Das Potenzial von IoT und 5G/6G
Ein Blick aus der Storage-Perspektive
Gartner prognostiziert, dass die Verarbeitung von 75 Prozent der Daten bis zum Jahr 2025 außerhalb zentraler Rechenzentren erfolgt, also am Edge. Edge Computing soll die Rechen- und Verarbeitungsressourcen näher an den Ort der Datenanalyse verlagern, entfernt sich dabei aber immer weiter von den Rechenzentren vor Ort. Eine datenzentrierte Storage-Infrastruktur, die die erforderliche Leistung und Flexibilität bietet, ist dabei entscheidend.
Das Internet der Dinge (IoT) und der Ausbau der 5G/6G-Infrastruktur bringen neue Anforderungen an Hardware, Software und Storage mit sich. Edge Computing spielt dabei eine entscheidende Rolle. Verbesserte Edge-Computing-Funktionen machen gerade die IoT-Technik für viele Branchen zugänglich – für weit entfernte Orte, schwer zugängliches Terrain oder gefährliche Bedingungen. Je intelligenter das Edge-Computing ist, desto mehr kann es das Rauschen herausfiltern, das ein zentraler Knotenpunkt verarbeiten und auf seinen Wert hin prüfen müsste. Am Edge gibt es kleine Deployments, die immer öfter in Containern laufen und persistenten Speicher benötigen. Diese Edge-Umgebungen schicken gleichzeitig Daten an das Headquarter, um sie dort zu sichern und/oder zu analysieren.
Zeitgemäße Storage-Lösungen sollten diese Anforderungen berücksichtigen und auf Flexibilität, Effizienz und Einfachheit ausgerichtet sein. Storage-Arrays müssen so konzipiert sein, dass sie sich nahtlos in betriebliche Workflows integrieren lassen. Sie stellen eine Erweiterung des Netzwerks dar und lassen sich über APIs und Plugins orchestrieren. Eine Cloud-basierte und KI-gesteuerte Storage-Management-Plattform sollte dabei eine kontinuierliche Überwachung, vorausschauende Analysen und proaktiven Support bieten. Ein Beispiel: Das Mercedes-AMG-Petronas-Formel-1-Team sammelt Daten am Edge, also an der Rennstrecke, um diese an das britische Headquarter zu übertragen und dort direkt zu analysieren, um danach das Setup zu verbessern. Für das Formel-1-Team kann diese Art der Datenauswertung einen Wettbewerbsvorteil bedeuten. Hunderte von IoT-Sensoren an jedem Auto liefern Echtzeitdaten über die Leistung – TBytes von Daten pro Rennen. Damit gehen Bemühungen einher, weniger wertvolle Telemetriedaten herauszufiltern. Das Team plant, intelligentere Sensoren zu verwenden, die mehr Daten verarbeiten, um den Ingenieuren mehr wertvolle Daten zur Verfügung zu stellen. Dies ist ein Szenario für eine Optimierung und Leistungsüberwachung, die nicht nur für die Formel 1, sondern auch für zahlreiche andere Unternehmen bahnbrechend sein kann.
5G ist dabei ein Enabler für anspruchsvolle Anwendungsszenarien wie in diesem Beispiel, was 6G noch weiter befeuern dürfte. Die zukünftigen 6G-Netze werden für intelligente Lösungen, die datengesteuertes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzen, für unzählige reale Anwendungen entscheidend sein.
Bei der Vernetzung über 5G und künftig 6G geht es darum, dass die Daten schneller in die zentralen Rechenzentren zurückfließen. Netzbetreiber brauchen deswegen heute mehr IT-Ressourcen an viel mehr Standorten. Für Unternehmen, die eigene 5G/6G-Netze aufbauen, gilt dasselbe, denn auch hier kommen oft Container zum Einsatz. Telekommunikationsunternehmen benötigen kleinere, dichtere, energieeffizientere und generell leistungsfähigere Storage-Produkte. Wichtige Attribute für 5G/6G-Implementierungen sind zudem die Qualität und Zuverlässigkeit. In den großen TK-Umgebungen gelten somit viele der gleichen Anforderungen wie in Hyperscale-Umgebungen.
Bislang war es jedoch schwierig, Edge-Systeme in einer vernetzten Art und Weise zu implementieren, insbesondere an entlegenen Standorten. Edge-Computing-Datenoperationen können jedoch auch in einem unverbundenen Modus funktionieren. Ein Beispiel ist ein Edge-System, das autonom an einem schwer zugänglichen Ort wie einem Bergbaugelände läuft. Das System läuft weiter, wenn eine Verbindung unterbrochen ist. Wenn die Verbindung wiederhergestellt ist, kann das System Daten synchronisieren und übertragen, ohne den Betrieb zu unterbrechen. Dieser getrennte Modus – Disconnected Edge – eröffnet Möglichkeiten für viel mehr, ob als Teil des Core-Designs eines Edge-Systems oder als Funktion der Ausfallsicherheit.
Das Internet der Dinge vernetzen
IoT-Edge-Computing beschleunigt die nächste Generation der Automatisierung und ist eine der Kernkomponenten des industriellen Internets der Dinge (IIoT). Hierbei nutzen Unternehmen Edge-Plattformen für Analysen, intelligente Gebäude und mehr. Damit das Geflecht aus kabelgebundenen und kabellosen Geräten nicht aus den Fugen gerät, werden 5G/6G-Netzwerke mit ultraniedriger Latenz eine konstante, schnelle und zuverlässige Konnektivität bieten.
Ein Beispiel ist ein Fertigungssensor in einer Fabrik. Die Sensoren und Aktoren, die mit den Maschinen, also dem Edge, verbunden sind, würden einen Pod bilden. Ein Message Broker orchestriert die Kommunikation der Telemetriedaten zwischen den Sensoren und dem Datenverarbeitungsdienst. Die Daten lassen sich in einen zustandsbehafteten Micro-Service einspeisen und speichern, der einen persistenten Speicher benötigt, bevor er zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen in die Cloud übertragen wird. Zurück am Standort können die trainierten Modelle Anomalien erkennen und die Wartung der Geräte vorhersagen.
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