Cloud Computing

Der Edge-Computing-Ansatz


Fortsetzung des Artikels von Teil 2

Das Cloud Computing

In der Zwischenzeit hält jedoch zunächst das Cloud-Computing-Paradigma Einzug in die Produktion. Geräte, Daten und Dienste werden über zentrale Server im Internet vernetzt, um Abläufe zu optimieren und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Bei der Anbindung von Maschinen und deren Daten an die Cloud und möglicherweise auch der Maschinensteuerung aus der Cloud heraus, stellen sich einige Fragen. Diese lassen sich grob in zwei Bereiche untergliedern: Die Verarbeitung von Produktionsdaten auf externen Servern in Zeiten der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und globaler Cyberangriffe sowie die Erfüllung von Netzwerk-Anforderungen, insbesondere mit Blick auf eine deterministische Kommunikation. 

Um diese Fragen zu beantworten, ist ein Blick in die Vergangenheit hilfreich: Seit etwa 70 Jahren können wir einen alternierenden Trend in verteilten Computersystemen erkennen. Während bereits in den 1950er/60er-Jahren die ersten Großrechner zentral genutzt werden konnten, änderte sich der Trend in den 1980er/90er-Jahren zugunsten von verteilten Client-Server-Systemen. Seit Beginn der Jahrtausendwende werden unter dem Begriff Cloud Computing wieder Daten und Dienste zentral gespeichert und gehosted. Wie zuvor angerissen, können und sollen jedoch nicht alle Daten außerhalb der eigenen administrativen Domäne und außerhalb definierter geopolitischer Grenzen verarbeitet werden. Die Gründe Daten lokal oder zentral zu verarbeiten sind vielfältiger Natur und unter anderem als ‚the Vs of Big Data‘ bekannt:

  • Datenmenge (Volume) – Herausforderung: ungefilterte zentrale Speicherung. 
  • Datengeschwindigkeit (Velocity) – Herausforderung: Kommunikation aller Daten über ein Netzwerk. 
  • Datenvielfalt (Variety) – Herausforderung: zentrale Interpretation heterogener Daten.
  • Datenvertraulichkeit (Vulnerability) – Herausforderung: Speicherung der Daten außerhalb der administrativen Domäne. 
  • Datenflüchtigkeit (Volatility) – Herausforderung: heterogene Persistenzanforderung an Daten. 
  • Datengültigkeit (Validity) – Herausforderung: heterogene Relevanz von Daten.

  1. Der Edge-Computing-Ansatz
  2. Die digitale Vernetzung
  3. Das Cloud Computing
  4. Das Edge Computing
  5. Die Standardisierung
  6. Eine Referenzarchitektur

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