{"id":12539,"date":"2020-03-10T05:25:43","date_gmt":"2020-03-10T04:25:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/renewables\/edge-computing\/"},"modified":"2022-09-13T10:54:54","modified_gmt":"2022-09-13T08:54:54","slug":"edge-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/renewables\/de\/edge-computing\/","title":{"rendered":"Edge Computing – das neue Cloud Computing?"},"content":{"rendered":"

Im Zusammenhang mit IIoT<\/a> oder Datenanalyse tauchen immer wieder die Begriffe Cloud und Edge Computing auf. W\u00e4hrend der Begriff Cloud den meisten sp\u00e4testens durch diverse Dienste von Google oder Amazon vertraut ist, ist Edge Computing ein eher unbekanntes Feld. Dennoch ist teilweise zu h\u00f6ren, dass Edge Computing das neue Cloud Computing wird. Stimmt das? Aber schauen wir uns beides erst einmal kurz an.<\/p>\n

Cloud Computing und Edge Computing in K\u00fcrze<\/h2>\n

Die Cloud ist eine IT-Infrastruktur, die nicht lokal installiert werden muss, sondern z.B. \u00fcber das Internet zur Verf\u00fcgung steht.<\/strong> Der Cloudanbieter bietet verschiedene Dienste wie beispielsweise Speicherplatz oder Anwendungssoftware zur Miete an. Der Vorteil liegt auf der Hand: Der Endnutzer muss sich keine Gedanken mehr \u00fcber ausreichenden Speicherplatz, Lizenzkosten oder Rechensysteme\u00a0 machen, bei denen er sich zus\u00e4tzlich um die Wartung k\u00fcmmern m\u00fcsste, was unter Umst\u00e4nden extrem kostenintensiv sein kann.<\/p>\n

Beim Edge Computing werden Daten direkt am Entstehungsort verarbeitet<\/strong>, also dezentral am Rande des Netzwerks \u2013 daher der Begriff \u201eEdge\u201c. Was das im Vergleich zur Cloud bedeutet, schauen wir uns am besten mal an einem Beispiel an.<\/p>\n

\"Edge<\/a><\/h2>\n

Beispiel Kavitationserkennung<\/h2>\n

Nehmen wir die Kavitationserkennung<\/a> von Yokogawa. Kavitation <\/a>kann durch Implosion von sich unter bestimmten Bedingungen in Fl\u00fcssigkeiten bildenden Dampfblasen zu starken Sch\u00e4den an Pumpen und Ventilen f\u00fchren. Um dieses zu verhindern, ist eine m\u00f6glichst fr\u00fchzeitige Erkennung der Blasenbildung notwendig. Die L\u00f6sung von Yokogawa<\/a> setzt auf die Auswertung feinster \u00c4nderungen in den Druckschwankungen, hervorgerufen durch die Implosion der Blasen.<\/strong> Damit diese Druckschwankungen aber \u00fcberhaupt sichtbar und damit auswertbar sind, m\u00fcssen die Messwerte mit einer sehr hohen Aufl\u00f6sung aufgenommen werden. In diesem Falle alle 100 ms. Au\u00dferdem m\u00fcssen mehrere interne Parameter des eingesetzten Differenzdruckmessers ausgewertet werden. Da kommt schon ein bisschen was zusammen.<\/p>\n

Schnell „at the Edge“<\/h3>\n

Wollte man die notwendigen Berechnungen in der Cloud durchf\u00fchren, w\u00fcrde das einen nicht unerheblichen Datentransfer bedeuten. Und dazu einen ziemlich unn\u00f6tigen. Denn letztendlich interessiert nur das Ergebnis – ein Ma\u00df f\u00fcr die H\u00f6he der Druckschwankungen sowie eine Alarmierung bei kritischen Werten. Daher macht es in so einem Fall wesentlich mehr Sinn, die Daten direkt vor Ort auszuwerten. Im genannten Beispiel ist der Differenzdruckmesser mit einem Controller verbunden, der die H\u00f6he der Druckschwankungen berechnet.<\/strong> Ausgehend vom Level der Druckschwankungen im Normalzustand ermittelt er zus\u00e4tzlich Schwellwerte f\u00fcr kritische Level beginnender und starker Kavitation. \u00dcberschreiten die Druckschwankungen die Schwellwerte, kann so ohne Verz\u00f6gerung reagiert werden, beispielsweise durch eine direkte Abschaltung kritischen Equipments. Also ohne Latenzzeiten bei der Daten\u00fcbertragung, wie sie beim Cloud Computing auftreten. Edge Computing ist in diesem Fall also sicherlich die geeignetere Herangehensweise.<\/strong><\/p>\n

\u00dcbersicht in der Cloud<\/h3>\n

Geht es um Maintenance-Aufgaben und eine gute \u00dcbersicht \u00fcber den Zustand des Maschinenparks, macht es nat\u00fcrlich Sinn, zu wissen, wo Kavitation auftritt. Aber auch, wo Equipment an der Verschlei\u00dfgrenze ist oder sich ein Defekt anbahnt. In diesem Fall ben\u00f6tigt ein Maintenance Engineer<\/a> die Daten verschiedenster Anlagenteile sowie diverse Kenngr\u00f6\u00dfen, um gezielt planen zu k\u00f6nnen, in welchem Bereich Handlungsbedarf besteht. Auch hier k\u00f6nnen ihm Algorithmen<\/a> helfen, beispielsweise solche, die datenbasiert die Lebensdauer von Equipment bestimmen, Stichwort Predictive Maintenance. Das sind jedoch nicht unbedingt zeitkritischen Betrachtungen, die eine schnellstm\u00f6gliche Reaktion verlangen. Aber das Zusammenf\u00fchren und die gemeinsame Verarbeitung von Daten<\/a> aus verschiedenen Quellen. Und hier hat Cloud Computing ganz klar die Nase vorn.<\/strong><\/p>\n

Also Edge Computing\u00a0 doch nicht das neue Cloud Computing?<\/h2>\n

Im Gegensatz zu Edge Computing eignet sich Cloud Computing folglich eher f\u00fcr nicht zeitkritische Aktionen und Auswertungen, um einen umfassenderen Blick \u00fcber mehrere Datenquellen zu erhalten. Es kann die Echtzeitservices vom Edge Computing nicht leisten, da vom Device in die Cloud Latenzzeiten entstehen. Edge Computing besticht hingegen durch seine Geschwindigkeit und Lage nahe am einzelnen Device.<\/strong> Dessen Einsatz ist dann angebracht, wenn es um zeitkritische Operationen geht, d.h. wo in Echtzeit Entscheidungen notwendig sind, wie beispielsweise beim Erkennen von Anomalien. Aber auch da, wo keine Konnektivit\u00e4t zum Rechennetz zur Verf\u00fcgung steht oder keine vollst\u00e4ndige \u00dcbertragung der Daten<\/a> an eine Cloud notwendig bzw. gewollt ist.<\/p>\n

Cloud und Edge Computing sind also zwei verschiedene Anwendungsbereiche, die nebeneinander \u2013 aber auch miteinander \u2013 existieren und beide ihre Daseinsberechtigung haben.<\/strong> Das eine wird das andere daher nicht abl\u00f6sen oder ersetzen. Allerdings sind beim Edge Computing in der n\u00e4heren Zukunft die gr\u00f6\u00dferen Entwicklungen zu erwarten, da es noch nicht so stark ausgebaut ist wie das Cloud Computing. In Sachen Hype mag es also durchaus sein, dass Edge Computing das neue Cloud Computing wird.<\/p>\n

\n

Bildrechte Titelbild: EVERST-stock.adobe.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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