Advertorial : Edge Computing: Nach der Wolke kommt der Schwarm

Kameras, Messgeräte, Maschinen, Roboter oder Wärmesensoren – gerade in Fabriken, die vernetzt werden, werden zunehmend Daten lokal erfasst, verarbeitet und gespeichert.

Heute werden rund 80 Prozent aller Daten in der Cloud oder in Rechenzentren verarbeitet, was vor allem Internet-Riesen aus den USA und China stark gemacht hat. Doch dieses Verhältnis soll sich bis 2025 umkehren. Dem Marktforscher IDC zufolge soll sich die weltweit produzierte Datenmenge in den nächsten sechs Jahren verfünffachen. Wurden 2018 weltweit rund 33 Zetabytes produziert, soll das Datenvolumen global bis 2025 auf 175 Zetabytes anwachsen.

Diese neue Datenexplosion ist weniger die Ursache eines weiteren Wachstums der Cloud, sondern des anbrechenden IoT-Zeitalters. Denn bis 2025 sollen sich die heute rund 23 Milliarden vernetzten Geräte und Maschinen auf 75 Milliarden mehr als verdreifachen. Um diese Datenlawine zu bewältigen, die auf vernetzte Städte, Fabriken und Verkehrswege zukommt, braucht es so genannte Edge-Server.

Diese Rechner – oft in der Größe eines PC-Towers – können überall verbaut werden und sammeln dann die Daten ein, die ihnen Sensoren (von der Kamera bis zum Geräuschmesser) schicken. An einen Edge-Server in einer Bank etwa können unter anderem dutzende Überwachungskameras angeschlossen werden. Ihre Videostreams wertet der lokale Edge-Rechner aus, Software oder AI aus der Cloud werden nicht gebraucht.

Edge Computing wird manchmal als Gegenteil zum Cloud Computing dargestellt. Doch das ist eigentlich falsch. „Es ist kein Entweder Oder, sondern ein Zusammenspiel von Schwarm und Cloud“, sagt Jochen Borenich, Vorstand der Kapsch BusinessCom. „Für uns bei Kapsch BusinessCom ist es wichtig, bei allen Datensystemen auf dem neusten Stand zu sein – sowohl bei Edge Services, also der Datenverarbeitung an Ort und Stelle, als auch in der Kapsch Shared Infrastructure oder in den Cloud-Lösungen unserer Partner SAP und Microsoft, wenn Daten standortübergreifend analysiert werden müssen.“

Edge-Rechner werden also an die Cloud angebunden, um an diese Daten zu senden, nur eben nicht alle und ständig. Edge-Server werden zwischen IoT-Sensoren und einem Rechenzentrum geschaltet, um lokal Daten zu verarbeiten und quasi ein „Best of“ an die Zentrale zu senden. Das ist auch dann wichtig, wenn IoT-Geräte nicht permanent online sein können.

Edge-Rechner an Bord eines vernetzten Zugs oder eines selbstfahrenden Autos müssen auch dann lokal rechnen, wenn sie offline sind – etwa in einem Tunnel. Auch die anfallende Datenmenge ist ein Thema. Wenn ein dutzend Überwachungskameras in einer Fabrik rund um die Uhr ihre HD-Streams an die Cloud senden würden, sie würden alleine in einer Woche mehr als einen Terabyte Daten produzieren. Wenn aber die Edge-Rechner nur jene Ausschnitte an die Zentrale melden, in denen etwas Unvorhergesehenes passiert, kann man das Datenvolumen drastisch reduzieren.

Selbstfahrende Autos spielen in einer ganz anderen Liga. Ein autonomes Fahrzeug produziert mit all seinen Sensoren und Kameras pro Tag bis zu 4.000 Gigabyte Daten. Eine Million selbstfahrende Autos erzeugen deutlich mehr Daten als eine Milliarde Menschen mit ihren Smartphones und Notebooks. Diese Datenflut muss lokal verarbeitet werden – sowohl wegen der Menge als auch der Übertragungszeit. Schließlich muss ein Roboter-Taxi in Millisekunden reagieren und kann nicht auf das Feedback aus der Cloud warten.

Dass Autos künftig trotz Edge-Computern an Bord vernetzt sein werden, ist klar. Via V2X-Kommunikation werden sie Informationen aus ihrer Umgebung (z.B. der Straßeninfrastruktur) genauso erhalten wie via 5G-Funk, um etwa Software-Updates zu laden oder ihren Standort zu senden.

Kapsch arbeitet in der Factory 1, dem hauseigenen Startup-Accelerator, etwa mit der deutschen Jungfirma ObjectBox an neuen Möglichkeiten mit Edge Computing. „Edge Computing verbessert die Datensicherheit. Manchmal möchten Sie Ihre Daten nicht in der Cloud, sondern in Ihrem Auto, Ihrem Telefon oder Ihrem Smart Home speichern“, sagt ObjectBox-CEO Vivien Dollinger. Ein spannender Nebeneffekt, so Dollinger: “Wir können die Kosten der Cloud um bis zu 60 Prozent senken.“