Edge Devices im IoT. Warum intelligente Edge-Devices wichtig für die erfolgreiche Umsetzung des Internets der Dinge sind.
Warum intelligente Edge-Devices wichtig für die erfolgreiche Umsetzung des Internets der Dinge sind.
Warum intelligente Edge-Devices wichtig für die erfolgreiche Umsetzung des Internets der Dinge sind.
Edge Devices im IoT
Einführung / Übersicht
Es mag überraschend klingen, aber das Internet der Dinge (auch Internet of Things, oder IoT) besteht dem Namen nach bereits seit 20 Jahren. Die Bezeichnung IoT wurde zum ersten Mal 1999 allgemein verwendet. Allerdings nahm IoT erst im letzten Jahrzehnt so richtig an Fahrt auf, wobei die Anzahl der vernetzten Geräte enorm anstieg und damit die unterschiedlichen Einsatzbereiche, wie diese Geräte, und die von ihnen erzeugten Daten verwendet werden.
IoT bezeichnet im Prinzip jedes Gerät, dass mit dem Internet verbunden ist, sowie der Daten- und Informationsaustausch, der damit einher geht. Sowohl mit dem gesamten Netzwerk, als auch zwischen den einzelnen Geräten. Der auf die Analyse von Technologien spezialisierte Konzern Gartner sagt voraus, dass es bis zum Jahr 2020 etwa 20,4 Milliarden IoT-Geräte geben wird, und dass diese Zahl weiter steigt. Ein weiteres Technologie Analyseunternehmen, IDC, prognostiziert sogar, dass es bis 2025 etwa 41,6 Milliarden IoT-Geräte geben wird.
Edge Devices und IoT
Einige dieser Geräte können Daten verarbeiten, während andere nur darauf ausgelegt sind, Daten zu erfassen und weiterzuleiten. Gemein haben diese Geräte jedoch, dass sie zu einer Explosion an erzeugten Datenmengen führen. IDCs Prognose besagt, dass die IoT-Geräte bis 2025 insgesamt 79,4 Zettabyte (ZB) Daten generieren werden.
Diese riesige Menge an Daten hat zur Folge, dass ältere Netzwerke und Systeme nicht mehr mit diesem Daten- aufkommen zurechtkommen werden. Frühere Sensoren von IoT-Geräten waren direkt mit der IoT-Cloud verbunden. Da jedoch die Anzahl der Sensoren und damit die Anzahl der erzeugten Daten stark gestiegen ist, ist dies nicht mehr umsetzbar. Außerdem kann das Netzwerk zu bestimmten oder in bestimmten Lokalisationen nicht erreichbar sein.
Wenn es sich beispielsweise um eine IOT-Anwendung an einem abgelegenen Ort handelt, wie Landwirtschaftsgeräte in einer Bergregion, kann es sein, dass das Netzwerk nicht verfügbar ist.
Daher ist es äußerst wichtig, dass so viel Daten wie möglich lokal verarbeitet werden, unabhängig vom Netzwerk oder der Cloud. In diesem Fall wird ein IoT-Gerät, beispielsweise ein elektronischer Antrieb, deutlich autonomer, unabhängiger und ausfallsicherer. Die Notwendigkeit, Daten lokal zu verarbeiten führte zum Aufstieg der intelligenten Edge-Devices, die zuweilen auch Smart Edge- Devices genannt werden.
Edge Devices im Internet of Things
Diese befinden sich am „Rande“ eines Netzwerks und der IoT-Cloud. Sie können Daten in Echtzeit verarbeiten, selbst wenn die IoT-Infrastruktur nicht erreichbar ist. Darüber hinaus können Datenanalysen oder maschinelle Lernalgorithmen (Machine Learning) in intelligenten Edge- Devices wertvolle Erkenntnisse über die Betriebs- bedingungen bzw. -zustände eines bestimmten IoT-Geräts liefern. Diese IoT-Geräte können dann effizient und bei Bedarf auch asynchron gesteuert werden, indem die IoT- Cloud nur dann aktiv wird, wenn dies unter bestimmten oder ungewöhnlichen Betriebsbedingungen erforderlich ist. Das bedeutet auch, dass ein Unternehmen leichter und breitangelegter von den vielfältigen Data Science Analysen profitieren kann, die durch die IoT-Daten zur Verfügung stehen.
