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Vom Sensor bis zur Cloud

Präzision zählt

18. Februar 2016, 12:51 Uhr | Von Colm Prendergast und Grainne Murphy

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Fortsetzung des Artikels von Teil 2

Ein „intelligentes“ vernetztes IoT-System

"Intelligenz" (oder Datenverarbeitung) kann an jeder Stufe entlang der IoT-Kette hinzugefügt werden. Zum Beispiel ist es beim Vitalparameter-Monitoring (VSM) nicht erforderlich, Daten über die Körpertemperatur unbedingt in die Cloud zu senden: Wenn sich die Körpertemperatur in einem gefährlichen Bereich befindet, sollte ein unmittelbarer Alarm direkt am Sensor auftreten. Jedoch kann die gleiche Temperatur auch in anderen biomedizinischen Datenberechnungen verwendet werden. Somit lässt sie sich auch am Gateway oder in der Cloud nutzen.

Wenn die Signalverarbeitung an einem Knoten stattfindet, hat dies mehrere Vorteile einschließlich der Möglichkeit integrierter Rückkopplungssteuerungsschleifen. Durch den Vorteil der engen Kopplung an den Sensor und/oder Aktuator lassen sich unmittelbare Entscheidungen treffen. Zum Beispiel löst eine Vibration auf einem vorher festgelegten Pegel ein sofortiges Abschalten einer Maschine oder eines Motors aus. Auch könnte ein Temperaturanstieg in einem Gewächshaus einen Motor veranlassen, ein Fenster zu öffnen. Die Anforderungen an einem IoT-Knoten für eine möglichst lange Batterielaufzeit beinhalten auch eine möglichst geringe Energieaufnahme. Bauteile wie der integrierte Analog-Mikrocontroller ADuCM360 von Analog Devices, der eine ARM-M3-MCU und 24-bit-A/D-Umsetzer enthält, können diese Anforderungen erfüllen. In Zukunft sind energieunabhängige Bauteile, die über Energy Harvesting versorgt werden, an dieser Stelle der Schlüssel zum Erfolg.

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Die Grenzen bei der Verarbeitung am Knoten (Node Processing) sind die gleichen Platz- und Leistungseinschränkungen. Ferner ist es schwierig, Daten von anderen Quellen zu sammeln. Geringe Leistung am Knoten begrenzt Datenübertragungsbereiche und Nutzlasten. Da die Verwaltung der Knoten mit Überwachung des Status und Durchführung von Upgrades schwierig ist, gibt es zugehörige physische, Software- und Datensicherheits-Risiken.

Bei der Gateway-basierten Signalverarbeitung wird ein IoT-Gateway (Bild 5) verwendet, das auf einer Seite eine Kurzbereichs-WSN-Verbindung (Wireless Sensor Network) und auf der anderen Seite einen LAN- oder WAN-Link hat. Das Gateway ist ähnlich einem Router und kann auch ein Sensor Hub sein. Zusätzlich zu WSN-Netzwerkmanagement- und Security-Funktionen wird es oft als Rechenressource zur lokalen Verarbeitung und Analyse (auch als Edge Computing bekannt) verwendet.

Die Vorteile der Gateway-basierten Verarbeitung bestehen darin, dass potenziell große Verarbeitungsressourcen mit der Möglichkeit, Daten von anderen Sensoren/Quellen zu sammeln, zur Verfügung stehen. Durch die Kombination der Fähigkeit, Analysen in unmittelbarer Nähe der Netzwerk-Peripherie durchzuführen und die Analysefunktionen mit Standard-Entwicklungswerkzeugen zu realisieren, ergibt sich eine IT-freundlichere Lösung. Sie hat das Potenzial, komplett Stack-OS-fähig zu sein, und nutzt LAN/WAN-Netzwerktechnologien mit Standard-Remote-Management-Werkzeugen mit höherer Datensicherheit (obwohl physische Datensicherheit ein Risiko sein kann). Andererseits hat die Lösung keine typischen Low-Power-Eigenschaften, benötigt eine leitungsgebundene Versorgung und bietet nur begrenzten Speicherplatz.

Einer der wichtigsten Vorteile von Cloud-Konnektivität ist die Fähigkeit, große Datensätze zu speichern, abzurufen und zu suchen. Dabei können historische Daten und/oder Daten von vielen Geräten genutzt werden. Für eine Cloud-gestützte Signalverarbeitung ist die Datenspeicherung in vielen Fällen eng an die Verarbeitung und Analyse von Big Data geknüpft. Es reicht nicht aus, Daten nur zu speichern. Die Notwendigkeit, schnell auf Daten zugreifen und diese schnell verarbeiten zu können, hat viele innovative Methoden hervorgebracht. Diese erlauben die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Cluster von Computern mit einfachen Programmiermodellen und einem Open-Source Framework. Die offensichtlichen Vorteile der Cloud-gestützten Verarbeitung sind die potenziell sehr großen Rechen- und Speicherressourcen mit eingebauter Datensicherheit.

