Datenanalyse Edge als Vorbereitung für die Cloud

Edge Computing könnte das nächste große Ding werden. Denn angesichts wachsender Datenmengen erweist sich deren Analyse in der Cloud inzwischen oft als zu unperformant. Hinzu kommen Sicherheitsbedenken. So spricht einiges für eine Zwischenschicht – der Edge.

Das Industrial Internet of Things produziert heute bei Maschinen- und Anlagenbauern aller Größen Daten am laufenden Band. Um sie mit Hilfe von künstlicher Intelligenz auszuwerten, werden gerne Public-Cloud-Angebote genutzt. Denn KI-Ansätze benötigen Daten als Lernmenge, die in einer Public-Cloud-Lösung naturgemäß größer sind als auf On-Premises installierten Systemen. Außerdem kann man in der Cloud auf Out-of-the-box-Lösungen zugreifen.

Trotzdem zögern viele Unternehmen diesen Schritt zu gehen. Dafür gibt es zwei gewichtige Gründe, rechtlicher wie technischer Art. Zum einen stellt sich in vielen Geschäftsprozessen das Problem, dass die Ausleitung von Daten in die Cloud aus Governance-Gründen untersagt ist. Denn in den IIoT-Daten steckt ein hohes Maß an Intellectual Property, also geheimes, werthaltiges Wissen über Produkte und Produktionsverfahren, die man nicht veröffentlichen oder teilen möchte oder darf. Denkt man zum Beispiel an die Fertigung von Rüstungsgütern oder Teilen und Werkstücken im Kundenauftrag, wird der schützenswerte Charakter solcher Daten offensichtlich. Ein weiteres Problem ist das immer größere Volumen. Wenn eine Maschine heute mehrere tausend Datenpunkte im Millisekunden-Bereich erzeugt, ist eine Echtzeitverarbeitung in der Cloud aus Latenzgründen kaum mehr möglich.