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IIoT und Edge-Computing für Cloud-Netzwerke

(Bild: iStock)

Beim industriellen Internet der Dinge (IIoT) denkt man üblicherweise an Big Data und die Cloud sowie an die Erfassung riesiger Datenmengen von weitläufig verteilten Sensoren.

Bei manchen industriellen Prozessen müssen diese Daten und die damit verbundenen Informationen sehr schnell gewonnen werden. Doch leider können die Latenzzeiten vom Senden von Daten an die Cloud bis zum Erhalt einer Antwort sehr hoch sein.

In anderen Situationen könnte die Datensicherheit gefährdet oder einfach keine schnelle und zuverlässige Internetverbindung verfügbar sein. Um Herausforderungen wie diese zu meistern, können die Big-Data-Funktionen der Cloud durch „Edge Computing“ (Datenverarbeitung am Rande des Netzwerks, in der Nähe der Datenquelle) ergänzt werden.

Edge Computing ermöglicht die Durchführung rechenintensiver Aufgaben, die eine umgehende Reaktion erfordern, sowie die Speicherung und Filterung von Daten, die dann bei Bedarf an die Cloud übermittelt werden.


Edge Computing gewinnt als Bestandteil des IIoT zunehmend an Bedeutung. Die Implementierung von Rechenleistung in unmittelbarer Nähe von Geräten oder Prozessen ermöglicht intelligente oder koordinierte Reaktionen auf Ereignisse und kann die Cloud bei der Datenverarbeitung entlasten. In einem System mit Hunderten oder sogar Tausenden von Sensoren ist ein Großteil der von diesen Sensoren erfassten Daten nur von minimalem Nutzen, da es sich lediglich um „normale“ Betriebsbedingungen handelt. Ein intelligentes Gateway kann diese Daten effizient filtern, verwerfen oder neu verpacken, um sie zur Speicherung und Analyse in die Cloud zu übertragen.

Das Prinzip hinter der Verarbeitung von Daten an der Netzwerkperipherie sieht vor, die analytische Intelligenz so nahe wie möglich an den mit dem Netzwerk verbundenen Geräten zu platzieren. Da Edge Computing für die Cloud noch nicht im großen Maßstab etabliert ist, sind Definitionen und Architekturen noch ziemlich vage.

Der Einplatinencomputer Raspberry Pi 3 von Raspberry Pi.
Der Einplatinencomputer Raspberry Pi 3 von Raspberry Pi. (Bild: Digi-Key Electronics)

Ein leichter, ressourcenschonender Einplatinencomputer wie beispielsweise ein Raspberry Pi der Raspberry Pi Foundation könnte die Basis für eine derartige Komponente darstellen.

Andererseits können Ingenieure mit Zugang zu einem leistungsstärkeren Industrie-PC in einer Gateway-Komponente oder einem Automatisierungssystem zusätzliche Ressourcen und Rechenleistung nutzen, um komplexere Anwendungen auszuführen. Bewährte Formfaktoren wie beispielsweise PC/104 bieten inzwischen die Leistung von Desktop-Computern. Ein Beispiel hierfür sind die Einplatinencomputer Liger von VersaLogic, die optional über i3-, i5- oder i7 -Dual-Core-Prozessoren von Intel mit bis zu 2,8 GHz verfügen. Diese Boards sind extrem robust und bieten eine Stoß- und Vibrationsfestigkeit gemäß MIL-STD, wodurch sie auch in Geräten verwendet werden können, die in rauen Umgebungen zum Einsatz kommen.

Ausführlichere Informationen zu diesem Thema finden Sie im Artikel "Taking the IIoT’s Head Out of the Cloud ":


Dieser Artikel geht umfassender auf die Vorteile intelligenter Randknoten in IIoT-Systemen sowie auf für den problemlosen Einstieg erforderliche Hardware und Software ein.

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