Es gibt eine große und wachsende Vielzahl an Open-Source- und kommerziellen Entwicklungs-Tools und Endlösungen, die einfach skalierbar sind. "Software as a Service" (SaaS) wird heute als Schlüsselangebot im Rahmen von Cloud Computing betrachtet, zusammen mit "Infrastructure as a Service" (IaaS), "Platform as a Service" (PaaS), "Desktop as a Service" (DaaS), "Mobile Back End as a Service" (BaaS) und "Information Technology Management as a Service" (ITMaaS). Alle diese Dienste bieten eine Reihe von Optionen für unterschiedliche Endsysteme.

Für Cloud-basierte Verarbeitung ist Server Hosting erforderlich (vor Ort oder Remote). Damit verbunden sind Kosten für Storage und Services. Für Kommunikation und große Datenspeicher können diese recht hoch sein. Andere Nachteile sind Internet-Kommunikationskanäle, die speziell hinsichtlich Latenz und Durchsatz unvorhersehbar sein können.

Im Zuge der Weiterentwicklung von IoT-Systemen entwickelt sich auch die intelligente Systempartitionierung weiter, um mehr Intelligenz zu den Verbindungsknoten zu bringen. Niemals Wissen und Erkenntnisse am Verbindungsknoten zu generieren bedeutet, dass Daten so lange Daten bleiben, bis sie die Cloud erreichen. Diese ist leistungshungrig und bandbreitenintensiv, um alle Daten zu wandeln und zu versenden. Intelligentes oder Smart Sensing bedeutet, die Daten direkt am Verbindungsknoten in Information zu wandeln. Dies senkt die Energieaufnahme und reduziert die Latenz sowie den Bandbreitenbedarf. Einfach ausgedrückt ermöglicht dies den Übergang vom reaktiven zum vorhersagbaren IoT mit Echtzeitverhalten.

Die Herausforderungen von exzellentem IoT-Design sind zahllos. Sie umfassen gute Messungen und Security sowie das Wissen, wo Intelligenz über dem kompletten IoT-Pfad effizient zu nutzen ist. Hinzu kommt, dass für eine komplette IoT-Lösung - vom Sensor über Gateways und Software bis zum Speicher - viele verschiedene Anbieter ins Spiel kommen.

Analog Devices im irischen Limerick ist sowohl IoT-Anbieter als auch Kunde, der den eigenen Beschleunigungssensor ADXL362 (neben anderen Sensoren zur Temperatur- und Feuchtemessung) nutzt, um Fertigungsausrüstung zu überwachen. Indem man die Veränderung von Vibrationsmustern einer Maschine oder eines Motors erfasst, lässt sich ein Fehler aufspüren, bevor ein System ausfällt.

Dies hat den Vorteil, ein Programm zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) zu etablieren und so die Effizienz sowie die Kapazität der Fertigung zu erhöhen. Die IoT-Implementierung von Analog Devices bietet ein komplettes Monitoring- und Analysesystem über mehrere Anlagenteile (bewährte und neue von vielen Lieferanten) innerhalb eines komplexen Fertigungsprozesses. Das System überwacht und meldet die Effizienz in Echtzeit und alarmiert Techniker vor dem Abschalten des Systems über ein mögliches Problem. Auf diese Art konnte Analog Devices die Wafer-Ausbeute steigern. Dies wiederum hilft den Kunden aufgrund einer konstanten Produktion und Lieferung, besser zu planen.

Dieses Beispiel demonstriert den echten Nutzen eines IoT-Systems. Die Ausgereiftheit und das Ausmaß von IoT-Systemen erlauben viele Optionen für die Signalverarbeitung. Die Verlagerung der Verarbeitung in IoT-Systemen von der Cloud in die Peripherie ermöglicht intelligentere Sensoren und die Gewinnung von Informationen näher an der Quelle. Nutzbare Verarbeitungsressourcen an Netzwerk-Peripherieknoten, Gateways und in der Cloud geben Systementwicklern die Möglichkeit zur Optimierung von Lösungen als Kompromiss aus Energieverbrauch an der Peripherie (Edge Node Power) sowie Datenbandbreite und Rechen- bzw. Storage-Anforderungen.

Die Autoren

Colm Prendergast
arbeitet seit 1989 bei Analog Devices Inc. Im Zuge seiner Laufbahn hat er eine Vielzahl unterschiedlicher Projekte in der Gruppe für Video in Limerick (Irland) sowie in den Gruppen für Mixed Signal, DSP und Automotive in Norwood, MA (USA) geleitet. Er hält 13 Patente und ist derzeit der Direktor für IoT Cloud Technology bei Analog Devices Inc.

Grainne Murphy
ist als IoT Marketing Manager bei Analog Devices Inc. verantwortlich für strategische Kundenberatung, Marktvorbereitung und die Koordination des Ecosystem Development. Sie hat einen Bachelor of Engineering von der University of Limerick sowie einen MBA von der Oxford Brookes University.