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Industrie 4.0 mit Edge-Datenbanken

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Industrie 4.0 mit Edge-Datenbank
© Wright Studio | Shutterstock

Edge Computing nur für Große? Mit speziellen Edge-Datenbanken können auch kleinere Firmen und der Mittelstand schnell und kostengünstig Edge-Projekte umsetzen. Das deutsche Start-up ObjectBox stellt den Kern seiner NoSQL-Datenbank kostenfrei über GitHub zur Verfügung.

Bis 2025 werden mehr als 30 Milliarden IoT-Geräte etwa 4,6 Billionen GB Daten pro Tag erzeugen. Die wachsende Anzahl an Geräten und Datenvolumen bei gleichzeitiger Bandbreitenbeschränkung machen es unmöglich, alle Daten in einer zentralen Cloud zu speichern und zu verarbeiten. Hinzu kommen neue Anwendungsfälle mit neuen Anforderungen, die eine zentralisierte Cloud-Infrastruktur nicht erfüllen kann: garantierte Antwortzeiten, Offline-Funktionalität sowie Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen.

Von der Cloud zur Edge

Die in Bild 1 gezeigten Trends beschleunigen die Verschiebung von zentralisiertem Cloud Computing zu einer dezentralen Edge-Computing-Topologie. Edge Computing bezeichnet die dezentrale Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks, der sogenannten Edge, also beispielsweise im Auto, auf einer Maschine, auf dem Smartphone oder in einem Gebäude.

Relevante Anbieter

Treiber der Entwicklung von der zentralen Cloud zum dezentralen Edge
Bild 1. Treiber der Entwicklung von der zentralen Cloud zum dezentralen Edge. (Bild: ObjectBox)
© Objectbox.io

Die Edge lässt sich schlecht mit Hardwarespezifikationen erfassen; der entscheidende Punkt ist die dezentrale Nutzung der Daten am oder so nah wie möglich am Entstehungs- und Nutzungsort. Edge Computing selbst ist keine Technologie sondern eine Topologie – und die Technologien, die benötigt werden, um diese Topologie umzusetzen, sind nur unzureichend vorhanden. Genauer gesagt offenbart sich eine Lücke an grundlegenden »Kern«-Edge-Technologien, einer fürs Edge geeigneten Softwareinfrastruktur. Diese Lücke ist einer der Hauptgründe für das Scheitern von Edge-Projekten.

Dringend benötigte Softwareinfrastruktur

Mit der Verlagerung von Computing an den Rand des Netzwerks (an das Edge) werden die Bedarfe an Kerntechnologien dieser dezentralen Topologie deutlich:

Bedarf an schneller lokaler und strukturierter Datenspeicherung
Erzeugt eine Maschine auf dem Shopfloor Daten über Steifigkeit, Reibung, Spiel etc., besteht typischerweise schon aus Sicherheitsgründen keine Verbindung zum Internet. Aber auch mit einer Internetverbindung bringen hohe Datenraten die verfügbare Bandbreite sowie die Kostenrechnung schnell an ihre Grenzen. Um diese Daten nutzen zu können, müssen sie strukturiert an der Edge persistiert, also in einer Datenbank lokal gespeichert werden.

Bedarf an zuverlässigen und dezentralen Datenflüssen innerhalb von Edge-Geräten
Das Auto etwa besteht als Edge-Gerät aus vielen Steuereinheiten, sodass Daten auf mehreren Steuerungseinheiten gespeichert und der dezentrale Datenfluss zwischen den Steuerungseinheiten gewährleistet werden muss. Um die Daten innerhalb der einzelnen Geräte des Autos nutzen zu können, müssen die Daten selektiv zwischen den Geräten synchronisiert werden. Eine zentrale Struktur und damit ein Single Point of Failure ist undenkbar.

Bedarf an multidirektionalen Datenflüssen
Edge-to-Edge oder Edge-to-Cloud: Auf dem Shopfloor kann es beliebig viele verschiedenste Geräte geben, von Sensoren über Brownfield bis Greenfield, mit oder auch ohne Internetverbindung. Gleichzeitig gibt es verschiedenste Mitarbeitergeräte wie Tablets oder Smartphones, zentrale Computer und die Cloud. Um Wert aus den Daten zu schöpfen, müssen verschiedene Daten in der Rohform aggregiert oder als Ergebnis an verschiedenen Orten verfügbar sein, also effizient und selektiv synchronisiert werden. Dabei sollten keine Konflikte auftreten.

