Wenn IoT auf 5G trifft:Die Herausforderung der Datenintegration

Unternehmen nutzen bereits Echtzeitinformationen aus dem Internet der Dinge (IoT). Wenn 5G in Betrieb geht, sagt Patrick Callaghan, Unternehmensarchitekt, strategischer Geschäftsberater, DataStax , wird das Datenvolumen von Milliarden von IoT-Geräten explodieren. Wer eine Architektur baut, die geeignet ist, die Daten flexibel und schnell zu integrieren, wird sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Laut Gartner werden bis 2020 schätzungsweise 20 Milliarden „Dinge“ mit dem Internet verbunden sein , die alle beispiellose Datenmengen ausspucken. Gleichzeitig werden die 5G-Rollouts von 2020 bis 2022 hochgefahren, wodurch mehr Daten erzeugt werden. Die Frage ist:Was machen Unternehmen mit all diesen Daten?

Um effektive moderne Anwendungen zu entwickeln, benötigen Unternehmen Daten nicht nur von ihren IoT-Geräten, sondern auch aus anderen Quellen innerhalb und außerhalb ihres Unternehmens. Die Herausforderung besteht darin, eine Architektur aufzubauen, die all diese Datenquellen so zusammenführen kann, dass sie für die 5G-Datenexplosion geeignet ist. Diese Architektur muss schnell und flexibel genug sein, um sich an neue Anwendungsfälle anzupassen, sobald sie entstehen.

Herausforderungen wachsender IoT-Anwendungsfälle

Gartner prognostiziert, dass mobile 5G-Datennetze bis zu einer Million Sensoren pro Quadratkilometer unterstützen könnten. Dieses Maß an Konnektivität wird zwei Arten von Anforderungen an die Datenarchitektur von Unternehmen schaffen, die den Betrieb verbessern, die Effizienz steigern und ihre Kunden besser bedienen möchten.

Erstens erfordern einige Daten eine sofortige Reaktion am Edge:Bereitstellungen für Robotik und Automatisierung fallen in diese Klasse. Zweitens bestimmt die Echtzeitanalyse jede erforderliche kurzfristige Reaktion, wenn eine Reihe von Bedingungen erfüllt sind. Ein gutes Beispiel für die Lieferkette könnte die automatische und proaktive Kontaktaufnahme mit einem Kunden sein, wenn sich seine Bestellung möglicherweise verzögern könnte. Gleichzeitig werden diese Datensätze gesammelt und für eine längerfristige Analyse gespeichert.

Um mit dieser Datenflut fertig zu werden, haben sich die Computermodelle verschoben. Nur wenige Unternehmen möchten ihre eigenen Rechenzentren im erforderlichen Umfang aufbauen und verwalten. Stattdessen verlassen sie sich auf öffentliche Cloud-Anbieter und verwenden entweder Hybrid- oder Multi-Cloud-Bereitstellungen.

Herausforderung der Integration in traditionelle Anwendungen

Dieser Wechsel zur Multi-Cloud ist der Grund, warum Unternehmen ihre IoT-Datenstrategie nicht isoliert betrachten sollten. Um von IoT-Daten zu profitieren, müssen Unternehmen diese mit anderen Datenquellen integrieren, von traditionellen Anwendungen wie Enterprise Resource Management-Systemen oder Supply Chain Management-Software bis hin zu neuen Cloud-Diensten oder SaaS-Anwendungen.

Diese Anwendungen können an mehreren verschiedenen Orten installiert und ausgeführt werden. Einige Anwendungen neigen dazu, lokal zu bleiben, einfach weil die Kosten für deren Umzug – und das Aufheben aller Integrations- und Anpassungsebenen – zu hoch sind.

