Wie der Name schon sagt, wird Edge-Computing vor Ort oder am „Rand” des Cloud-Computings eingesetzt, wo Daten in ihrem nativen Format generiert werden. Dieser neuartige Ansatz ermöglicht es, Daten zu sammeln, zu analysieren und mit einem oder mehreren Edge-Computing-Geräten zu synchronisieren. Anschließend kann vor Ort eine Entscheidung über die Verarbeitung und Speicherung getroffen werden, bevor nur relevante Daten zur weiteren komplexen Berechnung, wie z. B. KI und andere mathematische Modellierungen, an die Cloud gesendet werden.
Im Wesentlichen verbessert Edge Computing die Zuverlässigkeit und Leistung vor Ort, ohne dass es zu Verzögerungen durch die Roundtrip-Kommunikation über das Internet kommt. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn die Prozess- und Datenerfassungszeit nicht in Sekunden, sondern in Millisekunden gemessen wird.
Edge-Computing-Ebenen
Die drei grundlegenden Schichten einer Edge-Computing-Konfiguration bestehen aus Sensoren oder Edge-Geräten, einem Edge-Gateway und der Cloud oder dem zentralen Server. Während die Daten diese Schichten durchlaufen, ermöglicht jede Schicht auch Entscheidungsfindungen. Schauen wir uns an, wie das funktioniert.
Sensoren
Intelligente Sensoren oder Edge-Geräte verfügen über einen eingebetteten Mikroprozessor, der wichtige Messwerte von einer Vielzahl von Sensoren erfasst, mit denen sie verbunden sind.
Diese Geräte können Datenmessungen wie Zeitstempel, Betriebsstunden, Konnektivität, Kalibrierungskonformität und eine Vielzahl anderer Mikrobetriebe erfassen. Sie können sogar autonom arbeiten, solange sie mit Strom versorgt werden, und sind in der Lage, Daten zu synchronisieren, wenn die Konnektivität unterbrochen wird, wodurch eine kontinuierliche Datensicherheit gewährleistet ist. Die intelligenten Sensoren können sogar lokale Ausgänge für Alarmkontakte in verschiedenen Formen bereitstellen.
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 und synchronisiert sich mit einem anderen Edge-Gateway. Das Edge-Gateway ist auch der Gatekeeper für alle daran angeschlossenen Edge-Geräte und gewährt ihnen eine sichere Authentifizierung und Bereitstellung. Nur Daten der höheren Ordnung werden zur Modellierung und Analyse an die Cloud übertragen.
Edge-Gateways sind so eingerichtet, dass sie unabhängig von der Cloud laufen und gleichzeitig viele der Vorteile der Cloud bieten. In einer großen Fabrikumgebung können mehrere Edge-Gateways eingesetzt werden, die jeweils mit bestimmten Datenmetriken arbeiten, die schließlich in der Cloud synchronisiert und vereinheitlicht werden können. Dann kann die aufwändige Datenverarbeitung durchgeführt werden, ohne dass dies Auswirkungen auf lokale Edge-Geräte und Gateways hat.
Cloud
Die Cloud ist ein miteinander vernetztes Netzwerk aus virtuellen Servern und Webdiensten, die im Internet gehostet werden. Hier werden die Daten höherer Ordnung aus den Edge-Gateways gespeichert, verarbeitet und analysiert.
Vorteile der Verwendung von Edge-Computing für IIoT
Die Verlagerung von Rechenleistung und zeitkritischen Entscheidungen an den Rand des Netzwerks bringt viele Vorteile mit sich, insbesondere in einer IIoT-Umgebung. Nachfolgend sind einige potenzielle Vorteile aufgeführt.
Geschwindigkeit und Latenz
Edge Computing reduziert die für den Austausch von Nachrichten benötigte Zeit, da es nicht ausschließlich auf das Internet angewiesen ist. Diese Zeitersparnis ist bei zeitkritischen Prozessen und Messungen von entscheidender Bedeutung.
Bei der Überwachung der Leistung von Geräten, Ausfällen oder Unfällen müssen die generierten Daten beispielsweise sofort analysiert werden. Es bleibt einfach nicht genügend Zeit, um die Daten zwischen der Cloud hin und her zu übertragen. Durch die Verringerung der Netzwerklatenz verbessert Edge Computing die Ansprechzeit für Echtzeit-IIoT-Anwendungen erheblich.
Sicherheit und Zuverlässigkeit
In einer herkömmlichen Cloud-Umgebung werden die im gesamten Unternehmen generierten Daten über eine zentralisierte Architektur übertragen. Diese Art von Einrichtung ist anfälliger für Angriffe wie DDoS (Distributed Denial-of-Service) und andere Cyber-Bedrohungen. Für ein Industrieunternehmen, das auf die durch Betriebsprozesse generierten Daten angewiesen ist, können solche Schwachstellen den gesamten Betrieb stören.