Bedarf an flexiblem Edge-Datenmanagement
Für IoT-Geräte gehören Zeitreihendaten zur Normalität. Jedoch reichen Zeitreihendaten allein in der Regel nicht aus und müssen mit anderen Datenstrukturen wie Objekten kombiniert werden, um Mehrwert zu schaffen. Gleichzeitig erfordern Standardisierungsbewegungen wie VSS (Vehicle Signal Specification) in der Automobilindustrie oder Umati im Maschinenbau flexible Datenstrukturen, die zukünftig auch problemlos mit diesen Datenstrukturen arbeiten können.

Probleme mit Lösungen ohne Edge-Datenbank
Bild 2. Probleme mit Lösungen ohne Edge-Datenbank.
© Objectbox.io

Die Entwicklung von Lösungen ohne Softwareinfrastruktur auf individueller Ebene ist möglich, hat jedoch viele Nachteile (Bild 2). Individuelle Inhouse-Implementierungen sind mühsam, langwierig, kostspielig, meist unperformant und skalieren in der Regel schlecht. Oftmals ist die Bereitstellung von Anwendungen oder bestimmten Feature-Sets aufgrund des Fehlens dieser grundlegenden Funktionalitäten nicht möglich. Legacy-Code und individuelle Workarounds führen während der gesamten Lebensdauer eines Produkts zu Problemen. Mit einem florierenden Ökosystem konnten daher meist nur wenige Big Player Edge-Lösungen wirksam implementieren, für den Mittelstand waren Innovation und Kreativität eher begrenzt.

Eine Edge-Datenbank löst dieses Dilemma und ermöglicht dem gesamten Edge-Ökosystem, Edge-Applikationen schneller, kostengünstiger und effizienter zu erstellen. Insbesondere der Mittelstand und kleinere Firmen profitieren von einer solchen, eher unkomplizierten, Softwareinfrastruktur-Lösung.

So arbeitet eine Edge-Datenbank

Eine Edge-Datenbank ist ein neuer Datenbanktyp, speziell zugeschnitten auf die besonderen Anforderungen der Edge-Computing-Topologie. Eine Edge-Datenbank verfügt über spezifische Funktionen, die es Anwendungsentwicklern leicht machen, sich auf die Wertschöpfung zu konzentrieren, anstatt zugrunde liegende Funktionalitäten zum sicheren Speichern und dezentralen Synchronisieren von Daten zu implementieren.

Edge-Geräte umfassen Embedded-Systeme, IoT und mobile Geräte. Unabhängig von der Definition von Edge-Geräten, ist diesen Geräten typischerweise gemein, dass ihnen nur eingeschränkte Ressourcen zur Verfügung stehen. Anders als die Cloud skalieren sie nicht vertikal.

Entsprechend ist eine Edge-Datenbank vor allem auf Ressourceneffizienz (CPU, Memory, ...) und Performanz auf Geräten mit eingeschränkten Ressourcen optimiert und hat daher einen kleinen Footprint von wenigen Megabyte. Traditionelle Datenbanken wie MySQL oder MongoDB sind zu groß und schwerfällig für typische Edge-Geräte und daher für Computing an der Edge ungeeignet.

C und objektorientierte Programmiersprachen sind auf diesen Geräten am weitesten verbreitet. In diesen Sprachen werden Daten als Datenobjekte vorgehalten (z. B. „structs“ in C). In den meisten Datenbanken müssen die Daten dann bei jeder Datenbankoperation entsprechend umgewandelt werden (z. B. von Objekten in tabellarische Daten). Bei Objektdatenbanken entfällt dieser Schritt. Das hat nicht nur Vorteile für die Leistung, sondern entlastet auch die Entwickler.

Funktionsweise einer Edge-Datenbank
Bild 3. Funktionsweise einer Edge-Datenbank.
© Objectbox.io

Edge-Geräte ohne Datenflüsse zu/von anderen Geräten sind nur eine Dateninsel mit sehr eingeschränktem Nutzen. Dementsprechend muss eine Edge-Datenbank das Management dezentraler Datenflüsse unterstützen – es gibt keine effizientere Möglichkeit als auf Datenbankebene. Dazu gehört aufgrund der dezentralen und multidirektionalen Struktur am Edge ein Angebot an Konfliktbereinigungsstrategien (Bild 3).

Datensicherheit und -schutz werden in komplexen Hybridszenarien zwischen Edge und Cloud essenziell und können schnell zum Showstopper von Edge-Projekten werden. Die Edge-Datenbank muss daher dafür Sorge tragen, dass die Daten in jedem Zustand gesichert sind (at rest, in transit, in use).


  1. fopen() ist am Edge keine gute Wahl
  2. Wann braucht es eine Edge-Datenbank?

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