Strategien und Standards für die Bereitstellung von Edge-Computing

in English

Während unser Whitepaper „Edge-Computing im industriellen Umfeld“ eine Übersicht über Edge-Computing gibt und dessen verschiedene Formen erläutert, gehen wir hier darauf ein, wie Edge-Computing in einem industriellen Umfeld unter Berücksichtigung seiner Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Latenz und Daten/Bandbreite eingesetzt wird, und diskutieren die unterstützenden IEEE-Standards.

Zu den wichtigsten Faktoren für jede industrielle Smart Factory gehören die zunehmende Verarbeitung riesiger Mengen von empfangenen Sensordaten und die Bereitstellung der Dienste, die heutige Steuerungssysteme auszeichnen. Wie im Abschnitt „Was ist Edge-Computing?“ unseres Whitepapers dargestellt, ist die Antwort auf die Quadratur dieses Kreises, Edge-Computing als Teil einer Industrie 4.0-Strategie einzubinden. Edge-Computing ist eine Cloud-basierte Zwischenschicht, welche die zentrale Cloud und die Netzwerkränder verbindet und spezielle Dienste mithilfe von Hardware und Software bereitstellt.

Bereitstellung von Edge-Computing

Die wesentlichen Komponenten von Edge-Computing sind eine Cloud (es kann sich um eine öffentliche oder private Cloud handeln, die ein Archiv für die containerbasierten Workloads und auch zum Hosten und Ausführen der Anwendungen hat), Edge-Geräte (Ausrüstung zusammen mit Sensoren mit begrenzten Rechenressourcen), ein Edge-Knoten (das bezieht sich auf alle Edge-Geräte, Edge-Server oder Edge-Gateways, auf denen Edge-Computing ausführbar ist), ein Edge-Server (in der Regel zum Ausführen von Workloads und gemeinsamen Diensten für Unternehmensanwendungen) und ein Edge-Gateway (kann Unternehmensanwendungen hosten und Netzwerkdienste bereitstellen). Edge-Geräte sind physische Hardware, die sich am Netzwerkrand befindet und über genügend Speicher, Rechenleistung und Rechenressourcen verfügt, um Daten in Fast-Echtzeit mit nur wenig Unterstützung von anderen Teilen des Netzwerks zu sammeln, zu analysieren und auszuführen. Verschiedene Edge-Geräte bieten unterschiedliche Verarbeitungsebenen; diese können auch Daten filtern und sicherstellen, dass nur wichtige Änderungen zur weiteren Analyse an die Cloud gesendet werden. Edge-Computing ist zudem fehlertoleranter und Korrekturen können sofort vorgenommen werden. Selbst in Szenarien mit geringerer Signalstärke wäre Edge-Computing in der Lage, die Geräte selbstständig zu unterstützen.

Die Containerisierung ist eine der gängigsten Methoden, um Programme mit der Cloud-Nutzung kompatibel zu machen. Das Programm wird zusammen mit allen Betriebssystembibliotheken, die es benötigt, unter Verwendung von Technologien von Anbietern wie Docker gebündelt, und der gesamte Container wird bei Bedarf von Server zu Server verschoben. Dieser Schritt wird häufig mithilfe von Kubernetes und ähnlichen Tools durchgeführt, welche die Hardware-Verfügbarkeit und andere Faktoren überwachen, um zu bestimmen, wann und wo Container ausgeführt werden sollen. Die zentralisierte Cloud-Computing-Struktur ist zunehmend ineffizient, wenn es um die Verarbeitung und Analyse enormer Datenmengen geht, die von IoT-Geräten gesammelt werden, da die Datenübertragung mit eingeschränkter Netzwerkkapazität erfolgt. Die Vorverarbeitungsmethoden minimieren die Menge der zu übertragenden Daten erheblich, da Edge-Computing Rechenaufgaben von der zentralisierten Cloud an den Netzwerkrand und damit in die Nähe von IoT-Geräten verlagert.

Wie in der Abbildung gezeigt, ermöglicht die IoT Connect®-Plattform dem System, sich schnell zu verbinden, Daten im gesamten Unternehmen zu sammeln und wertvolle Erkenntnisse daraus zu generieren. Die IoT Connect-Plattform besteht aus verschiedenen Komponenten wie Tools, Technologien, SDKs, APIs und Protokollen. Sie bietet eine Matrix aus Geräten, Sensoren, Gateways, Aktoren und anderen Modulen. Diese Geräte sammeln verschiedene Arten von Daten in unterschiedlichen Intervallen, die dann in Echtzeit überwacht, gefiltert und verarbeitet werden können, um Ihnen umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Man kann auch neue Einnahmequellen und Servicemodelle schaffen, indem man schnell Lösungen bereitstellt, die über Produktionsumgebungen hinweg skaliert werden.

