{"id":12864,"date":"2018-06-19T11:36:17","date_gmt":"2018-06-19T09:36:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=12864"},"modified":"2018-06-14T09:20:37","modified_gmt":"2018-06-14T07:20:37","slug":"wie-der-lte-nachfolger-5g-mobile-innovationen-vorantreibt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=12864","title":{"rendered":"Wie der LTE-Nachfolger 5G mobile Innovationen vorantreibt"},"content":{"rendered":"

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Autor\/Redakteur: Otto Neuer, Vice President Sales EMEA Central bei Talend<\/a>\/gg<\/p>\n

Big Data, Cloud und Realtime-Analytics gelten heute als zentrale Trends in der IT-Industrie. Die Verf\u00fcgbarkeit des 5G-Mobilfunkstandards wird die Nutzung des Internets und der Cloud dramatisch ver\u00e4ndern, da k\u00fcnftig auf mobilen Endger\u00e4ten eine beinahe latenzfreie Anbindung von IT-Ressourcen aus der Cloud m\u00f6glich sein wird. Immerhin erlaubt der 5G-Standard \u00dcbertragungsraten von bis zu 10 Gbit pro Sekunde bei Latenzwerten im einstelligen Millisekundenbereich. Damit l\u00e4sst sich eine komplette DVD innerhalb weniger Sekunden \u00fcbertragen. Bei einer Testinstallation in Berlin zeigte die Deutsche Telekom im September 2017 bereits eine 5G-L\u00f6sung mit zwei Gbit pro Sekunde \u00dcbertragungsrate.<\/p>\n

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5G wird aber auch die Implementierung von Industrie 4.0- und Internet of Things-Anwendungen beschleunigen. Die hohen \u00dcbertragungsraten unterst\u00fctzen eine engmaschige sowie ausfallsichere Ger\u00e4te- und Maschinenkommunikation f\u00fcr eine weitergehende Automatisierung in der Produktion.<\/p>\n

Gleichzeitig werden aber auch die mobilen Endger\u00e4te immer leistungsf\u00e4higer und erm\u00f6glichen spannende Anwendungsszenarien. Beispielsweise k\u00f6nnten Anwender mit standortabh\u00e4ngigen AR\/VR-Applikationen ganz neue Realit\u00e4ten mit ihrem Smartphone erleben, wenn \u2013 \u00e4hnlich wie bei Pokemon \u2013 ein zus\u00e4tzlicher Daten-Layer in das Bild der realen Welt eingeblendet wird. Dar\u00fcber hinaus er\u00f6ffnen sich \u00fcber die schnelle Internet-Anbindung vielf\u00e4ltige M\u00f6glichkeiten durch den Zugriff auf Geolocation-Datenbanken inklusive hochaufl\u00f6sender Satellitenbilder. In der Landwirtschaft w\u00e4re damit ein Precision Farming f\u00fcr verbesserte Ernten m\u00f6glich.<\/p>\n

Innovationstreiber 5G<\/strong><\/p>\n

Die Entwicklung von 5G-Netzen wird in k\u00fcrzester Zeit zu neuen Innovationen auf Basis von Big Data- und Echtzeit-Analysen f\u00fchren. F\u00fcr den Anwender bedeutet dies, er kann auf pr\u00e4zisere Datenanalysen in Echtzeit auf seinen mobilen Endger\u00e4ten zugreifen.<\/p>\n

Neue datenhungrige Applikationen k\u00f6nnen aus allen nur denkbaren Industriezweigen kommen. Ein Beispiel daf\u00fcr ist die Echtzeitverarbeitung von Ger\u00e4uschen einer Gro\u00dfstadt. So lassen sich durch Realtime-Analysen Ver\u00e4nderungen am Verkehrsfluss erkennen, die auf einen Unfall, Stau oder den \u00fcblichen Berufsverkehr hinweisen. F\u00fcr die Verbrechensbek\u00e4mpfung k\u00f6nnte ein solches System Sch\u00fcsse erkennen und Hinweise auf den Standort geben. Dazu kommen IoT-gest\u00fctzte Anwendungen einer Smart City: In einer intelligenten Stadt mit schnellen 5G-Netzen k\u00f6nnten Sensoren eine vollst\u00e4ndig automatisierte Verkehrssteuerung unterst\u00fctzen, eine Fahrzeugkommunikation zwischen autonomen und regul\u00e4ren Fahrzeugen steuern, Stau- und Unfallwarnungen liefern sowie freie Parkpl\u00e4tze in Echtzeit verwalten. Solche Aufgaben sind nur mit einem 5G-Datennetz realisierbar, das durch Edge-Rechenzentren in der N\u00e4he von Sendemasten die notwendige Rechenleistung f\u00fcr die Datenanalysen erh\u00e4lt. Edge bezieht sich hierbei nicht auf den alten Mobilfunkstandard, sondern steht f\u00fcr eine neue Art von dezentralen IT-Systemen, die in der N\u00e4he von IoT- oder Mobilfunk-Knotenpunkten betrieben werden.<\/p>\n

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Mit Edge-Rechenzentren werden aber auch Funk- und Datennetze selbst intelligenter: Die neueste Generation von Netzen funktionieren software-definiert (SDN \u2013 Software Defined Networks) und k\u00f6nnen sich \u00fcber Machine-Learning-Algorithmen in gewissen Grenzen selbst optimieren. Damit reagieren Netze beispielsweise auf Peaks zu bestimmten Uhrzeiten mit zus\u00e4tzlichen Kapazit\u00e4ten.<\/p>\n

Daten-Power f\u00fcr Elektrofahrzeuge<\/strong><\/p>\n

Ein ganz reales Beispiel f\u00fcr die M\u00f6glichkeiten einer software-basierten Konfiguration zeigte Tesla k\u00fcrzlich in Florida. Um Kunden mit Elektrofahrzeugen die Evakuierung vor dem herannahenden Hurrikan Irma zu erleichtern, wurde per Software die Batteriekapazit\u00e4t in einigen Modellen vor\u00fcbergehend auf 70 kWh (Kilowatt pro Stunde) angehoben, wodurch sich die Reichweite um rund 60 Kilometer erh\u00f6hte. Normalerweise betreibt man die Batterien nicht am Rande ihrer Kapazit\u00e4t, um die Lebensdauer zu verl\u00e4ngern.<\/p>\n

Fazit<\/strong><\/p>\n

Hinter all den faszinierenden M\u00f6glichkeiten steht jedoch die Anforderung, dass Unternehmen Daten aus ganz verschiedenen Quellen nahtlos in eine zentrale Plattform integrieren und in Echtzeit verarbeiten k\u00f6nnen. Dies umfasst Daten in der Cloud ebenso wie Informationen aus global verteilten Datensilos oder Datenbanken. IT-Verantwortliche sollten daher fr\u00fchzeitig damit beginnen, eine Infrastruktur zu realisieren, die mit den neuen Datenstr\u00f6men mobiler Anwender und den 5G-Netzen umgehen kann. Die Technologien daf\u00fcr sind vorhanden und erprobt, wie beispielsweise die Open Source-Plattformen Hadoop und Spark sowie horizontal skalierende Big Data-Integrationsplattformen, wie sie von Talend verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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