Anfangs haben alle ihre IoT-Lösungen in die Cloud verlagert und es als das Beste bezeichnet, was sie je tun konnten! Heute jedoch scheint der neue Trend in Richtung Edge zu gehen. Doch warum ist Edge Computing so beliebt?
Was diese Trends so schwer zu analysieren und wirklich zu deuten macht, ist die Tatsache, dass diese Ideen, egal ob wir über die Cloud oder die Edge sprechen, keine schnell verblassenden Modeerscheinungen sind, die Unternehmen und Einzelpersonen austauschen, sobald eine populärer wird. Jede hat ihre eigenen Szenarien, in denen sie glänzt, und solche, in denen sie das nicht tut. Es wird dann viel sinnvoller, bestimmte Szenarien einzeln zu betrachten und zu unterscheiden, was am besten funktioniert.
Es gibt zum Beispiel viele Vorteile, wenn Sie Ihre IoT-Lösung näher an die Edge des Netzwerks rücken, darunter geringere Latenz, Datenschutz und in manchen Fällen niedrigere Kosten. Es ist jedoch wichtig, alle Faktoren zu berücksichtigen, bevor Sie entscheiden, wo Sie die Intelligenz Ihrer Anwendung platzieren.
In diesem Artikel betrachten wir die Unterschiede zwischen Edge Computing und Cloud Computing und zeigen Ihnen außerdem ein wenig über Fog Computing. Begleiten Sie uns also, und wir hoffen, Ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, ob Sie Ihre IoT-Lösung an der Edge behalten oder in die Cloud senden sollten!
Was ist Edge Computing?
Zunächst ist es wichtig zu wissen, was Edge Computing ist. Edge Computing ist ein verteiltes Rechenparadigma, das Rechenleistung und Datenspeicherung näher an den Ort bringt, an dem sie benötigt werden, um die Reaktionszeit zu verbessern und Bandbreite zu sparen. Edge-Computing-Anwendungen werden oft auf Geräten am Rand (“edge”) eines Netzwerks eingesetzt, etwa auf Sensoren, Mobilfunkmasten und Industrierobotern.
Anwendungsfälle für Edge Computing im IoT
Die meisten Fälle, in denen IoT-Anwendungen Edge Computing nutzen, treten auf, wenn die Reaktionszeit von entscheidender Bedeutung ist, und das wird dann zu einem der Hauptgründe für den Einsatz von Edge Computing. Außerdem gibt es Fälle, in denen die von einem IoT-Gerät erfassten Daten aus Datenschutzgründen lokal verarbeitet werden müssen, bevor sie in die Cloud gesendet werden. Und nicht zuletzt gibt es auch wirtschaftliche Gründe für den Einsatz von Edge Computing in IoT-Lösungen, vor allem bei einer KI-Anwendung, bei der die durch Edge gewonnenen Sekunden entscheidend sein können.
- KI-Anwendungen: KI-IoT-Anwendungen erfordern oft geringe Latenz und hohe Leistung, zwei Vorteile des Edge Computing. Edge-Geräte können Daten schneller verarbeiten als Cloud-Dienste und bieten dabei gleichzeitig ein höheres Maß an Datenschutz und Sicherheit.
Auch die Kosten machen einen großen Unterschied, insbesondere wenn Sie große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten müssen. Dann werden die Kosten für den Aufbau einer Edge-Computing-Umgebung günstiger als die Bezahlung der zusätzlichen Bandbreite.
- Verteilte Systeme: Selbst wenn sich Ihre Anwendung mitten im Pazifik oder in der Wüste befindet, können Sie IoT mit Edge Computing nutzen, da Sie Ihre Daten nicht zur Verarbeitung in die Cloud senden müssen. Alle Prozesse können, und sollten in vielen Fällen sogar, lokal ausgeführt werden, sodass sie jederzeit und an jedem Ort verfügbar sind. In manchen Fällen lässt sich die Edge auf eine große Zahl von Standorten skalieren, die an unterschiedlichen Orten verteilt sind.
Herausforderungen für Edge Computing im IoT
Es gibt jedoch nach wie vor einige Herausforderungen, denen man sich stellen muss, wenn es um Edge-IoT-Lösungen geht, vor allem weil die erforderliche Infrastruktur recht teuer und kompliziert zu verwalten sein kann. Im State of the Edge Report 2021 heißt es: “Es sind enorme Infrastrukturinvestitionen nötig, um die wachsende Nachfrage nach Geräten und Infrastruktur an der Edge zu bedienen. Wir schätzen, dass zwischen 2019 und 2028 kumulierte Investitionsausgaben von bis zu 800 Milliarden US-Dollar für neue und ersetzte IT-Serverausstattung und Edge-Computing-Anlagen ausgegeben werden. Diese Ausgaben verteilen sich relativ gleichmäßig auf Ausstattung für die Geräte- und die Infrastruktur-Edge.”
Unternehmen müssen die Ressourcen berücksichtigen, die nötig sind, um die Edge-Rechner zu warten und zu verwalten, die sich in verschiedenen und abgelegenen Gebieten befinden können. Einige verteilte, abgelegene Mikro-Rechenzentren, die in die Edge-Rechner integriert sind, können genauso ressourcenintensiv sein wie jene, die größere und stärker zentralisierte Rechenzentren benötigen.
Was ist mit Cloud Computing?
Cloud Computing im IoT bietet viele Vorteile, darunter die Fähigkeit, Ressourcen schnell und einfach zu skalieren, nutzungsbasierte Preise und mehr Flexibilität, da sich Ressourcen nach Bedarf hoch- oder herunterskalieren lassen. Das sind nur einige Beispiele für Vorteile, die Ihnen Cloud Computing bieten kann, aber es gibt noch so viel mehr!