Abbildung: IoT Connect-Ökosystem

IEEE-Standards für Edge-Computing

Bis heute gibt es nur wenige Probleme, die ungelöst bleiben, da sie nicht ausreichend angeführt werden und Edge-Computing noch nicht vollständig definiert ist. Darüber hinaus gibt es Herausforderungen bei der Bereitstellung von Edge-Computing-Prozessen wie der Verwaltung des Gesamtsystems, der Definition und Erstellung von Fogs und Edges, der Bereitstellung von Workflow und der Bereitstellung von Edge-Computing-Diensten (Computing, Speicherung und Vernetzung).

Die IEEE International Conference on Edge Computing (EDGE) hat das Ziel, sich als führendes internationales Forum für Forscher und Fachleute der Branche zu etablieren, um die neuesten grundlegenden Fortschritte beim Stand der Technik und die Praxis des Edge-Computing zu diskutieren, aufkommende Forschungsthemen zu identifizieren und die Zukunft des Edge-Computing zu definieren. EDGE ist für den lokalen Ressourcenaustausch und Cloud-Konnektivität verantwortlich. Nachfolgend finden Sie einige der nach EDGE definierten IEEE-Standards.

IEEE P1935 Standard für die Verwaltbarkeit und Orchestrierung von Edge/Fog-Computing.	Dieser Standard definiert und harmonisiert die Verwaltbarkeit, Verwaltung und Orchestrierung von Edge/Fog-Computing. Er beschreibt die Funktionen und Dienste von selbstwahrnehmenden Umgebungsressourcen im Hinblick auf Kapazität, Verwaltbarkeit, Verwaltung und Orchestrierung. Er definiert auch die Mitgliedschaft und das Verhalten einer Umgebungsressource innerhalb einer Edge/Fog-Community oder -Nachbarschaft sowie die Struktur und den Zweck der Edge/Fog-Community.
IEEE P2805.1 Selbstverwaltungsprotokolle für Edge-Computing-Knoten.	Dieser Standard legt die Selbstverwaltungsprotokolle für Edge-Computing-Knoten fest. Diese Anforderungen umfassen Verwaltungsprotokolle zur Selbstorganisation, Selbstkonfiguration, Selbstwiederherstellung und Selbstentdeckung zwischen mehreren Edge-Computing-Knoten.
IEEE P2805.2 Protokolle zum Erfassen, Filtern und Puffern von Daten für Edge-Computing-Knoten	Dieser Standard legt die Protokolle fest, die vom Edge-Computing-Knoten zum Puffern, Filtern und Vorverarbeiten von Daten verwendet werden, welche von Steuerungen (z. B. speicherprogrammierbaren Steuerungen), rechnergestützten numerischen Steuerungen (CNC) und Industrierobotern gesammelt werden. Die Datenerfassung von Feldgeräten mit unterschiedlichen Schnittstellen muss aus industriellen Clouds und anderen Edge-Computing-Knoten automatisch gespeichert, gefiltert und entsprechend berechnet werden.
IEEE P2805.3 Cloud-Edge-Kollaborationsprotokolle für maschinelles Lernen	Dieser Standard legt die Kollaborationsprotokolle fest, die maschinelles Lernen auf dem Edge-Computing-Knoten mit Unterstützung durch industrielle Clouds ermöglichen. Er bietet eine Referenz für die Implementierung von maschinellem Lernen auf kostengünstigeren Embedded-Geräten mit niedrigerem Stromverbrauch.
IEEE P2961 Leitfaden für ein Architektur-Framework und Anwendungen für kollaboratives Edge-Computing.	Dieser Leitfaden definiert ein Framework für maschinelles Lernen, mit dem eine Rechenaufgabe zerlegt und über Edge- und Cloud-Knoten verteilt werden kann. Er definiert das Architektur-Framework und die Anwendungsrichtlinien für kollaboratives Edge-Computing. Er bietet auch einen Blueprint für die Datennutzung, das Modelllernen und die Kollaboration beim Computing in Edge-Computing-Umgebungen.

Bleiben Sie auf dem Laufenden und lesen Sie auch unsere anderen wegweisenden Blogeinträge. Darin werden verschiedene Formen von Edge-Computing wie Thick-Edge-, Thin-Edge- und Micro-Edge-Lösungen beschrieben. Integration von Edge-Computing in PACs und SPSen, Sicherheitsrisiken von Edge-Computing und sichere Lösungen.