Laptop Daten

IT-Manager in Produktionsbetrieben wissen um das Problem, dass die Silostruktur die IT in den vergangenen Jahrzehnten unflexibel und teuer gemacht hat. - Bild: Pixabay

| von Nutanix Newscenter

Unabhängig davon, welches Marktforschungsinstitut man zu Rate zieht: ganz allgemein gehen die Auguren davon aus, dass wir in wenigen Jahren zweistellige Milliardenzahlen an intelligenten Edge-Systemen sehen werden. Ihre Nutzer sind neben vielen anderen insbesondere Fertigungsunternehmen, die Industrie-4.0-Konzepte umsetzen. Das dabei erzeugte Datenvolumen ist immens. Ernstzunehmende Schätzungen gehen von jährlich weit über hundert Zettabytes an Daten schon in den kommenden Jahren aus. Zur Erinnerung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Gigabytes.

Vor diesem Hintergrund leuchtet ein auf den ersten Blick unerwarteter Trend sofort ein: Nach dem vergangenen Jahrzehnt, in dem es schien, als würde sich die gesamte IT zukünftig in gigantischen Clouds konzentrieren, geht es aktuell beim Thema Edge Computing in die umgekehrte Richtung. Denn die ursprüngliche Idee, sämtliche am Edge erzeugten Daten zentral in der Cloud zu verarbeiten, trägt nicht.

Reaktionen und Aktionen am Netzwerkrand – in den Werkshallen, an und in den Maschinen und Anlagen – können schließlich nur dann sinnvoll stattfinden, wenn die dafür notwendige Datenanalyse in Echtzeit erfolgt. Müssen die Daten jedoch zuerst in eine zentrale Cloud fließen, dauert das schlicht zu lange. Dazu kommen weitere Herausforderungen: Bandbreitenengpässe, Datenschutz- und Datensicherheitsprobleme.

Die Idee, eine Zwischenstation zwischen Edge-Endgerät und Cloud einzubauen, entstand bereits Ende des vergangenen Jahrzehnts in universitärem Rahmen. Mittlerweile sind die ersten intelligenten Edge-Systeme, Mikrorechenzentren und Ähnliches auf dem Markt. Hier dürfte in den nächsten Jahren noch viel Neues zu erwarten sein. Doch entscheidend ist wie so oft nicht die Hard-, sondern die Software.

Denn auch die meisten verfügbaren Managementtools wurden für die neue, vom Internet der Dinge (IoT) geprägte IT-Welt nicht geschaffen. Zu ihr gehören neben unzähligen und sehr heterogenen Endgeräten mit vielen unterschiedlichen Protokollen und Kommunikationswegen auch die im vorigen Absatz angedeutete Edge-nahe Hardware mit ausreichend Verarbeitungskapazität und Netzwerkbandbreite in Richtung IT-Zentrale – ob im eigenen Rechenzentrum oder beim Hoster und Managed-Service-Provider.

Denn darauf findet die Echtzeit-Verarbeitung der am Edge erzeugten Daten und mittels geeigneter Software die Auswahl der derjenigen Daten statt, die für eine tiefergehende Analyse an die zentrale IT weiterzuleiten sind. Neue Lösungen sind also gefragt.

Entstehung von IoT-Silos vermeiden

Dabei ist vor allem eines wichtig: Die Entstehung eines weiteren Infrastruktursilos, diesmal in Gestalt des Edge Computing und seines Managements, muss unbedingt vermieden werden. Die erfahrenen IT-Manager in Produktionsbetrieben wissen um das Problem, dass die Silostruktur die IT in den vergangenen Jahrzehnten unflexibel und teuer gemacht hat. Unter anderem zwang sie Anwender dazu, sich mehr oder weniger fest an bestimmte Hersteller und damit an deren Preis- und Supportpolitik zu binden.

Diese ungünstige Situation droht auch beim Thema Edge Computing. Produktionsbetriebe müssen aufpassen, dass sie die Hoheit über ihre IT-Infrastruktur nicht in Zukunft auch mit Public-Cloud-Providern oder mit den Lieferanten von Produktionsmitteln teilen müssen, die aus ihren Daten genauso gern Gewinn schlagen möchten wie sie selbst.

Um dem Ziel der möglichst flächendeckenden Kontrolle über die eigene Infrastruktur bis zum Edge bei gleichzeitiger optimaler Steuerung jedes einzelnen Bereichs zu erreichen, ist eine Managementplattform nötig, die alle Sektoren der Infrastruktur abdeckt und verwaltet, einschließlich des Netzwerkrands. Doch die meisten Infrastruktur-Management-Pakete sind heute auf diese Anforderung noch nicht zugeschnitten.

Das gilt nicht nur für Anwenderunternehmen, sondern auch für Provider, die Infrastrukturmanagement anbieten. Auch sie brauchen ein Werkzeug, das einerseits die verschiedenen infrastrukturellen Aufgaben möglichst tiefgehend löst, andererseits aber ermöglicht, die gesamte Infrastruktur möglichst mit einer einheitlichen Managementplattform zu verwalten und zu gestalten.

Edge Computing braucht eine dezentrale Architektur

Für das Management und die dezentrale Verarbeitung der am Edge generierten Daten und der dort befindlichen Systeme bedarf es deshalb eines Plattformservices, der aus einer als Softwareservice ausgelieferten Kontrollebene und einer auf Kubernetes-Technologie und somit auf Containern basierenden Edge-Plattform besteht. Letztere läuft auf dem Edge-System. Bei der Auswahl der Sensoren und Endgeräte bleiben Anwender frei, wenn der Plattformservice neben den verbreiteten Varianten MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) und IP auch zahlreiche andere Protokolle unterstützt.

Endgeräte richtet ein solcher Service automatisch ein, überwacht und verwaltet sie. Das reduziert die Zahl und das Risiko von Bedienfehlern. Das Management von der Kontrollebene aus erfolgt hingegen zentral und sollte so skalieren, dass sich damit eine beliebige Anzahl von Edge-Standorten versorgen lässt.

Ein solcher Plattformservice umfasst darüber hinaus Dienste für lokales Computing und für die Qualifizierung von Daten durch angelernte Systeme (Maschineninferenz) in Echtzeit. Der Dienst erzeugt selbsttätig und programmierfrei Daten-Pipelines, die die durch Endgeräte und Sensoren am Edge erzeugte Daten filtern und für die langfristige Analyse schnell und sicher in die zentrale IT-Infrastruktur wie zum Beispiel eine Private Cloud übertragen.

Darüber hinaus unterstützt ein solcher Edge-Plattformservice möglichst viele offene Programmierschnittstellen (Application Programming Interfaces). Entwickler können darüber containerisierte oder als Funktionen arbeitende Applikationen zur Analyse und Weiterverarbeitung der Daten entwickeln. Um die vorhandenen Ressourcen am Edge so weit wie möglich zu schonen, codieren solche Applikationen jeweils nur einen oder sehr wenige Befehle und Aktionen und können ausgeführt werden, ohne dafür einen Server oder eine virtuelle Maschine zu belegen wie konventionelle Software.

Insgesamt neutralisiert diese Architektur Bandbreitenengpässe zwischen Edge-Standort und der zentralen IT und ermöglicht so am Netzwerkrand die notwendigen echtzeitnahen Aktionen und Reaktionen. Gleichzeitig verhindert dieser dezentrale und integrative Ansatz, dass durch Edge Computing ein neues IT-Silo entsteht.

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