先提高投資知識,等到你有一定知識和經驗,才慢慢增加潛力股比例(大約5成)。
現時大市只是合理區,你現有15萬資金可以先投入多少少,用"分注"形式,慢慢買貨。餘下部份,就連同每月所儲倒的資金,就等大市出現一定程度的下跌,才大力度掃貨,然後長線投資。
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Q22760:
龔sir 你好,我都同意你用月股分階段入貨,但有時用月供的價唔好,我見中銀而家有個碎股易佣金0.25%,牛牛都有碎股單,但唔識加埋其他雜費,
用邊個買抵d,因為想分開買幾隻,手續費每個月加埋都唔平
龔成老師︰
其實你買碎股和月供,一般都係經紀佣金、印花稅、交易徵費等。因為每間銀行都唔同,你可以打去客服,查詢下邊個方法最抵。
但如果你係初學者,我比較建議你月供。因為月供就係透過"定期定額"供款,去平衡你買貴貨風險。
如果你唔識估值,去定平貴。自己去決定買貨價格,有機會令你買貴左,影響長線回報。
若用碎股方法較平,你就要幫自己每月定個日子,好似月供咁做。每月就在當天,不理股價,直接用同等金額去買碎股,咁都可以做到月供效果。
記住,係你未真正學懂估計前,唔好去自己定平貴,去經常調整每月儲股策略,好易出事。
當然,如果手續費佔比真的好高,你可以考慮用「自行分注」,例如每隔2、3個月買一手的方法進行。
又或者月供一些指數基金,就可以做到「平衡投資組合」這動作。
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另外,我所給予的各種意見,只是供大家參考,當中無任何銷售及推介,不涉及任何利益,其實大家應該要有獨立分析的能力,我只是給予一些方向及純參考模式。
由於提問人數眾多,見諒無法即日回覆,如果是普通的提問,預起碼要7天以上才能回覆,若然是較複雜的提問,起碼要10天才能回覆,希望各位能諒解。
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嗨嗨大家,勞動部在5月20日時公告了輪班間隔休息時間可彈性縮減的公司,以及必要時可在勞資雙方約定的週期內調整例假日的特殊行業,雖然影響的勞工有限,但我們還是稍微分享一下這則資訊囉~
🔍有關輪班間隔彈性措施適用範圍的增加
依照勞基法第34條規定,如果是輪班制的人員的話,原則上班與班之間應至少有11小時的休息時間,避免員工在更換班次時因為休息不夠而影響到身心健康。不過該法有一項彈性的措施,是如果經過勞動部公告後的行業或公司中的特定職務,便可以經由勞資雙方協議將輪班間隔縮減為8小時,雖然對於員工來講休息時間可能略有不足,但相對地也會增加更多排班彈性。
這次在勞動部的「勞動基準法第三十四條第二項但書適用範圍修正總說明」中,便有提到經過經濟部評估後,部分從事紙業製造的公司中的輪班人員,未來可在天災、事變或突發事件處理期間內或是勞資雙方協商的期間內,彈性縮減輪班間隔時間,以利造紙業者現場作業人員運作順暢。
🔍有關例假調整彈性措施適用範圍的增加
依照勞基法第36條規定,勞工原則上在每七天的週期中要有一天例假與一天休息日,並且不能讓員工連續工作超過六天。但在該法條中同樣有彈性措施,如果是經過勞動部公告的特定行業,並可由勞資雙方協議將「例假」在「於每七日之週期內調整」,講白一點就是可讓員工最多連續工作達到12天(假如其中2天休息日都有加班的話)。這次同樣是由經濟部評估紙漿、紙及紙製品製造業, 如果遇到了非可預期性或緊急性之需求的話,便可彈性地在七天週期內調整例假,但每年調整不得超過十二次。
這次影響到的多為紙業製造的企業員工,可能是因為當疫情升溫或有其他天災發生時,民眾往往會搶購與囤積衛生紙等民生用品,而為了讓企業增加彈性以利趕工生產,這次才會將紙製品製造業等行業增加到彈性措施的適用範圍內。除了增加彈性措施行業外,本次勞動部也重新整理了彈性措施的附件表格,並增加了公告適用範圍的歷程與字號,讓有需要的企業或人資可對照使用🙂
不過我們還是想說一下,其實在我們的網站中早就已經有整理出適用的公告文號並提供超連結至勞動部的勞動法令查詢系統了~此外,也針對個別行業加上了行業類別的說明(說明文字為參考第6次修訂的行業標準分類),希望透過對使用者友善的介面,讓有需要的讀者更快地了解這些資訊,歡迎大家多多利用我們彙整的資訊囉�(不過請勿未經同意便轉載或複製使用喔!)
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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 Horizon 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
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