Edge Computing entmystifiziert: Architektur & Enterprise-Deployment-Strategien

Organisationen stehen vor erheblichen Herausforderungen beim Deployen von IoT-Infrastrukturen und beim Entdecken von Insights aus den gewaltigen Mengen an gerätegenerierten Daten.

Während das populäre Bild von Edge Computing suggeriert, dass es jede Verarbeitung außerhalb zentraler Unternehmenssysteme bedeutet, ist es auch etwas mehrdeutig. Arbeiten an einem Laptop könnte theoretisch als „Edge Computing“ betrachtet werden.

Für Unternehmenszwecke bedarf es einer präziseren Definition dessen, was Edge Computing umfasst und welchen Teil der Architektur es betrifft. Für das letzte Wort bei den meisten Technologie-Definitionen schauen viele auf NIST, das National Institute of Standards & Technology. NIST hat auch zu Edge Computing Stellung genommen und verweist auf einen IEEE-Artikel, der den Edge als Internet-of-Things- und Mobile-Bereich charakterisiert, der sich nach innen zu Virtualisierung und Rechenzentrum-Hypervisoren erstreckt.

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Die andere Autorität in allen IT-Dingen, Gartner, definiert Edge als „Teil einer verteilten Computing-Topologie, wo Informationsverarbeitung nahe am Edge stattfindet, wo Dinge und Menschen diese Information produzieren oder konsumieren.“

Eine separate Gartner-Definition geht einen Schritt weiter und definiert es als „Computing-Modell, das extreme Dezentralisierung ermöglicht und optimiert, indem es Nodes so nah wie möglich an Quellen und Senken von Daten und Inhalten platziert. Als dezentraler Ansatz ist es eine perfekte Ergänzung zur Tendenz von Hyperscale-Cloud-Providern zur Zentralisierung, wo sie von enormen Skaleneffekten profitieren.“

Der andere Teil zum Verständnis von Edge Computing ist, wie es in eine Architektur passt. Das ist kritisch, da Unternehmen einen Fahrplan benötigen, welche Technologien zur Unterstützung ihrer Geschäftspläne eingeführt werden, wie diese Lösungen zusammenpassen und welche Standards und Formate anzuwenden sind. Eine Edge-Computing-Referenzarchitektur kann Unternehmen mächtige Edge-Datenverarbeitung, verbessertes IoT-Gerätemanagement und Integration mit BI-Services bieten.

Edge-Architekturen sind jedoch ein Bereich, der noch in Arbeit ist, bemerken die Autoren eines Papers vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Die ideale Architektur, so merken sie an, besteht aus einer zusätzlichen Edge-Computing-Ebene zwischen Cloud und IoT-Geräten für Computing und Kommunikation. „Die von den Geräten selbst produzierten Daten werden nicht direkt an die Cloud oder Backend-Infrastruktur gesendet, sondern initiale Berechnungen werden auf dieser Ebene durchgeführt. Diese Ebene wird genutzt, um Daten zu aggregieren, zu analysieren und zu verarbeiten, bevor sie in die obere Ebene, die Infrastruktur, gesendet werden.“

Eine Edge-Architektur muss an die Natur des Unternehmens angepasst sein, für das sie gebaut wird. In einem kürzlichen Post haben Intel und SAP zusammengearbeitet, um einen Einblick in eine IoT-Edge-Computing-Architektur zu geben, die die Reichweite bestehender Kern-Unternehmensanwendungen erweitert. „Trotz des Potenzials von IoT stehen Organisationen vor erheblichen Herausforderungen beim Deployen von IoT-Infrastrukturen und beim Entdecken von Insights aus den gewaltigen Mengen an gerätegenerierten Daten“, weisen die Autoren des Dokuments hin. Die Referenzarchitektur umfasst folgende Komponenten:

• Datenerfassung und Gerätesteuerung: Eine Architektur sollte „Datenerfassung und -eingabe aus verschiedenen Quellen – wie Industriesensoren, die Teil der operativen Domänen sind – ermöglichen und Steuerung von einem einzigen Dashboard aus bieten. Daten aus diesen verschiedenen Quellen werden mithilfe verschiedener Protokolle in die steuernden Entitäten eingespeist.“
• Datensicherheitsfunktionen zwischen Sensoren, Gateways und der Cloud: Eine Architektur muss „sicherheitsaktivierte Fähigkeiten entlang des gesamten Datenpfads mit Schlüssel-, Zertifikats- und Identitätsmanagement unter Verwendung von Intel®-hardwarebasierten Technologien bereitstellen. Die Sicherheitsfunktionen erlauben Geräten, Daten als privat oder geteilt zu differenzieren. Der sicherheitsaktivierte Fluss kann erlauben, dass Daten nur das Gerät erreichen, für das sie bestimmt sind.“
• Sichereres, freihändiges Device-Onboarding: „Neue Geräte, wie physische Gateways und qualifizierte Sensoren, können automatisch onboarded und provisioniert werden, was zusätzliche Deployment-Aufgaben eliminiert und die Sicherheit verbessert.“
• Edge-Datenerfassung, -speicherung und -analyse: „Enterprise-IoT-Lösungen benötigen eine Edge-Plattform mit robusten Offline-Fähigkeiten, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren.“ Eine Plattform sollte „domänenspezifische Insights, Echtzeit-Events und -Aktionen, zuverlässige Dashboards und lokale Business-Prozess-Ausführung am Edge bereitstellen.“