IoT-Cloud-Dienste:Wie sie sich gegen Heimwerker behaupten

Um das enorme Potenzial für IoT-basierte Datenspeicherung und -analyse auszuschöpfen, stürzen sich Public-Cloud-Anbieter kopfüber in den IoT-Markt und bieten Unternehmen alles von einzelnen Bausteinen bis hin zu vollständig verwalteten Diensten und jeder Kombination dazwischen.

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Die Datenmenge, die voraussichtlich von IoT-Geräten generiert wird, ist atemberaubend. IDC prognostiziert, dass es bis 2025 weltweit 55,9 Milliarden vernetzte Geräte geben wird, von denen 75 % mit einer IoT-Plattform verbunden sein werden. IDC schätzt, dass die von IoT-Geräten generierte Datenmenge bis 2025 79,4 Zettabyte betragen wird.

Die Hyperscaler haben sicherlich die Kapazität, diese Datenmenge zu verarbeiten, sowie das maschinelle Lernen und die KI-Expertise, um die Analysen durchzuführen. Die meisten Unternehmen wissen nicht, dass sich maschinell generierte Daten grundlegend von menschlich generierten Daten unterscheiden und anders gehandhabt werden sollten.

Geschäftsdaten (Kundendaten, Geschäftsprozessdaten, Anwendungs- und Softwareentwicklungsdaten) haben beispielsweise einen inneren Wert. Es muss klassifiziert, geschützt und gespeichert werden; es muss auch verfügbar, durchsuchbar und wiederherstellbar sein. Aber in vielen IoT-Szenarien sind maschinengenerierte Daten nur relevant, wenn es Ausnahmen gibt, wie etwa eine Motorüberhitzung oder ein Eindringling bei der Videoüberwachung. In der restlichen Zeit sind Daten von geringem Wert, daher ist es wahrscheinlich nicht sinnvoll, wertvolle Rechenzentrumsressourcen für diese Art der Nutzung zuzuweisen.

Der bevorzugte Ansatz besteht darin, so viele Analysen wie möglich am nächsten am Ort durchzuführen, an dem die IoT-Daten generiert werden – also am Edge. IoT am Edge ermöglicht es Unternehmen, Echtzeitergebnisse zu erzielen, Bandbreitenprobleme zu vermeiden und die Kosten für die Übertragung all dieser Daten hin und her in die Cloud zu senken.

Disruptoren wie ClearBlade, FogHorn und Crosser sind bereits da und bieten „edge-native“, Cloud-agnostische Low-Code- oder No-Code-IoT-Plattformen, die attraktiv sind, weil sie Flexibilität, Anpassungsfähigkeit, niedrige Kosten und einfache Entwicklertools bieten. und sie vermeiden die Bindung an Cloud-Anbieter.

Doch damit endet der Wettbewerb der Cloud-Anbieter noch nicht. Unternehmen wie SAP, Salesforce und Nutanix verfügen alle über IoT-Plattformen. Cisco und Huawei treten beim IoT aus Geräte- und Netzwerksicht auf. Im industriellen IoT-Bereich haben PTC, Siemens, Rockwell, Schneider Electric und Emerson Electric jeweils ihre eigenen IoT-Plattformen.

Als Reaktion darauf haben die Cloud-First-Incumbents – Microsoft Azure, Amazon AWS und IBM Watson – ihre IoT-Plattformfunktionen von der Cloud bis zum Edge erweitert und verfügen heute über umfassende IoT-Angebote.

„Es gibt über 400 Anbieter von IoT-Plattformen, die eine Reihe von Services zum Aufbau einer IoT-Lösung anbieten, aber nur AWS, IBM und Microsoft ist es gelungen, einen IoT-Technologie-Stack mit der größten Breite aufzubauen“, sagt Kateryna Dubrova, Analystin bei ABI-Forschung. Dieser Stack umfasst Gerätekonnektivität, Geräteverwaltung, Datenverwaltung und -speicherung, Datenverarbeitung und -streaming, Ereignisverwaltung, Analysen, maschinelles Lernen, KI und Visualisierung.

Amazon bietet beispielsweise eine Reihe von Diensten an, darunter das Betriebssystem FreeRTos zum Programmieren von Mikrocontrollern; Greengrass für lokales Computing, Messaging, Daten-Caching und Machine-Learning-Inferencing; IoT Core für Konnektivität; Geräteverteidigung für die Sicherheit; IoT-Geräteverwaltung; und Analysetools wie IoT Analytics, Events, SiteWise und Things Graph.

Über ihre eigenen Dienste hinaus besteht die Strategie der Cloud-Anbieter darin, ein reichhaltiges Ökosystem aus Partnerschaften, Marktplätzen, Entwicklungsplattformen und APIs aufzubauen, damit sie so viel Flexibilität und so viele Wege wie möglich anbieten können – solange die Daten erfordert eine Verarbeitung auf höherer Ebene und landet schließlich in ihrer Cloud, sagt Dilip Sarangan, Senior Director of Research bei Frost &Sullivan.

