SCHLIESSEN
Das Konzept des Edge-Computings gibt es schon seit mehreren Jahren. Es stammt aus der Zeit der standortgebundenen EDV oder der HMI-Computer (Human Machine Interface). Das Konzept des Edge-Computings gibt es schon seit mehreren Jahren. Es stammt aus der Zeit der standortgebundenen EDV oder der HMI-Computer (Human Machine Interface).
Wie der Name schon sagt, wird Edge-Computing vor Ort oder am „Rand“ (edge) des Cloud-Computings eingesetzt – dort, wo die Daten in ihrem nativen Format erzeugt werden.
Im Wesentlichen verbessert das Edge-Computing die Zuverlässigkeit und Leistung lokal und ohne die Verzögerung, die mit der Kommunikation über das Internet verbunden ist. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn es bei der Datenverarbeitung und -erfassung auf Millisekunden statt auf Sekunden ankommt.
Edge-Computing-Ebenen
Die drei wesentlichen Ebenen, in die ein Edge-Computing-System eingeteilt ist, bestehen aus Sensoren oder Edge-Geräten, Edge-Gateways und dem Cloud- oder zentralen Server. Während die Daten diese Ebenen durchlaufen, wird in jeder Ebene auch eine Entscheidungsfindung ermöglicht. Sehen wir uns an, wie das funktioniert.
Sensoren
Intelligente Sensoren oder Edge-Geräte verfügen über einen integrierten Mikroprozessor, der wichtige Messungen von einer Vielzahl von vernetzten Sensoren erfasst.
Diese Geräte können Messdaten wie Zeitstempel, Betriebsstunden, Konnektivität, Kalibrierungsprüfung sowie eine Vielzahl anderer Mikrovorgänge erfassen. Sie können sogar autonom arbeiten, solange sie über eine Stromversorgung verfügen, und können Daten synchronisieren, wenn die Konnektivität verlorengeht, sodass eine kontinuierliche Datensicherheit gewährleistet wird. Die intelligenten Sensoren können sogar lokale Steuerausgänge verschiedenster Art bereitstellen, um Alarme auszulösen.
Edge-Gateway
Ein Edge-Gateway befindet sich zwischen den Edge-Geräten und der Cloud. Es ist das zentrale Repository für die Daten der Edge-Geräte sowie für die Synchronisierung mit anderen Edge-Gateways. Das Edge-Gateway ist auch der Gatekeeper für alle daran angeschlossenen Edge-Geräte und sorgt für eine sichere Authentifizierung und Bereitstellung. Nur Daten höherer Ordnung werden zur Modellierung und Analyse an die Cloud übertragen.
Edge-Gateways werden so eingerichtet, dass sie unabhängig von der Cloud ausgeführt werden können und gleichzeitig viele Vorteile der Cloud bieten. In großen Werken kann mehr als ein Edge-Gateway eingesetzt werden, wobei dann jedes Gateway für bestimmten Messdaten zuständig ist, die schließlich in der Cloud synchronisiert und zusammengeführt werden. Anschließend kann diese umfangreiche Datenmenge analysiert werden, ohne dass sich dies auf lokale Edge-Geräte und -Gateways auswirkt.
Cloud
Die Cloud ist ein zusammenhängendes Netzwerk aus virtuellen Servern und Webservices, die im Internet gehostet werden. Hier werden die Daten höherer Ordnung von den Edge-Gateways gespeichert, verarbeitet und analysiert.
Vorteile von Edge-Computing für das IIoT
Die Verlagerung der Berechnungen und zeitrelevanten Entscheidungen an den Rand bringt viele Vorteile, insbesondere in einer IIoT-Umgebung. Nachfolgend sind einige davon aufgeführt.
Geschwindigkeit und Latenz
Das Edge-Computing reduziert den Zeitaufwand für den Nachrichtenaustausch, anstatt sich ausschließlich auf das Internet zu verlassen. Diese Zeitreduktion ist für zeitrelevante Prozesse und Messungen von entscheidender Bedeutung.
Beispielsweise müssen bei der Überwachung der Geräteleistung, bei Ausfällen oder Unfällen die generierten Daten sofort analysiert werden. Es besteht einfach nicht genügend Zeit, um die Daten zwischen dem System und der Cloud hin- und herzusenden. Durch die Senkung der Netzwerklatenz verbessert das Edge-Computing die Reaktionszeit für IIoT-Echtzeit-Anwendungen erheblich.
Sicherheit und Zuverlässigkeit
In einer herkömmlichen Cloud-Umgebung durchlaufen die im gesamten Unternehmen generierten Daten eine zentralisierte Architektur. Diese Art der Einrichtung ist anfälliger für Angriffe wie DDoS (Distributed Denial-of-Service) und andere Cyberbedrohungen. Bei Industrieunternehmen, die auf die Daten betrieblicher Prozesse angewiesen sind, kann der gesamte Betrieb durch solche Schwachstellen gefährdet werden.
