Cloud vs. Edge – wie bereits in der IoT Agendaveröffentlicht
Für viele Fachleute der industriellen Automatisierung ist cloud zum Rückgrat des IIoT geworden. Doch damit Unternehmen mit ihren IIoT-Visionen wirklich vorankommen, müssen sie erkennen, dass die cloud nur ein Teil ihres IIoT-Universums ist. Unternehmen, die ihre Datenverarbeitung in Echtzeit benötigen, entdecken, dass es bestimmte Dinge gibt, die nicht auf cloud übertragen werden können oder sollten – sei es aus Sicherheits-, Latenz- oder Kostengründen – und beginnen daher, mehr und mehr Datenverarbeitung auf edge ihrer Netzwerke zu übertragen.
Das Wachstum von edge computing hat nicht nur zu mehr Daten geführt, sondern auch zu einem größeren Bedarf an Geschwindigkeit bei der Bereitstellung dieser Informationen für andere Systeme und Analysen.Cloud ist bequem, aber seine Konnektivität ist für bestimmte industrielle Situationen oft einfach nicht robust genug. Ein Teil der Datenverarbeitung wird immer auf der Website edge zu finden sein, z. B. Echtzeitverarbeitung, Entscheidungsunterstützung, SCADA-Funktionen und mehr. Es macht keinen Sinn, diese Funktionen einzuschränken, wenn eine 100-prozentige cloud -Anwendung einfach nicht notwendig ist und stattdessen für Nicht-Echtzeit-Workloads wie Post-Processing-Analysen oder Planung genutzt werden kann.
Cloud vs. Edge: Ein Beispiel aus der Praxis
Nehmen wir ein Beispiel aus der Energiebranche, das zeigt, dass cloud und edge die jeweils am besten geeignete Rolle spielen. Unternehmen können Hunderte von Bohrinseln in einer Region haben, wobei die Unternehmenszentrale, in der sich data center oder cloud befindet, Hunderte oder sogar Tausende von Kilometern entfernt ist. Auf jeder dieser Bohrinseln oder auf edge sind Systeme erforderlich, die eine kontinuierliche Überwachung und Analyse von Schlüsselparametern – wie dem Druck im Bohrloch – ermöglichen und erkennen, wenn kritische Schwellenwerte überschritten zu werden drohen, so dass die Betreiber sofort Maßnahmen ergreifen können, um die Situation zu entschärfen. Es könnte ein unangemessenes Risiko darstellen, darauf zu warten, dass diese Daten an die data center zurückgesendet, analysiert und direkt an die Bohrinsel weitergeleitet werden.
In diesem Fall wäre cloud besser geeignet, um die Planung und Trenderkennung zu unterstützen, indem es Messdaten von allen Bohrinseln sammelt und sie regelmäßig an data center oder cloud sendet, wo sie zusammengefasst und analysiert werden können.
