Power am Netzwerkrand

Edge Computing schöpft Container-Vorteile aus

23. September 2020, 07:00 Uhr   |  Tobias Bischoff/am

Edge Computing schöpft Container-Vorteile aus
© Dell Technologies

Edge Computing darf nicht als Insellösung konzipiert sein, sondern muss sich über offene Standards in eine Multi-Cloud-Architektur integrieren lassen.

Rechenpower am Netzwerkrand verkürzt Latenzzeiten signifikant und ermöglicht Datenanalysen in Echtzeit. Optimierte Container und die Orchestrierungsplattform Kubernetes sind dabei alternativen Lösungen in vielerlei Hinsicht überlegen.

Industrie 4.0 und das Internet der Dinge (IoT) sind zentrale Aspekte der digitalen Transformation, die Unternehmen mit datengetriebenen Geschäftsmodellen seit geraumer Zeit herausfordern. Die Industrie setzt Sensoren, die vor Ort Daten sammeln und auswerten, für qualitätssichernde Prozesse und die robotergesteuerte Produktion ein. In der Gebäude-Automation, einem weiteren typischen Anwendungsfall, kommen Sensoren zum Einsatz, um die Energie-Effizienz und die Sicherheit der Anlage zu erhöhen. Beispielsweise messen Sensoren kontinuierlich die Belastung stark beanspruchter Gebäude-Komponenten und schlagen Alarm, wenn diese bestimmte Grenzwerte überschreiten und im schlimmsten Fall ein Ausfall droht (Predictive Maintenance). Auch moderne Luxus- und Mittelklasse-Limousinen enthalten heute hunderte von Sensoren, die die Wartung des Fahrzeugs optimieren und die Sicherheit der Fahrgäste erhöhen. Auch der sichere Flugverkehr ist ohne den massiven Einsatz von Sensoren ohnehin nicht mehr denkbar.

In komplexen Szenarien fallen dabei pro Tag viele Terabyte an Daten an, deren Sammlung, Auswertung und Visualisierung erfolgen muss, um Entscheidern wichtige Hilfestellung zu geben. Oft kommt es dabei auf Sekunden oder, denkt man etwa an Produktionsstraßen oder autonom fahrende Fahrzeuge, sogar Millisekunden an. Allein das gesammelte statistische Datenmaterial an das zentrale Rechenzentrum im Backend zu senden, würde zu viel Zeit kosten und außerdem die Netzwerke permanent stark belasten. An kurze Latenzzeiten ist dabei gar nicht mehr zu denken. Die Lösung des Dilemmas: Edge Computing, denn dies bringt die benötigte Rechenpower plus Analyse-Software dorthin, wo die statistischen Daten anfallen, nämlich an den Netzwerkrand direkt vor Ort.

Infrastruktur-Anbieter wie Dell Technologies bieten für den flexiblen Compute-Einsatz am Netzwerkrand kompakte, robuste und portable Micro-Rechenzentren (µDCs, also Micro Data Center) an. Ein µDC ist hyperkonvergent aufgebaut, skaliert schnell und nutzt Infrastruktur-Ressourcen wie Compute, Storage und Netzwerk-Kapazität optimal aus. Für das Management hochvolumiger Daten hat sich der Einsatz von durch Kubernetes (K8) orchestrierter Container als wesentlich zweckdienlicher herausgestellt als die eher schwerfälligen Virtuellen Maschinen (VM). Container benötigen im Vergleich zu VMs weniger IT-Ressourcen, sind schneller aufgesetzt und verringern den administrativen Overhead. Hinzu kommt: Die durch VM bereitgestellten Applikationen laufen in der Regel auf einem Gast-Betriebssystem, was bei Containern wegfällt. Die Orchestrierungsplattform K8, eine Komponente der µDCs, bringt für das Daten-Management optimierte Container direkt vor Ort an den Data Entry Point. Dort findet die Sammlung, Analyse, Selektion, Visualisierung der Daten und bei Bedarf die Weitergabe an den Enterprise- Data-Lake im Backend oder an die Cloud statt.


 

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2. Echtzeit-Entscheidungen am Data Entry Point

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