{"id":13163,"date":"2018-09-04T11:23:09","date_gmt":"2018-09-04T09:23:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=13163"},"modified":"2018-09-03T10:28:42","modified_gmt":"2018-09-03T08:28:42","slug":"ohne-glasfaser-kein-edge-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=13163","title":{"rendered":"Ohne Glasfaser kein Edge Computing"},"content":{"rendered":"

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Autor\/Redakteur: Martin Farjah\/gg<\/p>\n

Im Fahrwasser des Internet of Things (IoT) respektive des Industrial Internet of Things (IIoT), aber auch im Zusammenhang mit der fortschreitenden digitalen Transformation sowie zukunftsorientierten Anwendungen wie dem \u201eAutonomen Fahren\u201c, fallen immer h\u00e4ufiger Schlagworte, wie Fog- oder Edge-Computing. Ist das tats\u00e4chlich ein neuer Ansatz oder doch mehr \u201ealter Wein in neuen Schl\u00e4uchen\u201c? Und in welchen Anwendungsbereichen wird diese Technologie tats\u00e4chlich gebraucht?<\/p>\n

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Daten, Daten und noch mehr Daten. Industrie 4.0, die Smart Factory sowie IoT und IIoT tragen ma\u00dfgeblich zum exponentiellen Wachstum der Datenberge bei. Auch gesellschaftliche Ver\u00e4nderungen treiben das Datenwachstum voran. Schon heute lebt gut die H\u00e4lfte der Menschheit in St\u00e4dten \u2013 ein Ende dieser Entwicklung ist nicht abzusehen. Das verlangt nicht zuletzt nach modernen Verkehrskonzepten, damit es im urbanen Umfeld nicht zum Verkehrskollaps kommt. Die Smart City der Zukunft braucht eine Kombination von L\u00f6sungen, die einen attraktiven \u00f6ffentlichen Nahverkehr (\u00d6PNV) mit dem Individualverkehr sowie autonomen Fahrzeugen koppelt. Auch Radfahrer und Fu\u00dfg\u00e4nger m\u00fcssen in die \u00dcberlegungen f\u00fcr zukunftsweisende Verkehrskonzepte mit einbezogen werden. Das erfordert eine schnelle und individuelle Datenerhebung und -verarbeitung am Ort des Geschehens. Nur so k\u00f6nnen alle Beteiligten von den Konzepten f\u00fcr die moderne Stadt profitieren. Fl\u00e4chendeckend verf\u00fcgbare, schnelle Glasfasernetze und das kommende 5G Mobilfunknetz sind die Voraussetzung f\u00fcr diese Applikationen.<\/p>\n

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Nach Einsch\u00e4tzung f\u00fchrender Analystenh\u00e4user wird das Volumen der Neu-Daten bis zum Jahr 2025 auf mehr als 160 Zettabyte anwachsen. Hinzu kommen die bereits vorhandenen Daten, die sich durch neue Anwendungen und Prozesse permanent ver\u00e4ndern. Dreh- und Angelpunkt f\u00fcr die Verarbeitung, Verwaltung und Speicherung dieser Daten sind und bleiben die Rechenzentren. Es sind aber nicht l\u00e4nger nur interne Daten, die hier zusammenlaufen. Vielmehr liefern auch externe und mobile Datenquellen weitere Informationen zu. Hier wirft das IoT bereits seine Schatten voraus. Das massive Datenvolumen f\u00fchrt im klassischen Rechenzentrum oft zu verz\u00f6gerten Reaktionszeiten, denn von vielen verteilten oder mobilen Ressourcen sind die zentralen Knoten geografisch einfach zu weit entfernt, um noch vertretbare Latenzzeiten zu garantieren, wie sie f\u00fcr viele Abl\u00e4ufe erforderlich sind. Die Beeintr\u00e4chtigung f\u00fcr Gesch\u00e4fts- und Produktionsprozesse kann hoch sein.<\/p>\n

Echtzeit spielt Schl\u00fcsselrolle<\/strong><\/p>\n

Aber gerade moderne Prozesse im gesch\u00e4ftlichen Umfeld und\/oder in der Fertigung erfordern nicht nur immer mehr und differenzierte Daten. Vielmehr spielt deren Echtzeit-Verf\u00fcgbarkeit und -Verarbeitung im Umfeld von autonomem Fahren und Industrie 4.0 zunehmend eine entscheidende Rolle. Entwicklungen wie IoT und IIoT tragen ma\u00dfgeblich dazu bei, die Belastung konventioneller Rechenzentren weiter zu steigern. Gleiches gilt auch f\u00fcr die digitalisierten Verkehrskonzepte der Zukunft. Abhilfe sollen Fog- respektive Edge-Computing bieten. Die International Data Group (IDG) beispielsweise prognostiziert, dass bis 2019 etwa 43 Prozent der Daten, die das IoT generiert, in sogenannten Edge-Computing-Systemen, am \u201eRande\u201c des herk\u00f6mmlichen Netzwerks verarbeitet werden. Unternehmen wird geraten, die zunehmende Datenflut bereits am Rande ihrer herk\u00f6mmlichen Netzwerke zu z\u00e4hmen, um die konventionellen Datacenter zu entlasten. Das wird notwendig sein, weil die Zahl der IoT-Devices in den kommenden Jahren weiter rasant ansteigt. Die Analysten der Gartner-Group erwarten, dass bis 2020 weltweit rund 20,4 Milliarden IoT-Ger\u00e4te im Einsatz sind, die \u00fcber eine IP-Adresse miteinander kommunizieren. Hinzu kommen weitere physische Objekte, die sich \u00fcber integrierte aktive oder passive Sensoren via Bluetooth, Laser oder Infrarot auch ohne IP ablesen lassen.<\/p>\n

