Daten, Daten und noch mehr Daten – Industrie 4.0, die Smart Factory, IoT und IIoT tragen maßgeblich zum exponentiellen Wachstum der Datenberge bei. Aber auch gesellschaftliche Veränderungen spielen der Datenexplosion in die Karten. Schon heute lebt gut die Hälfte der Menschheit in Städten – und ein Ende dieser Entwicklung ist nicht abzusehen. Um einen Verkehrskollaps zu vermeiden, bedarf es intelligenter, datenintensiver Verkehrskonzepte. Die Smart City der Zukunft braucht Kombilösungen, in denen der Individualverkehr mit einem attraktiven öffentlichen Nahverkehr und autonomen Fahrzeugen einhergeht. Auch Radfahrer und Fußgänger müssen in die Planungen für zukunftsweisende Verkehrskonzepte miteinbezogen werden. All das erfordert eine schnelle und individuelle Datenerhebung beziehungsweise -verarbeitung direkt am Ort des Geschehens.
Nach Einschätzung führender Analystenhäuser wird das Volumen neuer Daten bis zum Jahr 2025 auf mehr als 160 Zettabyte anwachsen. Hinzu kommen die bereits vorhandenen Daten, die sich durch neue Anwendungen permanent verändern. Dreh- und Angelpunkt für die Verarbeitung, Verwaltung und Speicherung all dieser Daten sind und bleiben die Rechenzentren. Dort laufen aber nicht länger nur interne Daten zusammen. Vielmehr liefern auch externe, mobile Datenquellen weitere Informationen zu – das IoT lässt grüßen! In klassischen Rechenzentren führt das daraus resultierende Megadatenvolumen oft zu verzögerten Reaktionszeiten, da die zentralen Knoten geografisch zu weit entfernt von den stark verzweigten mobilen Ressourcen sind, um noch vertretbare Latenzzeiten garantieren zu können. In der Folge droht Geschäfts- und Produktionsprozessen großen Schaden.
Schlüsselrolle Echtzeit
Doch moderne Geschäfts- und Fertigungsprozesse erfordern nicht nur immer mehr und immer differenziertere Daten – vielmehr spielt im Umfeld von Industrie 4.0 die Echtzeitverfügbarkeit und -verarbeitung von Daten eine zunehmend wichtige Rolle. Und die Zahl der IoT-Devices wird in den kommenden Jahren weiter rasant ansteigen: Analysten der Gartner-Group rechnen bis 2020 mit weltweit rund 20,4 Milliarden IoT-Geräten, die über eine IP-Adresse miteinander kommunizieren. Hinzu kommen weitere Objekte, die sich über integrierte Sensoren auch ohne IP via Bluetooth, Laser oder Infrarot ablesen lassen. Da ist eine erhebliche Be- beziehungsweise Überlastung konventioneller Rechenzentren vorprogrammiert. Abhilfe soll Fog- respektive Edge-Computing bieten. Die International Data Group beispielsweise prognostiziert, dass bis 2019 etwa 43 Prozent der IoT-generierten Daten in Edge-Computing-Systemen am Rand des herkömmlichen Netzwerks verarbeitet werden. Unternehmen werden ermutigt, die zunehmende Datenflut bereits in den Außenbezirken ihrer herkömmlichen Netzwerke zu zähmen, um die konventionellen Rechenzentren zu entlasten.
Brücke zwischen Cloud und den Endgeräten
Edge-Computer integrieren Computing-, Speicher- und Netzwerkdienste und schlagen so eine Brücke zwischen der Cloud und den im Netzwerk eingesetzten Endgeräten. Sie gelten als adäquate Lösung, um zeitkritische Daten in ausgedehnten Netzwerken verzögerungsfrei zu verarbeiten. Autonome Fahrzeuge, auf Echtzeitdaten basierende Smart-City-Applikationen oder mobiles IoT sind ohne Edge-Computing nicht realisierbar. Im industriellen IoT gibt es bereits zahlreiche Edge-Computing-Szenarien. Manchmal reicht es, dass ein Edge-Computer Sensordaten lediglich zusammenführt. Manchmal müssen die Daten aber auch anhand bestimmter Kriterien gefiltert werden. Gelegentlich ist sogar die Kapazität eines Mini-
rechenzentrums gefragt. Ein Beispiel dafür sind autonome Fahrzeuge, bei denen die gesamte Datenverarbeitung an Bord erledigt wird. Um Unfälle zu verhindern, muss das selbstfahrende Auto innerhalb von Millisekunden reagieren können – ohne Datenverarbeitung in Echtzeit ein Ding der Unmöglichkeit. Hier kommt Edge-Computing ins Spiel, indem es für die Echtzeitverfügbarkeit von Daten sorgt und die Voraussetzungen für die Digitalisierung verteilter, kritischer Infrastrukturen schafft. Dadurch werden Latenzzeiten minimiert und Flaschenhälse im Datenfluss verhindert.
