Vom Sensor bis zum zentralen Rechenzentrum erstrecken sich heute die Verarbeitungsketten. Die User Edge ist dabei der Bereich, in dem Daten entstehen und vorverarbeitet werden.
Die User Edge ist der Ort, wo zukünftig die meisten Daten entstehen und viele auch vorverarbeitet werden werden - das sehen zumindest die meisten Analysten so.
Mit dem Internet of Things (IoT) und der Implementierung von Intelligenz in unendlich viele Endgeräte ordnen sich die Verarbeitungsketten für Daten komplett neu. Dabei ist der erste und am nächsten an Endgeräten liegende Bereich die User Edge.
Die User Edge - so jedenfalls die Definitionen der Linux Foundation - ist allerdings in sich nicht einheitlich. Sie hat wiederum drei unterscheidbare Bereiche. Jeder von ihnen hat charakteristische Geräte und Aufgaben.
Drei Ebenen in der User Edge
Die drei Ebenen sind die Constrained Device Edge, die Smart Device Edge und die On-Prem Data Center Edge. Letztere schließt den Bereich der Last-Mile-Connectivity ab und bildet den Übergang zur vom Service Provider gesteuerten Ebene.
Dabei ist die Constrained Device Edge der Geräte-nächste Bereich. Hier befinden sich die Maschinen oder Aggregate, deren Daten beispielsweise von intelligenten Sensoren gesammelt werden. Auch die Embedded-Software arbeitet in diesem Sektor, also die Programme, die in intelligenten Steuerungen laufen.
Beschränkte Leistungsfähigkeit und Bandbreite
Den Geräten an der Edge ist gemeinsam, dass sie wegen ihrer kleinen Größe und ihren sehr spezifischen Aufgaben in der Regel nur geringe Kapazitäten an Speicher oder Rechen-Power besitzen. Sie können sich etwa an Maschinen, an Regalen, irgendwo in der Natur, in Fahrzeugen und Hausgeräten befinden.
Allen gemeinsam ist ihnen, dass sie wichtige Informationen über den jeweiligen Zustand in ihrer Umgebung liefern. Außerdem sind sie oft imstande, die Geräte, mit denen sie verbunden sind, durch entsprechende Impulse, die von einer der höheren Ebenen kommen, zu einem veränderten Verhalten zu bringen, also zu steuern.
Ein induktiver Sensor, wie er sich typischerweise an der Constrained Service Edge befinden dürfte.
(Bild: RS Group)
Außerdem sind die Bandbreiten hier beschränkt. Es werden spezifische Protokolle wie MQTT, OPC-UA oder herstellerspezifische Lösungen verwendet, um die Daten von dort auf die nächsthöhere Ebene zu transferieren.
Filtern und weiterleiten
Die nächste Ebene, die Smart Device Edge, besteht meist aus Gateways und spezifischen Routern mit einer gewissen Intelligenz. Diese Ebene nimmt Daten von unterschiedlichen Geräten aus der Constrained Device Edge entgegen und leitet sie weiter.
Oft sind die Geräte der Smart Device Edge auch imstande, erste Filter- oder Analyse-Aufgaben wahrzunehmen. Dies ist notwendig, weil die Embedded-Applikationen in der Constrained Device Edge auf echtzeitnahe Steuerungsimpulse angewiesen sind.
Nur die Kommunikation zur Smart Device Edge wird dieser Anforderung gerecht. Der Transport auf höhere Ebenen und der Rücktransport entsprechender Reaktionen dauert in der Regel für schnelle Steuervorgänge viel zu lange.
Datenkolsolidierung und kundennahe Analyse
Auf die Smart Device Edge folgt häufig die On Prem Datacenter Edge. Damit sind kleine oder größere Rechenzentren gemeint, die dem betreffenden Kunden oder Anwender gehören.
Typischer Edge Router, der Daten von der Edge an spätere Schichten des Edge-Kontinuums weiterleitet.
(Bild: Ubiquity)
Dort können die Daten aus der eigenen Einflusssphäre gesammelt und klassifiziert werden. Denn nicht alle Daten werden aus rechtlichen oder anderen Gründen auf weiter entfernte Ebenen des Edge-Kontinuums weitergeleitet werden.
DIe Dimensionen und Örtlichkeiten von Edge Datacenters können so unterschiedlich sein wie ihre Aufgaben. Sie können den üblichen Unternehmensrechenzentren ähneln, aber auch im Keller eines Hauses, in einer Fabrik oder an schlecht zugänglichen Orten stehen - beispielsweise auf Förderplattformen oder auf Schiffen. Der Vielfalt sind keine Grenzen gesetzt.
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Klar ist, dass die Bedeutung der User Edge stetig zunimmt, weil die dort generierten Daten die Basis für die Datenökonomie bilden.