Warum Edge Computing für IoT unverzichtbar ist: Echtzeit-Performance freisetzen

IoT und Edge Computing

Das Internet der Dinge wächst exponentiell mit vernetzten Geräten, die von intelligenten Lampen und Öfen bis hin zu industriellen Analyse-Datenerfassungsgeräten reichen. Laut IDC wird erwartet, dass es bis 2025 41,6 Milliarden vernetzte IoT-Geräte geben wird, die 79,4 Zettabyte (ZB) Daten generieren. Zum Vergleich: Ein Zettabyte entspricht ungefähr einer Milliarde Terabyte.

In den frühen Tagen von IoT hätten die meisten dieser Geräte alle gesammelten Daten zur Analyse in die Cloud gesendet. Wenn Sie jedoch anfangen, Billionen von Gigabytes in die Cloud zu senden, beginnt die Datenpipeline etwas verstopft zu werden. Hier kommt Edge Computing ins Spiel – es hilft IoT-Geräten, einen Teil dieser Daten lokal zu verarbeiten, bevor sie, oder manchmal anstelle davon, in die Cloud gesendet werden. Daher der Name – die Daten werden am „Rand“ Ihres eigenen Netzwerks verarbeitet, anstatt weggeschickt zu werden.

Die Rolle von Edge Computing im IoT

Edge Computing erfüllt eine Vielzahl von Zwecken in der aktuellen IoT-Landschaft. Dieses verteilte, lokale Computing-Paradigma löst IoT-Geräte von Latenz- und Konnektivitätsproblemen, die sonst einige IoT-Anwendungsfälle unmöglich machen würden. Diese wesentliche Technologie bildet das Rückgrat von IoT-Anwendungen, die klassifizierte Daten umfassen, Echtzeit- oder Low-Latency-Entscheidungsfindung erfordern, in Umgebungen stattfinden, in denen Cloud-Konnektivität entweder spärlich oder vollständig nicht verfügbar ist, und besonders datenintensive Fälle wie in industriellen IoT-Implementierungen.

Da Edge-Computing-Geräte Daten intern analysieren, gibt es null Latenz, im Gegensatz zu cloud-analysierten Daten. Für präzise zeitkritische Aufgaben kann dies die Funktionalität von IoT-Geräten ausmachen oder brechen. Edge Computing ist ein recheneffizienter, sicherer, privater, kosteneffektiver Weg, das Internet der Dinge im großen Maßstab zu nutzen, ohne das Risiko von Datenschutzverletzungen oder Netzwerküberlastungen einzugehen. Zusätzlich bietet Edge Computing eine Schicht an Resilienz und Redundanz für missionskritische Aufgaben. Da dieser Prozess verteilt ist – d. h. nicht auf ein einzelnes System zentralisiert – kann das Geschäft ununterbrochen fortgesetzt werden, während das defekte Element repariert wird, wenn etwas ausfällt.

Das heißt nicht, dass Edge Computing nicht in Einklang mit cloud-basierter Analyse arbeiten kann – es absolut kann und tut dies oft. In diesen Fällen kann Edge Computing dazu dienen, einige Echtzeitdaten bereitzustellen sowie zu filtern, welche Daten über Zeit in die Cloud hochgeladen werden, um sie in tieferen oder komplexeren Analysetechniken zu verwenden.

In einem industriellen IoT-Szenario, wie auf einem Produktionsanlagenboden, ist Edge Computing gebührend wichtig, um das Risiko von Ausfallzeiten oder Datenschutzverletzungen zu reduzieren sowie für effektiveres Management riesiger Datenmengen. Für Hersteller, die Edge Computing nutzen, ist der Low-Latency-Aspekt ein großer Segen für die Arbeitssicherheit. Zum Beispiel, wenn die von einem Datenadapter gesammelten Informationen subtile Anomalien zeigen – z. B. Rattern –, die auf einen Spannungsriss oder andere Form nahenden Versagens hinweisen könnten, kann eine Maschine sofort abgeschaltet werden, anstatt auf Cloud-Analyse zu warten, deren Latenz zu Ausfallzeiten und Schrottteilen führen könnte.

Kurz gesagt: Edge Computing analysiert einige der Daten von IoT-Geräten am Rand des lokalen Netzwerks – im Gegensatz zur Übertragung in die Cloud – für schnellere, redundante, konnektivitätsunabhängige IoT-Verarbeitung, die problemlos skalierbar ist.

Der Edge ist eine kritische Komponente von IoT, die hilft, Latenz zu reduzieren und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Was ist eine IoT-Edge-Computing-Plattform?

In vielerlei Hinsicht ist eine IoT-Edge-Computing-Plattform einer Cloud-Computing-Plattform sehr ähnlich, nur näher an den Anwendungen.

„Edge-Plattformen ermöglichen es Ihnen, Daten von Industriesystemen wie SPS, Digitalen Steuerungssystemen, Sensoren oder Historikern zu sammeln und Anwendungen lokal auf den Daten auszuführen, wie Ereignisverarbeitung, prädiktive Analytik, Machine-Learning-Modelle und mehr – alles in einer Offline-First-Bereitstellung.“ – Eric Fogg, MachineMetrics

Da KI und Machine Learning noch tiefer in Geschäftsabläufe integriert werden, wird die Fähigkeit, Daten schneller abzurufen und zu nutzen, im Vergleich zur langsameren Cloud-Alternative zunehmend von Vorteil sein. Dies wird fast unvermeidlich zu einem Wettbewerbsvorteil in einer Welt führen, in der Geschwindigkeit, Anpassung und geschicktes Pivotieren alles sind.