Kuka, TTTech und das Fog Computing Bodennebel statt Wolkenhimmel für das IoT

Der Robotik-Hersteller Kuka und das Netzwerktechnik-Unternehmen TTTech haben mit dem Silicon Valley Startup Nebbiolo, einem der Pioniere im Fog Computing, eine Partnerschaft geschlossen. Das Fog Computing dient als Bindeglied zwischen echtzeitkritischer Maschinensteuerung und Cloud-Dienstleistungen.

Die beiden langjährigen Kooperationspartner Kuka aus Augsburg und TTTech mit Hauptsitz in Wien ergänzen durch die neu geschlossene Abmachung mit Nebbiolo ihre Kompetenz für Industrie-4.0-Technik um ein weiteres Puzzlestück. Im Zuge der Kooperation wird nach Aussage der Unternehmen ein Sortiment an neuen Produkten und Dienstleistungen entstehen, das Kunden Zugriff auf Maschinendaten erlaube, wie es bisher noch nicht möglich sei.

Aus der Perspektive der Automatisierungspyramide findet Fog Computing in den Bereichen zwischen der Feldbus-Ebene und der Betriebsleitebene statt (Bild). Das Konzept sieht eine dezentrale Verteilung von Rechenleistung vor, um Sensordaten nahe an dem Ort vorzuverarbeiten, an dem sie erhoben werden. Das geschieht über Embedded-PCs mit Netzwerkverbindung (Fog Nodes), die beispielsweise in Produktionsmaschinen, in Kameras zur Verkehrsüberwachung oder in der Turbine eines Passagierflugzeugs integriert sein können.

Fog Computing als Bindeglied ­zwischen Sensor und Cloud

Aktuell herrscht für die Datenauswertung noch der Ansatz vor, den Großteil der erhobenen Daten für die Weiterverarbeitung über ein Netzwerk an ein Rechenzentrum zu schicken [1]. Nutzt ein Unternehmen als Rechenzentrum eine Cloud, müssen entsprechend viele Daten über die Internetverbindung geschickt werden. Für einige Anwendungen, in denen die Auswertung erhobener Daten durchaus interessant wäre, ist dieser Ansatz aufgrund der enorm hohen Datenmenge nicht durchführbar. Eine Ölbohrstation im offenen Meer generiert beispielweise jede Woche etwa 500 GB an Daten, die zur Auswertung in die Cloud übertragen werden müssten. Bei einem Passagierflugzeug werden allein für eine Turbine 20 TB an auswertbaren Daten pro Stunde Flugzeit generiert [1]. Für die Bewältigung solcher Datenmengen wurden die Netzwerke für das Cloud Computing nicht ausgelegt und letztlich hängt an Cloud-Speicherplatz und hohen Upstream-Bandbreiten auch ein Preisschild.

Erhobene Maschinendaten im Sinne des Fog Computing bereits im Produktionsumfeld auszuwerten und nur die relevanten Ergebnisse zur Langzeitspeicherung weiter in die Cloud zu schicken entlastet die Datenverkehrsleitungen. Ein Teil der Wolke wird damit gewissermaßen zum Bodennebel. Ein zweiter Aspekt des Fog Computing betrifft die Latenzzeiten. Digitale Maschinendaten können prinzipiell auch zur Gewährleistung der funktionalen Sicherheit genutzt werden, beispielsweise für eine Notabschaltung. Dafür müssen sie in Echtzeit ausgewertet werden, was am besten nahe am Ort der Datenerhebung geschieht. Die Latenzzeiten, die durch den Datenversand von der Maschine zu einem zentralen Rechenzentrum einhergehen, lassen sich damit einsparen. Im Fog Computing geschieht die Verarbeitung von zeitkritischen Daten im nächstgelegenen Fog Node. Daten, auf die erst in Sekunden oder Minuten eine Antwort nötig ist, gehen an einen Aggregation Node und Datenverkehr, der zeitlich noch unkritischer ist, wird direkt an die Cloud übermittelt, wo die Daten im Tages-, Wochen- oder Monatsturnus aktualisiert werden (Tabelle).

 Nächster am Gerät liegender Fog NodeAggregation Fog NodeCloud
AntwortzeitMillisekunden- bis SubsekundenbereichSekunden bis MinutenMinuten, Tage, Wochen
AnwendungsbeispielHaptische Touch-HMIsVisualisierung, einfache DatenanalysenBig-Data-Analysen, grafische Oberfläche
Vorhaltezeit der IoT-Datenflüchtig (transient)Stunden, Tage, WochenMonate oder Jahre
Geografische Abdeckunglokal: z.B. ein Häuserblockweiträumigglobal

 

Im Fog Computing werden zeitkritische Daten nahe am Ort der Datenerhebung verarbeitet. Datenverkehr, der zeitlich weniger kritisch ist, geht an einen sog. Aggregation Fog Node bzw. direkt in die Cloud.

Die Datenübertragung vom Sensor zum Fog Node in Echtzeit steht auch im Fokus der Kooperation zwischen Kuka, TTTech und Nebbiolo. Dr. Christian Schlögel, CTO bei Kuka, zeigte das Gesamtbild auf, das sein Unternehmen mit dem Projekt verfolgt: »Nebbiolo Technologies ermöglicht es uns, einen Echtzeit-Fog-Layer anzubieten, um einen kompletten Cloud Stack von der Maschine zum Fog und weiter zur Cloud zu ermöglichen.« Die ersten Konzepte für die Nutzung von Fog Computing für das (Industrial) Internet of Things und auch der Begriff selbst stammen aus der Feder von Mitarbeitern der Forschungsabteilung von Cisco Systems [2]. Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass Nebbiolo auf dem Gebiet heute als einer der Vorreiter gilt, denn alle der fünf Gründungsmitglieder sind ehemalige, auf diesem Gebiet tätige Cisco-Mitarbeiter.

Literatur:
[1] Cisco Systems Inc.: Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are, White Paper, 2015, www.cisco.com/c/dam/en_us/solutions/trends/iot/docs/computing-overview.pdf. Zugriff: 4. Juni 2016.
[2] Bonomi, F.; Milito, R.; Zhu, J.; Addepalli, S.: Fog Computing and Its Role in the Internet of Things. Konferenzband zum 1. Workshop Mobile cloud computing, 2012, S. 13–15.