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Edge Computing

Rechnen, wo Rechenleistung gebraucht wird

14. Dezember 2018, 9:01 Uhr | Von Katrin Geier

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Edge Computing – Rechenleistung am Rande des Netzwerks

Im Zeitalter des IIoT dient das Edge Computing vor allem der Verarbeitung bzw. der Vorverarbeitung von erfassten Daten direkt am Ort ihrer Entstehung. Eine sehr effiziente Möglichkeit, sichere Kommunikation und Rechenleistung für eine Zustandsüberwachung zu vereinen, bieten die Router von Insys Icom. Sie integrieren neben einer sicheren Kommunikationsanbindung für Datentransfer und Fernzugriff eine virtuelle Umgebung in einem Linux-System. Der Router kann damit bis zu einem gewissen Grad Funktionen eines Industrie-PC, Datenloggers oder einer SPS übernehmen, deren Virtualisierung in sogenannten Containern der Linux-Umgebung (LXC) umgesetzt wird.

Über eine vorkonfigurierte Software (z. B. die Icom Data Suite von Insys Icom) im Container werden vom Kunden definierbare Werte der protokollunabhängig angebundenen Steuerungen, Sensoren und Geräte permanent erfasst und überwacht.

Bei Über- bzw. Unterschreiten bestimmter Werte erhalten die zuständigen Personen und Leitstellen zudem sofort Alarmmeldungen per SMS, E-Mail oder SNMP. Außerdem sind Logik, Arithmetik, Aggregationen oder Visualisierungen vor Ort möglich. Da¬rüber hinaus kann die Laufzeitumgebung einer virtuellen SPS in die Linux-Umgebung des Routers integriert werden, um die Steuerungsaufgaben der angeschlossenen Peripherien zu übernehmen.

Vorteile

Ein Vorteil von Edge Computing ist, dass keine ständige Internetverbindung benötigt wird. So lassen sich die Kosten für die Kommunikation niedrig halten – vor allem bei international verteilten Applikationen. Denn eine Verbindung wird nur benötigt, wenn ein Zugriff auf die Anwendung von Nöten ist, beispielsweise zu Konfigurationszwecken oder für einen regelmäßigen Abgleich. Gleichzeitig unterliegt das Unternehmensnetzwerk einem deutlich geringeren Sicherheitsrisiko hinsichtlich Manipulation oder Datendiebstahl.

Die Processing-Power direkt vor Ort zu platzieren ist auch für die Kommunikationsanbindung abgesetzter Stationen vorteilhaft. Diese übertragen ihre Daten oft via Mobilfunk, sodass sich beim Betrieb vieler Stationen hohe Kosten summieren können. Das System macht aufgrund der Virtualisierung auch zusätzliche Hardware wie Datenlogger, Industrie-PCs und Stromversorgungen obsolet.

Nachteile

Nicht empfehlenswert ist Edge Computing dann, wenn ein Übermaß an Daten zu verarbeiten oder zu speichern ist oder eine skalierbare Lösung benötigt wird. Abgesehen von der initialen Investition können der laufende Aufwand und die Kosten aus dem Rahmen laufen, wenn eine entsprechende Dimensionierung nicht vorab durchgeführt wurde oder der Rechen- und Speicher¬bedarf sehr unregelmäßig ist. Ebenso gilt es zu berücksichtigen, dass dezentrale Systeme, je eigenständiger sie sind, in Bezug auf Konfigurations- und Updatefähigkeit schwerer zu managen sind als eine zentrale Lösung.

Daher gilt für Edge Computing eine Reihe grundsätzlicher Anforderungen. Ein solches System muss leicht zu installieren, zu nutzen und zu administrieren sowie aus der Ferne erreichbar sein, da meist kein IT-Fachpersonal vor Ort zur Verfügung steht. Ebenso müssen eine hohe Verfügbarkeit und entsprechende Sicherheitsmaßnahmen gegen Absturz bzw. Datenverlust ergriffen werden. Über solche Features für Betriebssicherheit verfügen standardmäßig alle Router von Insys Icom.

