Phoenix Contact Deutschland GmbH

Bild: Phoenix Contact

Edge- und Fog-Computing Cloud-Einschränkungen umgehen

20.02.2019

Mit dem Industrial-Cloud-Computing können Unternehmen die wachsenden Datenmengen der Digitalisierung verarbeiten und auswerten, denn es werden große Rechenleistungen und erhebliche Speicherkapazitäten benötigt. Doch die Cloud ist kein Allheilmittel, es gibt gerade für den Echtzeitbetrieb Einschränkungen. Der schlaue Einsatz von Fog- und Edge- Computing-Lösungen ergänzen die Cloud ideal.

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Wenn von Public-Cloud-Computing gesprochen wird, ist davon auszugehen, dass über das Internet eine Verbindung zur Cloud besteht. Allerdings müssen in zahlreichen Applikationen Daten in sehr kurzen Zyklen erfasst, überprüft und in den Prozess zurückgeführt werden. In einem solchen Szenario würde sich eine Cloud-Lösung schon aufgrund der im Internet vorzufindenden Latenzzeiten nicht eignen. In diesen Anwendungsfällen kommen zunehmend Edge- oder Fog-Computing-Lösungen zum Einsatz.

Doch wie funktioniert dieses Konzept? Welche Vor- respektive Nachteile gibt es? Und macht es vor diesem Hintergrund überhaupt Sinn, sich mit solchen Computing-Ansätzen auseinander zu setzen? Oder handelt es sich lediglich um „alten Wein in neuen Schläuchen“?

Daten(vor)verarbeitung in den Geräten…

Das Edge-Computing eröffnet dem Anwender die Möglichkeit, die aufgenommenen Daten mit Netzwerktechnologien direkt an ihrem Entstehungsort – also „at the edge“ – auszuwerten. Mit dem Edge-Computing stehen leistungsfähige Analyse-Technologien somit praktisch überall und zu jedem Zeitpunkt zur Verfügung. Auf diese Weise können Mitarbeiter, die den Zustand von in abgelegenen Gegenden installierten Maschinen und Anlagen überwachen müssen, die Erfordernisse für eine Wartung oder den Ersatzteilbedarf viel genauer ermitteln. Edge-Computing erweist sich folglich als Alternative für Unternehmen, die keinen unmittelbaren Zugriff auf hohe Bandbreiten und einen schnellen Weg in die Cloud haben. Das gilt zum Beispiel für die Betreiber von Wassergewinnungs- sowie Solar- und Windenergieanlagen. Auf der Grundlage der beschriebenen zustandsabhängigen Wartungskonzepte, bei denen die Maschinen und Geräte in Echtzeit kontrolliert werden, lassen sich die Kosten für den Service deutlich senken und die Produktivität entsprechend steigern.

…oder an einer zentralen Stelle vor Ort

Die Begriffe des Edge- und Fog-Computing werden oftmals synonym verwendet und sind sich auch sehr ähnlich. Bei beiden Ansätzen steht der Gedanke im Vordergrund, die Rechenleistung von der Cloud in Richtung des Datenursprungs zu verlegen. Edge und Fog unterscheiden sich hierbei nur im Grad dieser Verlagerung. Beim Fog-Computing werden die Daten aus mehreren Endgeräten an einer zentralen Stelle gesammelt und verarbeitet – also ganz ähnlich wie beim eigentlichen Cloud-Gedanken. Der Ort, an dem die Daten verarbeitet werden, befindet sich jedoch nicht in einem großen Rechenzentrum des Cloud-Anbieters. Vielmehr wird eine Art „Mini-Rechenzentrum“ genutzt, das meist am gleichen Standort angesiedelt ist wie beispielsweise die Steuerungen, welche die Daten liefern. Dort werden zum Beispiel zeitsensible Berechnungen vorgenommen, die einen Einfluss auf die Maschine haben und nur lokal erfolgen können. Eine globale Analyse und Weiterverarbeitung der Daten geschieht weiterhin im überlagerten Cloud-System.

Edge-Computing geht hier noch weiter: Hier findet die Daten(vor)verarbeitung tatsächlich in den einzelnen Geräten statt, in denen die Daten entstehen. Ein solches Konzept stellt daher höhere Anforderungen an die lokal verbauten Geräte in puncto Rechenleistung, Offenheit und Zugriffssicherheit.

