In der Welt desInternet der Dinge (IoT) explodieren die Datenmengen, die von Sensoren und angeschlossenen Geräten generiert werden. Für Lösungsintegratoren geht es nicht mehr nur darum, diese Daten zu sammeln, sondern auch darum, sie effizient zu verarbeiten, um die Anforderungen der Industrie in Echtzeit zu erfüllen und gleichzeitig die Kosten und Netzwerkbeschränkungen zu begrenzen. Hier kommt dasEdge Computing ins Spiel.
Was ist Edge Computing?
Edge Computing bezeichnet eine IT-Architektur, bei der die Datenverarbeitung so nah wie möglich an der Quelle erfolgt, d.h. direkt im Gateway, im Sensor oder in einem lokalen Gerät, anstatt systematisch alle Daten auf einen zentralen Server oder in die Cloud zu übertragen.
Warum ist Edge Computing ein großer Vorteil für das industrielle IoT?
1. Reaktionsfähigkeit und Entscheidungsfindung in Echtzeit
In industriellen Umgebungen müssen bestimmte Warnungen oder Maßnahmen sofort ergriffen werden. Beispielsweise kann eine Überhitzung in einem Kühlraum nicht auf eine Fernanalyse in der Cloud warten, die mehrere Sekunden oder Minuten dauern könnte. Mithilfe von Edge Computing erkennt das lokale Gateway sofort, wenn ein Schwellenwert überschritten wird und generiert eine sofortige Warnung, ohne auf eine Internetverbindung angewiesen zu sein.
2. Reduzierung des Netzverbrauchs und der Kosten
Die kontinuierliche Übertragung von Millionen von Daten in die Cloud erfordert eine hohe Bandbreite, was teuer und unzuverlässig sein kann, insbesondere in abgelegenen Industrieumgebungen. Die Edge-Verarbeitung ermöglicht die Filterung und Vorverarbeitung von Daten, wobei nur nützliche Informationen gesendet werden, wodurch die Netzwerklast erheblich reduziert wird.
3. Robustheit und Autonomie
Im Falle eines Netzwerkausfalls werden ausschließlich auf der Cloud basierende Systeme unbrauchbar. Mit Edge Computing kann das lokale Gateway weiterhin autonom arbeiten, überwachen und agieren, um die Kontinuität kritischer Operationen zu gewährleisten.
4. Verstärkte Sicherheit
Einige sensible Daten müssen nicht unbedingt über die Cloud laufen. Die lokale Verarbeitung verringert die Gefährdung durch Cyberrisiken und erleichtert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
Was ist Edge Computing?
Echtzeitüberwachung der Temperaturen in der Kühlkette
In einem Lagerhaus für Lebensmittel messen Bluetooth-Sensoren die Umgebungstemperatur. Ein mit Edge Computing ausgestattetes Gateway empfängt diese Daten und wendet Regeln an, wie z.B.: “Wenn die Temperatur > 8°C für mehr als 10 Minuten, dann SMS-Alarm”. Dieser Alarm wird sofort ausgelöst, selbst wenn die Internetverbindung gestört ist, wodurch der Verlust von Waren vermieden wird.
Sicherheit isolierter Arbeiter auf Baustellen
Arbeitnehmer, die Bluetooth-Tags tragen, können einen Notfallalarm auslösen. Ein lokales Gateway verarbeitet dieses Signal sofort und leitet die notwendigen Maßnahmen ein (Notruf, Benachrichtigung von Kollegen), ohne auf die Übertragung an die Cloud zu warten.
>> Erfahren Sie mehr über die Geolokalisierung von isolierten Arbeitern auf Baustellen. <<
Wie können Sie Edge Computing in Ihre IoT-Projekte integrieren?
Für Systemintegratoren bedeutet die Einführung einer Edge-Computing-Architektur, dass sie die kritischen Prozesse, die lokal durchgeführt werden müssen, antizipieren müssen. Um dies zu tun, müssen Sie :
- Auswahl von Gateways und Sensoren mit eingebetteter Rechenkapazität und Unterstützung von Geschäftsregeln
- Genaue Definition der lokalen Geschäftsregeln (Schwellenwerte, Zeitgeber, auszulösende Aktionen)
- Fernaktualisierung (OTA) der Geräte zur Anpassung der Behandlung im Laufe der Zeit vorsehen
- Denken Sie an die Gesamtarchitektur, indem Sie Edge und Cloud kombinieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Edge Computing zu einer wesentlichen Säule der industriellen IoT-Implementierungen geworden ist, insbesondere in eingeschränkten und kritischen Umgebungen. Als Lösungsintegratoren können Sie diese Architektur verstehen und beherrschen, um leistungsfähigere, robustere und kostengünstigere Systeme anzubieten, die den steigenden Erwartungen der Endkunden gerecht werden.
FAQ Integratoren: Ihre Fragen zu Edge Computing
F1: Ersetzt Edge Computing die Cloud?
Nein, es sind zwei sich ergänzende Ansätze. Die Cloud bietet globale Aggregation, Langzeitspeicherung und komplexe Analysen, während die Edge die Reaktionsfähigkeit und lokale Autonomie sicherstellt.
F2: Können alle Sensoren und Gateways Edge Computing betreiben?
Nicht unbedingt. Sie sollten Geräte mit ausreichender eingebetteter Rechenkapazität und der Fähigkeit, Geschäftsregeln oder lokale Skripte auszuführen, wählen.
F3: Ist für Edge Computing künstliche Intelligenz erforderlich?
KI kann für fortgeschrittene Fälle integriert werden (Erkennung von Anomalien, Vorhersagen), aber Edge Computing kann sich auch einfach auf einfache und effektive Regeln (Schwellenwerte, Timer) stützen.
>> Erfahren Sie mehr über KI und IoT <<
F4: Wie verwalte ich die Aktualisierung von Regeln oder Software auf Edge-Geräten?
Moderne Gateways unterstützen OTA-Updates (Over The Air), um die lokale Verarbeitung anzupassen oder zu erweitern, was eine hohe Flexibilität gewährleistet.
F5: Sind Edge Computing und RTLS Cutting-Edge das Gleiche?
Nein. Edge Computing bezieht sich auf den Ort, an dem die Daten (lokal) verarbeitet werden, während RTLS cutting-edge sich auf die Genauigkeit von Geolokalisierungstechnologien (wie AoA) bezieht. Dies sind zwei unterschiedliche, aber sich ergänzende Konzepte.
F6: Ist Edge Computing mit Bluetooth Low Energy (BLE) Lösungen kompatibel?
Ja, vorausgesetzt, dass die BLE-Gateways oder die Geräte am Rand über Ressourcen verfügen, um die Daten vor dem Senden lokal zu analysieren.
F7: Erhöht Edge Computing die Komplexität des Projekts?
Nicht notwendigerweise. Mit geeigneten Konfigurationswerkzeugen und gut durchdachten Architekturen können Sie einfache lokale Regeln (ohne Code) einsetzen und eine zentrale Verwaltung über die Cloud beibehalten. Dies hängt von der gewünschten Autonomie ab.