Intelligente Edge-Devices sind enorm leistungsstark. Sie sind zu einem die wichtigsten Elemente bei der Verarbei- tung von IoT-Daten geworden und sie sind entscheidend für die laufende Entwicklung und den Erfolg von IoT.

Edge Devices im IoT
Der Aufstieg des Internets der Dinge
Deshalb befasst sich dieses Whitepaper mit der Bedeutung von intelligenten Edge-Devices in IoT Infrastrukturen und untersucht, wie die Nutzung von hoch entwickelten Datenalgorithmen und des maschinellen Lernens in diesen neuen IoT Architekturen zu einem signifikanten Mehrwert führen.
Wie bereits in der Einleitung besprochen, hat sich der IoT- Markt im letzten Jahrzehnt rasant entwickelt. Neben der Anzahl der vorhandenen Geräte und Daten, die in der Zukunft noch ansteigen wird, ist jedoch auch die Marktbedeutung von IoT stark gestiegen.
Ein Bericht des McKinsey Global Institute prognostiziert, dass IoT bis 2025 einen jährlichen wirtschaftlichen Einfluss von 3,9 bis 11,1 Billionen USD haben könnte, was sich auf unsere Städte, den Verkehr, das Gesundheitswesen, die Wirtschaft und viele andere Bereiche unseres Lebens auswirkt. Viele Unternehmen haben bereits versucht, von diesem Markttrend und der Bedeutung der IoT-Daten zu profitieren. Sie haben eine Palette an Geräten und Anwendungen geschaffen, die für eine Vielzahl von Anforderungen geeignet sind. Sowohl für Verbraucher als auch in der Geschäftswelt.
Anfangs waren die Einsatzbereiche relativ gewöhnlich, beispielsweise Thermostate, die automatisch die Temperatur ändern, oder Maschinen einer Produktionslinie, die Einzelheiten über den Zustand und die Effizienz einer bestimmten Anlage weitergaben. Allerdings hat sich der Markt rasch weiterentwickelt und es gibt nun zahlreiche neue, anspruchsvollere IoT-Anwendungen, die sich im Laufe der letzten fünf Jahre entwickelt haben.
Warum Edge Devices im IoT wichtig sind
Insbesondere die industrielle Automatisierung ist ein Sektor, in dem starke Fortschritte bei der Umsetzung und des Einsatzes von IoT gemacht wurden. IoT kann im industriellen Automatisierungssektor für bessere Effizienz, höhere Präzision, raschere Ergebnisse und geringere Fehlerquoten sorgen. Und IoT kann im Bereich der Sicherheit, Instandhaltung, Logistik und der Automatisierung von Prozessen helfen, um nur einige Bereiche zu nennen.
Das Digitale Gesundheitswesen ist ein weiterer wichtiger Bereich der IoT-Innovation. Vor allem, wenn es um die Diagnose und die Therapie von Krankheiten geht, die von Sensordaten abhängig sind, um bei der Erkennung und bei der Heilung einer Vielzahl von Erkrankungen zu helfen. Selbst relativ einfache und gewöhnliche medizinische Geräte können wertvolle Daten erfassen und dann Erkenntnisse über Symptome und Heilungsverläufe liefern, sowie Pflege auf Distanz (Telemedizin) erleichtern und den Patienten somit mehr Kontrolle über ihr Leben und die Behandlung ermöglichen.
Im gleichen Zug, wie ständig immer fortgeschrittenere IoT- Anwendungen entwickelt und betrieben werden, wird jedoch gleichzeitig auch die Belastung für die Netzwerk- und Cloud-Architekturen immer höher. Dies führt wiederum dazu, dass intelligent Edge-Devices immer dringender benötigt werden.
Die Rolle von Intelligent Edge-Geräten
Mit der Verbesserung und dem Ausbau der IoT- Technologien steigt auch die Anzahl an Sensoren in den einzelnen Anwendungen. Da es bereits zu viele Sensoren gibt, die zu viele Daten für die traditionellen IoT Architekturen erzeugen, und diese nicht mehr verarbeitet werden können, werden nun intelligente Edge-Devices dringend benötigt.
