Echtzeittechnologien

Cloud und Edge – ein starkes Team

| Autor / Redakteur: Ulf Schade und Stefan Algermissen* / Ulrike Ostler

Edge und Cloud passen im Computing gut zusammen, allerdings ändern sich Sinn und Zweck.
Edge und Cloud passen im Computing gut zusammen, allerdings ändern sich Sinn und Zweck. (Bild: gemeinfrei: Weber Fabrik/ Pixabay / CC0)

Die Digitalisierung und Cloud sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Begünstigt wird diese Entwicklung durch das Internet of Things (IoT), digitale Assistenten, autonome Fahrzeuge, Industrie 4.0-Anwendungen sowie andere Echtzeittechnologien. Und was hat Edge damit zu tun?

Wie der Name Echtzeittechnologie schon sagt, werden bei Anwendungen und Services, die damit in Verbindung stehen, Informationen in Echtzeit benötigt. So muss ein autonomes Fahrzeug in der Lage sein, eine Gefahrensituation zu erkennen und rechtzeitig darauf zu reagieren –innerhalb von Mikro-Sekunden. Läuft eine Person vor ein Auto, ist der Bremsvorgang sofort einzuleiten. Denn schon die kleinste Verzögerung kann gravierende Folgen haben.

Eine solche Reaktionszeit ist jedoch nur dann möglich, wenn die Informationen unmittelbar und selbstständig verarbeitet werden können. Werden die Daten – wie derzeit beim Cloud Computing – erst vom Device in die Wolke geschickt, dort in einem zentralen Datacenter verarbeitet und die Ergebnisse zurückgespielt, würde der Bremsvorgang viel zu lange dauern.

Die Aufgaben der Cloud verändern sich

Um eine sehr schnelle Entscheidung – wie beim beschriebenen Bremsvorgang – treffen zu können, werden Edge Computing Devices benötigt. Also Geräte am Rande des Cloud-Netzwerks, die in der Lage sind, Daten selbstständig zu erfassen, auszuwerten und komplexe Entscheidung zu fällen. Dies hat zur Konsequenz, dass hohe Rechenleistung – die aktuelle noch oft an Cloud-Services abgegeben wird – wieder zurück in die Devices wandert.

Neue Entwicklungen in den Bereichen der Machine-Learning-Software und der CPU-Verdichtung ermöglichen den Vorgang. So verfügen Edge Devices über leistungsstarke Low-Energy-CPUs (ARM-Prozessoren), die selbstständig komplexe Sachverhalte lösen können.

Gleichzeitig bleiben diese Edge Computing Devices an eine zentrale Cloud angeschlossen. An diese werden jedoch nur die Daten übermittelt, die für allgemeingültige Prozesse notwendig sind. Denn ein autonomes Fahrzeug sammelt während der Fahrt eine Vielzahl an Informationen, die sich zur übergreifenden Datenanalyse nutzen lassen, wie beispielsweise zur Verbesserung der Fahrzeugsoftware, für das Testing oder die Steuerung. Die Cloud wird somit nicht überflüssig, ihre Aufgaben verändern sich jedoch teilweise.

Edge Devices: Mobile Rechenzentren

Die beschriebene Entwicklung hat zur Folge, dass jedes einzelne Edge Device über eigene „Server“ verfügt. In einigen Fällen ist dies heute schon Realität. So sind die IT-Ressourcen eines modernen Flugzeugs vergleichbar mit denen eines mittelständischen Unternehmens.

Ein Langstreckenflugzeug verfügt beispielsweise über zirka 100 Terabyte Speicherkapazität und etwa 50 Server-Komponenten. Nur so kann es die Daten unzähliger Sensoren und Applikationen sammeln und verarbeiten. Als mobiles Datacenter ist es somit in der Lage eigenständige Entscheidungen zu treffen und die gesamten Flugzeug-Crew fortlaufend über wichtige Sachverhalte zu informieren.

Doch auch in diesem Anwendungsfall bleibt die Cloud weiterhin relevant. Denn alle Informationen im Rechenzentrum des Flugzeuges vorzuhalten, würde die Speicherkapazitäten deutlich sprengen. So werden Daten nur für einen definierten Zeitraum gespeichert und dann automatisch überschrieben. Wichtige Informationen, die beispielsweise für die Fluggesellschaft oder Servicepartner interessant sind, werden als Telemetriedaten an die zentrale Cloud gesendet und bleiben dort langfristig verfügbar.

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