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Daten am Entstehungsort verarbeiten<\/strong><\/p>\n

Um zeitkritische Daten verz\u00f6gerungsfrei zu verarbeiten, gilt Edge-Computing als ad\u00e4quate L\u00f6sung. 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 m\u00f6gliche Szenarien. Manchmal reicht es, Sensordaten lediglich zusammenzuf\u00fchren. Ein anderes Mal wiederum m\u00fcssen sie anhand bestimmter Kriterien auch gefiltert werden. Und gelegentlich ist sogar die Kapazit\u00e4t eines \u201eMinirechenzentrums\u201c gefragt. Ein Beispiel daf\u00fcr sind autonome Fahrzeuge. Beim selbstfahrenden Auto wird die gesamte Datenverarbeitung an Bord erledigt. Der Wagen muss innerhalb von Millisekunden reagieren k\u00f6nnen, etwa um Unf\u00e4lle zu verhindern. Ohne Datenverarbeitung in Echtzeit nicht denkbar. Und hier kommt Edge-Computing ins Spiel. Das minimiert Latenzzeiten und verhindert Flaschenh\u00e4lse im Datenfluss. Edge-Computing sorgt f\u00fcr die Echtzeitverf\u00fcgbarkeit von Daten und schafft die Voraussetzungen f\u00fcr die Digitalisierung verteilter, kritischer Infrastrukturen. Durch den Br\u00fcckenschlag zu den klassischen operativen Rechenzentrums-Technologien sowie zu Anwendungen in der Public Cloud k\u00f6nnen Unternehmen lokale Computerl\u00f6sungen einsetzen, die sich je nach Bedarf beliebig skalieren lassen. Dies optimiert die Virtualisierung von Ressourcen und unterst\u00fctzt Echtzeit-Anwendungen.<\/p>\n

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Mehr Flexibilit\u00e4t durch Edge-Computing<\/strong><\/p>\n

Edge-Computer integrieren Computer- sowie Speicher- und Netzwerkdienste und schlagen eine Br\u00fccke zur Cloud und den im Netzwerk eingesetzten Endger\u00e4ten. Sie k\u00f6nnen allerdings in der Regel nicht isoliert arbeiten, sondern werden mit dem sogenannten \u201eFog Computing\u201c kombiniert. Fog erweitert die Funktionalit\u00e4t von Edge-Computern, indem es die Cloud auf die lokale Ebene f\u00fchrt. Dabei werden sowohl zentralisierte als auch verteilte Computing-Ressourcen in einer einzigen Architektur kombiniert. Auf diese Weise wird es m\u00f6glich, dass Edge-Ger\u00e4te problemlos miteinander und mit der zentralisierten Cloud kommunizieren. Das OpenFog-Konsortium sagt, dass die Fog-Architektur das Edge-Computing-Modell bestm\u00f6glich erg\u00e4nze, da sie ein Bindeglied bereitstellt, das notwendig ist, um Daten in die Cloud zu \u00fcbertragen oder zu entscheiden, was lokal verarbeitet werden sollte.<\/p>\n

Edge-Server und Fog-Server reduzieren gemeinsam Latenzprobleme und optimieren die Reaktionsf\u00e4higkeit vom Anwendungen deutlich. Dazu wird ein Gro\u00dfteil der Datenverarbeitung, -steuerung und -verwaltung von lokalen Applikationen in der unmittelbaren N\u00e4he von Sensoren oder Ger\u00e4ten durchgef\u00fchrt. Das beschleunigt die Echtzeitverarbeitung unternehmenskritischer Daten, wie sie beispielsweise notwendig sind, um Alarme oder Warnmeldungen auszul\u00f6sen. Das kann der Fall sein, wenn kritische Situationen auftreten oder zeitnah die Wartung von Maschinen in der Produktion notwendig ist, um die Wertsch\u00f6pfungskette nicht zu unterbrechen. Weniger kritische Dateninformationen werden \u2013 wie bisher \u2013 zur Verarbeitung und Analyse weiter an die Cloud oder das klassische Rechenzentrum \u00fcbertragen.<\/p>\n