Integration von KI-Algorithmen

Mit der PLCnext Technology von Phoenix Contact werden Steuerungen zu echten Edge-Devices. Ein wesentlicher Grund für die Integration von KI-Algorithmen in lokale Anwendungen respektive Steuerungen oder Edge-Devices ist eine Optimierung direkt vor Ort, die nicht von externen Daten oder Big Data abhängig sein muss. An dieser Stelle zeigt es sich vor allem als wichtig, Latenzen zu verringern und den Datenverkehr über mehrere Systemgrenzen zu vermeiden. Die Daten für KI-Entscheidungen kommen direkt von der Steuerung und belasten die Infrastruktur der Anlage nicht. Somit lassen sich dedizierte Verbindungen einsparen. Darüber hinaus kann auf eine Verbindung in die Cloud verzichtet werden, die zudem nicht immer möglich ist. Besteht allerdings die Anforderung, die Ergebnisse der KI-Berechnung ebenfalls an ein überlagertes Cloud-System zu versenden, ist dies mit der PLCnext Technology direkt umsetzbar. Die direkte Ankopplung an die Proficloud von Phoenix Contact sorgt für eine einfache Parametrierung der sicheren Verbindung zur Cloud.

Bandbreite als begrenzender Faktor

Um zu verstehen, welche Vorteile das Edge- respektive Fog-Computing mit sich bringt, ergibt sich zunächst die Frage, warum nicht ein reines Cloud-System zum Einsatz kommt. Denn Cloud-Systeme haben ihre Vorzüge wie Ausfallsicherheit, Kosteneinsparung oder weltweite Verfügbarkeit bereits hinreichend bewiesen. Selbst wenn in der Cloud beinahe unbegrenzte Speichermengen und Rechenkapazität vorhanden sind, bleibt eine Herausforderung erhalten: Nur weil die großen Rechenzentren über eine sehr gute Netzwerkanbindung verfügen, gilt das nicht automatisch auch für die im Feld installierten Geräte.

Damit Unternehmen wirklich an der Digitalisierung partizipieren können, müssen sich die an entlegenen Orten montierten Komponenten ebenso an das Internet der Dinge anbinden lassen. Als Beispiel sei die in einem Solarpark verbaute Steuerung angeführt. Sie sammelt zwar wertvolle Daten für den Betreiber, ist aber lediglich über eine langsame GSM-Verbindung an das Netz angeschlossen. Hier wird schnell deutlich, warum die Daten nicht sofort an ein Cloud-System übermittelt werden können: Die Bandbreite reicht dazu einfach nicht aus. In diesem Beispiel würde Edge-Computing sicherstellen, dass der Betreiber des Solarparks trotzdem sinnvoll mit den Daten der Steuerung arbeiten kann, indem er einen Teil der auszuführenden Arbeiten von der Cloud in das Gerät verlagert.

Unabhängigkeit von einer Internet-Verbindung

Insgesamt bleibt festzustellen, dass Cloud-Lösungen nicht durch Edge- und Fog-Computing verdrängt oder ersetzt werden. Die Computing-Ansätze dienen nur dazu, die bisherigen Einschränkungen bei der Verwendung einer Cloud zu umgehen. Edge-Devices sind in der Lage, einfache Echtzeitanalysen durchzuführen und erfasste Sensordaten nach bestimmten Kriterien vorzuselektieren, bevor sie an die Cloud weitergeleitet werden. Auf diese Weise wird eine unnötige Belastung der Cloud-Verbindung verhindert. Die (relative) Unabhängigkeit von einer Internetverbindung sowie die besonders niedrige Latenz lassen sich als weitere Argumente für die Nutzung von Edge-Devices in IoT-Projekten nennen.

Dieser Artikel ist Teil des Fokusthemas „Edge & Cloud Computing“ der A&D-Ausgabe 1+2-2019.

Bildergalerie

  • Im Fog-Computing werden zeitkritische Aktionen so nah an den Geräten wie möglich ausgeführt – zwischen Gerät und Cloud.

    Bild: Phoenix Contact

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