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Wie Anwenderunternehmen Edge und Cloud am besten kombinieren


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Computerwoche - epaper ⋅ Ausgabe 10/2022 vom 04.03.2022

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Wie funktioniert Edge Computing? www.cowo.de/3550237

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Anforderungen wie geringe Latenzzeiten oder das hohe Datenvolumen von IIoT-Anwendungen zwingt Unternehmen auch im Cloud-Zeitalter, Rechenzentren am Edge zu betreiben.

Die Cloud hat viele neue Chancen und Innovationen möglich gemacht. Gleichzeitig nahmen jedoch die Datenmengen stetig zu. Edge Computing kann einen Ausweg aus diesem Dilemma bieten und durch eine dezentrale Datenverarbeitung viele neue Anwendungsfälle in der Fläche ermöglichen, wenn es gelingt, diese intelligent mit bereits etablierten Cloud-Diensten zu verknüpfen.

Auch wenn die großen unternehmenseigenen Data Center mit der sukzessiven Einführung von Cloud-Diensten aus der Mode gekommen sind, verbleibt bei den Unternehmen ...

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... häufig ein Anteil an sogenannten On-Premises-Serverlandschaften. Gemäß einer aktuellen Studie verfolgt lediglich ein Viertel der deutschen Unternehmen mit mehr als 2.000 Beschäftigten eine sogenannte Cloud-Only-Strategie. Die Mehrheit mit rund 53 Prozent favorisiert eine Cloud-First-Strategie, in der neue Lösungen zwar bevorzugt, aber nicht zwingend in die Cloud verlagert werden.

Zurück zur eigenen Server-Landschaft?

Es gibt eine Vielzahl an Gründen, warum Betriebe nicht alles blind in die Cloud verlagern sollten. Zum Beispiel die Forderung nach geringen Latenzzeiten, welche die Verbindung zur Cloud-Infrastruktur aufgrund der notwendigen Signallaufzeiten vor physikalische Grenzen stellt. Zudem fallen durch den Ausbau der Vernetzung im Kontext von Industrial Internet of Things (IIoT) immer mehr Daten in den Unternehmen selbst vor Ort an. In vielen Gegenden können diese aufgrund von Bandbreitenbeschränkungen nicht adäquat in die Cloud verschoben werden. Andere Gründe könnten inkompatible Software-Lizenzmodelle oder auch eine gewisse Skepsis sein, wenn es darum geht, unternehmensrelevante und besonders sensible Daten aus der Hand zu geben.

Die Vernetzung innerhalb der Unternehmen betrifft beispielsweise Produktionsanlagen, während zeitgleich unterschiedliche Datenquellen aus der Gebäudeautomatisierung und der Produktion in einem Netz (IIoT) zusammengefasst werden. Operational Technology (OT) und Information Technology (IT) sind also miteinander verwoben und erfordern neben dem Einsatz unterschiedlicher Gateways verstärkt das Vorsortieren, Speichern und Verarbeiten von Daten, bevor diese das Unternehmen verlassen und in der Cloud weiterverarbeitet werden.

Diese Situation wird sich in absehbarer Zeit verstärken. Durch den neuen Mobilfunkstandard 5G und den hochperformanten WiFi-6-Standard werden künftig viele stationäre, aber auch mobile Datenquellen kontinuierlich miteinander verbunden sein. Analysten schätzen, dass im Jahr 2025 rund 80 Prozent aller Daten am Edge, beziehungsweise den dort angeschlossenen Geräten, anfallen werden. Zudem wird sich in den kommenden vier Jahren die globale Datenmenge laut IDCs „Data Age 2025 Report“ nahezu verdreifachen. Es braucht also neue Lösungen, um die Vielzahl an Daten verarbeiten und dennoch die Vorteile der Cloud nutzen zu können.

Die technologische Antwort auf die genannte Problemsituation klingt zunächst trivial: Anwendungen, Daten und Dienste werden wieder aus der Cloud heraus verlagert. Und zwar an den sogenannte Edge, also auf Server oder Sensoren, die sich in der unmittelbaren Nähe der Datenquellen befinden, zum Beispiel in einem autonom fahrenden Auto, in einem smarten Wolkenkratzer, in einem Supermarkt oder in der Nähe von Fertigungsmaschinen in einer Produktionshalle.

