Nutanix Edge Computing - pixabay

Nur eine geeignete Plattform verteilt die von Menschen entwickelte Intelligenz. - Bild: Pete Linforth/pixabay

| von Nutanix Newscenter

Industrie 4.0 ist mehr als in Echtzeit zu messen, was schon bekannt ist, aber bislang nicht oder nicht kontinuierlich gemessen und überwacht werden konnte. Der Erfolg von Industrie 4.0 wird sich dann zeigen, wenn die Unternehmen Zusammenhänge zwischen Daten erkennen können, die noch nicht bekannt sind und ein Potenzial für mehr Wertschöpfung bergen. Dazu sind Rechen- und Verarbeitungskapazitäten an Ort und Stelle im Netzwerk nötig. Die Voraussetzung für ein erfolgreiches Industrie 4.0-Konzept im Unternehmen ist intelligentes Edge Computing.

Wie kommt nun die von Menschen entwickelte Intelligenz ans Edge? Eine einfache Frage, die jedoch keine einfache Antwort zulässt. Denn Fertigungsunternehmen, die intelligente Edge-Computing-Projekte implementieren wollen, stehen in der Praxis vor drei großen Herausforderungen:

Zentrales Management

Es ist schon schwer und anstrengend genug, nur ein Rechenzentrum zu managen. In der Regel haben Fertigungsunternehmen jedoch nicht nur eines, sondern mehrere davon in ihrem Netzwerk, über Länder und Kontinente verteilt. Bei Industrie 4.0 wird jede Fertigungshalle, jeder Standort, jedes Lager und unter Umständen jede einzelne Maschine zu einem weiteren Rechenzentrum, das es zu verwalten und zu sichern gilt. An jedem dieser Computing-Standorte sind Daten in einer Cloud zu sammeln, auszuwerten, zu sichern und gegebenenfalls über Internet an das zentrale Rechenzentrum zu übertragen.

Zudem gilt es, überall den gesamten Lebenszyklus der Infrastruktur und der dort betriebenen Anwendungen und Dienste zu managen. Diese Vervielfältigung der zu verwaltenden Einheiten steigert die Komplexität entsprechend und macht ohne geeignete Gegenmaßnahmen das Managementproblem praktisch unlösbar. Um dies in den Griff zu bekommen muss es das Ziel sein, dass Managementfähigkeiten sich beliebig skalieren lassen. Erst durch diese Skalierbarkeit wird ein zentrales Management für Industrie 4.0 möglich.

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Verarbeitungskapazitäten

Das Edge wird bei Industrie 4.0 zum Ort tausender, zehntausender oder sogar noch mehr Mini-Rechenzentren. Container, Künstliche Intelligenz (KI), Datenverarbeitung – das sind die neuen Aufgaben, die der Computing-Stack am Edge lösen muss. Diese Technologie muss sich aber erst einmal implementieren lassen, und zwar angepasst an die konkreten Ressourcenausstattungen und Computing-Architekturen der Mini-Rechenzentren.

Ein Edge kommt selten allein

Jede Edge-Anwendung braucht ein Pendant am zentralen IT-Standort. Denn dort arbeiten die Entwickler, die solche Anwendungen erstellen, aktualisieren, optimieren und durch neue Versionen ersetzen. Das zentrale Management muss für die Entwickler die Unterschiede zwischen Zentrale und Edge unsichtbar machen und außerdem dafür sorgen, dass sich Daten und Anwendungen zwischen beiden Orten problem- und mühelos hin und her bewegen lassen.

Um diese Ziel zu erreichen benötigen Fertigungsunternehmen eine geeignete Umgebung für Edge Computing. Diese muss spezielle Eigenschaften erfüllen und bestimmten Design-Prinzipien folgen.

Virtualisierung der Daten

Industrie 4.0 ist nicht gleichbedeutend mit Microservices und Containern. Vielmehr setzen viele Fertigungsunternehmen zurecht auf den Einsatz bewährter traditioneller Applikationen und Technologien, die in virtuellen Maschinen auf den unterschiedlichsten Geräten laufen müssen. Dazu braucht es einen robusten Hypervisor, der diese unterschiedlichen Geräte unterstützt. Angefangen von kleinen, Chip-basierten (SoC, System on Chip) Systemen bis hin zu Server-basierten Systemen mit entsprechend leistungsfähigen Prozessoren, wie sie für große Rechenzentren üblich sind.

