Definition: Workloads am Rand des Netzwerks betreiben Was ist Azure IoT Edge?

Azure IoT Edge ist ein von Microsoft verwalteter und auf Azure IoT Hub basierender Dienst, mit dem sich Cloud-Services lokal auf IoT-Edge-Geräten bereitstellen lassen. Durch den Betrieb von Workloads am Rand des Netzwerks werden an zentrale Cloud-Dienste zu übertragenden Datenmengen reduziert, Verzögerungszeiten minimiert und Verfügbarkeiten optimiert.

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Azure IoT Edge ist eine von Microsoft angebotene intelligente Lösung zur Realisierung des Edge-Computing-Konzepts für das Internet der Dinge (Internet of Things - IoT). Es handelt sich um eine Kombination aus voll verwaltetem Cloud-Service und lokal auf Edge-Geräten ausführbarer Runtime und Funktionsmodulen. Mit Hilfe der Lösung lassen sich Cloud-Workloads am Rande des Netzwerks auf IoT-Geräten betreiben.

So können beispielsweise Azure-Services, KI-Anwendungen oder Dienste von Drittanbietern als Module am Edge bereitgestellt werden. Dank Edge Computing und lokaler Datenverarbeitung reduzieren sich die Latenzzeiten und die an zentrale Cloud-Services zu übertragenden Datenmengen. Anwendungen werden echtzeitfähig. Gleichzeitig erhöht sich die Verfügbarkeit der Anwendungen, da Funktionen auch beim Ausfall der Internetverbindung aufrecht erhalten werden können.

Neben der kostenlos unter MIT-Lizenz zur Verfügung gestellten Open-Source-Runtime und den IoT Edge Modulen besitzt Azure IoT Edge eine Cloud-Schnittstelle, über die die Bereitstellung und Verwaltung von Workloads über die Cloud mit Azure IoT Hub erfolgt. Für die IoT-Endgeräte ist zertifizierte Hardware mit Windows- oder Linux-Betriebssystem und Unterstützung von Container-Engines einsetzbar. Microsoft stellt einen Azure-Certified-IoT-Gerätekatalog für Drittanbieterhardware zur Verfügung.

Grundsätzliches zum Edge Computing

Das Edge Computing ist ein Architekturkonzept des Cloud Computings, das sich sehr gut für das Internet der Dinge eignet. Datenverarbeitungsvorgänge werden von zentralen Servern der Cloud an den Rand des Netzwerks auf dezentrale Endgeräte verschoben. Ein Teil der Daten lässt sich direkt lokal verarbeiten, ohne dass eine Übertragung an zentrale Server notwendig ist. Dadurch, dass IT-Ressourcen lokal bereitgestellt und Daten nahe an ihrem Entstehungsort prozessiert werden, reduzieren sich die Latenzzeiten und die Netzlasten.

Gleichzeitig erhöht sich die Verfügbarkeit der Anwendungen, da die Grundfunktionalität auch ohne Verbindung zur Cloud über eine längeren Zeitraum aufrecht erhalten werden kann. Typische Anwendungen des Edge Computings sind Anwendungen wie das autonome Fahren, intelligente Fabriken oder die Smart City. Mit Azur IoT Edge bietet Microsoft eine Lösung zur Realisierung des Edge-Computing-Konzepts.

Die wichtigsten Komponenten von Azure IoT Edge

Azure IoT Edge besteht aus drei grundlegenden Funktionskomponenten. Diese drei Komponenten sind:

• die IoT Edge Runtime,

• die IoT Edge Module,

• die IoT Hub Cloud-Schnittstelle.

Bei der Azure IoT Edge Runtime handelt es sich um eine Open-Source-Laufzeitumgebung unter MIT-Lizenz, die das IoT-Gerät zu einem Azure IoT Edge Device mit lokalen Datenverarbeitungsfähigkeiten macht. Die Runtime stellt für die Gerätehardware eine Sammlung von Funktionen bereit und ermöglicht die Ausführung und Verwaltung der IoT Module auf den Edge-Geräten. Typische Funktionen der Runtime sind das Installieren der Workloads, das Ausführen der Workloads, die Einhaltung von Sicherheitsstandards und die Kommunikation mit der Cloud und dem IoT Hub. Die IoT Edge Runtime ist für Geräte mit Linux- oder Windows-Betriebssystem verfügbar. Es existiert eine Liste an zertifizierter Hardware, die sich zur Ausführung der Runtime eignet.