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Damit der Datenfluss ungebremst flie\u00dfen kann, ist allerdings ein massiver Ausbau der vorhandenen Glasfaserinfrastruktur notwendig. Die Breitbandversorgung und der Aufbau zum Gigabit-Netz mit 5G ist die Voraussetzung daf\u00fcr, dass Unternehmen das IoT produktiv f\u00fcr ihre Anwendungen nutzen k\u00f6nnen. Wesentlicher Bestandteil einer modernen Glasfaserinfrastruktur sind die Antennen der Mobilfunkmasten und Small-Cell Antennen bis hin zu LWL-Verkabelungssystemen die zu den Rechenzentren hinf\u00fchren und dort auch als interne Infrastruktur zum Einsatz kommen.<\/p>\n

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Glasfaserverbindungen sichern hohen Datendurchsatz<\/strong><\/p>\n

Au\u00dfergew\u00f6hnliche Rechenleistungen erfordern eine entsprechende Infrastruktur. Dies gilt explizit f\u00fcr die Verkabelung von Rechenzentren, aber auch die Anbindung externer Niederlassungen. Glasfaserkabel gelten unter Fachleuten hier als erste Wahl. Der Umbruch, den die kommenden Trendthemen von der Verkabelungsinfrastruktur verlangen, ist nur mit den schnellen und zuverl\u00e4ssigen Lichtwellenleitern zu bewerkstelligen. Von der Stange gibt es diese L\u00f6sungen aber nicht. Vielmehr sollten Unternehmen sich bei der Planung und Realisierung solcher L\u00f6sungen auf das Know-How etablierter Spezialisten, wie beispielsweise Rosenberger OSI<\/a> verlassen.<\/p>\n

Erg\u00e4nzend zu Verbindungen mit Glasfaserkabeln kommen f\u00fcr moderne Anwendungen wie autonomes Fahren oder IoT auch drahtlose \u00dcbertragungstechnologien zum Einsatz. Bei den Sendemasten f\u00fcr die drahtlose Daten\u00fcbertragung setzt die Telekommunikationsindustrie bereits seit Jahren weltweit auf Fiber-to-the-Antenna-Verkabelungssysteme (FTTA), wie sie Rosenberger Site Solutions im Portfolio hat. Diese Technologie erf\u00fcllt alle Anforderungen, die in diesem Umfeld an die Infrastruktur gestellt werden. Dazu geh\u00f6ren neben Qualit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit im Dauerbetrieb auch eine hohe Resistenz gegen widrigste Umwelteinfl\u00fcsse wie Hitze oder K\u00e4lte sowie extreme Temperaturschwankungen.<\/p>\n

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Hochgeschwindigkeits-Ethernet-Verbindungen minimieren in gro\u00dfen RZ-Umgebungen die Latenzzeiten und sorgen f\u00fcr eine Echtzeit-Datenverarbeitung, wie sie f\u00fcr IoT, die smarte Fabrik oder vor allem auch das autonome Fahren notwendig sind. Verkabelungsspezialisten, die \u00fcber das entsprechende Know-how verf\u00fcgen, sind auch in der Lage, kundenspezifische LWL-L\u00f6sungen f\u00fcr Spezialaufgaben zu entwickeln, wozu auch die Einbindung von Ger\u00e4ten f\u00fcr das Edge-Computing geh\u00f6rt.<\/p>\n

5G Mobilfunk als Enabler f\u00fcr autonomes Fahren und IoT<\/strong><\/p>\n

Als Enabler f\u00fcr autonomes Fahren, IoT und IIoT betrachten Fachleute die fl\u00e4chendeckende Einf\u00fchrung der n\u00e4chsten Mobilfunkgeneration 5G. Sie wird mit neuen Standards die Voraussetzungen f\u00fcr die Echtzeitkommunikation schaffen, wie sie f\u00fcr zukunftsweisende Anwendungen in Verbindung mit Edge-Computing ben\u00f6tigt wird. Aufgrund seiner erheblich h\u00f6heren Datenkapazit\u00e4t sowie der extrem geringen Reaktionszeiten werde 5G den Weg in die vollst\u00e4ndig vernetzte Gesellschaft umfassender erf\u00fcllen, als bisherige Technologien, sch\u00e4tzen die Experten. Damit k\u00f6nne die Basis f\u00fcr neue Anwendungen intelligenter Mobilit\u00e4t und nicht zuletzt f\u00fcr das IoT gelegt werden. Nach seiner fl\u00e4chendeckenden Verf\u00fcgbarkeit, mit der das Bundesministerium f\u00fcr Verkehr und digitale Technologien 2020 rechnet, habe 5G das Potenzial, Anwendungen aus dem Bereich Industrie 4.0, der Logistik und oder des vernetzten Fahrens voranzutreiben, hei\u00dft es. \u00dcber 5G werde auch die Steuerung einzelner Produktionsmittel erfolgen. Auf der Basis entsprechender Hard- und Software erm\u00f6gliche das L\u00f6sungen f\u00fcr die „Smart Factory“ und die Kommunikation der daf\u00fcr notwendigen Komponenten (Machine-to-Machine), so das Ministerium. Um den kontinuierlichen Datenaustausch, die Aktualisierung von Informationen und die Ausarbeitung notwendiger Handlungsempfehlungen zeitnah und konsistent zu garantieren, wird kein Weg an der leistungsstarken 5G-Technologie vorbeif\u00fchren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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