Edge & Cloud Computing
Wir erarbeiten Konzepte, um die Skalierbarkeit der Cloud mit den Vorteilen des Edge Computing zu kombinieren – für intelligente und zukunftssichere IIoT-Infrastrukturen.
Wir erarbeiten Konzepte, um die Skalierbarkeit der Cloud mit den Vorteilen des Edge Computing zu kombinieren – für intelligente und zukunftssichere IIoT-Infrastrukturen.
Die optimale Architektur für IoT-Plattformen
Skalierbarkeit, Pay-per-Use und ein einfaches Deployment sind aus Sicht der Entwicklung zentrale Vorteile des Cloud-Computings. Mittels Edge Computing können diese Stärken nun direkt auf dem Shopfloor genutzt werden. Predictive Maintenance und Condition Monitoring sind nur zwei mögliche Anwendungsfälle, die sich mittels Edge und Cloud-Technologien realisieren lassen.
In Verbindung mit entsprechenden Kommunikationsschnittstellen entstehen so intelligente Lösungen. Wir unterstützen Sie gerne in allen Phasen Ihrer Edge oder Cloud-Computing Projekte.
Anforderungen von Industrie 4.0
Durch das Internet der Dinge verschmelzen die virtuelle und die reale Welt. Alle Objekte mit Netzwerkzugriff, wie z. B. Sensoren und Aktoren können über das Internet adressiert werden, Informationen über ihre Umgebung mitteilen und wiederum beeinflusst werden. Herausforderungen sind dabei große Datenmengen, schnelle Übertragungsgeschwindigkeiten und hohe Rechenleistungen. Zur Lösung dieser Anforderungen bietet sich der Einsatz von Cloud bzw. Edge Cloud Computing an.
Kurz erklärt: Cloud Computing
Cloud
Der Begriff Cloud ist definiert als die Nutzung von spezieller IT-Infrastruktur, um IT-Ressourcen dynamisch über das Internet zur Verfügung zu stellen und die Nutzung nach flexiblen Bezahlmodellen abzurechnen.
Public Cloud
Eine Public Cloud ist die öffentliche Cloud eines beliebigen Anbieters. Sie kann sich von einer SaaS-Anwendung wie Google Docs oder Microsoft Office 365 bis hin zur IaaS-Lösung durch die Clouds von Google, Amazon oder Microsoft erstrecken.
Community Cloud
Eine Community Cloud sind Infrastrukturen, die von mehreren Unternehmen – beispielsweise im Kontext eines Projekts – gemeinsam betrieben und genutzt werden, wobei bestimmte Dienste geteilt werden.
Servicemodelle von Cloud-Technologien
Cloud-Anwendungen können durch folgende Servicemodelle unterschieden werden:
Software as a Service (SaaS)
Bei Software as a Service werden browserbasierte Softwareanwendungen genutzt, die i. d. R. kostengünstig über das Internet angeboten und ohne spezielle IT-Kenntnisse orts- und zeitunabhängig genutzt werden können. Die Softwarelizenzen werden nicht erworben, sondern nur für die Nutzung bzw. Bereitstellung bezahlt (z. B. zeitabhängig, leistungsabhängig). Zielgruppe sind Softwareanwender.
Platform as a Service (PaaS)
Das Servicemodell Platform as a Service bietet eine flexibel erweiterbare Plattform (mit einer leistungsfähigen Umgebung) für Softwareentwickler, um Anwendungen orts- und zeitunabhängig entwickeln und ausführen zu können. Es wird keine Hardware angeschafft, sondern flexibel nach Bedarf genutzt und bezahlt. Zielgruppe sind Softwareentwickler.
Infrastructure as a Service (IaaS)
Bei Infrastructure as a Service wird ein virtuelles Rechenzentrum genutzt, das über flexibel und beliebig skalierbare IT-Ressourcen (Rechenleistung, Speicher, Netzwerke) verfügt. Es wird keine Hardware angeschafft, sondern flexibel nach Bedarf genutzt und bezahlt. Zielgruppe sind IT-Architekten.
On Premise (eigene Server)
Beim Servicemodell On Premise werden alle IT-Ressourcen (Rechenleistung, Speicher, Server und Netzwerke) in eigener Verantwortung aufgebaut, genutzt und betrieben. Dies ist die klassische IT-Infrastruktur, ohne Nutzung von Cloud-Technologien.
Charakterisierung von Cloud-Technologien
On-demand Self-Services
Nutzer können jederzeit über das Internet auf IT-Ressourcen in der Cloud zugreifen. Es ist keine Kontaktaufnahme mit dem Anbieter notwendig.
Broad Network Acess
Nutzer können mithilfe von stationären bzw. mobilen Endgeräten (Computer, Laptop, Tablet, Smartphone) über das Internet auf die IT-Ressourcen in der Cloud zugreifen.
Resource Pooling
Den Nutzern wird gemeinsam ein Pool an IT-Ressourcen (z. B. Server, Speicher) zur Verfügung gestellt, deren Leistungen von jedem Nutzer individuell genutzt werden können.
Rapid Elasticity
Die IT-Ressourcen und Services werden gemäß den Anforderungen schnell und flexibel zur Verfügung gestellt und können nahezu beliebig angepasst/ skaliert werden.
