KI rückt an den Edge: Dominanz moderner Workloads

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, einst hauptsächlich auf Supercomputern zu Hause, sind nun Hauptkandidaten für den Einsatz am Edge.

Der Edge im Fokus

In letzter Zeit liegt viel Aufmerksamkeit auf dem „Edge“ und den Implikationen der Verteilung von Rechenleistung, Logik und zugehörigen Daten über die Millionen und Milliarden zunehmend vernetzter Geräte weltweit. Vor ein paar Jahrzehnten rezitierte Scott McNealy, Vorsitzender von Sun Microsystems, das Mantra: „Das Netzwerk ist der Computer.“

Es liegt nahe, dass viele Anwendungen, einst nur für leistungsstarke zentrale Systeme geeignet, nun über „das Netzwerk“ verteilt werden können. KI und maschinelles Lernen sind nun Hauptkandidaten für Edge-Deployment.

Siehe auch: Intelligentes Edge Computing liefert disruptive Innovation

Das ist eine Erkenntnis aus einer aktuellen Umfrage der Eclipse Foundation unter 1.652 Entwicklern zum technischen Programm im Internet der Dinge. KI und maschinelles Lernen sind nun die am häufigsten ausgewählten Edge-Computing-Workloads. Nahezu ein Drittel der Entwickler (30 %) nennt KI als ihre Edge-Computing-Workloads. Weitere führende Edge-Funktionen sind traditionellere Anwendungen, die man mit Edge-Systemen assoziiert: Steuerungslogik (29 %), Datenaustausch zwischen mehreren Knoten (27 %) und Sensor Fusion (Datenaggregation und -filterung) (27 %).

Edge-Apps setzen auf Open Source

Die Umfrage zeigte auch: Edge Computing basiert zunehmend auf Open-Source-Grundlagen. Die führenden Betriebssysteme für diese Anwendungen sind Linux (43 %), gefolgt von FreeRTOS (35 %). Weitere 31 % setzen Windows auf ihren Edge-Systemen ein – definiert in der Umfrage als „ressourcenbeschränkte Geräte“ und „Edge-Knoten“. Windows gewinnt an Boden im Edge-Bereich – der Anteil stieg von 20 % (2019) auf 31 % (2020), was die Autoren auf die Einführung von Azure IoT zurückführen.

Blockchain-bezogene Anwendungen gewinnen im Edge an Bedeutung. Verteilte Ledger wuchsen auf 22 % (2020) – gegenüber 14 % (2019). Dies zeigt die Relevanz der Eclipse TangleEE Working Group für den Markt. Der Tangle ist ein virtueller Mechanismus, um alle Geräte, Sensoren und Systeme in ein verteiltes, aber rechenschaftspflichtiges Netzwerk zu weben, das deren Verfolgung und Informationsaustausch sicher ermöglicht – Distributed-Ledger-Technologie für IoT, ohne Overhead und Komplikationen von Blockchain.

Landwirtschaftliche Anwendungen führen bei IoT-Initiativen: Landwirtschaft springt auf Platz 1 (von 21 % 2019 auf 26 % 2020) bei Branchenfokusbereichen. „Das Wachstum von Smart Farming spiegelt den Anstieg der Einführung IoT-basierter Lösungen zur Ertragssteigerung, Kostensenkung und Abfallreduzierung wider“, so die Autoren. Weitere Branchenanwendungen: Industrieautomatisierung, Bildung, Automobil, vernetzte/Smart Cities – alle gleichauf auf Platz 2 mit je 21 %.

Überraschend: Weniger Interesse an Home Automation (von 22 % 2019 auf 19 % 2020). „Verbraucher könnten von Anbietern enttäuscht worden sein, die Produkte und Dienste abrupt einstellten oder plötzlich Gebühren für zuvor kostenlose Dienste erhoben“, spekulieren die Forscher.