Edge-Computing ist die Verlagerung von Rechenleistung, Anwendungen, Daten und Services an die logische Randstelle eines Netzwerks, die Edge. (Bild: © leowolfert - Fotolia.com)
Eine Rechnerleistung nahe am Sensor wird typischerweise als „Edge“ (zu Deutsch „Rand“) bezeichnet. Sie eröffnet erweiterte Möglichkeiten für das Internet der Dinge. Warum ist das sinnvoll? Hierzu muss man die Schwächen des klassischen IoT-Ansatzes verstehen: Die Verwendung des Internets als Träger bedeutet, dass immer auch die Zuverlässigkeit der Netzwerkinfrastruktur berücksichtigt werden muss. Denn möglicherweise werden nicht alle Daten zu jedem Zeitpunkt übertragen, oder es besteht zeitweise gar keine Internetverbindung. Hinzu kommt der Faktor Latenz: Je nach Standort des Sensors kann es auch einmal Sekunden dauern, bis die Daten in einer zentralen Cloud angekommen sind. Reaktionen können dann möglicherweise nicht oder nur verzögert an das verursachende Gerät gesendet werden.
Algorithmen
In den meisten Fällen ist das nicht weiter tragisch, so wird etwa ein fehlender Wegpunkt entlang der aufgezeichneten Strecke einer Landkarte über Algorithmen problemlos ausgeglichen. Allerdings sind hohe Latenzen für kritische IoT-Anwendungsfälle, wie zum Beispiel beim vernetzten Auto oder in der industriellen Produktion, verbindliche Ausschlusskriterien. Produktionsprozesse oder ein Auto können nicht einfach stehen bleiben, nur weil die Verbindung zum Internet nicht funktioniert. In beiden Fällen muss auch gegebenenfalls im Millisekunden-Bereich auf eine Sensormeldung reagiert werden, um Schaden oder Stillstand zu vermeiden.
Aber auch in einem Auto kann nicht beliebig viel Rechenleistung eingebaut werden, ebenso wenig wie in der industriellen Produktion, die immer auch unter einem starken Kostendruck steht. Zudem sind rein lokale IoT-Lösungen häufig nicht nur zu teuer, sondern aufgrund ihres Silo-Charakters – die Daten bleiben lokal – auch nicht sinnvoll.
Zwei Fliegen mit einer Klappe
Mit einem Edge-Ansatz indessen kann etwa in der Produktion die Balance zwischen lokaler Automation mit geringster Latenz und gleichzeitiger zentraler Verfügbarkeit wichtiger Maschinendaten bei vergleichsweise geringen Kosten sichergestellt werden. Interessante Ansätze für die praktische Umsetzung kommen hier unter anderem aktuell von Netzwerkausrüstern, die mit ihren Routern/Switches ohnehin vor Ort (am Edge) präsent sind.
Aktive Netzwerkkomponenten besitzen heute auch ausreichend Rechenleistung, die für Edge-Services mit genutzt werden kann, ohne eine massive Veränderung in der Infrastruktur vor Ort zu erzwingen. So hat IBM jüngst mit Cisco eine Partnerschaft gegründet mit dem Ziel, IBM Watson IoT-Technologie und Edge-Analyse-Technologien von Cisco als hybride Lösung vor Ort zusammenzubringen.
Ein zweiter großer Trend für „Edge“ in der Produktion und anderen IoT-Bereichen ist das Thema „Retrofit“ von Bestandssystemen. Bestandssysteme stellen zwar Daten bereit, verfügen aber meist nur über ältere lokale oder „Nicht-Internet“-Schnittstellen. Hier muss man dann bei Analog-nach-digital-Schnittstellen häufig mit Fehlern in den Daten rechnen oder wird gleich nach dem Motto „Alles-oder-Nichts“ mit einer Flut von Daten konfrontiert. Kostengünstige Edge-Gateways bieten sich in diesen Fällen nicht nur als Wandler zum Internet an, sondern bereinigen und filtern die Daten und entlasten damit das IoT-Backend von unnötigen und teuren Datenübertragungen.
