Schnellerer Einblick, geringere Bandbreite und höhere Sicherheit – das ist das Versprechen von IoT-Edge-Verarbeitungslösungen (Internet der Dinge). Aber dieses Versprechen ist mit zusätzlicher Komplexität und Kosten verbunden. Außerdem sind, wie bei jeder neuen Technologie, nicht alle Lösungen gleich. Das bedeutet eine Chance für Vertriebsprofis, die ihren Kunden helfen können, das Rauschen zu durchschauen.
Typischerweise werden die Daten von IoT-Geräten zur Verarbeitung in eine Cloud gestreamt, was Bandbreite und Zeit erfordert. „Es kann unpraktisch sein, all diese Daten per Backhaul zu übertragen“, sagt Ramya Ravichandar, Director of Product Management bei FogHorn Systems Inc. in Mountain View, Kalifornien, einem Entwickler von intelligenter Edge-Software für industrielle und kommerzielle IoT-Lösungen.
Im Gegensatz dazu ermöglicht die Edge-Verarbeitung IoT-Analysen, Dateninterpretation und andere Aufgaben vor Ort, sagt Steve Hilton, Präsident von MachNation, einem in Boston ansässigen IoT-Analyseunternehmen, das auch ein IoT-Plattform-Testlabor betreibt. Diese Anordnung bietet drei Hauptvorteile, fährt er fort: „Compliance, da alle Daten vor Ort aufbewahrt werden; Risikominimierung, da keine Verbindungslatenz zu einer Cloud besteht; und physische Sicherheit, z. B. das Abschalten eines Geräts auf der Grundlage voreingestellter Regeln.“
Ravichandar fügt hinzu, dass die Edge-Verarbeitung die Erfassung von Informationen ermöglicht, die sie als „verderbliche Erkenntnisse“ bezeichnet – Informationen, die ein sofortiges Handeln erfordern, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. „Aber die IoT-Edge-Verarbeitung ist neu und befindet sich noch im Aufbau“, räumt sie ein. „Man muss in der Lage sein, einen Algorithmus am Rand laufen zu lassen, um zu überprüfen, ob die Daten nützlich sind, denn es gilt das alte ‚Garbage In, Garbage Out‘-Problem.“
Praktische Probleme können ebenfalls hinderlich sein, sagt Hilton. „Edge-Geräte sind im Vergleich zu anderen Arten von IoT-Geräten relativ teuer, und man muss sie mit Strom versorgen“, erklärt er. Die richtige Software sei der Schlüssel, da 90 Prozent der Komplexität mit der Software zusammenhingen, fügt er hinzu. Und während die Cloud-Verarbeitung Daten von mehreren Geräten zusammenfassen kann, um ein besseres Gesamtverständnis des Systems zu erhalten, „haben Edge-Geräte nur eine begrenzte Sicht auf das System.“
Ihre Software muss auch auf kleinem Raum laufen. „Wir arbeiten mit X86-, ARM32- und ARM64-Prozessoren und haben in der Regel nur 150 bis 200 MB Speicher zur Verfügung“, sagt Ravichandar. „Es gibt andere Anwendungen, die um die verfügbaren Rechenressourcen konkurrieren, so dass wir die Software so optimieren müssen, dass sie auf einem Edge-Gerät mit möglichst geringem Platzbedarf ausgeführt werden kann.“
Auch bei der „Edge-Verarbeitung“ ist nicht alles gleich. Ravichandar sagt, dass einige Hersteller behaupten, ihre Lösungen würden IoT-Daten auf Geräteebene verarbeiten, sie aber in Wirklichkeit an ein lokales Rechenzentrum zurücksenden. Das ist zwar schneller, als auf eine Antwort aus der Cloud zu warten, aber „Edge-Verarbeitung“ bedeutet Geräteverarbeitung. Sie empfiehlt daher, dies bei den Herstellern zu überprüfen.
Insbesondere für KMUs empfiehlt Hilton die Zusammenarbeit mit einem IoT-Dienstleistungsunternehmen oder einem Anbieter von IoT-Plattformen (PES), um Hilfe bei der Bereitstellung einer IoT-Edge-Lösung zu erhalten. „Diese Unternehmen verfügen über vorgefertigte IoT-Lösungen, die den gewünschten Anwendungsfällen ihrer Kunden entsprechen“, erklärt er. „Es ist jedoch nicht einfach, Dienstleistungsunternehmen oder PES-Anbieter zu finden, die IoT-Lösungen für KMUs anbieten.“
Erprobte technische Strategien für IoT-Edge-Herausforderungen sind ebenfalls schwer zu finden. „IoT ist ein bisschen wie der Wilde Westen, und es gibt keine Standardmethoden“, sagt Hilton. „Es gibt viele Best Practices, aber diese hängen stark von der Architektur ab, die der Kunde für seine IoT-Lösung wählt. Und es gibt Dutzende von IoT-Architekturen.“
Diese Art von Komplexität wird einige Unternehmen davon abhalten, sich auf IoT-Edge-Geräte für die Verarbeitung, Datenanalyse und Datenvisualisierung zu verlassen. Tatsächlich prognostiziert die MachNation-Studie, dass bis 2026 die Hälfte aller IoT-Implementierungen eine hybride Mischung aus Edge- und Cloud-Verarbeitung sein wird. Zumindest in einigen Fällen werden die Vorteile der Verarbeitung von Informationen so nah wie möglich am Geschehen die damit verbundenen Kosten und Unannehmlichkeiten rechtfertigen.
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