Platform as a Service (PaaS)

Zusätzlich zu den monolithischen Applikationen erstellen die Entwickler ihre Industrie-4.0-Apps immer häufiger als Microservices. Diese dürfen aber nicht funktionalen Einschränkungen unterliegen, sondern müssen alle benötigten Funktionen und Container, KI-Algorithmen und Message-Busse enthalten. Außerdem müssen sie sich am Edge genauso ausführen lassen wie in der Entwicklungs- oder Testumgebung. Das Edge, oder besser: die vielen unterschiedlichen Edge-Geräte benötigen dafür eine geeignete Platform-as-a-Service-Infrastruktur mit allen Services, die für die Entwicklung funktionsreicher Industrie-4.0-Apps nötig sind.

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Daten-Pipeline zwischen Zentrale und Edge

Die zentrale IT und die Edge-Rechenzentren müssen einen so hohen Grad an Homogenität aufweisen, dass sich Daten problemlos zwischen ihnen per Internet austauschen lassen. Wird bei einem Projekt zum Beispiel eine Schraube von der auf der Kamera implementierten Analyse-App nicht richtig erkannt, muss diese Anomalie automatisch der Zentrale gemeldet werden. Das nicht erkannte Bild dient dort zum Training des Algorithmus, damit sich der Fehler nicht wiederholt. Schließlich wird die Analyse-App am Edge automatisch in Echtzeit aktualisiert. Dazu ist eine durchgängige Daten-Pipeline zwischen dem zentralen IT-Standort und den Abertausenden von Mini-Rechenzentren am Edge nötig, alle nötigen Transformationen zur Datennormalisierung inklusive.

Automatisierung der Abläufe

Schon mehrmals fiel das Wort "automatisch" oder "automatisiert". Das ist natürlich kein Zufall. Denn es ist eine Sache, ein KI-Modell für eine Analyse-App in einer Entwicklungs- und Testumgebung zu designen und auszuprobieren. Ein ganz anderes Projekt ist es, diese App auf unzähligen unterschiedlichen Edge-Geräten und -Mini-Rechenzentren auszubringen, zu betreiben, zu schützen und über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu managen. All das kann nicht die Aufgabe der Entwickler sein. Wenn sie im Wochenrhythmus neue oder optimierte Apps entwickeln und freigeben sollen, darf bei Softwareverteilung und Betrieb kein Flaschenhals entstehen. So muss sich zum Beispiel ein neues Modell automatisch für verschiedenste Hardware-Varianten kompilieren lassen, für CPUs ebenso wie GPUs oder ASICs. Außerdem müssen sich auf ein und derselben Hardware mehrere Apps betreiben lassen – eine Anforderung, die Kubernetes allein nicht zu lösen imstande ist.

Industrialisierung bis zum Edge

Industrie 4.0 lebt von der Intelligenz am Edge. Dazu muss das Edge Computing selbst industrialisiert werden. Dies setzt eine durchgängige Plattform vom einzelnen Gerät und Mini-Rechenzentrum am Edge bis zum zentralen IT-Standort der Fertigungsunternehmen voraus. Diese Plattform muss für eine homogenisierte Daten-, App- und Managementschicht sorgen. Das erfordert einen hohen Grad an Automatisierung und Skalierbarkeit, insbesondere im Bereich Softwareverteilung.

Dank des Dreiklangs von Skalierbarkeit, Automatisierung und Industrialisierung reduziert eine Edge-Computing-Plattform die Komplexität, die aufgrund der Heterogenität und Masse an Edge-Geräten und -Daten zu explodieren droht. Und sie legt die Grundlage dafür, mittels Intelligenz am Edge bislang unbekannte Zusammenhänge in den Massendaten zu entdecken, die neue Wertschöpfungspotenziale erschließen können.

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