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DCIM im IoT-Zeitalter

Der Datenberg ruft

8. Februar 2021, 7:00 Uhr | Dr. Wilhelm Greiner

Wenn der Prophet nicht zum Berg kommt, muss der Berg zum Propheten kommen. Das wusste der britische Intellektuelle Francis Bacon schon im frühen 17. Jahrhundert. Was er damals – im Jahr 1625 – noch nicht ahnen konnte: Für Datenberge gilt genau das Gegenteil. Denn im Zeitalter von IoT und IIoT (Internet of Things/Industrial IoT) verspricht man sich von allüberall implementierten Sensoren und Aktoren eine echtzeitnahe Datenanalyse und -prognose, um unterschiedlichste Abläufe und Prozesse optimieren zu können. Dafür wollen die digitalen Alpenlandschaften aber möglichst gleich vor Ort begutachtet und ausgewertet sein. Der Prophet muss also zum Datenberg kommen. Dies stellt das Datacenter-Management – wie auch die IT-Security – vor neue Herausforderungen.

Noch vor ein paar Jahren griff man nach den Wolken, galt doch das Cloud Computing als die allein seligmachende IT-Architektur. Inzwischen aber findet man Sensoren in allem außer Tiernahrung (und bald sicher auch dort). Je nachdem, was man mit diesen Daten anfangen will, tritt deshalb das Edge Computing gleichberechtigt neben die Cloud. Manche Use Cases erfordern es schließlich, die Daten möglichst unverzüglich direkt dort auszuwerten, wo sie anfallen (am Netzwerkrand oder auf Neudeutsch: am Edge). Ziel ist es meist, sie möglichst schnell in (Re-)Aktionen vor Ort umzumünzen.

Als Paradebeispiel für dieses Szenario, von IT-Ausrüsterseite geradezu gebetsmühlenartig wiederholt, muss in der Regel die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) in der Industrie herhalten: Auswertungen von Sensordatentrends und/oder -abweichungen geben per lokaler Analyse präventiv Aufschluss, sobald eine Maschine eine Wartung benötigt. Quer durch die Branchen gibt es aber noch unzählige weitere Einsatzbeispiele, bei denen Edge Computing von Vorteil ist: Im autonomen (oder semi-autonomen) Fahrzeug muss Rechenpower an Bord die Reaktion auf Hindernisse selbst errechnen, denn für den Umweg über die Cloud wäre schon aufgrund der Latenz keine Zeit. Oder Filialen einer Einzelhandelskette passen ihre Digital-Signage-Werbung dynamisch per Echtzeit-Analyse der aktuellen Besucherschaft im Ladenlokal an – ohne Umweg über die Unternehmenszentrale, um unnötigen Datenverkehr zu vermeiden. Ein weiteres Beispiel wäre ein Explorationsteam, das irgendwo in der Pampa nach Öl- oder Gasvorkommen sucht (ja, das passiert nach wie vor, allen Warnungen vor eskalierender Klimaüberhitzung zum Trotz). Man wertet Mess-, Bild- und Videodaten im temporär errichteten Edge-Rechenzentrum aus, da man an den Rest der Welt nur schmalbandig per Funk angebunden ist.

Damit sind auch schon drei Hauptgründe für den Boom des Edge Computings genannt: Erstens zielt es auf Einsatzfälle mit Anforderungen möglichst minimaler Latenz, zu finden vor allem in der Industrie und anderen sicherheitsrelevanten Bereichen („Sicherheit“ im Sinne von „Safety“, nicht von „IT-Security“). Zweitens kann es helfen, unnötige Kosten zu vermeiden. Drittens kann Bandbreitenmangel das Rechnen am Edge erzwingen. Als weitere Faktoren können sich gesetzliche Regularien hinzugesellen, die beispielsweise aus Datenschutzgründen eine grenzüberschreitende Datenverarbeitung untersagen.