Edge Computing, 5G und IoT Wenn ehemals fremde Welten aufeinandertreffen

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Für viele IoT-Anwendungen reichen Daten-Volumina und Latenzzeiten klassischer IT-Services nicht aus. Abhilfe verspricht Edge Computing in Kombination mit dem jüngsten Mobilfunkstandard 5G. Für die erfolgreiche Umsetzung sind allerdings einige Punkte zu beachten.

Seit Jahren zieht sich eine Grundsatzfrage durch die Branche: Ist es besser, Daten zentral im Rechenzentrum und in der Cloud oder dezentral nah am Ort ihrer Entstehung vorzuhalten und zu verarbeiten? Angesichts der Tatsache, dass es laut den Analysten von IDC im Jahr 2025 über 40 Milliarden vernetzte IoT-Geräte geben wird, die etwa 80 Zettabyte an Daten generieren, liegt die Antwort auf der Hand: Bei so vielen drahtlosen Produkten und so vielen Daten, die ins Netzwerk integriert werden, wächst der Bedarf an gemeinsamer Rechenleistung vor Ort. Hier kommt Edge Computing in Kombination mit 5G ins Spiel.

Warum Edge Computing?

Die Mehrheit aller am Netzwerkrand gesammelten Informationen sind Wegwerfdaten, die das IoT-Gerät für die sofortige Entscheidungsfindung in Echtzeit braucht, die aber ansonsten keine weitere Relevanz haben. Extrem große Datenmengen und geringe Latenzzeiten zwingen das konventionelle Computing-Modell in die Knie. Herkömmliche Rechenzentren sind per Definition geografisch zu weit entfernt, um eine schnelle Reaktion zu garantieren. Gerade in Gegenden mit eingeschränkten Bandbreiten fällt es zudem schwer, Daten adäquat in die Cloud zu verschieben. Edge Computing bildet deshalb eine Zwischenschicht zwischen dem Core-Datacenter und der IoT-Sensorik der Endgeräte am Netzwerkrand. Durch den Einsatz von Analysealgorithmen und der Anwendung vortrainierter KI-Modelle kann die Datenverarbeitung lokal erfolgen und so für schnellere Entscheidungen sorgen. Daten werden aggregiert, sodass nur noch die abgeleiteten Ergebnisse zur weiteren Verarbeitung oder langfristigen Speicherung an einen zentralen Standort gesendet werden.

Edge Computing ist aber nur ein Aspekt in dieser vernetzten Welt, der jüngste Mobilfunkstandard 5G der andere. Denn aufgrund der sensitiven Latenzen und Reaktionszeiten im Millisekunden-Bereich, die viele IoT-Szenarien erfordern, kamen bislang ausschließlich kabelgebundene Netze infrage. Diese haben jedoch gerade in der industriellen Fertigung die Einsatzmöglichkeit selbstständig agierender Roboter oder anderen mobiler Einrichtungen stark eingeschränkt. Hier verspricht der jüngste Mobilfunkstandard Abhilfe.

Vom autonomen Fahrzeug bis zur intelligenten Patientenversorgung

Das Zusammenspiel von IoT und Edge Computing über 5G, vor allem in einem unternehmenseigenen Campusnetz, ermöglicht eine Vielzahl von intelligenten Anwendungen. Der Klassiker schlechthin sind autonom fahrende Autos und Transportvehikel. Dort kommen jeweils hunderte bis tausende Sensoren mit lokaler Intelligenz zum Einsatz, die die Situation auf der Straße oder dem Fabrikgelände überwachen, mit anderen Fahrzeugen sowie stationären Sensoren von Gebäuden und Ampeln kommunizieren und den Zustand der bordeigenen Systeme kontrollieren. Die dabei anfallenden Datenmengen können unmöglich in Echtzeit per Mobilfunk oder WLAN an Server oder Cloud-Systeme des Unternehmens gesendet werden, weshalb die Datenverarbeitung direkt in den einzelnen Systemen erfolgt. Nur noch die Ergebnisse fließen in die Cloud und damit die Weiterentwicklung intelligenter Verkehrskonzepte.