Vorteile von Cloud Computing
- kurzfristige Skalierbarkeit bzgl. Rechenleistung & Speicherplatz
- Nutzung standardisierter Services aus Online-Marktplätzen
- Anbieten und Vermarktung eigener Services
- Möglichkeit des Kundenkontakts und -bindung über die Cloud
- Anbieten neuer Geschäftsmodelle
- Zugriff auf die IT-Ressourcen jederzeit und von überall
- kein Administrationsaufwand, inkl. Datensicherung
- keine Investitionskosten
- keine Ausfallsrisiken bezüglich der Infrastruktur
- Pay-per-Use: Abrechnung nach tatsächlicher Nutzung
Nachteile von Cloud Computing
- keine Echtzeitfähigkeit durch Latenzzeit
- höheres Ausfallrisiko Internetverbindung
- Abhängigkeit von verfügbarer Bandbreite
- ggf. höhere Kosten für IT-Ressourcen
- höheres Sicherheitsrisiko: ggf. Übermittlung vertraulicher Daten über Server im Ausland
- Vendor Lock-In: höherer Aufwand bei Anbieterwechsel
Edge/Fog Computing
Edge Computing wird in Form einer Private Cloud mit eigenen Servern, Rechnern und Speichern am Unternehmensstandort betrieben. Dies hat Vorteile bezüglich des Datenschutzes, der IT-Sicherheit und der Performance. Der Zugang ist häufig ausschließlich für eigene Mitarbeiter eingerichtet. Bei einer Private Cloud handelt es sich oft um unternehmensspezifische Software, eine Plattform oder ein Intranet. Der gesicherte Zugriff über das Internet kann nach Bedarf ebenfalls eingerichtet werden.
Vorteile von Edge Computing
- sehr hohe Datenübertragungsraten verfügbar
- geringe Latenzzeiten und Echtzeitfähigkeit
- Datenhoheit: Server & Daten bleiben im Unternehmen
- Unabhängigkeit: keine Bindung an externe Cloud-Anbietern
- zeit- & ortsunabhängiger Datenzugriff über Internet bzw. Intranet
Nachteile von Edge Computing
- keine kurzfristige Skalierbarkeit hinsichtlich Rechenleistung & Speicherplatz
- Aufwand und Verantwortung für Administration der Infrastruktur (Personal, Know-how, Datensicherung, Kosten)
- Investitions- und Wartungskosten trägt das Unternehmen
Unsere Empfehlung: Hybrid-Cloud
Einsatz einer Hybrid-Cloud-Lösung bestehend aus
- einer Edge Lösung mit lokalen Servern und der Software für die Erfassung und Auswertung der lokalen Sensor-, Maschinen- und Fertigungsdaten nahe am Entstehungsort zur direkten Beeinflussung und Steuerung der Prozesse
- einer Cloud Lösung mit virtuellen Servern und der Software zur standortübergreifenden Aggregation von Anlagen-, Prozess- und Logistikdaten zur standortübergreifenden Steuerung und für das Deployment neuer Software
Hybrid-Cloud-Lösung
Die Hybrid-Cloud ist eine Mischform aus Private Cloud und Public Cloud. Bestimmte Services werden über das Internet bei öffentlichen Anbietern betrieben, datenschutzkritische oder leistungsintensive Anwendungen und Daten in der eigenen Cloud.
Durch den sich ergänzenden Einsatz von Edge- und Cloud-Computing bietet sich die Möglichkeit, große Mengen unstrukturierter Daten effizient zu verarbeiten. Ziele sind eine Batch-Datenverarbeitung und das Generieren von Echtzeitinteraktionen. Die vernetzten IoT-Objekte müssen keine permanente Internetverbindung haben. Die anfallenden Daten werden möglichst in den jeweiligen lokalen Geräten verarbeitet und nur deutlich reduzierte Datenmengen werden zu anderen IT-Instanzen bzw. in die Cloud transportiert. Aus diesem Ansatz ergeben sich neben Zeit- und Kostenvorteilen auch Vorteile bezüglich Sicherheit und Verschlüsselung von Daten.
Vorteile von Hybrid-Cloud-Lösungen
- Schonung von Bandbreiten: Datentransfers in die Cloud werden auf ein Minimum reduziert
- Reduktion von Latenzzeiten
- ununterbrochene Funktionsweise: vernetzte IoT-Objekte funktionieren auch bei Ausfall der Internetverbindung oder bei Verzögerungen zur Cloud-Anbindung
- erhöhte Datensicherheit: kritische bzw. sensible Daten können in unternehmenseigener Edge Cloud gespeichert werden
Anwendungsfälle
Zustandsüberwachung von Produktionsdaten mit dem Ziel der Prozess- und Anlagenoptimierung
vorausschauende Instandhaltung von Maschinen & Anlagen mithilfe von Echtzeit-Zustandsdaten
entsteht auf Basis des Digitalen Modells & der Vernetzung mit realem Objekt und dem beidseitigen Informationstransfer
IIoT Building Blocks – Datenerfassung auf Basis einer Hybrid-Cloud Lösung
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Wir verstehen uns als verlässlicher Entwicklungspartner und Impulsgeber: Von der Konzeption eines Architekturmodells Ihrer IoT-Plattform mit (Edge-)Cloud-Technologien, über die Programmierung der Schnittstellen und die Implementierung bis zur kontinuierlichen Weiterentwicklung, decken wir alle Phasen des Projektverlaufs ab.
- Jusistraße 4 | 72124 Pliezhausen
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