Neil Shah, Vizepräsident von Counterpoint Research, sagt, dass die großen Cloud-Player vollständig verwaltete End-to-End-IoT-Implementierungen für die „maximale Wertschöpfung“ anbieten. Aber sie decken ihre Basis auch ab, indem sie offene Schnittstellen anbieten und Partnerschaften mit anderen Akteuren eingehen, um auf die Bedenken der Unternehmen hinsichtlich der Anbieterbindung zu reagieren.

Dieser Ansatz „nach Ihren Wünschen“ ist sinnvoll, wenn Sie die sehr unterschiedlichen Arten von IoT-Szenarien und die verschiedenen Arten von Daten berücksichtigen, die von vernetzten Autos, Smart Cities, Smart Homes, Fertigung, Branchen wie Öl und Gas oder Gesundheitswesen, Videoüberwachung, usw.

Dubrova fügt hinzu, dass das einzige, was den Cloud-Anbietern fehlt, die Fachkompetenz in bestimmten Branchen ist. „Die Analysetoolsets von Cloud-Anbietern sind in der Regel sehr horizontal und begrenzt – hier spielen Partnerschaften eine wichtige Differenzierungsrolle.“ Auf der anderen Seite können Softwarehersteller und Unternehmen des IoT-Ökosystems ihren Nischenstatus nutzen, indem sie ihre Dienste unter dem Dach eines großen Anbieters von Cloud-Diensten anbieten.

Aus Unternehmenssicht gibt es laut Dilip mehrere Einstiegspunkte. Einige Unternehmen könnten ihre bereits bestehenden Beziehungen zu IBM, Microsoft oder Amazon erweitern und sich für einen vollständig verwalteten Service entscheiden. Andere werden im Rahmen eines Upgrade-Zyklus oder einer Initiative zur digitalen Transformation mit ihren etablierten Software- oder Hardwareanbietern zusammenarbeiten und ihnen die Back-End-Logistik überlassen. Einige Unternehmen kaufen möglicherweise eine schlüsselfertige IoT-Anwendung von einem Startup; einige könnten ihr IoT-Projekt an einen Drittanbieter wie Accenture oder DXC auslagern.

Und manchmal beginnt ein Unternehmen seine IoT-Reise bei einem Craft Beer, wie es bei Joe Vogelbacher, Gründer und CEO von Sugar Creek Brewing Co. in Charlotte, N.C., der Fall war

Belgische Bierherstellung trifft auf IoT und KI

In der Nähe des Flughafens Charlotte gelegen, ist der Sugar Creek Schankraum ein beliebter Treffpunkt für Geschäftsreisende. Eines Tages kam eine Gruppe von Führungskräften von IBM und dem deutschen Maschinenbauunternehmen Bosch, die einen Kundenstandort besuchten, vorbei und Vogelbacher führte sie durch die Brauerei.

Er erklärte, dass sein Unternehmen 30.000 US-Dollar pro Monat aufgrund von Verschüttungen und Unstimmigkeiten bei der Befüllung der Flaschen verliere. Manche hatten zu viel Schaum, andere nicht genug. Manche waren überfüllt, manche unterfüllt. Das Gespräch wurde zu einer Brainstorming-Sitzung, in der die Vertreter von IBM und Bosch, das über eine eigene IoT-Softwareplattform verfügt, sagten, dass sie möglicherweise helfen könnten. Es wurde eine Vereinbarung getroffen, in der die Technologieexperten und die Bierhersteller zusammenarbeiten, um den Herstellungsprozess durch den Einsatz von IoT zu verbessern.

Das IBM/Bosch-Team verbrachte viel Zeit damit, sich über spezifische Probleme im Herstellungsprozess zu informieren, die angegangen werden mussten, und herauszufinden, welche Arten von Sensoren wo eingesetzt werden sollten. Laut Vogelbacher hat IBM ein separates, sicheres drahtloses Netzwerk aufgebaut. Dann stellten sie eine Reihe von Kameras auf, um jede Flasche zu fotografieren, wenn sie vom Fließband kommt. Die Bilder werden in der IBM Cloud analysiert und Informationen nahezu in Echtzeit an die Sugar Creek-Brauer weitergeleitet, sodass die Braumeister die Maschinen so einstellen können, dass das Verschütten reduziert wird.

Im Laufe der Zeit fügte das Team weitere Bosch-Sensoren und Durchflussmesser hinzu, die Informationen zu Schlüsselparametern im Fermentationsprozess wie Temperatur, pH-Wert, Schwerkraft, Druck und Karbonisierung erfassen. Anstatt dass Arbeiter mit Klemmbrettern herumlaufen und Informationen sammeln, sammelt das IoT-System automatisch mehrere Datenpunkte pro Sekunde, sagt Vogelbacher. „Das gibt uns die Möglichkeit, bessere Entscheidungen zu treffen und Fehler zu beheben“, sagt er.