Die Cloud-Anbieter erschaffen ein sogenanntes „Cloud-to-Edge Computing, Storage, Network and Service Continuum“: Ein virtueller Rechnerverbund, der zentral gesteuert und verwaltet wird, jedoch eine dezentrale und auf die unterschiedlichen Anwendungsfälle optimierte Verarbeitung und Speicherung der Daten ermöglicht. So können die am Edge anfallenden Daten bedarfsgerecht in einem Rechnerverbund zusammengefasst, sortiert, verarbeitet und bei Bedarf an die Cloud übersandt werden. Dies geschieht im Idealfall nach zentralen Regeln und weitgehend ohne zusätzlichen Aufwand und Personalbedarf. Zudem können unternehmensrelevante Daten am Edge verbleiben, ohne zusätzliche Insellösungen betreiben zu müssen. Allerdings gilt es dabei einige Hürden zu überwinden: Die umfassende Einbindung von Produktionsmaschinen, Sensoren und Gateways beispielsweise in ein 5G-Netz sowie die Ausbringung verteilter Edge-Server erfordert zunächst nicht unwesentliche Investitionen, die sich erst mittelfristig auszahlen. Ein Lösungsweg scheint die schrittweise Migration in eine Cloud-Edge-Architektur zu sein.

„Cloud Only“ wirft viele Fragen auf

Die Herausforderungen sind auch abseits finanzieller Investments nicht zu unterschätzen. Einfach an der Cloud-Only-Lösung ist, dass alle Daten in die Cloud verschoben und dort verarbeitet werden. Mit Einführung des Edge wird das komplizierter. Was passiert beispielsweise, wenn die Verbindung zur Cloud zusammenbricht? Lässt sich am Edge dann ein teilautonomer Betrieb sicherstellen? Nach welchem Regelwerk werden Daten zwischen Cloud und Edge synchronisiert? Wie wird am Edge entschieden, was in die Cloud verschoben wird? Wie steht es um die Sicherheit der ausgelagerten Edge-Landschaften?

Mit der Einführung des 5G-Standards durch das globale Standardisierungsgremium „3rd Generation Partnership Project“ (3GPP) nehmen aber auch andere Marktteilnehmer das Edge in ihren Fokus. So sieht der 5G-Standard den Aufbau sogenannter Multi-Access-Edge- Computing(MEC)-Server im Bereich der stationären 5G-Funktürme vor. Die Zielgruppe ist eindeutig: Durch Bereitstellung hochperformanter kabelloser Übertragungsdienste im öffentlichen und kommerziellen Bereich bieten die TK-Anbieter ebenfalls zentral verwaltete Edge-Server in unmittelbarer Nähe zu ihren Kunden an. Dies ermöglicht der Branche den Einstieg in umfassende IT-gestützte und echtzeitfähige Dienstleistungen, beispielsweise für das autonome Fahren oder zur Steuerung industrieller Anlagen.

Der Fokus der Hyperscaler liegt bereits seit einigen Jahren auf der Befähigung des Edge und der Anbindung einer stetig zunehmenden Anzahl von IIoT-Geräten inklusive Zero-Touch-Funktionalitäten. Die Cloud-Anbieter versuchen so verstärkt, ihren Einfluss über die gesamte technologische Wertschöpfungskette auszuweiten und fokussieren sich folglich immer mehr auf das 5G-Edge-Segment und die TK-Anbieter. Nach einer aktuellen Einschätzung von Gartner werden jedoch bis Ende 2023 nur 20 Prozent der installierten Edge- Computing-Plattformen von Hyperscalern bereitgestellt und verwaltet, was laut Gartner einen Anstieg von weniger als einem Prozentpunkt im Verhältnis zu 2020 bedeutet.