Beim Edge-Computing gibt es ein verteiltes Sicherheitsrisiko zwischen den Edge-Geräten und der Cloud. Das bedeutet nicht, dass Cyberbedrohungen eliminiert werden, sondern dass sie in dem Sinn abgewehrt werden, dass Edge- und Cloud-Infrastruktur bei einem Angriff gemeinsam attackiert werden müssen, um eine Bedrohung für die IIoT-Infrastruktur darzustellen.
Die verteilte Architektur des Edge-Computing kann sich auch positiv auf die Zuverlässigkeit auswirken. Durch die Berechnung und Speicherung vor Ort werden die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit verbessert, und die Abhängigkeit von der Internetverbindung sinkt. Die intelligenten Edge- und Gateway-Geräte können auch dann weiterarbeiten, wenn die Kommunikation mit der Cloud vorübergehend unterbrochen wird.
Kosteneinsparungen
Das Edge-Computing ermöglicht Kosteneinsparungen beim Computing und bei der Datenspeicherung. Damit werden die beiden größten Kostenfaktoren des Cloud-Computings verlagert. Die Kosten von Cloud-Abonnementdiensten für die Datenübertragung, die Häufigkeit der Uploads und Downloads der Daten sowie die Arbeit mit Zeitreihendaten können so reduziert werden.
Skalierbarkeit
Die Anforderungen an die Rechenleistung der Unternehmen werden höchstwahrscheinlich mit dem Ausbau der Digitalisierung steigen. Durch die dezentralen Eigenschaften von Edge- und Cloud-Computing wird beeinflusst, wie viel (oder wie wenig) das Edge- oder Cloud-Computing kosteneffizient skaliert und umverteilt (oder sogar herunterskaliert) werden kann, ohne relevante betriebliche Ressourcen, z. B. durch das Herunterfahren des gesamten oder teilweisen Betriebs, einzuschränken.
Intelligente Sensoren von Omega für das Edge-Computing
Die intelligenten Sonden (SP-Serie) von Omega sind ein hervorragendes Beispiel für industrielle Edge-Computing-Geräte. Diese Sensoren verfügen sowohl über eine integrierte lokale Steuerung als auch über eine geschlossene Steuerung am Messpunkt, wodurch die Notwendigkeit mehrerer Einzelgeräte, die separat konfiguriert werden müssen, entfällt.
Einige der intelligenten Sensoren der SP-Serie verfügen auch über eine autonome Echtzeitsteuerung mittels Alarm und Steuerungssystem.
Die IR-Sensoren der SP-001-2-Serie ermöglichen beispielsweise die lokale Steuerung von Ausgängen basierend auf Messwerten und Betriebsparametern. Der Sensor kann so eingestellt werden, dass er nur dann Daten überträgt, wenn eine entsprechend eingestellte signifikante Änderung des Werts auftritt. Mit dieser Funktion wird die Batterielaufzeit des Geräts verlängert.
Darüber hinaus kann der intelligente Sensor auch digitale E/A-Stifte auslösen, die mit einem Alarm oder einer Relaisinformation vernetzt werden können, selbst wenn das Netzwerk ausfällt.
Edge-Computing ist die Zukunft
Immer mehr Industrieunternehmen setzen IIoT-Geräte ein, um ihre Betriebsabläufe effizienter zu gestalten. Ihre Zahl wird in den kommenden Jahren zunehmen. Die mit diesen IIoT-Geräten generierten Daten bieten Unternehmen zwar neue Möglichkeiten, stellen jedoch auch eine neue Herausforderung beim Speichern, Verwalten und Verarbeiten der enormen Datenmengen dar. Der Einsatz einer herkömmlichen Cloud-Infrastruktur belastet in solchen Fällen das Rechenzentrum nur mit einer höheren Datenverkehrslast und erfordert mehr Rechenressourcen.
Das Edge-Computing beseitigt diesen Engpass, indem die Datenverarbeitung auf Vor-Ort- und Edge-Geräte verteilt wird, die sich in der Nähe der Quelle befinden. Der unmittelbare Nutzen, den Unternehmen daraus ziehen können, ist die Echtzeitantwort ihrer IIoT-Anwendungen, da die Daten direkt an der Informationsquelle gespeichert und verarbeitet werden.
Dies wiederum führt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung, was für eine industrielle Betriebsumgebung erforderlich ist, in der die Daten sofort analysiert werden müssen. Durch das Edge-Computing werden auch Probleme der Konnektivität gelöst und die Kosten für die Übertragung der Daten auf einen zentralen Server oder in die Cloud reduziert.
Das Cloud-Computing wurde zwar lange als vielversprechende Technologie angesehen, doch das Wachstum der IIoT-Anwendungen deutet auf eine Zukunft hin, in der das Edge-Computing eine entscheidende Rolle spielen wird.