Ohne Glasfaser kein Edge Computing
Daten am Entstehungsort verarbeiten
Um zeitkritische Daten verzögerungsfrei zu verarbeiten, gilt Edge-Computing als adäquate Lösung. Autonome Fahrzeuge, Applikationen der Smart City, die auf Echtzeitdaten basieren oder mobiles IoT sind ohne Edge-Computing und 5G Mobilfunk nicht realisierbar. Im industriellen IoT gibt es bereits zahlreiche mögliche Szenarien. Manchmal reicht es, Sensordaten lediglich zusammenzuführen. Ein anderes Mal wiederum müssen sie anhand bestimmter Kriterien auch gefiltert werden. Und gelegentlich ist sogar die Kapazität eines „Minirechenzentrums“ gefragt. Ein Beispiel dafür sind autonome Fahrzeuge. Beim selbstfahrenden Auto wird die gesamte Datenverarbeitung an Bord erledigt. Der Wagen muss innerhalb von Millisekunden reagieren können, etwa um Unfälle zu verhindern. Ohne Datenverarbeitung in Echtzeit nicht denkbar. Und hier kommt Edge-Computing ins Spiel. Das minimiert Latenzzeiten und verhindert Flaschenhälse im Datenfluss. Edge-Computing sorgt für die Echtzeitverfügbarkeit von Daten und schafft die Voraussetzungen für die Digitalisierung verteilter, kritischer Infrastrukturen. Durch den Brückenschlag zu den klassischen operativen Rechenzentrums-Technologien sowie zu Anwendungen in der Public Cloud können Unternehmen lokale Computerlösungen einsetzen, die sich je nach Bedarf beliebig skalieren lassen. Dies optimiert die Virtualisierung von Ressourcen und unterstützt Echtzeit-Anwendungen.
Mehr Flexibilität durch Edge-Computing
Edge-Computer integrieren Computer- sowie Speicher- und Netzwerkdienste und schlagen eine Brücke zur Cloud und den im Netzwerk eingesetzten Endgeräten. Sie können allerdings in der Regel nicht isoliert arbeiten, sondern werden mit dem sogenannten „Fog Computing“ kombiniert. Fog erweitert die Funktionalität von Edge-Computern, indem es die Cloud auf die lokale Ebene führt. Dabei werden sowohl zentralisierte als auch verteilte Computing-Ressourcen in einer einzigen Architektur kombiniert. Auf diese Weise wird es möglich, dass Edge-Geräte problemlos miteinander und mit der zentralisierten Cloud kommunizieren. Das OpenFog-Konsortium sagt, dass die Fog-Architektur das Edge-Computing-Modell bestmöglich ergänze, da sie ein Bindeglied bereitstellt, das notwendig ist, um Daten in die Cloud zu übertragen oder zu entscheiden, was lokal verarbeitet werden sollte.
Edge-Server und Fog-Server reduzieren gemeinsam Latenzprobleme und optimieren die Reaktionsfähigkeit vom Anwendungen deutlich. Dazu wird ein Großteil der Datenverarbeitung, -steuerung und -verwaltung von lokalen Applikationen in der unmittelbaren Nähe von Sensoren oder Geräten durchgeführt. Das beschleunigt die Echtzeitverarbeitung unternehmenskritischer Daten, wie sie beispielsweise notwendig sind, um Alarme oder Warnmeldungen auszulösen. Das kann der Fall sein, wenn kritische Situationen auftreten oder zeitnah die Wartung von Maschinen in der Produktion notwendig ist, um die Wertschöpfungskette nicht zu unterbrechen. Weniger kritische Dateninformationen werden – wie bisher – zur Verarbeitung und Analyse weiter an die Cloud oder das klassische Rechenzentrum übertragen.
Damit der Datenfluss ungebremst fließen kann, ist allerdings ein massiver Ausbau der vorhandenen Glasfaserinfrastruktur notwendig. Die Breitbandversorgung und der Aufbau zum Gigabit-Netz mit 5G ist die Voraussetzung dafür, dass Unternehmen das IoT produktiv für ihre Anwendungen nutzen können. Wesentlicher Bestandteil einer modernen Glasfaserinfrastruktur sind die Antennen der Mobilfunkmasten und Small-Cell Antennen bis hin zu LWL-Verkabelungssystemen die zu den Rechenzentren hinführen und dort auch als interne Infrastruktur zum Einsatz kommen.