Datenverarbeitung am Netzwerkrand

Warum Edge Computing nur mit der richtigen Datenbank funktioniert

Ein anderer, gerade für die verarbeitende Industrie interessanter Bereich ist die Überwachung kritischer Anlagen. Öl- und Gasunternehmen beispielsweise nutzen 5G und Edge-Computing-Leistung für Wartungs- und Reparaturarbeiten. Drohnen übernehmen die visuelle Inspektion von Maschinen, Brücken oder Pumpstationen, um potenzielle Defekte oder wartungsbedürftige Elemente zu identifizieren. Anwendungen auf Basis von Virtual Reality oder Augmented Reality begleiten dann die Techniker bei der Reparatur. In der intelligenten Fabrik wiederum beschleunigen 5G-fähige Sensoren automatisierte Prozesse und ermöglichen es Maschinen, sich selbst zu aktualisieren und neue Prozesse zu initiieren. Diese Sensoren bewerten die Qualität der gefertigten Produkte mithilfe fortschrittlicher KI/ML-Analysen in Echtzeit und reduzieren so den Überarbeitungsbedarf. Eine entscheidende Rolle spielt dabei die Videoüberwachung. Müsste man alle diese Daten in die Cloud übertragen, würde der Prozess enorme Bandbreiten beanspruchen und könnte nicht mit Echtzeitdiensten Schritt halten. Einen Bilddaten-Stream dagegen lokal auf dem Edge-Gerät zwischenzuspeichern und ihn dort zu analysieren und zu bewerten, ist einfacher, sicherer und günstiger. Erst die Ergebnisse der Analysen samt Anomalien und kritischen Vorfällen werden dann in die Cloud transferiert. Dort lassen sich die Modelle optimieren, die allen Geräten schließlich als Update zur Verfügung gestellt werden.

Die neue Welt stellt Unternehmen vor Herausforderungen

Der Weg zu dieser neuen, durchgängig vernetzten Welt ist nicht frei von Hürden. Die umfassende Einbindung von Produktionsmaschinen, Sensoren und Gateways in ein 5G-Netz sowie das Ausrollen verteilter Edge-Server in der Fläche macht zunächst Investitionen notwendig, die sich erst mittelfristig auszahlen. Hinzu kommt, dass Edge-Computing-Systeme oft aus einem Verbund von Mini-Computern bestehen, die entsprechend schlanke Betriebsmodelle erfordern. Auch der Schutz der einzelnen Komponenten vor Cyberangriffen stellt eine Herausforderung dar. Erschwerend kommt hinzu: Cloud, Edge und Künstliche Intelligenz haben ihren Ursprung in der IT. Damit prallen zwei Welten aufeinander, die Zusammenarbeit der OT- und IT-Experten ist häufig durch unterschiedliche Sichtweisen und Erfahrungshorizonte geprägt.

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Ein Viertel der deutschen Industrie nutzt 5G-Campus-Netze

Eine gute Vorbereitung ist deshalb das A und O. Die meisten Unternehmen werden allerdings weder über die notwendigen personellen Ressourcen noch über das erforderliche Know-how verfügen, um die mit Edge Computing und 5G verbundenen Herausforderungen meistern zu können. Hier kann ein As-a-Service-Modell die Antwort sein. Mit einer verwalteten Edge-Computing-Plattform können Unternehmen die Anwendungen schneller implementieren und produktiv nutzen. Gleichzeitig fungiert – je nach Bedarf – der Systemintegrator als zentraler Ansprechpartner für den Ende-zu-Ende-Betrieb der Lösung. Damit erreichen Unternehmen ihre Ziele: eine höhere betriebliche Effizienz und mehr Sicherheit bei gleichzeitig geringeren Kosten.

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