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Zusammenspiel von Edge und Cloud Computing

Ein Router kann als IIoT-Gateway fungieren und so ein intelligentes Bindeglied zwischen lokaler Anwendung (Edge) und Cloud sein. So lassen sich beide Ansätze in einer intelligenten Lösung umsetzen. Hintergrund ist folgender: Es ist sinnvoll, große Datenmengen vor dem Übertragen in die Cloud auf relevante Informationen zu verdichten, um wirklich einen Mehrwert für den Anlagenbetreiber zu bieten und Kosten zu sparen. Über seine lokale Intelligenz kann der Router die Daten erst vor Ort erfassen, vorverarbeiten und auswerten. Dieses Edge Computing ermöglicht nicht nur Datensparsamkeit, sondern erleichtert aufgrund der bereits vorverarbeiteten Daten auch die Datenauswertung. In die Cloud werden dann nur noch langfristig relevante Daten kumuliert zu definierten Zeitpunkten geschickt, was besonders bei datenintensiven Anwendungen empfehlenswert ist. Die »Intelligenz« vor Ort ist auch bei prozesstechnisch kurzfristigen Reaktionszeiten sinnvoll, weil der Weg über die Cloud zu lange dauert und ein Sicherheitsrisiko bezüglich der Verbindung birgt, die gegebenenfalls ausfallen könnte.

Die Kombination aus Edge und Cloud Computing lässt sich mit Big Data Analytics noch weiter treiben: Als Basis für die Datenanalyse werden in einem sinnvoll begrenzten Zeitraum sehr viele Daten in der Cloud gesammelt. Ein Data-Mining-Tool erkennt dort logische Zusammenhänge und speichert sie als Muster ab, die dann auf der integrierten Linux-Umgebung im Router hinterlegt werden. Danach lassen sich die Daten wieder »at the edge7« also am Ort ihrer Entstehung, erfassen, speichern und mit den intelligenten Analyseverfahren im Router auswerten. Bekannte Muster werden so bereits vor Ort erkannt und lösen definierte Aktionen aus (Bild 2).

Dieses Know-how innerhalb der Linux-Umgebung führt bei der lokalen Datengewinnung und -verarbeitung dazu, dass sich anbahnende Störungen und Ausfälle der Maschinen früh erkennen und verhindern lassen. Maschinenbauer können ihren Kunden damit eine vorausschauende Wartung anbieten, ohne ständig Zugriff auf die Anlage haben zu müssen. Da sensible Daten vor Ort bleiben, ist ein »Big Data«-Service auch für Firmen möglich, die eine Datenanalyse in der Cloud verbieten. Sie können die bei anderen, gleichartigen Anwendungen erkannten Muster lokal einspielen und damit auch profitieren, ohne die Maschine von außen erreichbar zu machen.

Anpassung an die Anwendung

Für die eigene Anwendung müssen die Vor- und Nachteile von Edge und Cloud Computing berücksichtigt werden. Oft bietet ein kombinierter Ansatz Vorteile hinsichtlich Kosten- und Verbindungssicherheit. Voraussetzung für Edge Computing ist die integrierte Computing Power eines Routers, der dadurch neue Aufgaben bewältigen kann. Aber auch Cloud Computing ist bei diesem kombinierten Ansatz weiterhin sinnvoll. Generell ist ratsam, viele Daten bereits »at the edge« zu verarbeiten und nur noch die notwendigsten oder signifikantesten in die Cloud zu schicken.

Die Speicherung und Verarbeitung von Maschinendaten lässt sich mit professionellen Routern und kombiniertem Edge und Cloud Computing so effizient gestalten, dass sich schlussendlich neue Chancen wie z. B. eine zukunftssichere Ausrichtung der Produkte, ein innovatives Image oder neue Geschäftsmodelle ergeben.

Die Autorin