Netzwerke und Cloudanwendungen kommen im Rahmen der herkömmlichen Architekturen nicht mehr mit der Masse an Sensoren, Steuereinheiten und Daten klar, so dass sämtliche Sensordaten nicht mehr direkt in die IoT- Cloud weitergeleitet werden können. Die Verwendung von leistungsstarken intelligenten Edge-Devices direkt bei den IoT Geräten sind die geeignete Lösung für das Management, der Analyse und der intelligenten Verarbeitung der Daten. Ein Beispiel sind Ultraschall Sensoren, der elektrische Motoren überwachen. Ein einziger Sensor erzeugt über 40.000 Daten pro Sekunde.
Statt die Daten direkt in die IoT-Cloud weiterzuleiten, gelangen sie zunächst zur lokalen Verarbeitung an ein intelligentes Edge-Device. Das intelligente Edge-Device ist direkt mit dem IoT-Gerät integriert, beispielsweise mit einem elektrischen Antrieb, und kann eigene Analysen oder maschinelles Lernen auf die Daten in Echtzeit anwenden. Es kann falsche, fehlerhafte, unbedeutende oder irrelevante Daten erkennen, und nur die wichtigsten Daten an die Cloud weiterleiten. Dadurch, dass nur die wichtigsten und wirklich relevanten Daten übertragen werden, kann das intelligente Edge-Device den Daten-Traffic eines Netzwerks und die Belastung einer aktiven Cloud-Anwendung erheblich senken, sowie deren Effizienz steigern.
Warum Edge Devices im IoT wichtig sind
IoT Geräte mit Edge-Devices können sich deshalb nicht nur mit anderen IoT Geräten verbinden, sondern eigenständig, beliebige Daten-Analysen generieren und vor allem die Daten in Echtzeit direkt im IoT Gerät intelligent selbst verarbeiten. Intelligente Edge-Devices ermöglichen somit, dass diese Datenverarbeitung wesentlich näher am Ursprungsgerät (beispielsweise in einem Roboterarm) stattfindet, und damit näher an der Stelle, wo die schnelle Verarbeitung der Daten am notwendigsten ist. Damit entfallen auch zeitlich kritische Synchronisationen, die schwierig über das Netzwerk und mit den Cloud- Anwendungen umsetzbar sind. Edge-Devices helfen somit beim Aufbau von unglaublich leistungsstarken, flexiblen IoT Plattformen, und eröffnen damit zahlreiche weitere Anwendungen, Systeme und Dienste für Nutzer und Entwickler. Ermöglicht wird dies auch durch neue Software- Standards wie RESTful APIs, welche System- und Cloudübergreifende Anwendungen bis hinein in Legacy Systeme ermöglichen. Intelligente Edge-Devices können zudem mit Hilfe von RESTful APIs in vorhandene IoT Infrastrukturen integriert werden, um eine evolutionäre Migration älterer IOT-Anwendungen auf der Basis moderner IOT-Geräte zu ermöglichen.
Edge Devices im IoT
Eine neue Architektur erfordert neue Software und neue Anwendungen
Die Tatsache, dass intelligente Edge-Devices in Echtzeit arbeiten, ist auch deshalb ein wichtiger Vorteil, weil das maschinelle Lernen und die Data Science Analysen einfacher umgesetzt werden können. Somit wird die Wertschöpfung der verfügbaren IoT-Daten erhöht. Wenn Sie Datenprozesse und maschinelles Lernen näher an die Quelle bewegen, wird dadurch das Timing vieler Anwendungen sicherer – Stellen Sie sich eine autonomes Fahrzeug vor, dass innerhalb von Bruchteilen einer Sekunde auf Sensordaten reagieren muss, um sicher auf Vorfälle oder Ereignisse auf der Straße zu reagieren.
Intelligente Edge-Device ermöglichen letztlich völlig neue IoT Architekturen zur Verarbeitung von IoT-Daten. Es war klar, dass dieser neue Ansatz erforderlich sein wird, wenn die IoT-Daten aufgrund der rasanten Innovation bei Sensoren und Steuerungseinheiten im vollem Umfang verwendet werden sollen und deren volles Potential auszuschöpfen ist.
Neue IoT Architekturen und IoT Anwendungen erfordern deshalb neue Software und neue Anwendungen, um intelligente IoT Geräte zu nutzen und um vom maschinellen Lernen und Data Science in vollem Umfang profitieren zu können. Zudem müssen Cloud Anwendungen und Smart- Device-Apps leicht integrierbar und realisierbar sein. IoT Anwendungen müssen darüber hinaus vollständig in die existierenden unternehmensweiten Datenprozesse und Anwendungen (Legacy Anwendungen) integriert werden können, damit sie hocheffizient und wirkungsvoll sind.
