So finden Sie die Balance zwischen Cloud und Edge Computing

Die Produktion in der Industrie wird dynamischer: die Losgrößen kleiner, die Materialflüsse schwerer planbar und die Entscheidungen kurzfristiger. Dem begegnen Fabrikplaner mit flexibleren, ja zum Teil sogar intelligenten Produktionsprozessen, in denen geschlossene Regelkreise auf Basis von moderner Sensorik, Computer Vision und Künstlicher Intelligenz autonom arbeiten. Der Mensch kommt nur noch in Ausnahmefällen hinzu, um das System zu überwachen und wenn Probleme zu lösen oder unvorhergesehene Entscheidungen zu treffen sind.

Auch Inbetriebnahme, Wartung und Reparatur werden durch Videoübertragung, Augmented Reality und Remote-Datenzugriff auf eine neue Ebene gehoben. Doch für all diese Zukunftstechnologien braucht man zwei sich auf den ersten Blick widersprechende Eigenschaften: Dezentrales, cloudbasiertes Datenmanagement und überregionale Vernetzung auf der einen, verlässliche Echtzeitfähigkeit mit geringsten Latenzen und Sicherheit auf der anderen Seite. Um diesen vermeintlichen Widerspruch aufzulösen, gibt es die Edge.

Dirk Reinert ist bei T-Systems im Strategiebereich der Portfolio-Unit Digital Solutions tätig. Als Programmleiter ist er dort verantwortlich für die Initiative Campus Edge. „Die Stärken der klassischen Cloud ergeben sich daraus, dass ich abstrahiere. Ich habe eine gewisse Anforderung an Infrastruktur, an Services, die ich on demand beziehen möchte“, erklärt Reinert. „Das kann durchaus unterschiedlich und tagesabhängig sein. Über die nötige Rechenleistung möchte ich mir keine Gedanken machen müssen, deshalb nutze ich die Cloud, egal ob als Public oder Private Cloud.“

Anders, so Reinert, sehe es beim Thema Edge aus. „Das Thema Edge-Computing ist ja von dem Gedanken beseelt, das Computing, die Compute-Power, so nah wie möglich an den Ort des Geschehens zu bringen“, betont der Spezialist, der bereits bei Siemens Industrieerfahrung sammeln konnte. „Die moderne Produktion ist dadurch charakterisiert, dass wir unheimlich viele Endpunkte haben, die intelligent werden. Die also große Datenmengen produzieren und austauschen – und die Echtzeitfähigkeit mit geringen Latenzen erfordern. Hier kommt die Edge ins Spiel.“ Edge, so Reinert, bringe IT und OT sehr nah zusammen, während die Cloud stärker in der IT verhaftet sei.

Vereinfacht gesagt können Applikationen, bei denen große Datenmengen nicht zeit- oder sicherheitskritisch bearbeitet werden oder wo es um weitere Bedarfsanalysen geht, perfekt aus einer Cloud gesteuert werden. Ebenfalls führt ein hoher Datentransfer in die Cloud zu Kosten durch Datenvolumen. Dieser Faktor nimmt zu, weshalb lokale Datenverarbeitung in Ergänzung zur Cloud immer wichtiger wird. Auf der Edge – leistungsstarken Recheneinheiten nahe am Produktionsgeschehen – konzentriert man sich auf jene Applikationen, die zeitkritisch sind, bei denen große Datenmengen verschoben werden oder die Autarkie und Sicherheit eine Rolle spielt. Das betrifft die Echtzeit-Steuerung von Maschinen durch Künstliche Intelligenz ebenso wie die Datenübertragung für Augmented-Reality-Anwendungen. Zugleich kann es im Bereich einer Edge auch gewisse Sicherheitsanforderungen bezüglich der Kapselung und Abschirmung sensibler Daten geben, die hier einfacher umzusetzen sind als in Cloud-Umgebungen.

„Die Edge muss allerdings nicht immer direkt an der Maschine angesiedelt sein“, erklärt Dirk Reinert. „Wenn Sie eine geeignete Konnektivität haben, lassen sich auch weitere Strecken mit geringer Latenz und sicherer überbrücken und zugleich eine große Zahl an Datenerzeugern und Konsumenten verknüpfen. Letztlich können Sie mit Konzepten der Edge Cloud die Vorteile beider Welten verknüpfen.“

In den vergangenen Jahren war in diesem Zusammenhang immer häufiger der Begriff des Campus-Netzwerks zu hören. „Campus verwenden wir als Begriff für einen Standort, auf dem es Anwendungsfälle gibt, für die Edge-Computing eingesetzt wird“, führt Reinert aus. „Das ist üblicherweise im Bereich Manufacturing eine Werkhalle oder ein gesamter Standort, kann aber auch mal mehrere Standorte umfassen.“

Typischerweise ist der Campus also ein lokal begrenztes Netzwerk, in dem es um die optimale Abdeckung mit der passenden Connectivity geht, um Edge-Computing zu betreiben. Also niedrige Latenz, sichere Kommunikation, hoher Datendurchsatz, hohe Teilnehmerzahl. Damit sind die am Standort befindlichen Office-Netze (und heutzutage auch Home-Office) nur indirekt Teil des Campus, da hier nur eine eingeschränkte Fähigkeit für die Anforderungen von Operations Technology besteht.

Um eine große Zahl an Netzteilnehmern, etwa IIoT-Devices, latenzoptimiert zu verbinden, bietet sich unter anderem der neue Mobilfunkstandard 5G an. 5G ist in der Lage, in der Produktion von Morgen mehr Teilnehmer zu orchestrieren, als es zum Beispiel WiFi kann. Auch das Management von Übergängen zwischen einzelnen Netzabschnitten wird optimiert. Durch die Architektur des Standards lassen sich Anwendungsfälle mit Anforderungen an geringe Latenzen in andere Frequenzbänder einsortieren als diejenigen, bei denen es um hohe Datendurchsätze geht.

Außerdem besteht die Möglichkeit, als Unternehmen private Frequenzen zu erwerben, die abgetrennt sind von der Außenwelt. „Sie haben die Hoheit über ihre eigenen Daten und können Anwendungsfälle realisieren, bei denen Sie auf Ihrem Campus die Quality of Service des 5G-Netzes selbst bestimmen“, erklärt Reinert. „Allerdings: Wenn wir als Partner mit unseren Kunden die digitale Roadmap gestalten, dann muss 5G nicht immer der erste Schritt sein. Oft reicht es, am Anfang die Leistungsfähigkeit des bestehenden Netzes auszubauen. Aber es ist ganz klar der Trend absehbar in Richtung leistungsfähiger Netze, wie beispielsweise eben 5G.“

Die Zukunft der Wertschöpfungskette, so viel scheint klar, liegt in Industrie 4.0 oder IoT – das heißt in intelligenten Prozessen mit dem Austausch großer Datenmengen. IT und OT werden weiter miteinander verschmelzen, was Edge-Computing zu einem Muss macht, und zwar zusätzlich zur Cloud.