Fog- und Edge-Computing
In der Regel können Edge-Computer nicht isoliert arbeiten, sondern werden mit dem sogenannten Fog-Computing kombiniert. Fog-Computing erweitert die Funktionalität von Edge-Computern, indem es die Cloud auf die lokale Ebene führt. Dabei werden zentralisierte und verteilte Computing-Ressourcen zu einer einzigen Architektur zusammengefügt. Auf diese Weise können Edge-Geräte problemlos sowohl miteinander als auch mit der zentralisierten Cloud kommunizieren. Laut OpenFog-Konsortium wird das Edge-Computing-Modell ideal durch die Fog-Architektur ergänzt, da sie das notwendige Bindeglied bereitstellt, um entscheiden zu können, was in die Cloud übertragen und was lokal verarbeitet werden soll.
Eine Kombination aus Edge- und Fog-Servern reduziert Latenzprobleme und optimiert die Reaktionsfähigkeit von Anwendungen. Zusätzlich wird ein Großteil der Datenverarbeitung, -steuerung und -verwaltung von lokalen Applikationen in unmittelbarer Nähe zu den Sensoren oder Geräten übernommen. Das beschleunigt die Echtzeitverarbeitung unternehmenskritischer Daten, beispielsweise um Alarme oder Warnmeldungen auszulösen. Und es verringert die Menge an kritischen Dateninformationen, die wie bisher zur Weiterverarbeitung an die Cloud oder das klassische Rechenzentrum übertragen werden müssen.
Glasfaser sorgt für hohen Datendurchsatz
Außergewöhnliche Rechenleistungen erfordern jedoch eine außergewöhnlich gute Infrastruktur. Entsprechend ist ein massiver Ausbau der vorhandenen Netzwerkinfrastruktur unumgänglich – sowohl die Verkabelung innerhalb von Rechenzentren als auch die Anbindung externer Niederlassungen betreffend. Fachleute sind sich einig, dass Glasfaserkabel hierfür die beste Wahl sind: Industrie 4.0 ist nur mit schnellen und zuverlässigen Lichtwellenleitern zu bewerkstelligen. Zentrale Bestandteile einer modernen Glasfaserinfrastruktur sind die Antennen der Mobilfunkmasten, Small-Cell-Antennen und LWL-Verkabelungssysteme, die zu den Rechenzen-
tren führen und dort auch als interne Infrastruktur zum Einsatz kommen. Glasfaserlösungen gibt es jedoch nicht „von der Stange“ – vielmehr sollten Unternehmen bei der Planung und Realisierung solcher Lösungen das Knowhow eta-
blierter Spezialisten wie beispielsweise Rosenberger OSI in Anspruch nehmen.
Ergänzend zu Glasfaserkabeln kommen in modernen Anwendungen wie dem autonomen Fahren oder IoT auch drahtlose Übertragungstechnologien zum Einsatz. Bei Sendemasten für die drahtlose Datenübertragung setzt die Telekommunikationsindustrie bereits seit Jahren auf Fiber-to-the-Antenna-Verkabelungssysteme (FTTA), wie sie auch Rosenberger Site Solutions im Portfolio hat. Die FTTA-Technologie erfüllt alle Anforderungen, die in diesem Umfeld an die Infrastruktur gestellt werden: Qualität und Zuverlässigkeit im Dauerbetrieb, aber auch eine hohe Resistenz gegenüber widrigen Umwelteinflüssen, Hitze, Kälte und extremen Temperaturschwankungen.
5G-Mobilfunk für mehr IoT
Als weitere Bedingung für autonomes Fahren, IoT und IIoT nennen Fachleute die flächendeckende Einführung der nächsten Mobilfunkgeneration 5G. Mit seinen neuen Standards wird 5G die Voraussetzungen für eine Echtzeitkommunikation schaffen, wie sie für zukunftsweisende Anwendungen in Kombination mit Edge-Computing benötigt wird. Experten schätzen, dass 5G aufgrund seiner erheblich höheren Datenkapazität und seiner sehr geringen Reaktionszeiten den Weg in die vollständig vernetzte Gesellschaft ebnen wird. Das Bundesministerium für Verkehr und digitale Technologien (BMVI) rechnet damit, dass 5G im Jahr 2020 flächendeckend verfügbar sein wird. Anschließend habe 5G das Potenzial, Anwendungen aus den Bereichen Industrie 4.0, Logistik und vernetztes Fahren voranzutreiben, so das Ministerium. Auch die Steuerung einzelner Produktionsmittel werde zukünftig über 5G erfolgen, und die Technologie ermögliche effiziente Kommunikationslösungen für Smart-Factory-
Komponenten.