IoT und Edge
Trotz der vielen Vorteile von IoT Geräten ergänzt mit intelligenten Edge Devices ist bemerkenswert, dass relativ wenige Unternehmen dies tatsächlich umsetzen. Eine von Spiceworks durchgeführte Studie von 2019 über technologische Trends hat ergeben, dass nur 15 % der Unternehmen momentan IoT Edge-Computing einsetzen, und dass lediglich weitere 17 % sich in unterschiedlichen Phasen der Umsetzung befinden.
Dies stellt eine hervorragende Gelegenheit für Unternehmen dar, sich an die Spitze des Wettbewerbs zu setzen, indem sie moderne IoT Anwendungen basierend auf intelligenten Edge-Devices realisieren. Unser Expertenteam ist in der Entwicklung von intelligenten Edge-Devices sehr erfahren und deshalb der Meinung, dass es für seine Kunden den ausschlaggebenden Vorsprung bei IoT Anwendungen umsetzen kann. So haben wir bei jedem Projekt den Nutzen des Kunden im Auge und konzentrieren uns von Anfang an, beispielsweise mit Hilfe von Prototypen, auf eine realistische, zielgerichtete Implementierung.
Immer im Fokus: Unternehmen zu helfen, den Nutzen von IoT- Anwendungen in Bezug auf ihr Geschäftsmodell zu verstehen, und sie darüber beraten, wie diese am besten implementiert werden. Dabei spielt die Erfahrung bei der Entwicklung von intelligenten Edge-Devices insbesondere auch in Verbindung mit maschinellem Lernen und Data Science eine entscheidende Rolle.
Manchmal handelt es sich hierbei um eine Erweiterung oder die Weiterentwicklung bestehender IoT Anwendungen auf Basis intelligenter IoT Geräte, manchmal jedoch um vollständig neue IoT Anwendungen oder Architekturen für einen individuellen Kunden. Es ist die leistungsstarke Mischung aus technischen Kenntnissen, kommerziellem Fokus und der Fähigkeit, intelligente Edge-Devices mit maschinellem Lernen und Data Science auszustatten.
Schlussfolgerung
IoT ist bereits eine äußerst etablierte Technologie, die in der Lage ist, enorme Mengen an Daten zu verarbeiten, die wiederum signifikante Mehrwerte ermöglichen von der zahlreiche Einsatzbereiche profitieren können. Von der industriellen Automatisierung bis hin zur Versorgung mit Gütern, von digitaler Gesundheitspflege bis zur Landwirtschaft. Aber IoT, dass ohne intelligente Edge- Devices auskommen will, in denen fortgeschrittene Datenanalysen und maschinelles Lernen stattfinden, stellt einfach keine praktikable Lösung mehr dar.
Aufgrund der rasanten Innovation und Entwicklung der Sensor-Technologie und von Steuereinheiten, fällt es traditionellen Netzwerk-Infrastrukturen und Cloud- Anwendungen in vielen Situationen schwer, die enormen Datenmengen zeitgerecht und synchron zu verarbeiten. Das bedeutet, dass intelligente Edge-Devices, die Daten in Echtzeit erfassen und intelligent verarbeiten, zu einem wesentlichen Bestandteil von IoT Anwendungen geworden sind. Auch wenn es darum geht, wertvolle Data Science Analysen aus den miteinander verbundenen Geräten zu erhalten.
Intelligente Edge-Devices bieten höhere Intelligenz und mehr Flexibilität, wenn fortschrittliche IoT Anwendungen realisiert werden sollen. Die Software und die Anwendungen, die auf diesen Geräten laufen, sind entscheidend – sie ermöglichen es einem Unternehmen, von dem Wert der IoT-Daten maximal zu profitieren.
Daher sind wir überzeugt, dass wir der ideale Partner sind, um einer großen Bandbreite an Unternehmen bei ihren IoT-Projekten zur Seite zu stehen. Wir verstehen nicht nur die hohe Bedeutung der intelligenten Edge- Devices in smarten IoT-Anwendungen, sondern wir verfügen auch die notwendigen Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen, Data Science und künstlicher Intelligenz.
Wenn Sie der Meinung sind, dass wir Sie bei Ihrem nächsten IoT-Projekt unterstützen können, sprechen Sie mit einem unserer Experten über Ihre Vorhaben.
andreas@nicklas+nicklas
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