Um ihren Marktanteil weiter auszubauen, sind die Hyperscaler im letzten Jahr nun vielfach enge Partnerschaften mit den TK-Anbietern eingegangen, um 5G-und Edge-Dienste anzubieten. Aber auch die eigenen Produkte werden maßgeblich auf das Edge ausgerichtet, um insbesondere eine zentrale Management-Fähigkeit anzubieten und wesentliche Dienste am Edge bereitstellen zu können. So bietet etwa Microsoft durch seine „Azure for Operators Strategy“ und größere Akquisitionen bereits heute eine breite Palette an Edge-Funktionen an. Google Cloud hat im März 2020 seine „Global Mobile Edge Cloud (GMEC) Strategy“ angekündigt, die auf einer Partnerschaft mit AT&T aufsetzt. Die Angebote von Amazon Web Services (AWS) konzentrieren sich hauptsächlich auf die TK-Anbieter, um die AWS-Infrastruktur nahe beim Kunden, also möglichst nah am 5G-Sendemast in den Rechenzentren der Carrier am Edge auszubringen.

Neben den Cloud-Anbietern nehmen auch die IT-Hardwareanbieter das Edge zunehmend ins Visier. Insbesondere die Fähigkeit, komplexe Daten bereits am Edge auszuwerten, stellt hohe Anforderungen an die Edge-Server. Waren bisher komplexe Algorithmen mit Lerneigenschaften der Cloud vorbehalten, werden die Kunden künftig erwarten, bereits am Edge eine Vorsortierung vornehmen zu können. Eine KI-gestützte Videoüberwachung auf allen Etagen eines Wolkenkratzers würde in der herkömmlichen monolithischen Cloud-Architektur eine Übertragung aller Streams in die Cloud erfordern. Je nach Auflösung würde dies zu einem nicht mehr abbildbaren Datenvolumen führen. Verteilt man zentral verwaltete und mit der Cloud eng kooperierende Edge-Server im Gebäude, die den Videostream bereits KI-gestützt auswerten, kann die gesamte Datenübertragung zur Cloud auf relevante, aggregierte Statusdaten reduziert werden.

Die Edge-Entwicklung wird die Möglichkeiten zur durchgängigen Digitalisierung vieler Lebensbereiche und des gesamten industriellen Wertschöpfungsprozesses massiv vorantreiben. Viele IIoT-Anwendungen werden durch das Edge erst ermöglicht. Allerdings ist davon auszugehen, dass der Edge-Markt stark umkämpft sein wird. Denkbar sind kooperative Ansätze zwischen Cloud-und Telekommunikationsanbietern, die den Kunden praktisch aus einer Hand das Rundumpaket anbieten.

Aber auch kompetitive Szenarien sind zu erwarten, zumal das Edge und damit die Datensortierung und -verarbeitung sowohl ohne die Cloud-Anbieter als auch die Nutzung von 5G-Netzen grundsätzlich möglich ist. Sicherlich wird man auch Partnerschaften mit IT-Hardwareanbietern beobachten können, da je nach Anwendungsfall maßgeschneiderte Lösungen zu hohen Leistungssteigerungen etwa im Echtzeitbereich führen können. Derzeit entwickelt der gesamte Markt unter Hochdruck Lösungen für das Edge, um sich schnell in eine gute Ausgangsposition zu bringen.

Auswirkungen auf den Markt

Viele der Anwendungsfälle sind grundsätzlich nicht neu, jedoch werden sie in vielen Fällen erst das ermöglichen, was viele Anwender sich schon länger erhofften. Beispielsweise war es für große Supermarktketten, die viele Geschäfte in ländlichen Regionen betreiben, aufgrund der geringen Internetbandbreite meist nicht möglich, moderne cloudbasierte Anwendungen für ein verbessertes Kundenerlebnis im Geschäft bereitzustellen. Mit Edge-Lösungen wird es nun möglich, ohne zusätzliches IT-Personal zentral gesteuerte Dienste dezentral zur Verfügung zu stellen, selbst wenn die Datenanbindung nicht performant ist. Diese Systematik lässt sich beliebig auch auf andere Industrien übertragen.

Immer wenn die anfallenden Datenmengen in einem Unternehmen vor Ort zu groß sind, um sie in die Cloud zu transferieren oder hohe Anforderungen an geringe Latenzzeiten für die Steuerung existieren, hilft das Edge. So lassen sich komplexe Cloud-to-Edge-Anwendungsfälle realisieren, die trotz ihrer weitreichenden regionalen Verteilung zentral aus einer Hand überwacht und gesteuert werden können.

(hi)