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IoT und Echtzeitdaten erfordern flexible Storage-Lösungen
Beim Einsatz von KI am Edge oder bei der Verwendung von IoT ist es oft sinnvoll den passenden Speicher dazu ebenfalls am Edge zu platzieren. Der Beitrag zeigt die Möglichkeiten.
Edge Storage für KI-Anwendungen an der Netzwerkperipherie bezeichnet die Speicherung von Daten direkt an den Endpunkten eines Netzwerks, wie beispielsweise IoT-Geräten, Sensoren oder Kameras, statt sie an zentralen Servern oder in der Cloud zu speichern. Dieses Konzept wird immer relevanter, da die Menge an generierten Daten stetig steigt und die Anforderungen an Latenz, Bandbreite und Datenschutz zunehmend wichtiger werden.
KI-Anwendungen profitieren von Storage am Edge
In klassischen Netzwerkarchitekturen werden Daten in der Regel zu einem zentralen Speicherort gesendet, wo sie dann verarbeitet werden. Bei KI-Anwendungen können solche zentralisierten Systeme jedoch zu Verzögerungen führen, die für zeitkritische Anwendungen nicht akzeptabel sind. Edge Storage bietet eine Lösung für dieses Problem, indem es die Daten nahe am Entstehungsort speichert und verarbeitet. Dies verringert die Latenzzeit und spart Bandbreite, da nicht alle Daten über das Netzwerk übertragen werden müssen.
Ein weiterer Vorteil von Edge Storage besteht im Datenschutz. Durch die lokale Speicherung von Daten wird das Risiko eines Datenverlusts oder -diebstahls minimiert, da die Daten das lokale Netzwerk nicht verlassen müssen. Darüber hinaus können gesetzliche Bestimmungen, die den Datentransfer über geografische Grenzen hinweg regulieren, einfacher eingehalten werden.
Es gibt verschiedene Anwendungsfälle für Edge Storage in KI-Systemen. Im Bereich der industriellen Automatisierung können Sensordaten direkt an der Maschine gespeichert und verarbeitet werden, um in Echtzeit Anpassungen vorzunehmen. In Gesundheitssystemen können medizinische Geräte Patientendaten lokal speichern und analysieren, um schnelle Diagnosen zu ermöglichen. Im Einzelhandel können intelligente Kameras die Kundenströme in Echtzeit analysieren und die Daten lokal speichern, sodass sofortige Anpassungen an Layout oder Werbemaßnahmen vorgenommen werden können. In der Verkehrstechnik können Kameras und Sensoren an Kreuzungen oder in Zügen Daten in Echtzeit speichern und verarbeiten, um den Verkehrsfluss zu optimieren.
Open Source Storage für Edge-Speicher in KI-Umgebungen
Im Open-Source-Bereich gibt es verschiedene Lösungen, die Edge Storage für KI-Anwendungen unterstützen. Eines der prominentesten Beispiele ist Kubernetes mit seiner Edge-Variante, KubeEdge. KubeEdge ermöglicht es, Container-basierte Anwendungen und Dienste direkt an der Netzwerkperipherie auszuführen. In industriellen IoT-Szenarien kann KubeEdge beispielsweise dazu verwendet werden, Maschinendaten in Echtzeit zu erfassen, zu speichern und lokale Analysen durchzuführen, um den Wartungsbedarf vorherzusagen.
Ein weiteres Beispiel ist EdgeX Foundry, eine offene Plattform für den Aufbau von Edge-Computing-Lösungen. EdgeX Foundry könnte im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um Vitaldaten von Patienten lokal zu speichern und sofort zu analysieren. Dies könnte für die Früherkennung von Anomalien nützlich sein und medizinisches Personal in kritischen Situationen schneller alarmieren.
Edge Storage On-Premises einsetzen
Neben Open-Source-Optionen gibt es auch kommerzielle Lösungen, die speziell für den Einsatz in eigenen Rechenzentren konzipiert sind und Edge Storage für KI-Anwendungen an der Netzwerkperipherie ermöglichen. Eine solche Lösung ist die Edge Computing Plattform von VMware, die auch als Teil der vSphere-Produktlinie zur Verfügung steht. Diese Plattform ist für den Einsatz in eigenen Rechenzentren optimiert und bietet eine einheitliche Managementebene für virtuelle Maschinen sowohl im Kernrechenzentrum als auch am Edge. Zu den Vorteilen zählen die einfache Skalierbarkeit, die Integration in bestehende VMware-Umgebungen und die hohe Sicherheit.
