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Internet of Things

Der kleine Bruder der Wolke

10. November 2015, 16:10 Uhr | Elmar Török, freier Journalist

Das Internet der Dinge generiert schon heute in jeder Sekunde unüberschaubar viele Daten. Einige werden gespeichert, andere müssen praktisch in Echtzeit verarbeitet werden. Damit das trotz langsamer Netzverbindungen funktioniert, kommt Fog-Computing zum Einsatz. Anstelle der ortsunabhängigen Cloud ist die Rechenpower des Fog-Computings ganz nah dran am Datenerzeuger. So bringt der kleine Bruder der Wolke, Fog-Computing, das Internet der Dinge auf Trab.

Was das Internet der Dinge oder auch Internet of Things (IoT) mit Wirtschaft und Gesellschaft in der Zukunft anstellen wird, kann man noch nicht absehen. Fest steht, dass die momentanen Implementierungen lediglich einen winzigen Bruchteil des IoT-Potenzials darstellen. Etwa 18 Milliarden IoT-Geräte soll es zurzeit geben. Aber schon 2020 werden nach einer Cisco-Studie 50 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden sein, vom hallengroßen computergesteuerten Gärtank einer Großbäck-erei bis zur quasi-intelligenten Türklinke. Nicht nur die Einsatzbereiche, auch die Funktionen variieren extrem: Daten sammeln kann ebenso eine IoT-Aufgabe sein, wie die Datenverarbeitung selbst und die Vernetzung der Geräte untereinander. Unabhängig davon generieren alle diese Systeme Daten, manche mehr, manche weniger und einige davon sehr, sehr viele. Ciscos Global-Cloud-Index-Studie schätzt, dass bis 2018 403 Zetabyte Daten von allen IoT-Geräten erzeugt werden wird. Zur Verdeutlichung: Ein Zetabyte sind eine Billion Gigabytes.

Teamwork – Cloud und IoT

Nun kommt die Cloud ins Spiel. Cloud-Technologie und das Internet der Dinge ergänzen sich perfekt. Weil viele IoT-Geräte klein sind, mit wenig Strom auskommen müssen und sehr eng definierte Funktionen haben, benötigen sie sozusagen einen großen Bruder, der ihnen „richtige“ Rechenleistung zur Verfügung stellt. Genau das ist die Stärke von Cloud-Computing: Skalierbare, massive Rechenleistung, unabhängig vom Einsatzgebiet zu liefern. Was vor Ort an Daten erzeugt wird, kann so, im zentralen Rechenzentrum, verarbeitet werden. Wo sich das Rechenzentrum befindet, ist bei der Cloud per Definition nicht relevant, solange eine ausreichend schnelle Netzverbindung dorthin besteht.

Aber nicht alle Daten können oder müssen den Bereich verlassen, in dem das IoT-Gerät installiert ist. Viele Industrie-4.0-Anwendungen beispielsweise nutzen zahllose IoT-Geräte, um die Produktion zu kontrollieren und zu optimieren. Diese Informationen bleiben größtenteils innerhalb der Fabrikhalle oder zumindest im Unternehmen. Entfernungen spielen dabei kaum eine Rolle. Alles was schnell verarbeitet werden muss, passiert ohnehin vor Ort in den Prozesscontrollern an den Maschinen.

Lokal erzeugen, lokal verarbeiten
Anders sieht es aus, wenn die Datenerzeuger und die Datenverarbeiter räumlich weit voneinander getrennt sind. Ein plakatives Beispiel sind zukünftige Anwendungen im automobilen Umfeld. Sowohl in den Fahrzeugen selbst, als auch in der Peripherie, werden zahlreiche Informationen erzeugt werden. Alles, was das Auto selbst für seine Funktion benötigt, wird auch innerhalb des Fahrzeugs bearbeitet. Andere Informationen, die auch für den Rest der Verkehrsteilnehmer interessant sind, müssen mit der Umgebung geteilt werden. So ist es sehr sinnvoll, wenn Fahrzeuge auf dem gleichen Abschnitt der Autobahn erfahren, dass bei einem Auto eine Notbremsung ausgelöst wurde und es nun zum Stillstand gekommen ist. Auffahrunfälle könnten durch diese Information vermieden oder zumindest deutlich verringert werden. Allerdings ist es technisch nicht sinnvoll, wenn die Geschwindigkeitsdaten zuerst über eine Netzverbindung zu einem zentralen Rechenzentrum in die Cloud übertragen werden, dort festgestellt wird, dass eine negative Beschleunigung den Grenzwert überschreitet und so die Notbremsung diagnostiziert wird. Dann müsste vom Rechenzentrum aus eine Datenverbindung zu allen relevanten Fahrzeugen in der Umgebung aufgebaut und die Warnmeldung weitergegeben werden.

Während eine solche Lösung zwar möglich wäre, ist sie umständlich und fehleranfällig. Was, wenn die Netzverbindung gerade nicht besteht oder überlastet ist? Oder wenn die Auslastung des zuständigen Servers zu hoch ist und seine Bearbeitungszeiten länger als sonst? Für die Fahrzeuge in unmittelbarer Nähe des gebremsten Autos geht es um Sekunden oder Sekundenbruchteile. Es ist klar, dass es in so einem Fall erheblich sinnvoller wäre, wenn der Weg in die Cloud und zurück vermieden wird und genau da kommt Fog-Computing ins Spiel.