Phoenix Contact

Vom Edge und Fog Computing in die Cloud

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Es erfolgt keine Belastung der Anlageninfrastruktur

Mit der PLCnext-Technik werden Steuerungen von Phoenix Contact zu echten Edge Devices. Ein wesentlicher Grund für die Integration von KI-Algorithmen (Künstliche Intelligenz) in lokale Anwendungen respektive Steuerungen oder Edge Devices ist eine Optimierung direkt vor Ort, die nicht von externen Daten oder Big Data abhängig sein muss.

Es gibt keine Nutzungseinschränkung durch geringe Bandbreite

An dieser Stelle zeigt es sich als wichtig, Latenzen zu verringern und den Datenverkehr über mehrere Systemgrenzen zu vermeiden. Die Daten für KI-Entscheidungen kommen direkt von der Steuerung und belasten die Infrastruktur der Anlage nicht. Somit lassen sich dedizierte Verbindungen einsparen. Darüber hinaus kann auf eine Verbindung in die Cloud verzichtet werden, die zudem nicht immer möglich ist. Besteht die Anforderung, die Ergebnisse der KI-Berechnung ebenfalls an ein überlagertes Cloud-System zu versenden, ist dies mit der PLCnext-Technology umsetzbar. Die direkte Ankopplung an die Proficloud von Phoenix Contact sorgt für eine einfache Parametrierung der sicheren Verbindung zur Cloud.

Um zu verstehen, welche Vorteile das Edge respektive Fog Computing mit sich bringt, ergibt sich zunächst die Frage, warum nicht ein reines Cloud-System zum Einsatz kommt. Denn Cloud-Systeme haben ihre Vorzüge wie Ausfallsicherheit, Kosteneinsparung oder weltweite Verfügbarkeit bereits hinreichend bewiesen. Selbst wenn in der Cloud beinahe unbegrenzte Speichermengen und Rechenkapazität vorhanden sind, bleibt eine Herausforderung erhalten: Nur weil die großen Rechenzentren über eine sehr gute Netzwerkanbindung verfügen, gilt das nicht automatisch auch für die im Feld installierten Geräte.

Cloud-Lösungen werden nicht durch Edge und Fog Computing ersetzt

Damit Unternehmen wirklich an der Digitalisierung partizipieren können, müssen sich die an entlegenen Orten montierten Komponenten ebenso an das Internet der Dinge anbinden lassen. Als Beispiel sei die in einem Solarpark verbaute Steuerung angeführt (Bild 4). Sie sammelt zwar wertvolle Daten für den Betreiber, ist aber lediglich über eine langsame GSM-Verbindung an das Netz angeschlossen. Dabei wird schnell deutlich, warum die Daten nicht sofort an ein Cloud-System übermittelt werden können: Die Bandbreite reicht dazu einfach nicht aus. In diesem Beispiel würde Edge Computing sicherstellen, dass der Betreiber des Solarparks trotzdem sinnvoll mit den Daten der Steuerung arbeiten kann, indem er einen Teil der auszuführenden Arbeiten von der Cloud in das Gerät verlagert.

Insgesamt bleibt festzustellen, dass Cloud-Lösungen nicht durch Edge- und Fog Computing verdrängt oder ersetzt werden. Die Computing-Ansätze dienen nur dazu, die bisherigen Einschränkungen bei der Verwendung einer Cloud zu umgehen. Edge Devices sind in der Lage, einfache Echtzeitanalysen durchzuführen und erfasste Sensordaten nach bestimmten Kriterien vorzuselektieren, bevor sie an die Cloud weitergeleitet werden. Auf diese Weise wird eine unnötige Belastung der Cloud-Verbindung verhindert. Die (relative) Unabhängigkeit von einer Internetverbindung sowie die besonders niedrige Latenz lassen sich als weitere Argumente für die Nutzung von Edge Devices in IoT-Projekten (Internet of Things, IoT) nennen.

* Arno Martin Fast B. Eng. und Robert Bieber B.Sc. sind beide Mitarbeiter im Bereich Cloud Engineering der Phoenix Contact Electronics GmbH in 31812 Bad Pyrmont

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