Edge Computing: der Game-Changer für Europas digitale Fabriken
Die Erweiterung des Internets der Dinge (IoT) auf industrielle Anwendungsbereiche wie Fertigung, Logistik und Energie verbindet Maschinen und Geräte über Netzwerke, um Daten zu sammeln, die Prozesseffizienz zu steigern und Echtzeit-Entscheidungen zu ermöglichen. Der IT-Analyst Dr. Andreas Stiehler sieht dabei Edge Computing als den zentralen Schlüssel an, um die IoT-Vision im geschäftlichen Umfeld Wirklichkeit werden zu lassen. In unserem neuen IIoT-ePaper zeigen wir u. a. auf, wie innovative Use Cases unter Einbindung von künstlicher Intelligenz erfolgreich realisiert werden können und welche Rolle Edge Computing dabei spielt.
IIoT: Datenexplosion und Edge Computing
Um die gewaltige Skala des Datenwachstums im Bereich des Industrial Internet of Things (IIoT) zu veranschaulichen: Die Untersuchung hat ergeben, dass die Anzahl der professionellen IoT-Geräte von 2021 bis 2027 von 4,5 auf 11 Milliarden ansteigen wird. Gleichzeitig wird das zu verarbeitende Datenvolumen von 15 auf 38 Zettabytes anschwellen. Noch vor weniger als einem Jahrzehnt, im Jahr 2016, begann das von Cisco so benannte Zettabyte-Zeitalter, als das Volumen des weltweiten IP-Traffics erstmals 1 Zettabyte überschritt. Diese Zahlen verdeutlichen das rapide und stetige Anwachsen der Datenmengen im IIoT, das sich weiter beschleunigen wird.
Der Markt für Industrial IoT ist also schneller als erwartet zu einer der tragenden Säulen der europäischen Digitalwirtschaft geworden. Für Unternehmen, die Daten in unvorstellbaren Mengen produzieren und verarbeiten (müssen), wird die effiziente Verarbeitung dieser Daten immer entscheidender. Hier spielt Edge Computing eine Schlüsselrolle, indem es die Rechenleistung näher an den Ort der Datengenerierung bringt und so die Reaktionsgeschwindigkeit verbessert und die Bandbreitennutzung optimiert.
Cloud-to-Edge: Die neue Architektur der Datenverarbeitung
Die Entwicklung von „Cloud-to-Edge IoT-Plattformen“ markiert dabei einen entscheidenden Fortschritt in der Architektur moderner IT-Landschaften. Diese Plattformen integrieren Cloud- und Edge-Computing nahtlos, um eine durchgängige, flexible Verarbeitung von IoT-Daten zu gewährleisten. Dabei kombinieren sie die umfassenden Analysefähigkeiten der Cloud mit der unmittelbaren Reaktionsfähigkeit und geografischen Nähe des Edge Computing. Diese Integration ist besonders vorteilhaft in Anwendungsbereichen, in denen schnelle und effektive Entscheidungen auf Basis von Realtime-Daten getroffen werden müssen.
Im Kontext des Industrial IoT werden unterschiedliche Betriebsmodelle wie Near Edge, Far Edge und Micro Edge Computing unterschieden. Diese Modelle bieten verschiedene Grade der Datennähe und -verarbeitung, die spezifische Vorteile für bestimmte IoT-Anwendungsfälle bieten. Beispielsweise ermöglicht Far Edge Computing, das zwischen traditionellem Cloud Computing und Micro Edge Computing angesiedelt ist, eine effiziente Datenverarbeitung an entfernteren Standorten, die näher an den Datenquellen liegen.
Industrie 4.0: Revolution der Datenverarbeitung
Diese fortschrittlichen Cloud-to-Edge-Strukturen ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu bewältigen und diese effektiv zu nutzen, um nicht nur operative Effizienz, sondern auch strategische Einblicke in Geschäfts- oder Produktionsprozesse zu gewinnen. Mit der rasanten Zunahme der Datenmenge werden diese Plattformen zunehmend kritisch für den Erfolg in datenintensiven Industrien. Unternehmen, die in der Lage sind, diese neue Architektur zu nutzen, können erhebliche Vorteile in Form von verbesserten operativen Abläufen und Wettbewerbsvorteilen realisieren.
Der Einsatz von Cloud-to-Edge-Architekturen trägt maßgeblich zur Optimierung von Industrie 4.0-Initiativen bei, indem er eine engere Integration und Koordination zwischen Informations- und Betriebstechnologie ermöglicht. Dies führt zu einer besseren Skalierbarkeit von Anwendungen und einer effizienteren Nutzung der IT-Infrastruktur, was wiederum die Grundlage für eine fortgeschrittene digitale Transformation bildet.
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