Edge Computing Microsofts Azure IoT Edge Runtime wird Open-Source

Microsoft Azure IoT Edge Runtime sorgt u.a. dafür, dass Edge-Geräte auch ohne permanente Internet-Verbindung Cloud-Dienste nutzen können.
Microsoft Azure IoT Edge Runtime sorgt u.a. dafür, dass Edge-Geräte auch ohne permanente Internet-Verbindung Cloud-Dienste nutzen können.

Microsoft stellt eine Laufzeitumgebung für IoT-Geräte vor, damit diese auch ohne permanente Internet-Verbindung Azure-Dienste ausführen können. Die Azure IoT Edge Runtime steht unter einer Open-Source-Lizenz.

Microsoft bietet in seiner Azure-Cloud viele Dienste für die Analyse von Daten oder Künstliche Intelligenz. Das funktioniert gut, wenn z.B. eine überschaubare Menge von Sensordaten übertragen und in der Cloud gespeichert wird. Ein Problem bei vielen Embedded-Anwendungen ist allerdings, dass sie zeitkritisch sind, dass also innerhalb eines bestimmten Zeitraums eine Reaktion des Systems erfolgen muss. So ist es z.B. völlig unrealistisch, bei der Fertigung Bilddateien aus einer optischen Inspektion in die Cloud zu übertragen, dort zu analysieren und schließlich eine Rückmeldung über die erforderliche Reaktion zu senden. Bis diese Rückmeldung eintrifft, befindet sich das Werkstück schon längst beim nächsten oder übernächsten Fertigungsschritt. Auch für die Spracherkennung sind die Latenzzeiten, die sich durch die Datenübertragung ergeben, viel zu lang.

Deshalb ist es nötig, zeitkritische Daten vor Ort zu verarbeiten, an der »Edge« des Netzwerks. Für den Software-Entwickler ist es dabei am einfachsten, wenn er die gleiche Programmierschnittstelle sowohl für das Edge- als auch das Cloud-Computing verwenden kann. Mit »Azure IoT Edge« bringt Microsoft die Cloud in Edge-Geräte.

Azure IoT Edge ist ab sofort allgemein verfügbar. Der Dienst ermöglicht das lokale Ausführen von Datenanalysen und künstlicher Intelligenz, z. B. mit Azure Cognitive Services oder Machine Learning in Geräten, Maschinen und Anlagen ohne dauerhafte Cloud-Konnektivität sowie die Übertragung dieser Daten in die Cloud für genauere Analysen. So können Datenanalysen auch dann auf IoT-Geräten laufen, wenn keine permanente Internetverbindung gewünscht oder möglich ist. Das beschleunigt Reaktionszeiten und spart Zeit und Geld, indem nur jene Daten in die Cloud übermittelt werden, die übermittelt werden sollen. 

Unter Open-Source-Lizenz

Gleichzeitig mit der generellen Verfügbarkeit stellt Microsoft die Azure IoT Edge Runtime unter eine Open-Source-Lizenz und stattet sie mit neuen Funktionen aus. Veröffentlicht wird das Paket auf GitHub. Außerdem gibt es zertifizierte Soft- und Hardware.

Die Verteilung von Datenanalysen und der damit erforderlichen Rechenleistung zwischen Edge-Geräten und der Cloud bietet zwei entscheidende Vorteile: 

  1. Die lokale Datenverarbeitung ermöglicht eine Vorselektion. Es werden nur jene Informationen in die Cloud übertragen, die für die zentrale Weiterverarbeitung relevant sind – von der Speicherung über die Analyse und maschinelles Lernen bis zur Prozesssteuerung. Die Ergebnisse können dann wieder zurück zum Gerät gesendet werden. So können Szenarien wie vorausschauende Wartung im Industrieumfeld effizienter umgesetzt werden. Gleichzeitig erleichtert die Cloud-Anbindung die Entwicklung neuer Services, z. B. auf Basis erhobener Fahrzeug-, Wetter- und Verkehrsdaten beim vernetzten Fahren.
  2. Die lokale Datenverarbeitung erlaubt schnelle Reaktionen vor Ort, wenn Sekundenbruchteile zählen und keine Zeit für eine Datenverarbeitung in der Cloud besteht oder eine kontinuierliche Internetverbindung fehlt. Das kann beim autonomen Fahren der Fall sein oder an abgelegenen Orten wie Bohrinseln die Nutzung von Cloud-Diensten erlauben.