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07.10.2021 | Cloud Computing | Im Fokus | Onlineartikel

EU fokussiert auf besseres Edge-Cloud-Computing

Autor:
Thomas Siebel
4 Min. Lesedauer

Mit einem Großprojekt will die EU Cloud-Technologien in Europa voranbringen. Ein Schwerpunkt liegt auf dem effizienteren Zusammenspiel von Cloud und Edge, in der künftig 80 % der Daten verarbeitet werden.

Im Rahmen des sogenannten Important Project of Common European Interest (IPCEI) sollen in der EU Technologien für eine "grundlegende, souveräne europäische Cloudinfrastruktur" entwickelt werden, in der Daten nach europäischen Regeln und Standards verarbeitet werden. Sie soll skalierbar, interoperabel und transparent sein und somit ein Gegengewicht zum bislang von Unternehmen aus Drittstaaten dominierten Markt bilden. Anwendern im Bereich von Industrie oder des autonomen Fahrens böten sich zwei wesentliche Vorteile: Sie könnten Daten zuverlässig gemäß europäischer Datenschutzgrundverordnung verarbeiten und sie müssten sich nicht mehr langfristig an einzelne Cloud-Anbieter binden, Stichwort Lock-in-Effekt. Das IPCEI Next Generation Cloud Infrastructure and Services (IPCEI-CIS) umfasst rund 80 Projekte und 190 teilnehmende Unternehmen aus zwölf EU-Mitgliedstaaten. Darunter sind auch 22 Projekte aus Deutschland.

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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Principles of Edge Computing, Fog and Cloud Computing

In this chapter, we will describe the principles of edge computing.

Ein Schwerpunkt der Forschungs- und Entwicklungsprojekte liegt dabei in der besseren Vernetzung des zentralen Cloud- und des dezentralen Edge-Computings. Nach Darstellung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie werden in Zukunft 80 % der Sensor- oder Produktionsdaten direkt beim Anwender, und damit in der Edge, verarbeitet werden. Die noch unzureichende Vernetzung und Interoperabilität von Cloud und Edge führt bislang noch zu erheblichen Verzögerungszeiten (Latenzen) in der Datenverarbeitung.

Edge-Computing ist nützlich, aber limitiert

Latenzsensitive Anwendungen im autonomen Fahren oder in der Industrie 4.0 erfordern allerdings sehr kurze Antwortzeiten und damit eine entsprechend hohe Netzwerkqualität. Zum Problem wird dabei die lange Strecke, die Datenpakete bis zur Cloud zurücklegen müssen, wie Dario Sabella im Kapitel Principles of Edge Computing, Fog and Cloud Computing des Buchs Multi-access Edge Computing: Software Development at the Network Edge schreibt: "Die höhere Latenzzeit und Paketfehlerrate, die sich aus einem längeren Netzpfad ergeben, verschlechtern die Netzleistung."

Das Edge-Computing bietet zwar kurze Netzpfade und damit auch niedrige Latenzen bei zugleich hoher Bandbreite. Dennoch lässt sich die Datenverarbeitung nicht nach Belieben von der Cloud in die Edge verschieben, wie die Autoren um Shouli Zhang in Latency-Aware Deployment of IoT Services in a Cloud-Edge Environment der Beitragssammlung Service-Oriented Computing festhalten: "Edge-Geräte haben eine begrenzte Rechenleistung und Speicherkapazität. Zudem schwankt der Overhead bei der Verarbeitung von Datenströmen, weswegen die Service-Bereitstellung während der Laufzeit (Runtime) adaptiv angepasst werden muss."

Edge als Kontinuum zwischen Datenquelle und Cloud

Für jede datenintensive Anwendung im Internet der Dinge muss deswegen mit einer passenden Cloud-Edge-Architektur der beste Kompromiss hinsichtlich Latenz, Bandbreite, Rechenkapazität sowie Sicherheit und Vertraulichkeit gefunden werden. Der Lösungsraum ist dabei groß, wie Christoph F. Strnadl im Kapitel End-to-End-Architekturen zur Datenmonetarisierung im Industrial Internet of Things (IIoT) des Buchs Monetarisierung von technischen Daten schreibt, da Cloud-Funktionalitäten nach Belieben mittels Edge-Geräten an die IoT-Endpunkte – Autos, Maschinen, Sensoren – herangebracht werden können. Strnadl versteht die Edge nicht als an einen einzigen physischen Ort gebundenes Rechensystem, sondern als Kontinuum zwischen Datenquelle und Cloud-Rechenzentrum, das zahlreiche intermediäre Positionen und Aufgaben übernehmen kann.

Cloud-Edge-Architekturen: Kompressoren und Lackierroboter

Zur Erläuterung bedient er sich zweier Praxisbeispiele, in denen Cloud-Edge-Architekturen optimal auf die Anwendung abgestimmt sind. Im ersten Anwendungsfall sollen unterschiedliche Typen von Industriekompressoren an eine Cloud-Plattform angeschlossen werden. In der Edge übersetzen IoT-Gateways mithilfe einer entsprechenden Software die unterschiedlichen Industrieprotokolle (Modbus, CAN, usw.) der Kompressoren so, dass sie effizient per Mobilfunkt (GSM, UMTS, 5G) über Standardschnittstellen (HTTP/REST oder MQTT) an die IoT-Plattform in der Cloud übermittelt werden können. In der Cloud können die Daten dann zentral konfiguriert und verwaltet werden. Während hier die Übersetzung der Kommunikationsprotokolle sowie die sicherheitstechnische Abschottung der Anwendung vom Internet im Vordergrund steht, liegt der Fokus des zweiten Anwendungsfalls auf der Analysefähigkeit der Edge.

In einer Lackierstation sollen Fehlfunktionen an den bis zu 12 Lackierrobotern rechtzeitig erkannt und korrigiert werden. Reaktionen auf eine drohende Fehlfunktion müssen dabei in einem Zeitintervall von weniger als 500 ms ausgelöst werden. Eine derart kurze Latenzzeit lässt sich mithilfe der Cloud nicht erreichen. Deswegen leitet die zentrale Robotersteuerung die gesammelten Echtzeitdaten alle 200 ms an die Edge-Plattform weiter, wo die Daten analysiert werden und im Falle einer erkannten wahrscheinlichen Fehlfunktion ein korrektiver Befehl direkt an den betroffenen Lackierroboter gesendet wird. Parallel aggregiert die die Edge-Plattform die eingehenden Daten und leitet sie in regelmäßigen Intervallen an die Cloud-Plattform, die wiederum den zentralen Überblick über die gesamte Anlage bietet.

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