Vorzeitige Optimierung bremst IIoT

Edge Computing ist kein Allheilmittel für digitale Transformation

| Autor / Redakteur: Satish Gannu* / Elke Witmer-Goßner

Die Edge hilft bei der Problemlösung, doch oft ist die Cloud dafür noch besser geeignet.
Die Edge hilft bei der Problemlösung, doch oft ist die Cloud dafür noch besser geeignet. (Bild: © profit_image - stock.adobe.com)

Ein nicht immer beliebter Ratschlag für Kunden des Industrial Internet of Things (IIoT) ist, nicht dem Edge-Computing-Hype zu verfallen. Das Analystenhaus IDC hat prognostiziert, dass im Jahr 2019 45 Prozent der vom IoT erzeugten Daten „close to or at the edge“ gespeichert, verarbeitet, analysiert und behandelt werden. Doch es ist Vorsicht geboten.

Edge – wie viele zunächst überschätzte Entwicklungen in der Vergangenheit – ist kein Allheilmittel für die digitale Transformation. Richtig eingesetzt, hat Edge Computing natürlich seinen Platz: Es kann Abläufe optimieren, wenn ein Unternehmen genau weiß, welches spezifische Problem an einem bestimmten Ort gelöst werden muss. Edge öffnet IIoT-Kunden für eine sogenannte „vorzeitige Optimierung“: Mikrolösungen, die Unternehmen quasi blind für die geschäftskritischen Makro-Informationen machen, die das industrielle Internet der Dinge liefern soll.

Da Operational Technology (OT) und Information Technology (IT) bei Industrie 4.0 zusammenlaufen – innerhalb von Unternehmen aber manchmal miteinander kollidieren – ist die Versuchung groß, in eine OT-Edge-Infrastruktur zu investieren. Diese existiert aber häufig bereits in der IT. Unternehmen sollten sich fragen, was der Sinn der OT/IT-Konvergenz und des industriellen Internets der Dinge ist. Alle Bemühungen, Innovationen und Investitionen zielen auf eines ab: Sie sollen die physische und digitale Welt zusammenzubringen. Ziel ist es, intelligentere, optimierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Sensoren, Analytik, Cloud, Blockchain, 5G – und auch Edge Computing – sind Schlagworte. Miteinander vernetzt, gewährleisten diese Technologien, dass Dinge schneller, wertvoller, individueller, hochwertiger, kostengünstiger und profitabler sind. Das IIoT hingegen liefert bessere Antworten in die Unternehmen.

Nicht zu früh optimieren

Edge hingegen bedeutet einfach, dass Probleme gelöst werden – auf Basis von Analytik und Algorithmen – und zwar dort, wo sie auftreten: direkt vor Ort, auf lokaler Ebene oder in der Produktionsstätte. Warum die Kosten für die Übertragung von Daten in die Cloud für bessere Antworten aufwenden, wenn diese Antworten direkt hier im Werk zu finden sind? Das ist nur in einem einzigen Fall korrekt: Wenn das Problem nur in dieser einen Produktionsanlage, Maschine oder Prozess zu finden ist. Nur dann kann die Verarbeitung am Rand sinnvoll sein.

Was aber, wenn Organisationen nicht genau wissen, welche Probleme sie lösen müssen? Die meisten Firmen sind momentan noch am Anfang ihrer Digitalisierungsreise und stehen einer Reise von Unwägbarkeiten und Herausforderungen gegenüber. Noch wichtiger: Was ist, wenn die gleichen Probleme die Prozesse eines Unternehmens – oder einer Branche – global behindern? Die Herausforderungen dann lokal am Rand, sozusagen auf der Mikroebene, zu lösen, wäre eine verfrühte Optimierung. Ohne dies zu realisieren, behindern Organisationen sich selbst. Edge entzieht durch die Lokalisierung dem gesamten Ökosystem die Vorteile von Netzwerkeffekt-Lösung. Daher ist es ratsamer, Datenströme in die Cloud zu senden. Die dort vorhandenen Layer an künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Analytik und verwandter Technologien erlauben eine weltweite Sichtweise auf Makroebene und geben universelle Antworten, die ein Unternehmen umfassend optimieren können.