IoT Edge Module sind Container, die die eigentlichen Datenverarbeitungsdienste lokal bereitstellen und ausführen. Bei diesen Diensten kann es sich um Azure-Dienste, um auf eigenem Code basierende Dienste oder um Dienste von Drittanbietern handeln. IoT Edge Module werden in der Runtime ausgeführt und lassen sich in vielen verschiedenen Programmiersprachen wie Java, Python, .NET, C, C#, oder Node.js erstellen. Darüber hinaus existiert eine große Anzahl an vorbereiteten Azure-basierten Modulen beispielsweise für das Machine Learning oder die Bilderkennung mit Diensten wie Azure Functions, Azure Stream Analytics oder Azure Machine Learning. Über den Azure Marketplace sind zahlreiche Module der Community oder von Drittanbietern verfügbar.

Die cloud-basierte Schnittstelle zum Azure IoT Hub erlaubt die Remote-Verwaltung und die Remote-Überwachung der IoT-Geräte mit ihren IoT Edge Modulen. Typische über diese Schnittstelle ausgeführte Funktionen sind das Erstellen und Konfigurieren von Workloads für Geräte, das Senden der Workloads an Geräte und Gerätegruppen oder das Monitoring der dezentral ausgeführten Workloads.

Die Preisgestaltung von Azure IoT Edge

Azure IoT Edge setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen, die jeweils unterschiedlichen Preismodellen unterliegen. Die Azure IoT Edge Runtime ist als Open-Source-Software verfügbar und lässt sich kostenlos auf Endgeräten installieren. Allerdings ist zur Verwaltung der Edge-Geräte und zur Bereitstellung und Überwachung der Workloads der Dienst Azure IoT Hub notwendig. Mit dem Zugriff auf Azure-Module werden die jeweiligen Dienste basierend auf dem Abrechnungsmodell zur Nutzung auf Edge-Geräten tarifiert.

Der Tarif „Standard“ ist in verschiedenen Editionen mit unterschiedlichem Preis erhältlich. Je nach Edition beinhaltet er eine bestimmte Anzahl Einheiten, Nachrichten pro Einheit und Nachrichtengrößen. Die Preise für die IoT Edge Module sind abhängig von der Art und Herkunft der Module. So werden bestimmte Module wie Azure Stream Analytics auf IoT Edge pro Gerät und Monat abgerechnet. Andere Module sind kostenfrei verfügbar oder mit einer Lizenz nutzbar. Preise für IoT Edge Module von Drittanbietern sind über den Azure Marketplace ersichtlich.

Vorteile durch den Einsatz von Azure IoT Edge

Der Einsatz von Azure IoT Edge zur Realisierung des Edge Computings für IoT-Anwendungen bietet zahlreiche Vorteile. Diese Vorteile sind zum Beispiel:

• Reduzierung der Latenzzeiten der Datenverarbeitung und Realisierung echtzeitfähiger Anwendungen;

• Reduzierung der in die Cloud zu übertragenden Datenmengen;

• höhere Verfügbarkeit der Anwendungen: Aufrechterhaltung der Grundfunktionalität auch ohne Internet- und Cloudverbindung;

• zentrale Verwaltung und Überwachung von Endgeräten und Workloads über IoT Hub;

• Nutzung von mit Docker kompatiblen Containern zur dezentralen Ausführung der Geschäftslogik;

• für Edge-Geräte mit Linux- oder Windows-Betriebssystem geeignet;

• Bereitstellung über sichere und zertifizierte Hardware;

• Unterstützung hardwarebasierter Vertrauensanker auf den Edge-Geräten;

• lokale Bereitstellung und Ausführung von in der Cloud trainierten Machine-Learning-Modellen;

• Nutzung von selbst erstellten Modulen;

• Unterstützung verschiedener Programmiersprachen wie Python, C, C#, Java oder Node.js;

• Einhaltung von Datenschutzvorgaben durch die lokale Datenverarbeitung und Datenhaltung;

• Verfügbarkeit zahlreicher Drittanbietermodule über den Azure Marketplace;

• Senkung der Kosten für IoT-Lösungen;

• Vereinfachung und Beschleunigung der Entwicklung von IoT-Lösungen.

Public, Private, Hybrid & Co.: Definitionen rund um Cloud Computing

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