Neben der Unterstützung mehrerer unterschiedlicher Anwendungen ist es nicht nur wichtig, wo Daten wichtig sind, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der IoT-Anwendungen Daten generieren – und eine Reaktion erfordern. Automatisierte Fabriken, die Entscheidungen nahezu in Echtzeit erfordern, können es sich nicht leisten, sich auf träge entfernte Datenquellen zu verlassen, um ein Ergebnis zu liefern. Mit der Geschwindigkeit von 5G sollte diese Verbindung zwischen Diensten in der Lage sein, komplexere Situationen und Anwendungsfälle zu bewältigen.

Herausforderung bei der Entwicklung hybrider Anwendungen, die das IoT nutzen

Wenn ein Unternehmen Daten nicht schnell und zuverlässig genug über seine Architektur hinweg verschieben oder replizieren kann, wird es Schwierigkeiten haben, das hybride Anwendungsmodell zu erstellen, das für die Nutzung von IoT-Daten in Kombination mit anderen Datenquellen erforderlich ist. Obwohl es notwendig sein kann, mit mehreren Kopien von Anwendungsdaten zu arbeiten, ist es aufgrund der verteilten Natur von Anwendungen die Herausforderung, alle Kopien sofort auf dem neuesten Stand zu halten, wenn Unternehmen das Beste aus IoT-Daten herausholen möchten.

Die langfristigen Vorteile der Erstellung einer Hybrid-Cloud-Datenbank, die Daten in Echtzeit repliziert, bestehen darin, dass sie neue Anwendungsfälle für Daten bietet, die zuvor in veralteten Anwendungen verborgen waren.

Ziel ist hier eine Interoperabilität, die sonst nicht möglich wäre, da Datensilos und Funktionen auf mehrere Cloud-Anbieter oder Standorte verteilt sind. Die Einführung eines verteilten Computermodells – bei dem alle Daten unabhängig an mehreren Standorten repliziert werden – kann dazu beitragen, dass Anwendungen effektiver ausgeführt werden, da die Datensätze näher dort gespeichert und verarbeitet werden können, wo die Arbeitslast vorhanden ist.

Ebenso kann hier ein modellübergreifender Ansatz helfen, bei dem dieselben Datensätze je nach Geschäftsanforderung und Verwendungszweck auf unterschiedliche Weise gehandhabt und verwendet werden können. Wenn Sie sich beispielsweise einen Betriebsdatensatz für kurzfristige Analysen ansehen, werden einige Ziele erreicht, aber es können auch andere Datenmodelle erforderlich sein. Suche und Analyse sind einfache Anwendungsfälle für diese Datensätze, aber auch andere Datenmodelle können verwendet werden, wie beispielsweise Graphanalysen. Durch die Betrachtung verschiedener Ansätze zur Integration und Nutzung dieser Daten können mehr Anwendungsfälle abgedeckt werden.

Die Einführung einer Hybrid-Cloud-Datenbanklösung wird Unternehmen kurzfristig auf den massiven Anstieg der vom IoT benötigten Datenkapazität vorbereiten. Es wird auch dazu beitragen, Daten in Anwendungen näher an Benutzern und Kunden durch Cloud-Bereitstellungen zu integrieren. Längerfristig wird die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu duplizieren, dazu beitragen, die Migration zu neuen Cloud-basierten Anwendungen im Laufe der Zeit zu verwalten, ohne das Kundenerlebnis oder die Anwendungsleistung zu beeinträchtigen.

Obwohl die Masseneinführung von 5G noch ein paar Jahre entfernt ist, bietet 2019 die Gelegenheit, mit der Planung des Designs und der Technologien zu beginnen, die eine Unternehmensdatenarchitektur für eine deutlich vernetztere Welt fit für die Zukunft machen.

Unternehmen, die sich im Voraus auf 5G- und Datenwachstum vorbereiten, werden einen Wettbewerbsvorteil sehen, da sie leichter skalieren können, um die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Wenn mehr Daten verfügbar sind, wird die Unterstützung von Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und verteilter Datenverarbeitung entscheidend für den Erfolg dieser Anwendungen sein.

Der Autor ist Patrick Callaghan, Enterprise Architect, strategischer Unternehmensberater, DataStax