Die IoT-Sensordaten werden an ein Gateway im privaten Wi-Fi 5 (802.11ac)-Netzwerk übertragen, das über eine Onboard-GPU aus dem Bild Rückschlüsse zieht und den Füllstand der Flasche aufzeichnet. Die Daten werden synchronisiert und mithilfe des MQTT-Protokolls über ein öffentliches Netz an die IBM Cloud gesendet. Sobald die Daten analysiert wurden, werden die Ergebnisse den Braumeistern von Sugar Creek auf einem 60-Zoll-Bildschirm auf Rädern präsentiert, damit sie in der Anlage bewegt werden können.

Vogelbacher sagt, dass das IoT-System seinem Unternehmen mindestens 10.000 US-Dollar pro Monat an Verschüttungen eingespart hat, aber noch wichtiger ist, dass es dem Unternehmen ermöglicht hat, die Qualität des Bieres zu verbessern. „Qualität ist unser zentraler Wert“, sagt Vogelbacher. Das IoT-System ermöglicht Sugar Creek, die Qualitätsaspekte von Bier – Geschmack, Aroma, Aussehen, Mundgefühl – zu identifizieren und diese Qualitäten mit spezifischen Produktionsparametern zu verknüpfen.

Und Vogelbacher hört hier nicht auf. Er arbeitet jetzt mit IBM und dem Watson-Team zusammen, um Rohdaten aus Online-Rezensionen zu entnehmen und diese Informationen wieder in Produktionsparameter zu übersetzen, um ein, wie er es nennt, „voll KI-generiertes Bier“ herzustellen.

AWS vs. Azure vs. IBM

Laut Shah von Counterpoint Research bietet Microsofts Azure IoT die umfassendste Plattform. „Microsoft Azure IoT stammt aus einem starken Enterprise-Cloud-Geschäft und ist die einzige End-to-End-Plattform, die ihre Edge-IoT-Funktionen erfolgreich aufgebaut hat und eine bessere Interoperabilität mit anderen Akteuren der Wertschöpfungskette bietet.“

AWS bietet robuste Cloud-IoT- und Anwendungsunterstützung und hat seine Edge-Funktionen mit Greengrass ausgebaut. Laut Counterpoint hinkt AWS jedoch Microsoft und den Edge-First-Anbietern hinterher, wenn es darum geht, eine fortschrittliche und skalierbare Edge-Datenanalyse-Engine anzubieten.

Die große Stärke von IBM ist seine Watson-Plattform für maschinelles Lernen und KI. Außerdem stärkt die Akquisition von RedHat die Edge-Software-, Sicherheits- und Virtualisierungsangebote von IBM. IBM holt jedoch auf, wenn es um seine Partnerschaftsliste und Edge-Analytics-Funktionen geht, sagt Shah.

In der Analyse von Dubrova haben AWS und Azure die Nase vorn gegenüber den Mitbewerbern, weil sie weltweit immer wieder neue Rechenzentren bauen und so den Kunden den Vorsprung effektiv näher bringen. Sie verfügen auch über die besten vorgefertigten Modelle für maschinelles Lernen und benutzerfreundliche Analyse-Toolsets, die entscheidend sind. Erinnern Sie sich an das Sugar Creek-Beispiel, bei dem die maschinellen Lernmodelle trainiert werden mussten, um zu erkennen, wann eine Bierflasche die richtige Menge Schaum hatte und richtig gefüllt war.

Die gute Nachricht für Unternehmen ist, dass es Optionen gibt. Unternehmen können IoT-Implementierungen Baustein für Baustein einrichten, ohne die Ressourcen der IT-Infrastruktur zu beeinträchtigen, sagt Dubrova. Oder sie können den Weg der Managed Services nehmen. „Die Domänenexpertise und Analysedienste von Cloud-Partnern sind als Abonnement direkt von AWS-, Azure- und IBM-Marktplätzen fast als ‚Ein-Klick-Kauf‘ verfügbar“, fügt sie hinzu.

Shah sagt, dass der IoT-Markt noch jung ist und genug Raum bietet, um jeder IoT-Plattform das Potenzial zu geben, zu wachsen und erfolgreich zu sein, während Millionen von Unternehmen ihre digitale Transformation ankurbeln. "Wir werden wahrscheinlich ein Kooperationsmodell sehen, da viele dieser hochleistungsfähigen Plattformen miteinander konkurrieren und sich gegenseitig ergänzen, um beim Aufbau einer effektiven und effizienten IoT-Lösung zu helfen", sagt er.