Paradigma des Cloud Computing
Das Cloud-Computing-Paradigma hat sich aus dem On-Premises-Bereitstellungsmodell entwickelt. Mit Cloud-Computing können Sie umfangreiche Industriedaten von Anlagen, Ausrüstungen, Maschinen, Fahrzeugen, Steuerungen usw. über eine internet-Verbindung an IT/OT-Anwendungen übertragen, aber die Infrastrukturdaten im Hintergrund sind für den Endbenutzer verborgen.
Aufgrund dieses Ansatzes bietet Cloud-Computing viele Vorteile wie Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Einfachheit. Sie können Cloud-Services nach Bedarf hochfahren und betriebliche Flexibilität ohne hohe Investitionen gewinnen. Da die Verantwortung für die Verwaltung der Software und der Backend-Infrastruktur beim Cloud-Service-Anbieter liegt, können Sie bei den Personal- und Infrastrukturinvestitionen sparen. Es ist auch einfacher, die Komplexität der Hardware zu abstrahieren und bei Bedarf zusätzliche Rechenressourcen anzufordern.
Gleichzeitig besteht ein Problem bei Cloud-Diensten darin, dass sie immer mit dem internet verbunden sein müssen und sich schlecht für industrielle Anwendungsfälle eignen, bei denen keine oder nur eine intermittierende Netzwerk-Verbindungsfähigkeit besteht. Außerdem ist Cloud-Computing bandbreitenintensiv, da viele Daten an die Server übertragen werden müssen, auf denen die Berechnung und Speicherung erfolgt. Dies kann in Szenarien, in denen umfangreiche Informationen generiert werden – wie in einer industriellen Umgebung – recht teuer sein. Aufgrund der Netzwerk-Verzögerung bei der Hin- und Rückfahrt kann die Ansprechzeit der Anwendung von einigen Sekunden bis zu mehreren Minuten dauern. Dies kann ein Problem für Anwendungsfälle sein, in denen eine nahezu Echtzeit-Ansprechzeit oder Entscheidungsfindung erforderlich ist. Daher kann Cloud-Computing nicht die einzige Antwort für alle IX-Anwendungsfälle sein.
edge computing
Hier kommt das edge-Computing-Paradigma ins Spiel. Dabei werden die Rechenressourcen näher am Benutzer oder Gerät, am „edge“ des Netzwerks, statt in einem Hyperscale-Cloud-Rechenzentrum, das möglicherweise viele Kilometer entfernt im „Kern“ des Netzwerks liegt, platziert. Der edge-Ansatz betont die Verringerung der Latenz und ermöglicht eine stärkere Verarbeitung von Daten in der Nähe der Quelle – wodurch eine Menge Datenverkehr auf der Hin- und Rückfahrt entfällt.
Das edge-Computing-Modell ist daher für Anwendungsfälle geeignet, die zeitkritische und datenintensive Anwendungen umfassen. Diese Anwendungen können nahezu Echtzeit-Leistung erbringen, indem sie Rechenressourcen näher an der Quelle der Datenerzeugung einsetzen. Darüber hinaus verhindern diese Anwendungen eine Überlastung des Netzwerk-Backhauls, indem sie mehr Daten lokal verarbeiten und die Menge und Frequenz der an die Cloud gesendeten Daten selektiv steuern. Durch die lokale Speicherung der Daten erreichen Sie auch eine bessere Sicherheit, Privatsphäre und Datensouveränität.