Beim Edge-Computing wird das Sicherheitsrisiko zwischen den Edge-Geräten und der Cloud verteilt. Das bedeutet nicht, dass die Cybersicherheitsbedrohung beseitigt ist, sondern dass sie insofern gemindert wird, als sowohl die Edge- als auch die Cloud-Infrastruktur bei einem einzigen Angriff gemeinsam kompromittiert 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 Verlagerung von Rechenleistung und Speicherung vor Ort werden Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit verbessert und die Abhängigkeit von der Internetverbindung verringert. Die Smart-Edge- und Gateway-Geräte betreiben ihren Betrieb auch dann weiter, wenn sie bei vorübergehenden Störungen der Internetverbindung die Kommunikation mit der Cloud verloren haben.
Kosteneinsparungen
Edge Computing bietet einige Kosteneinsparungen, wenn Rechenleistung und Datenspeicherung, die beiden teuersten Kostenfaktoren des Cloud Computing, vor Ort verteilt werden. Die Kosten für die Netzwerkdatenübertragung, die Häufigkeit des Daten-Uploads/Downloads und die Zeitreihen-Datenmanipulation können die mit Cloud-Abonnementdiensten verbundenen Kosten senken.
Skalierbarkeit
Der Rechenbedarf eines Unternehmens wird wahrscheinlich steigen, wenn der Betrieb seiner digitalen Fabriken ausgebaut wird. Die verteilte Natur von Edge- und Cloud-Computing ermöglicht es, Edge- oder Cloud-Computing kostengünstig zu skalieren, neu zu verteilen (und sogar zu verkleinern), ohne dass kostspielige Abschaltungen kritischer Betriebsressourcen erforderlich sind, wie z. B. die vollständige oder teilweise Stilllegung von Fabriken.
Omega Smart Sensoren für Edge Computing
Die Smart Probe (SP-Serie) Sensoren von Omega sind ein hervorragendes Beispiel für industrielle Edge-Computing-Geräte. Diese Sensoren zeichnen sich durch eine integrierte lokale Steuerung und Regelung am Messpunkt aus, wodurch mehrere Einzweckgeräte, die separat konfiguriert werden müssen, überflüssig werden.
Einige der intelligenten Sensoren der SP-Serie verfügen außerdem über eine autonome Echtzeitsteuerung über Alarmkontakte und Regelung.
Beispielsweise ermöglicht der IR-Sensor der Serie SP-001-2 die lokale Steuerung der Ausgänge auf der Grundlage von Messwerten und Betriebsparametern. Der Sensor kann so eingestellt werden, dass er Daten nur dann überträgt, wenn eine gewünschte signifikante Änderung des Wertes vorliegt. Diese Funktion verlängert die Batterielebensdauer des Geräts.
Außerdem ist der intelligente Sensor in der Lage, digitale E/A-Pins zu triggern, die mit Alarmkontakten oder Relaisinformationen verbunden werden können, selbst wenn das Netzwerk ausgefallen ist.
Edge Computing ist die Zukunft
Immer mehr Industrieunternehmen setzen IIoT-Geräte ein, um ihre Betriebe effizienter zu gestalten. Diese Zahl wird in den kommenden Jahren weiter steigen. Die durch diese IIoT-Geräte generierten Daten bieten Unternehmen zwar neue Möglichkeiten, stellen sie jedoch vor die neue Herausforderung, die enormen Datenmengen zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten. Die Nutzung der traditionellen Cloud-Infrastruktur belastet in einem solchen Fall nur das Rechenzentrum mit Datenverkehr und verbraucht mehr Rechenressourcen.
Edge Computing beseitigt diesen Engpass, indem es die Datenverarbeitung auf lokale und Edge-Geräte verteilt, die sich in der Nähe der Quelle befinden. Der unmittelbare Vorteil für Unternehmen ist eine Echtzeit-Reaktion ihrer IIoT-Anwendungen, da die Daten direkt an der Quelle, an der sie generiert werden, gespeichert und verarbeitet werden.
Dies wiederum führt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung, was für eine industrielle Umgebung mit besonderen Betriebsbedingungen unerlässlich ist, in der Daten sofort analysiert werden müssen. Edge-Computing löst auch Probleme der Konnektivität effizient und reduziert die Kosten für die Übertragung der Daten an einen zentralen Server oder in die Cloud.
Während Cloud Computing als vielversprechende Technologie galt, deutet die wachsende Zahl von IIoT-Anwendungen auf eine Zukunft hin, in der Edge Computing eine zentrale Rolle spielen wird.
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