Server-on-Module High Performance fürs Industrial IoT

Edge/Fog Server Designs mit Server-on-Modules haben mit 125 x 95 mm² ein extrem kompaktes Format.
Edge/Fog Server Designs mit Server-on-Modules haben mit 125 x 95 mm² ein extrem kompaktes Format.

Durch das Internet der Dinge und zunehmende Netz-Bandbreiten verändert sich der Aufbau von Applikationen signifikant. Das Edge- und Fog Computing liefert leistungsfähige Server-Technologie für den Rand des industriellen Internets der Dinge (IIoT).

Edge Server sind Server, die am Rande des Internets eingesetzt werden. Sie leisten wichtige Aufgaben für beides, das Netz und die Applikationen vor Ort, und sind damit – neben den IoT Gateways – der wichtigste Baustein für das IIoT. Fog Computer erfüllen im Grunde genommen die gleichen Funktionen. Was bedeutet Fog Computing aber genau? Nebel-Computer? Die Schöpfer dieses Wortes haben eine Analogie zur Wolke – also den Cloud-Servern – gebildet: Der Nebel liegt im Gegensatz zur Wolke direkt im Tal. Clouds sind also oben im Netz – und Fogs ganz unten, lokal direkt am Ort des IIoT-Geschehens. Genau das macht den Unterschied zwischen Cloud- und Fog-Servern aus. In Abgrenzung zum Edge Server kommt beim Fog Server noch die Echtzeit-Virtualisierung über mehrere Systeme hinweg dazu. Fog Server bilden also eine hochverfügbare und je nach Auslegung auch echtzeitfähige lokale Infrastruktur für das Internet der Dinge.

Das Client/Server Computing des IoT-Zeitalters

Grenzt man Edge- und Fog Server zudem von IoT Gateways ab, so erfüllen Edge/Fog Server nicht nur Brückenfunktionen, sondern komplette Steuerungs- und Managementfunktionen für die Applikation vor Ort, die zusammen mit den schlanken Clients – also den smarten Sensoren und Geräten aller Art – gebildet werden. Die Grenzen sind hier aber oft fließend. Wofür braucht man aber lokale IIoT-Infrastrukturen mit Edge- und Fog-Servern, die im Grunde eine neue Art des bisherigen Client/Server Computing mit ergänzenden Gateway-Funktionen darstellt? Hierfür gibt es mehrere Gründe:

  • Zum einen nimmt das Datenvolumen ständig zu. Im kommerziellen Segment beispielsweise durch das On-Demand Streaming von Videos, die je nach Client dekodiert werden müssen. Am Edge ist hierfür Transkodierkapazität erforderlich, um die Videoauflösung und Kompression auf die variierende Bandbreite und Auflösung der Endgeräte zu optimieren. Würde man den gesamten Traffic über zentrale Server abwickeln wollen, wäre das Netz hoffnungslos überlastet. Müsste alternativ jede Rechenoperation vom smarten Gerät selbst ausgeführt werden, wären manche neuen Applikationen gar nicht erst umsetzbar.
  • Das Abrufen von Daten und Apps von zentralen Clouds hat eine höhere Latenz, als wenn man sie lokal abruft. Applikationen, die schnell reagieren sollen, brauchen deshalb lokale Rechen-Performance. Die Dienstqualität kann gegenüber Cloud-Servern folglich durch lokale Server gesteigert werden.
  • Echtzeitfähigkeit ist nur dann umsetzbar, wenn man das Netz deterministisch auslegen kann und die Auslieferung der Applikationsdaten sowie die Zustellung der Rückbefehle jederzeit innerhalb definierter Zeitgrenzen erfolgen. In einer zen­tralen Cloud-Hierarchie, mit zum Teil sogar transozeanischen Verbindungswegen, bislang noch zu limitierter WAN-Bandbreite und singulären Servern, kann dies nicht gewährleistet werden. Bei lokal verteilten Fog-Servern wird außerdem die Verfügbarkeit durch Redundanz erhöht.
  • Das Datenvolumen nimmt aber auch in Richtung zentraler Server zu: Wollte man alle Daten, die Sensoren zum Teil sogar hochfrequent liefern, an zentrale Big-Data-Plattformen liefern, wäre auch dadurch das Netz mit unzähligen Datenpaketen sehr schnell überlastet. Eine sinnvolle Vorverarbeitung ist also auch hier zwingend erforderlich.
  • Und, last but not least, wenn Applikationen vor Ort nur noch aus smarten Sensoren und Aktoren bestehen – vom RFID Tag bis hin zum Motion Controller – bedarf es eines lokalen, am Edge des IIoT angesiedelten Servers für all diese Clients, der die vielen einzelnen Teile zu einem Ganzen konfiguriert und so eine Applikation bildet.