Neil Stroud blickt auf über 25 Jahre Erfahrung in der Halbleiterindustrie zurück. Hier war er für namhafte Unternehmen wie Arm, Intel, NEC und Samsung tätig. In den letzten 15 Jahren war Stroud Branchenexperte im Bereich der funktionalen Sicherheit und arbeitete eng mit Unternehmen in den Segmenten Automotive, Industrie, Avionik und Transportwesen zusammen. Seit November 2020 ist der studierte Elektroingenieur Vice President Marketing & Business Development bei CoreAVI.

Durch das Industrial Internet of Things fallen immer mehr Daten an. Es gilt, dieser Datenkomplexität Herr zu werden. Welche Rolle spielt dabei Edge Computing?

Stroud: Angesichts der anfallenden Datenmengen ist es weder effizient noch effektiv, alle Daten zur Verarbeitung in die Cloud zu übertragen. Deshalb spielt das Edge-Computing hier eine grundlegende Rolle. Es besteht ein zunehmender Bedarf am sicheren Betrieb von IoT-Anwendungen, zum Beispiel in der industriellen Automatisierung und in Fabrikumgebungen, wo Maschinen und Roboter in unmittelbarer Nähe zum Menschen arbeiten. Bei diesen Sicherheitsanwendungen ist das Timing von entscheidender Bedeutung und muss direkt vor Ort stattfinden – die zusätzliche Latenzzeit des Cloud-Computings ist inakzeptabel. Für diese Sicherheitsanwendungen und Märkte bietet CoreAVI Lösungen an, weil wir eine steigende Nachfrage nach sicheren Edge-Anwendungen wie sichere KI/ML und Computer Vision sehen.

An der Edge werden Sensordaten vorausgewählt, Softwareapplikationen abgearbeitet oder gar KI-Berechnung durchgeführt. Was sollten Anwender in Bezug auf die Edge-Software-Landschaft beherzigen? Welche Technologien sollen/müssen unbedingt berücksichtigt werden?

Stroud: Es gibt eine Reihe von Schlüsseltrends im Softwarebereich, die mit Edge Computing zusammenhängen. Erstens wird es mit den Innovationen, die in der IoT-Landschaft stattfinden, immer schwieriger, die Zahl der Softwareelemente aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Deshalb sind Interoperabilität und offene Standards entscheidend für den Erfolg und die Beschleunigung der Softwareverteilung.

CoreAVI wurde 2005 in Großbritannien gegründet.

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Zweitens sind Virtualisierung und Container-Architekturen unvermeidlich, da die Konsolidierung von Arbeitslasten immer häufiger auftritt, um die deutlich gestiegenen Anforderungen an die Rechenleistung zu erfüllen. Mit Blick auf die Sicherheit ermöglicht dieser Ansatz die Trennung von sicheren und nicht sicheren Softwarefunktionen, sodass diese auf derselben Hardwareplattform koexistieren und unabhängig voneinander korrekt arbeiten können.

Schließlich gewinnen Open-Source-Lösungen zunehmend an Bedeutung. Dies ist ein besonders wichtiger Trend im Bereich der Industrieautomatisierung, der traditionell auf proprietären Closed-Source-Stacks aufgebaut ist. Der Software-Stack von CoreAVI basiert auf offenen Standards wie Vulkan und OpenVX.

Mit den Aufgaben wachsen die Anforderungen an die Hardware. Auf was sollten Anwender bei der Auswahl der passenden Edge-Computing-Hardware ihre Aufmerksamkeit legen?

Stroud: Abgesehen von den offensichtlichen Auswahlkriterien wie E/A (Ein-/Ausgabe), Wärmeabgabe und Größe der Hardwareplattform besteht die größere Herausforderung darin, die richtige Menge an Rechenleistung nicht nur für aktuelle Anwendungen auszuwählen, sondern auch genügend Spielraum für die Anwendungsentwicklung und Innovationen zu lassen. Das ist immer ein heikles Ausbalancieren, da es sich direkt auf die Kosten und potenziell auf die Komplexität auswirkt. Der größte Kostenfaktor in jedem Projekt ist zunehmend die Software, so dass diese mit Blick auf Skalierbarkeit und Wiederverwendung entwickelt werden sollte. Die zugrundeliegende Hardwareplattform wird immer mehr zu einem Gebrauchsgegenstand. Die einzige Möglichkeit besteht also darin, den Software-Stack und die Anwendung so zu gestalten, dass sie keine bestimmte Hardware-Architektur benötigen. CoreAVI hat diese Philosophie für Sicherheitsanwendungen vorangetrieben und setzt auf echte skalierbare Lösungen, die es Entwicklern und Betreibern ermöglichen, effizient über mehrere Hardware-Plattformen hinweg zu skalieren und so die Total Cost of Ownership zu senken.