Applications, Infrastructure

Was ist Edge Computing, und wozu wird es gebraucht?

Die Anforderungen an Rechenzentren verändern sich im Zuge der Digitalisierung dramatisch. Die Antwortzeiten zwischen den Endgeräten und der zentralen IT reichen in vielen Fällen nicht mehr aus. Das enorme Wachstum von Industrie 4.0 bzw. IIoT (Industrial Internet Of Things) zwingt zu neuen Anwendungen, umfasst große Datenmengen und verlangt kurze garantierte Latenzzeiten oft in Echtzeit, die mit geografisch entfernten Datacentern nicht zu erreichen sind. Erfahren Sie im Folgenden, wie mit Edge Computing dieses Ziel einer kurzen garantierten Latenzzeit erreicht wird.

Edge Computing ist eine Voraussetzung für die Verarbeitung von IIoT-Daten in Echtzeit

Das klassische Datacenter ist in einer Netzwerkarchitektur als zentraler Mittelpunkt eingebunden. Die Daten werden von den netzgebundenen Devices an das Rechenzentrum gesendet und verarbeitet. Das erfordert eine entsprechende Bandbreite und zieht Latenzen (Verzögerungszeiten) nach sich.

Edge Computing dagegen beschreibt kleine, dezentrale Rechenzentren, die am äußeren Netzwerkrand (Edge = Rand) in der Nähe des Entstehungsorts der Daten angesiedelt sind, um die Latenzzeiten drastisch zu minimieren. Die Endgeräte sind mit Sensoren ausgestattet, die die Daten aufnehmen und an den Edge Computer weiterleiten. Dort werden die Daten blitzschnell verarbeitet und die Ergebnisse in Echtzeit zurückgemeldet, um den Produktionsablauf bei Bedarf automatisch zu korrigieren oder zu verändern. Die Daten können gefiltert werden, und nur die sinnvollen Daten werden für eine weitere Datenverarbeitung und Archivierung an das zentrale Rechenzentrum weitergeleitet. Mit Edge Computing wird also ein Zwischenbereich eingerichtet, der die Verbindung von zentralem Datacenter und IoT-Sensorik in den Endgeräten herstellt. Ziel ist es, die Latenzzeiten gering zu halten und eine Netzüberlastung durch das hohe Datenvolumen zu verhindern.

Anwendungen, die kurze Latenzzeiten verlangen, sind im Bereich Industrie 4.0 beispielsweise Produktionssteuerungen. Dabei können Verzögerungen bei Maschinen und Robotern in Entscheidungssituationen nicht in Kauf genommen werden, um den Produktionsablauf nicht zu gefährden.

Ein weiteres Beispiel ist das autonome Fahren. Im Notfall sind in weniger als fünf Millisekunden Entscheidungen zu treffen, wobei die Datenverarbeitung so schnell wie möglich erfolgen muss. Der Einsatz der schnellen Datenübertragung im Rahmen des Edge Computings kommt hierbei voll zum Tragen. Dabei sind Verbindungen mit hohen Übertragungsraten im mobilen Datenverkehr die Voraussetzung. Der LTE-Nachfolger 5G wird die erforderlichen geringen Latenzzeiten für autonome Fahrzeuge und Industrie-4.0-Szenarien garantieren, wird jedoch erst ab 2020 verfügbar sein. Solange wollen viele Anwender nicht warten. Als eine Alternative bietet sich das Protokoll Low Power Wide Area (LPWA) an und gilt als Zwischenlösung. Die bekannteste Technologie ist das Narrowband – IoT (NB-IoT). Es zeichnet sich durch geringe Latenzzeiten, Modulkosten und Wartungsaufwände aus. NB-IoT ist bereits durch das Mobilfunkstandardisierungsgremium 3rd Generation Partnership Projekt (3GPP) spezifiziert und wird von einigen Telekommunikationsunternehmen bereits angeboten. Der Vorteil ist, dass es über Softwareupgrades des Funkzugangsnetzes innerhalb des bestehenden LTE-Netzes aktiviert werden kann. Der Aufbau eines dedizierten Netzes ist nicht erforderlich.

Erste Edge-Computing-Anwendungen sind bereits installiert. Zahlreiche Anbieter bieten schlüsselfertige Edge-Computing-Lösungen an, bestehend aus Rack, Server, Storage, Netzwerk und der Facility wie Stromversorgung, Klimatisierung, Feuerlöschsystem, Zugangssicherung und Monitoring. Die Produkte sind in wenigen Tagen installiert und können bei Bedarf problemlos modular erweitert werden. Die Racks können in Gebäuden oder Containern aufgestellt werden. Es gibt bereits Anbieter, die hierfür eine As-a-Service-Lösung anbieten und somit den Anwender von den Verwaltungsaufgaben entlasten können.

 

Fazit:

  • Der Bedarf an Edge Computing ist sehr real
  • Edge Computing unterstützt die Echtzeitdatenverarbeitung von intelligenten Geräten
  • Industrie 4.0/IIoT-Anwendungen kommen an Edge Computing nicht vorbei
  • Industrie 4.0 /IIoT wächst rasant- ein großer Treiber für Edge Computing
  • Edge Computing wird die IT-Architektur verändern
  • Großunternehmen, aber auch der Mittelstand haben bereits erste Erfahrungen mit Edge-Rechenzentren gesammelt

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