Definition: Edge-Computing „Am Rande“ der Machbarkeit: der Grundgedanke von Edge-Computing

Edge-Computing bildet eine Zwischenschicht zwischen der privaten Cloud im Datencenter auf der einen Seite und IoT-Endgeräten mit latenzsensibler Sensorik auf der anderen Seite. Die Rechen- und Speicherknoten im Edge-Computing-Modell sind strategisch in der Nähe mobiler IoTEndgeräte untergebracht, leisten einige Vorarbeit für die Cloud und buffern Netzwerkstörungen für die empfindliche IoT-Sensorik.

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Die Internet-Nutzung verschiebt sich zunehmend zu Gunsten bandbreitenlastiger Inhalte wie das Streaming Virtueller Realität (VR) und latenzintensiver Anwendungen, zum Beispiel im Zusammenhang mit der Sensorik für Industrie 4.0. Beides erfordert die kontinuierliche Gewährleistung einer störungsfreien Anbindung von IoT-Endgeräten (den vielen smarten „Dingen“) an die private Cloud.

Gleichzeitig konvergieren sowohl Mobilfunknetze als auch Datennetzwerke um die allgegenwärtige Cloud herum — allerdings geschieht das nicht störungsfrei. Das BGP (Border Gateway Protocol) kann Latenzprobleme nicht auffangen; es berücksichtigt lediglich die Anzahl von Segmenten einer Route.

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Was sind Microservices?

Latenzprobleme werden nicht automatisch durch intelligentes Routing ausgeglichen. Wozu das führt ist Anstauung von Datenpaketen und noch mehr Latenzprobleme, die wiederum dazu führen, dass die verfügbare Bandbreite unzureichend genutzt wird.

Eine Antwort auf die Anforderungen latenzkritischer bandbreitenintensiver Anwendungen bietet das Edge-Computing-Modell. Es deckt quasi „die letzte Meile“ des IoT (Internet der Dinge, Internet of Things) ab.

Anwendungsszenarien von Edge-Computing

Die wichtigsten Anwendungsszenarien für Edge-Computing beinhalten:

Erfassung und Aggregation von Daten aus IoT-Endgeräten: In der Öl- und Gasexploration sammeln unter anderem Drohnen beim Überfliegen von Ölfeldern massive Datenmengen und übertragen diese kontinuierlich an die Edge, sei es zur Weitergabe an das Datencenter oder zur unmittelbaren Auswertung

• Fernsteuerung von smarten „Dingen“: Die Edge funktioniert als bidirektionaler Kanal und liefert in Echtzeit Anweisungen; die automatische Datenerfassung über physische Vorgänge von IoTfähigen Maschinen, Fahrzeugen und anderen Einrichtungen ermöglicht kontinuierliche Statusüberwachung und KI-gestützte Eingriffe in die Funktionsweise dieser Geräte zur Kontrolle und Optimierung von Prozessen; so können etwa Erkundungsdrohnen neue Anweisungen, die ein KI-Backend anhand der gesammelten Daten für sie errechnet, in Echtzeit empfangen und ausführen

• lokale Speicherung und Bereitstellung von bandbreitenlastigen Inhalten: Die EchtzeitÜbertragung von (proprietären) Daten aus der (privaten) Cloud im Datencenter für Anwendungen der erweiterten Realität (Augmented Reality/AR) z.B. im Rahmen von Wartungsarbeiten an Industrie-4.0-Robotik, kann durch Edge-Computing in der Rolle eines CDNs ermöglicht werden.

• M2M-Kommunikation (Machine-to-Machine): Autonome und semi-autonome IoT-Geräte im Rahmen des IIoT (Industrial Internet of Things, des Industriellen Internets der Dinge) nutzen die Edge als einen Vermittler, um einen reibungslosen Datenaustausch von Produktionsparametern und anderen Informationen über den Ablauf der Fertigung zu gewährleisten,

• On-Premise-Replikation von Diensten und Anwendungen: Im Datencenter ablaufende Dienste können in latenzkritischen Nutzungsszenarien als Replikas vom Edge heraus störungsfrei bereitgestellt werden,

• Isolation des Datencenters von der öffentlichen Cloud: Als eine Zwischenebene zwischen dem Datencenter und IoT-Endgeräten kann die Edge zum Schutz von unternehmenskritischen Daten und Diensten beitragen.

Die Vorteile des Edge Computing

Edge-Computing verspricht Unternehmen unter anderem die folgenden Vorteile:

• eine höhere Antwortbereitschaft der nun verteilt verfügbaren Cloud-Dienste des Datencenters für das hochempfindliche mobile Computing,

• Aufheben der technischen Beschränkungen von IoT-Endgeräten,

• eine verbesserte Skalierbarkeit für ausgewählte Dienste des Datencenters bei einem sehr niedrigen Energieverbrauch,

• Durchsetzung der Datenschutzbestimmungen für das Internet der Dinge,

• die Fähigkeit, temporäre Ausfälle von Diensten des Datencenters und andere Störungen reibungslos zu überbrücken.

Die Herausforderungen des Edge Computing

Die Herausforderungen des Edge-Computing-Modells beinhalten:

• die Erkennung und Konfiguration der Edge-Knotenpunkte,

• die Partitionierung der Aufgaben und Delegation von Diensten,

• Gewährleistung von Dienstqualität,

• Gewährleistung einer sicheren öffentlichen Bereitstellung von Edge-Knotenpunkten (zum Beispiel in der Logistik).

Über die Autoren

Filipe Pereira Martins und Anna Kobylinska arbeiten für die Soft1T S.a r.l. Beratungsgesellschaft mbH, McKinley Denali Inc. (USA).

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