Herausforderungen für die Cloud im IoT
Zu den Herausforderungen beim Einsatz von Cloud Computing anstelle von Edge Computing oder Fog Computing gehören eine höhere Latenz, weil die Daten weiter zum und vom Cloud-Server reisen müssen, Sicherheitsprobleme, da Ihre Daten durch das Internet laufen, wo sie abgefangen werden können, und außerdem benötigen Sie eine ständige Internetverbindung, um die Cloud nutzen zu können.
IoT-Lösungen in der Cloud
IoT-Lösungen werden in cloudbasierten Anwendungen immer häufiger eingesetzt, vor allem wegen der Vorteile, die cloudbasierte Anwendungen bieten, etwa Skalierbarkeit, Flexibilität und geringe Latenz.
Um diese Flexibilität zu veranschaulichen: IoT-Lösungen lassen sich auf vielfältige Weise in cloudbasierten Anwendungen einsetzen, darunter:
- Geräte überwachen und verwalten: IoT-Lösungen können genutzt werden, um Geräte in einer cloudbasierten Anwendung zu überwachen und zu verwalten. Dazu gehört das Überwachen von Gerätestatus, das Erfassen von Daten von Geräten und das Senden von Befehlen an Geräte.
- Daten analysieren: IoT-Lösungen können genutzt werden, um die von Geräten erfassten Daten zu analysieren. Diese Daten lassen sich anschließend nutzen, um die Leistung der Geräte, der Anwendung und des Gesamtsystems zu verbessern.
- Sicherheit verbessern: IoT-Lösungen können genutzt werden, um die Sicherheit in einer cloudbasierten Anwendung zu verbessern. Dazu gehört das Erkennen von Geräten, die sich ungewöhnlich verhalten, und das Verwalten der Zugriffskontrolle auf Geräte und Daten.
Fog Computing
Fog Computing ist eine dezentrale Form des Cloud Computing. Fog-Computing-Knoten liegen zwischen der Edge und der Cloud. Das Hauptziel von Fog Computing ist es, zu filtern, welche Informationen an die Cloud gesendet werden müssen und welche nicht. Fog hilft außerdem, die Latenz zu verringern, da sich die Cloud nicht mit unnötigen Daten befassen muss, bevor sie handelt. In einer einfacheren und allgemeineren Definition des OpenFog Consortium: “Eine fog-zentrierte Architektur bedient eine bestimmte Teilmenge geschäftlicher Probleme, die sich nicht erfolgreich allein mit herkömmlichen cloudbasierten Architekturen oder allein mit intelligenten Edge-Geräten umsetzen lassen.”
Edge-Computing-Hardware
Wie zu erwarten, ist die Hardware, die die Informationen verarbeitet, entscheidend, wenn Sie Edge Computing nutzen wollen. Wie in den 10 grundlegenden Computer-Hardware-Anforderungen für Edge Computing beschrieben: Um rauen Umgebungsbedingungen standzuhalten, muss Edge-Computing-Hardware robust und klein sein und dabei trotzdem genug Speicher haben, um die analysierten Daten vorzuhalten. Der Leistungsbereich muss zudem breit sein, um verschiedene Stromquellen abzudecken, und außerdem müssen die Leistungsanforderungen der Aufgaben erfüllt werden, die die Hardware ausführen soll. Indem Edge Computing diese Anforderungen erfüllt, kann es eine zuverlässige und effiziente Möglichkeit bieten, Daten zu verarbeiten.
Einige Beispiele für Unternehmen, die solche Hardware anbieten, sind Siemens, Advantech und AAEON. Sie alle haben verschiedene Produkttypen, die Edge Computing unterstützen. Siemens bietet zum Beispiel den neuen Industrie-PC Simatic IoT2050, der für Edge-Computing-Anwendungen entwickelt wurde; er hat ein lüfterloses Design und kann in einem weiten Temperaturbereich arbeiten. Advantech bietet eine komplette Reihe von IoT-Gateways, Kompaktrechnern und anderen Systemen, die kompakt und modular sind und verschiedene Verbindungsoptionen wie Wi-Fi, BLE, LTE, LoRaWAN und weitere unterstützen. Und AAEON, eine Tochtergesellschaft von ASUS, bietet eine sehr beeindruckende Produktreihe industrieller Embedded-Systeme an, darunter das SRG-APL, ein komplettes industrielles IoT-Gateway, das direkt aus der Box einsatzbereit ist!
Vergessen wir auch die Edge-Computing-Software nicht
Sobald Sie die benötigte Hardware bereitstehen haben, brauchen Sie die richtige Software, damit alles zusammenarbeitet, denn der wichtigste Schritt beim Edge Computing ist die Datenverarbeitung in Echtzeit. TagoCore ist eine leistungsstarke IoT-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Edge-Computing-Lösungen bereitzustellen und zu verwalten und außerdem in der Cloud zu arbeiten. Mit TagoCore können Unternehmen die Vorteile von Fog und Edge Computing nutzen, darunter mehr Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit. TagoCore macht es außerdem einfach, Geräte und Sensoren mit der Cloud zu verbinden, sodass Unternehmen Daten sammeln können, und das alles kostenlos auf einer Open-Source-Plattform.
Eine IoT-Lösung kann Ihrem Unternehmen auf vielfältige Weise helfen, doch es ist wichtig herauszufinden, ob Ihre Lösung besser in der Cloud, an der Edge oder vielleicht sogar mit einer Mischung aus beidem verarbeitet wird!
