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Edge Computing

Die richtigen Fragen stellen

18. Mai 2021, 8:30 Uhr | von Toby McClean

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Die vier Gesetze des Edge Computings

Das erste Gesetz ist das Gesetz der Physik. Es ist unabänderlich. Hochfrequenzenergie bewegt sich mit Lichtgeschwindigkeit, ebenso wie Photonen in einem Glasfasernetz – das ist die gute Nachricht. Die schlechte Nachricht ist, dass sie sich nicht schneller bewegen können. Ist also die Umlaufzeit immer noch nicht schnell genug, kann Edge Computing die richtige Wahl sein. Die Latenz ist nicht voll vom Transportmechanismus abhängig. An jedem Ende gibt es Encoder und Decoder, physikalische Schichten, die Elektronen in die jeweilige Energieform umwandeln und wieder zurückwandeln müssen. All das braucht Zeit, und selbst mit Prozessoren, die mit Geschwindigkeiten im GHz-Bereich laufen, ist die Zeit endlich und abhängig von der Menge der bewegten Daten.

Das zweite Gesetz ist das Gesetz der Wirtschaftlichkeit. Es ist eventuell etwas flexibler, jedoch angesichts der steigenden Nachfrage nach Verarbeitungs- und Speicherressourcen weniger vorhersehbar und die Margen sind immer gering. Steigen die Kosten für das Verarbeiten von Daten in der Cloud, könnte das allerdings den Unterschied zwischen Gewinn oder Verlust ausmachen. Das Verarbeiten von Daten am Edge unterliegt nicht dieser Art von variablen Kosten. Sobald die anfänglichen Kosten für das Gerät angefallen sind, sind die zusätzlichen Kosten für das Verarbeiten beliebiger Datenmengen am Edge praktisch gleich Null.

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Daten besitzen Wert, weil sie etwas bedeuten oder etwas repräsentieren. Das unterstreicht das dritte Gesetz: das Gesetz des Landes. Jeder, der Informationen erfasst, unterliegt den Datenschutzgesetzen der Region, in der Nutzer die Daten erfassen. Selbst wenn ein Unternehmen der rechtmäßige Eigentümer des Geräts ist, darf es die Daten möglicherweise nicht über die Landesgrenzen hinausschicken. Edge Processing kann dabei helfen. Mit dem Verarbeiten von Daten am Edge, müssen diese das Gerät nicht verlassen. Gerade bei tragbaren Endgeräten ist der Datenschutz immer wichtiger. So nutzt die Gesichtserkennung auf Mobiltelefonen lokale KI, um das Kamerabild zu verarbeiten – so verlassen die Daten das Gerät nicht. Gleiches gilt für Closed Circuit Television (CCTV) und andere Sicherheitsüberwachungssysteme. Der Einsatz von Kameras zur Überwachung öffentlicher Räume würde normalerweise bedeuten, dass die Bilder von cloudbasierten Datenservern übertragen und verarbeitet werden, was mit Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes einhergeht. So ist das Verarbeiten von Daten in der Kamera sowohl schneller als auch sicherer, womit Datenschutzmaßnahmen möglicherweise entfallen oder zu vereinfachen sind.

Schließlich ist auch noch Murphys Law zu berücksichtigen. Es besagt: Kann etwas schiefgehen, geht es auch schief. Natürlich gibt es immer etwas, das nicht so läuft wie geplant – sogar bei sehr sorgfältig aufgebauten Systemen. Edge Processing kann viele der möglichen Fehlerpunkte eliminieren, die mit dem Bewegen von Daten über ein Netzwerk, dem Speichern in der Cloud und dem Vertrauen auf Rechenzentren für die Verarbeitungsleistung verbunden sind.

Edge Processing wird im Zuge des IoT ermöglicht – es handelt sich jedoch um viel mehr. Es ist von höheren Erwartungen getrieben als frühere verbundene Geräte. Auf einer Ebene gibt es jedoch Gemeinsamkeiten: Das Gerät muss wenig Leistung aufnehmen und kostengünstig sein. Möglicherweise muss es derzeit einen »intelligenten« Betrieb bieten, ohne mit der Leistung und den Kosten in Konflikt zu geraten. Mit der Wahl eines Technologiepartners wie ADLink stellt sich die Auswahl der richtigen Plattform oft einfacher dar. ADLink verfügt über ein breites Portfolio an Edge-Processing-Anwendungen und arbeitet mit einer großen Zahl an Unternehmen zusammen, die komplementäre Produkte anbieten. Der Einstieg in ein Ökosystem, das rund um Edge Computing entwickelt wurde, bietet gute Chance, die richtige Edge-Computing-Plattform für eine KI-fähige Anwendung auszuwählen.

Die richtigen Fragen stellen

Kann eine Anwendung technisch von Edge Processing profitieren, gibt es noch weitere Fragen, die sich Anwender stellen müssen.
Im Folgenden eine Liste wichtiger Fragen:

Auf welcher Prozessorarchitektur läuft die Anwendung? Ein Portieren von Software auf einen anderen Befehlssatz kann kostspielig sein und Verzögerungen mit sich bringen. Ein Aufstieg sollte nicht gleichbedeutend mit einem Ausstieg sein.
Welche Art von E/A ist nötig? Hierbei kann es sich um eine beliebige Anzahl von verdrahteten und/oder drahtlosen Schnittstellen handeln. Ein späteres Hinzufügen wäre ineffizient.
Wie gestaltet sich die Betriebsumgebung? Ist es sehr heiß, kalt oder beides? Die Mars-Mission ist ein gutes, wenn auch extremes Beispiel für Edge Processing, bei der die Betriebsumgebung sehr variabel ist.
Muss die Hardware Vorschriften einhalten oder zertifiziert sein? Meist ist die Antwort »Ja«, daher kann die Auswahl einer vorzertifizierten Plattform Zeit und Geld sparen.
Wie viel Energie ist nötig? Systemleistung ist teuer, sowohl was die Stückkosten als auch die Installation betrifft. Somit kann es sehr vorteilhaft sein zu wissen, wie viel ausreicht.
Ist das Edge-Gerät auf einen Formfaktor beschränkt? Beim Edge Processing ist das wichtiger als bei vielen anderen Anwendungen und ist deshalb bereits früh im Entwicklungszyklus zu berücksichtigen.
Wie lange ist die Betriebszeit? Ist das Gerät Bestandteil einer Anwendung, in der es womöglich mehrere Jahre in Betrieb ist, oder beträgt der Lebenszyklus lediglich Monate?
Welche Anforderungen hinsichtlich Systemleistung in Bezug auf die Rechenleistung werden gestellt, beispielsweise Frames pro Sekunde?
Welche Speicheranforderungen und Anwendungssprache sind nötig?
Wie hoch dürfen die Kosten sein? Es hilft bei der Auswahl zu wissen, wo die Grenze liegt.