Warum beschränken sich Unternehmen in diesen frühen Tagen der digitalen Transformation mit einem Fokus auf Edge Computing selbst und laufen Gefahr, wertvolle Erkenntnisse auf Basis ihrer Daten nicht zu realisieren? Edge löst zwar lokale Probleme, sendet aber wichtige Daten nicht in die Cloud. Damit tragen sie nicht dazu bei, Herausforderungen zu adressieren, die im gesamten Netzwerk bestehen.

Einsatz des Rechenzentrums als Private Cloud…

Natürlich wäre es von Vorteil, wenn alle durch vernetzte Maschinen generierten Daten in die Cloud gesendet würden. Damit erhielten Unternehmen eine globale Sichtweise über alle gesammelten Informationen, universelle Antworten und könnten den Netzwerkeffekt optimieren. Aus zwei Gründen ist dies jedoch nicht realisierbar: Erstens wächst die Datenmenge exponentiell an, da immer mehr Sensoren in immer kürzeren Abständen Daten senden, und zweitens müsste die OT-Infrastruktur neu aufgebaut werden, um Unternehmen mit der Cloud zu verbinden. Welches Unternehmen kann sich das leisten?

Die Einwände lassen sich leicht entkräften. Zum einen lassen sich Daten komprimieren, bevor sie in die Cloud gesendet werden. Damit reduziert sich der Datenstrom um bis zu einem Drittel seiner Größe – ohne die Datenqualität zu beeinträchtigen. Dies Kosten für den sonst notwendigen Speicherplatz lassen sich somit entsprechend reduzieren. Es gibt darüber hinaus bestehende und neue Lösungen innerhalb des Rechenzentrums, die dem zunehmenden Informationsfluss durch mehr Sensoren und der Einführung von 5G gerecht werden.

Zum anderen macht es keinen Sinn, OT-Infrastrukturen am Rand des Netzwerks aufzubauen. Enterprise IT-Rechenzentren existieren bereits und werden kosteneffizient konfiguriert, um die erforderlichen Aufgaben zu bewältigen. Dazu gehört auch der Einsatz von remote algorithmischen IIot-Techniken. Das notwendige Budget und die Fähigkeiten der entsprechenden Teams lassen sich eher in der IT finden. OT-Teams müssen ihre eigenen Optimierungsaufgaben bewältigen – sie benötigen keine zusätzlichen IT-Verantwortlichkeiten. Selbst wenn dies möglich sein sollte, gibt es angesichts des fortgeschrittenen Durchschnittsalters der OT-Geräte (zehn Jahre oder mehr) mit begrenzter CPU-Leistung keinen Grund, eine neue OT-Infrastruktur aufzubauen, um den Rand mit der Cloud zu verbinden.

… zur Anbindung von OT Edge an die Public Cloud

So viele Problemlösungsdaten wie möglich in die Cloud zu senden – und sie nicht am Rand zu isolieren – ist nicht nur machbar, sondern auch intelligent und ratsam. Bereits bestehende Rechenzentren, die momentan aktualisiert werden, um die Herausforderungen von Industrie 4.0 zu erfüllen, können die benötigte Rechenleistung und den Speicher bereitstellen. Damit sind sie bestens geeignet um als Übergang – als Private Cloud – zwischen dem Rand und der Public Cloud zu fungieren.

Satish Gannu, Chief Security Officer, ABB Ability.
Satish Gannu, Chief Security Officer, ABB Ability. (Bild: ABB Ability)

Die Public Cloud ist bestens gerüstet, die Erwartungen an die Geschäftsoptimierung zu erfüllen. Dementsprechend wäre es ein Fehler, sich in diesem frühen Stadium der Digitalisierung zu sehr auf Edge zu verlassen. Vor allem dann, wenn die lokalen Antworten, die Edge liefert und isoliert, sich als universelle Optimierungen über das Netzwerk hinweg erweisen könnten, die global interessant sind, aber bislang nicht entdeckt wurden. Die beste Strategie ist daher, eine vorzeitige Optimierung von Edge Computing zu vermeiden. Nur so lässt sich letztendlich eine vollständige Optimierung erreichen.

* Der Autor Satish Gannu ist Chief Security Officer von ABB Ability.

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