Fog Computing im IoT – den Nebel lichten

Wenn es im letzten Jahrzehnt einen dominierenden IT-Trend gab, dann war es das Cloud Computing. Doch während Unternehmen Informationen, Anwendungen und Verarbeitungsprozesse aus den Rechenzentren auf verteilte Cloud-Plattformen verlagern, ist eine neue (und vielleicht überraschende) Herausforderung entstanden: Fog Computing im IoT (Internet of Things). So stellt das IoT durch Milliarden vernetzter Geräte die IT-Unternehmen vor neue Herausforderungen bei der Datenverarbeitung. Dabei ist die Infrastruktur der Cloud oft nicht ausreichend geeignet, um diese zu bewältigen.

Das Problem zeigt sich in zahlreichen Szenarien:

• industrielle Steuerungsanwendungen: Vernetzte Sensoren und Systeme müssen ein Ereignis oder einen Zustand erkennen. Dann müssen sie innerhalb von Millisekunden eine spezifische Steuerungsreaktion ermöglichen. Latenz ist keine Option.

• Ferndatenerfassung: Bei Arbeiten vor Ort, beispielsweise bei Ölbohrungen – oft in Regionen, die weit von einem verlässlichen Netzzugang entfernt sind – fallen Terabytes an Daten an. Sie können die Fernverbindungen überfordern, die Kosten in die Höhe treiben und die Analyse verzögern.

• geschützte Daten: Medizinische Geräte produzieren Berge streng vertraulicher Patientendaten. Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen dürfen diese nicht bei öffentlichen Cloud-Anbietern gehostet werden. Eine lokale Verarbeitung und Speicherung kann die Datensicherheit verbessern.

In all diesen Situationen werden die Vorteile der Cloud in Bezug auf Kosten und Skalierbarkeit durch Leistungs-, Konnektivitäts- und logistische Herausforderungen untergraben. Selbst vergleichsweise einfache Szenarien wie Gebäudeautomatisierungs- und -steuerungssysteme können oft stark von einer lokalen Verarbeitung profitieren.

Die Lösung: Die Verbindung von Cloud-Diensten mit lokaler, edge-gebundener Datenerfassung und -verarbeitung. So wurde ein architektonisches Muster möglich, das schnell als Fog Computing bekannt wurde. Wie der Name schon vermuten lässt, wird beim Fog Computing eine zusätzliche Ebene der Datenverarbeitung am lokalen Netzwerkrand eingerichtet. Anstatt alle Daten und Eingaben zur zentralen Verarbeitung und Beantwortung in eine entfernte Cloud hochzuladen, verlagern Fog-Computing-Modelle bestimmte Aufgaben und Datenströme auf Fog-Computing-Systeme. Dadurch können ausgewählte Aufgaben vor Ort erledigt werden, wie in der folgenden Grafik dargestellt.

Die Vorteile können tiefgreifend sein. Eine Studie des Forschungsunternehmens Wikibon aus dem Jahr 2015 bewertete die finanziellen Auswirkungen eines dreijährigen Einsatzes einer hybriden Edge-plus-Cloud-Architektur in einem abgelegenen Windpark im Vergleich zu einer reinen Cloud-Konfiguration. Die Studie ging von einer 95-prozentigen Reduzierung des Datenverkehrs in die Cloud aus. Dabei stellte sich heraus, dass die Verwaltungs- und Verarbeitungskosten über den Dreijahreszeitraum von etwas über 71.000 Euro auf etwa 25.500 Euro sanken.

Ein Rahmen für Fog Computing im IoT

Die Entwicklung von Fog Computing im IoT steht noch am Anfang, aber die Dinge entwickeln sich schnell. Führende Anbieter wie Cisco, Intel, Microsoft und OnLogic (wenn wir so gewagt sein dürfen) setzen sich aktiv für hybride, fog-basierte Lösungen ein. Gleichzeitig arbeiten Branchengremien wie das 2019 dem Industry IoT Consortium angegliederte OpenFog Consortium daran, einen gemeinsamen Rahmen für Fog Computing im IoT zu schaffen.

Unternehmen, die Fog Computing als Lösung für die zunehmende Verbreitung von IoT-Geräten in Betracht ziehen, müssen zunächst eine Bestandsaufnahme machen. Beurteilen Sie die aktuelle IT-Infrastruktur und die Arbeitsabläufe. Stellen Sie fest, ob es Aktivitäten gibt, die am besten durch eine lokale Edge-Verarbeitung und Speicherung abgedeckt werden. Achten Sie genau auf die Konnektivität. Sowohl zwischen lokalen Geräten, die über WiFi, Bluetooth, kabelgebundenes Ethernet und andere Kurzstreckentransporte arbeiten, als auch zwischen dem Edge und der Cloud. Im Falle der Remote-Konnektivität können drahtlose Optionen wie 4G oder LoRa mit großer Reichweite die besten (und einzigen) Optionen zur Verbindung mit der Cloud sein.

Fog Computing im IoT entwickelt sich zu einem Bindeglied. Es verbindet den enormen Umfang und die Leistung von Cloud-Diensten mit der Präzision und Wirtschaftlichkeit einer gerätegestützten lokalen Infrastruktur. Fog-Lösungen ermöglichen eine hybride Umgebung, die Leistung, Ausfallsicherheit und Kosten maximiert. Dies wird erreicht, indem ausgewählte Aufgaben und Daten in der Nähe des Unternehmens verbleiben. Andere wiederum werden in die Cloud verlagert.