Power am Netzwerkrand
Edge Computing schöpft Container-Vorteile aus
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Echtzeit-Entscheidungen am Data Entry Point
Schnelle, auf Echtzeitdaten basierende Entscheidungsprozesse, ob automatisiert oder über menschliche Entscheider, sind ohne ein performantes, flexibles und ressourcenschonendes µDCs kaum durchführbar. Die hyperkonvergenten, hochskalierbaren Mini-Rechenzentren enthalten Software Development Kits (SDK) und APIs, nutzen feingranulare Micro-Services. Dadurch kann ohne großen Zeit- und Personalaufwand eine Anpassung an kundenspezifische Anforderungen erfolgen. Edge-Lösungen sind kompakt, transportabel und robust gegenüber äußeren Einflüssen, gehorchen aber dennoch denselben bewährten Architektur-Prinzipien wie die großen softwaredefinierten Rechenzentren. Sie kombinieren damit das Beste aus beiden Welten. Zusätzlich garantieren sie Services, Operations und hyperkonvergente Infrastrukturen, die mit den Enterprise Data Lakes und Services aus der Cloud friktionslos zusammenarbeiten.
Im Daten-Management sind µDCs eine zukunftssichere Investition, denn für die Veredelung von Sensordaten zu nützlichen Informationen kommen verstärkt künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und neuronale Netze zum Einsatz. Je schlauer die Analysen, desto höher fällt in der Regel der durch Daten gesammelte Mehrwert aus. KI und ML sind jedoch ressourcenhungrige Techniken, die ein umfangreiches Training erfordern, um möglichst nützliche Ergebnisse zu liefern. Ohne ein leistungsstarkes, kompaktes µDCs wäre ihr Einsatz vor Ort gar nicht möglich.
Fertig konfigurierte und für das Daten-Management am Data Entry Point in der Cloud optimierte Container sind nicht nur technisch State of the Art, sondern bieten auch einige überzeugende Business-Vorteile. Mit K8 und Containern operierende µDCs lassen sich nach Erfahrungswerten von Dell Technologies bis zu 99 Prozent schneller vor Ort konfigurieren und bis zu 30 Prozent schneller aufsetzen. Sie lassen sich außerdem leicht in eine virtualisierte Infrastruktur on-premises und in eine Multi-Cloud-Umgebung integrieren.
Edge Computing ist ein relativ junger Lösungsansatz. Neue Edge-Standards wie Akraino, CloudedgeX und SEBA kommen auf den Markt und beeinflussen das Ökosystem und die Architektur des Edge Computing und der eingesetzten µDCs. Unternehmen sollten daher vor allem auf eine offene, auf Standards basierende und Cloud-fähige Infrastruktur achten, die Workloads und Daten optimal unterstützt.
Der erste Schritt besteht darin, eine verteilte, Cloud-ähnliche Plattform aufzubauen, die massive Automatisierung mit granularer Kontrolle kombiniert und einen sicheren Betrieb auch über verschiedene Niederlassungen und Geographien hinweg ermöglicht. Im zweiten Schritt folgt eine Implementierung der Applikationen auf den Edge-Nodes, die auch ausgefeilte Service-Logiken für unterschiedliche Workloads unter einer einheitlichen, einfach zu bedienenden Management-Oberfläche abbilden können. Offenheit, Konsistenz, akzeptierte Standards und ein Infrastruktur-Anbieter, der alle notwendigen Komponenten aus einer Hand anbietet, können dabei erfolgsentscheidend sein.
Tobias Bischoff ist Enterprise Architect bei Dell Technologies, www.delltechnologies.com.
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