Ein weiteres Beispiel ist die HPE Edgeline EL8000 Serie, eine konvergente Edge-System-Lösung von Hewlett Packard Enterprise, die speziell für den Einsatz in eigenen Rechenzentren entwickelt wurde. Zu den Vorteilen gehören die hohe Dichte an Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen in einem kompakten Formfaktor sowie die Möglichkeit, vorhandene Management- und Automatisierungstools zu integrieren.
Cisco bietet ebenfalls Lösungen für Edge Computing an, insbesondere durch seine HyperFlex Edge-Serie. Diese Plattformen lassen sich in eigenen Rechenzentren installieren und sind für den Einsatz in verteilten Umgebungen konzipiert. Zu den Vorteilen gehören die einfache Einrichtung, die Skalierbarkeit und die nahtlose Integration in bestehende Cisco-Netzwerkarchitekturen.
Auf was müssen Unternehmen bei der Bereitstellung von Storage am Edge achten?
Bei der Bereitstellung von Edge Storage für KI-Anwendungen müssen Unternehmen eine Reihe von Faktoren berücksichtigen, um eine effiziente und zuverlässige Infrastruktur zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören die Latenzanforderungen der jeweiligen KI-Anwendungen, da die Speicherlösungen in der Lage sein müssen, Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu verarbeiten. Ebenso wichtig ist die Skalierbarkeit der Speicherlösung, um den wachsenden Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht werden zu können. Unternehmen sollten zudem auf Sicherheitsaspekte achten, insbesondere hinsichtlich des Datenschutzes und der Datenintegrität. Die Auswahl einer Lösung, die eine einfache Integration in bestehende Netzwerkarchitekturen und Datenmanagementsysteme ermöglicht, kann auch von entscheidender Bedeutung sein.
Darüber hinaus sollten die Kosten für die Einrichtung, den Betrieb und die Wartung der Edge-Storage-Lösung sorgfältig kalkuliert werden, um eine wirtschaftlich sinnvolle Investition sicherzustellen. Schließlich ist die Unterstützung durch den Anbieter in Form von Schulungen, technischem Support und regelmäßigen Updates ein weiterer wichtiger Faktor, der die langfristige Rentabilität und Effektivität der Speicherlösung beeinflussen kann.
Das ist im Zusammenhang von KI am Edge und Storage für KI am Edge noch wichtig
Im Kontext von KI am Edge und Storage für KI am Edge gibt es mehrere Schlüsselüberlegungen, die über reine technische Spezifikationen und Leistungsanforderungen hinausgehen. Erstens ist die Datenqualität und -konsistenz von entscheidender Bedeutung, insbesondere da Edge-Geräte oft in heterogenen Netzwerken und in physisch verteilten Umgebungen operieren. Inkonsistente oder ungenaue Daten können die Leistung von KI-Algorithmen beeinträchtigen und zu unzuverlässigen Ergebnissen führen.
Zweitens ist die Ausfallsicherheit ein kritischer Faktor. Edge-Geräte müssen in der Lage sein, bei Netzwerkausfällen autonom zu operieren. Redundante Speicherlösungen und Fehlertoleranzmechanismen sind daher von zentraler Bedeutung. Drittens spielt die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften und Standards, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz, eine zunehmend wichtige Rolle. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Edge-Storage-Lösungen den lokalen und internationalen Datenschutzbestimmungen entsprechen.
Viertens ist die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen entscheidend für den Erfolg von Edge-KI-Anwendungen. Unternehmen sollten Lösungen wählen, die eine einfache Integration mit anderen Komponenten im Netzwerk ermöglichen. Und schließlich ist der Energieverbrauch ein nicht zu vernachlässigender Faktor, insbesondere bei Edge-Geräten, die in ressourcenbeschränkten Umgebungen eingesetzt werden. Energiesparende Speicherlösungen können hier einen wesentlichen Beitrag zur Gesamteffizienz des Systems leisten.
