Wo liegen die Grenzen von IoT und Edge Computing?

Am Edge werden mehr Daten als je zuvor erzeugt. Dies schafft zwar neue Möglichkeiten für Unternehmen, aber auch neue Herausforderungen für die IT. Eine Flut an Daten muss über das Netzwerk sicher und schnell transportiert werden. Die Verarbeitung und Speicherung der Daten fordern die Datenspeicher und Applikationen. Um all diesen Anforderungen gerecht zu werden, benötigen Unternehmen neue, cloudbasierte Architekturen, die alle Komponenten miteinander verbinden, alle Daten schützen und die Analyse der Daten einfach und zuverlässig unterstützen.

Verbindung

Eine wichtige Basis für die Digitalisierung bilden die Verbindungen. Benutzer wie auch Geräte, vom Edge bis zur Cloud, müssen miteinander verbunden werden. Alle vorhandenen Netzwerke (LAN/WLAN/SD-WAN/5G/IoT/OT etc.) sollten zu einem gesamten Netzwerk (Unified Infrastructure) zusammengefügt sein. So werden Verwaltungssilos eliminiert und die Identifizierung und Steuerung von Geräten im Netzwerk erleichtert.

Schutz

Die Anwendung von bewährten Zero-Trust-Sicherheits­methoden schützen das Netzwerk vor geräte- und internetbasierten Bedrohungen. Indem der Zugriff auf das Netzwerk auf Grundlage von Rollen-, Richtlinien- und detaillierten Geräteprofilinformationen eingeschränkt wird (selbst bei IoT-Geräten ohne Bildschirm), können Geschäfts-, Kunden- und Patientendaten effizient geschützt werden. Die Überwachung aller Datenströme im Netzwerk, und zwar von der Entstehung bis zur Speicherung (Edge-to-Cloud-Security), ist dabei ein wichtiger Sicherheitsfaktor.

Analyse

Die künstliche Intelligenz (KI) wie auch die Automatisierung bieten Unternehmen neue Möglichkeiten, die enorme Flut von Informationen, die am Edge generiert werden, schnell zu verarbeiten und zu analysieren. KI für IT-Operations (AIOps) ermöglicht es, grosse Datenmengen und maschinelle Lernfunktionen zu kombinieren, um damit Überwachungs-, Service-Desk- und Automatisierungsprozesse zu unterstützen und teilweise zu ersetzen.

Es gibt heute schon viele Anwendungsfälle, in denen IoT und Edge Computing erfolgreich zum Einsatz kommen, etwa bei Gebäuden. Mit Echtzeit-Simulationsmodellen, die mithilfe nativer KI-Fähigkeiten erstellt werden, können Softwaremodelle erstellt werden, die suboptimale Prozesse erkennen, betriebliche Verbesserungen vorschlagen und die Entwicklung des Energieverbrauchs überwachen, um ineffizienten Trends proaktiv entgegenzuwirken.

Auf Geländen, auf denen Explosionsgefahr besteht, sind standortbasierte Sicherheitssysteme zum Schutz der Mitarbeitenden und Besucher oft vorgeschrieben. Intelligente Netzwerke in Kombination mit modernsten Technologien erstellen ein dreidimensionales Situationsbewusstsein in Echtzeit, indem sie den Standort von Menschen, Anlagen und Materialien überwacht.

Cloud-native Architektur für ­einen intelligenten Edge. (Source: zVg)

Grenzenlos?

Wenn Netzwerke miteinander verbunden sind, Applikationen die gesammelten Daten verarbeiten und die künstliche Intelligenz Entscheidungen trifft, scheint es, dass es keine Grenzen mehr für Workloads und Anwendungsfälle gibt. Die grosse Herausforderung besteht aber heute darin, aktuelle Infrastrukturen und Anwendungen mit den neuen Technologien zu vereinen und das sind wohl die Grenzen von IoT und Edge Computing.