IDC, ein renommiertes Analystenunternehmen (isolationsdurchdringender Stecker), sieht eine starke Zukunft für edge-Lösungen, da sie die Aufmerksamkeit von Führungskräften auf sich ziehen. Laut einer IDC-Umfrage betrachten 73 % der leitenden IT- und Geschäftsbereichsentscheider edge als eine strategische Investition[1]. Diese Unternehmen sehen in edge eine Möglichkeit, die Produktivität zu steigern und die Sicherheit zu verbessern, was zu schnelleren und fundierteren Entscheidungen führt. IDC prognostiziert auch, dass bis 2023 über 50 % der neuen Unternehmens-IT-Infrastruktur am edge und nicht in der Unternehmensinfrastruktur bereitgestellt werden; bis 2024 wird es eine 800 %ige Zunahme der Anzahl der Anwendungen am edge geben.[2]
Da sich das edge-Computing-Paradigma weiterentwickelt und immer mehr an Bedeutung gewinnt, wirkt es sich auf das Digitales Ökosystem in diskreten und kontinuierlichen Prozessanwendungen aus und ermöglicht es Fertigungsunternehmen, sich auf produktionszentrierte Ergebnisse zu konzentrieren. Unternehmen nutzen edge-Computing für Anlagen, Maschinen und Produktionslinien, um die Zuverlässigkeit der Anlagen und die Gesamtanlageneffektivität durch Anwendungen wie HMI/SCADA, Maschinen-Analyse und Anlagen-Leistung zu verbessern.
Cloud versus edge computing
Wie geht es jetzt weiter? Welches Rechenparadigma ist für Ihre IX-Initiativen am besten geeignet?
Das wahrscheinlichste Industrieszenario ist, dass eine OT-Anwendung nicht nur am edge, sondern auch in der Kommunikation und Interaktion mit anderen Cloud- oder lokalen Workloads eingesetzt wird. Dies wird durch eine frühere Automation World-Umfrage bestätigt, die zeigt, dass Hersteller in der Regel nicht zwischen Rechenparadigmen wählen[3]. Stattdessen setzen sie je nach ihren spezifischen geschäftlichen Anwendungsfällen eine Reihe von Cloud- und edge-Technologien ein und nutzen die Paradigmen letztlich als komplementär. Die Erfahrung von Praktikern zeigt, dass der Schlüssel darin liegt, eine Architektur und Strategie zu entwickeln, die beide Paradigmen umfasst.
Systemarchitekten, die sich an beiden Paradigmen orientieren und diese zum Vorteil des Gesamtsystems anpassen, schaffen einen Mehrwert für ihre Organisationen. Sie werden Flexibilität in die Architektur einbauen, damit Daten, die in die Cloud gehen, eines Tages auch vor Ort genutzt werden können. Die Gesamtarchitektur muss edge- und Cloud-Architekturen umfassen, damit sie für zukünftige Geschäftsanforderungen gut zusammenarbeiten können.
Fazit
Da edge-to-cloud-Bereitstellungen immer mehr zur Norm werden, müssen Industrieunternehmen aufhören, darüber nachzudenken, wo sie Daten und Anwendungen bereitstellen, und sich stattdessen auf die zugrunde liegenden Geschäftsanforderungen konzentrieren. IX-Führungskräfte sollten die Anforderungen in Bezug auf Kosten, Sicherheit, Latenz und eine zuverlässige internet-Verbindung berücksichtigen – und dann zwischen edge oder Cloud wählen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass edge- und Cloud-Computing keine konkurrierenden Technologien sind. Sie erfüllen einfach unterschiedliche Anforderungen. Cloud-Computing eignet sich für bedarfsgesteuerte, skalierbare Anwendungen, die hoch- oder heruntergefahren werden müssen. edge-Computing ist ideal für Echtzeit-Anwendungen, die eine große Menge an Daten generieren. Kurz gesagt, sowohl Cloud- als auch edge-Computing haben ihre Anwendungsfälle und müssen je nach Anwendung ausgewählt werden.
[1] Quelle: „Edge Computing Solutions Powering die Vierte industrielle Revolution“ von IDC, gesponsert von Lumen und Intel, basierend auf einer Umfrage unter 802 Geschäftsentscheidern weltweit
[2] Quelle: The Impact of the edge on the Future of Enterprises von IDC, gesponsert von Akamai Technologies
[3] https://www.automationworld.com/process/iiot/article/21952832/pandemic-accelerates-edgetocloud-digital-transformation
