Vom verteilten zum realen Edge: 4 Beispiel für Edge Computing

4 Beispiele für Edge Computing

Der beste Weg, um zu verstehen, wo Edge Computing ins Spiel kommt, ist die Auswahl einiger realistischer Beispiele, die die Entwicklung von Edge-Computing-Anwendungen widerspiegeln.

1. Point of Sale

Auf den ersten Blick scheint der Point of Sale in den Bereich der geschützten/sicheren lokalen Verarbeitung zu fallen. Es gibt jedoch einen feinen Unterschied: Die Anwendungslatenz kann das Verhalten von Mitarbeitern und Kunden beeinflussen.

Wenn ein Kassierer oder ein Kunde Strichcodes auf Waren scannt, erwartet er eine positive Rückmeldung – normalerweise in Form eines Tons, einer Artikelbeschreibung auf einem Bildschirm oder beidem. Diese Aktivität an einem entfernten Standort unterliegt potenziellen Latenzeinschränkungen, die jedoch weniger streng sind als die Beschränkungen, die bei automatisierten Fertigungsanwendungen auftreten.

Der Point of Sale ist daher eine Mischung aus verteiltem und Edge Computing. Obwohl die Verwendung von Remote-Computing-Ressourcen für Anwendungen zu Latenzproblemen aufgrund von Verbindungs- oder Ressourcenüberbelastungen im Rechenzentrum führen kann, ist es selten, dass lokale Anwendungen spezielle Techniken zur weiteren Verwaltung der Latenz benötigen. Dennoch sollten Entwickler die Antwortzeiten von Scans sorgfältig prüfen, da verpasste Scans zu Verlusten im Einzelhandel führen.

2. Warehousing

Dieses Edge-Computing-Beispiel befindet sich auf der anderen Seite der Kluft zwischen verteilten und vernetzten Systemen: Warehouse-Anwendungen, die eine Kombination aus menschlicher und automatisierter Warenbewegung und -buchhaltung umfassen.

Bei diesen Anwendungen fahren Lastwagen in einer Anlage ein und aus, und die Mitarbeiter laden die Waren auf diese Lastwagen auf und laden sie ab. Die Waren werden entweder aus dem Bestand entnommen oder dem Bestand hinzugefügt und mit dem Lkw-Transportbestand verknüpft oder entkoppelt. Die Waren selbst werden verpackt und mit Barcode-Etiketten versehen, und wenn sie in oder aus den Regalen oder auf den Förderbändern bewegt werden, erfassen Scanner ihre Barcodes, um ein Modell zu erstellen, das die Warenbewegung zeigt.

Das Tempo der Aktivitäten kann hoch sein, und da die Bewegungen zwischen Menschen und automatisierten Anlagen koordiniert werden müssen, ist es nicht möglich, anzuhalten und verlorene Informationen wiederherzustellen – das System kann nicht mithalten. In vielen Fällen verlagert die automatisierte Paketabfertigung die Waren auf neue Wege, während sie vorbeifließen, und jede Verzögerung kann dazu führen, dass das falsche Paket transportiert wird.

Hier kommen herkömmliche lokale Inventarisierungsprozesse zum Einsatz, aber automatisierte Prozesse. Darüber hinaus ist das Latenzmanagement sehr wichtig. Das macht die Lagerhaltung zu einer Edge-Computing-Anwendung, die am ehesten von lokalen Controller- und Server-Ressourcen unterstützt werden kann. Folglich sollten die Entwickler es als eingebettete Steuerungsanwendung betrachten.

3. Vielseitiger Transport

Das Beispiel für Edge Computing im Transportwesen gilt für Unternehmen im Straßen-, Schienen-, Luft- und Seeverkehr. Das vielseitige Transportwesen zeigt die Probleme auf, die eine lokale Edge-Hosting-Anwendung in eine Edge-Services-Anwendung umwandeln könnten.

Bei Transportanwendungen sind sowohl der Inhalt als auch die Übermittlung wichtig. Barcodes, QR-Codes und RFID können Objekte beider Arten identifizieren, da Sensoren sie während des Be- und Entladens und sogar während der Bewegung lesen. Telemetriegeräte, die Sensoren enthalten, können weitere Details wie Temperatur und GPS-Standort liefern.

Die normale Anwendungsstruktur für das Lesen dieser Metriken besteht darin, Daten an vielen Punkten zu sammeln und sie dann nach innen zu senden: ein perfektes Modell einer Edge/Cloud- oder Edge/Rechenzentrumsanwendung. Da Transportanwendungen naturgemäß Sensordaten in Stapeln an Schlüsselpunkten abrufen, ist das Latenzmanagement entscheidend, um sicherzustellen, dass keine Daten verloren gehen und Probleme schnell analysiert werden können.

Heute unterstützen eine Reihe von an die Anlage gekoppelten Geräten Anwendungen in diesem Anwendungsfall, aber es gibt eine zunehmende Nutzung von mobilen Diensten (einschließlich 5G) und Interesse an Edge-Hosting-Diensten. Die gleiche stapelweise Art von Sensorberichten bedeutet, dass Transportanwendungen in der Regel nur sporadisch genutzt werden, was sie ideal für die Unterstützung durch Edge-Hosting macht.

4. Die Smart City

Dieses Beispiel ist in gewisser Weise die Summe aller anderen. Die Smart City könnte tatsächlich eine Stadt sein, aber auch ein Campus, ein Stadion oder sogar ein Schlachtfeld. Was die Smart City auszeichnet, ist eine Kombination aus Vielfalt und Unvorhersehbarkeit, gepaart mit der Tatsache, dass in vielen Fällen Eigentum und Leben in Gefahr sein können, wenn etwas schief geht.

Um die Smart City auf der Anwendungsebene zu bewältigen, muss sie in voneinander abhängige Systeme zerlegt werden. Jedes dieser Systeme ist nach wie vor eine Echtzeitkomponente des größeren Ganzen, und so verarbeitet jedes seine lokalen Ereignisse und trägt nacheinander Ereignisse zu den umfassenderen Systemen bei. Der ereigniszentrierte Charakter der Operationen auf jeder Ebene bedeutet eine lokale Verarbeitung mit geringer Latenz, und die Synchronität des gesamten Systems hängt von einer konsistenten und schnellen Bewegung der Ereignisse ab.

Einige Elemente der intelligenten Stadt könnten andere Randanwendungen sein, die im Einzelkontext als verteilte Datenverarbeitung betrachtet werden. Selbst eine schützende lokale Verarbeitung könnte in einem Smart-City-Kontext eine Echtzeitintegration mit einem System erfordern, das Kunden auf Angebote hinweist, wenn sie an einem Geschäft vorbeikommen. Das würde voraussetzen, dass man sowohl den Preis als auch den Bestand kennt. Je intelligenter die Stadt – oder die stadtähnliche Ansammlung von Einrichtungen – desto mehr müssen die Systemelemente dieser Ansammlung in Echtzeit und am Rande der Stadt funktionieren.