Die Energie für die ferne Zukunft: 5G und Machine Learning am Edge

Edge-Computing ist seit geraumer Zeit ein Buzzword, ein allmählicher Netzwerktrend, der keine Anzeichen von Abschwung zeigt. Mehrere kürzlich entwickelte Technologien – einschließlich der zunehmend weitverbreiteten Implementierung von 5G-Netzwerken – haben sich zusammengefügt, um Edge-Computing in die Unternehmens-Technologie-Roadmap zu zementieren und eine ganze Galaxie neuer Anwendungsfälle zu ermöglichen.

Von Smart Cities zu Industry 4.0

Es besteht natürlich ein großes Interesse an Edge-Computing von einigen der größten Hersteller und Einzelhändler auf dem Planeten. Von Amazon bis Cisco, Google bis Intel, über Microsoft und NVIDIA, gibt es bewährte Produkte auf dem Markt und in vielen Fällen hochfokussierte Produktreihen, die sich speziell auf Edge konzentrieren. Dies ist selbst ein Wandel von nur wenigen Jahren ago, als Edge-Implementierungen tendenziell standardmäßige Netzwerkinfrastruktur und -hardware verwendeten. Ein kürzlich von ResearchAndMarkets.com veröffentlichter Bericht schätzt, dass die Einnahmen aus Edge-Computing-Infrastruktur bis 2025 17,9 Milliarden US-Dollar erreichen werden, mit zusätzlich 1 Milliarde US-Dollar für optische Module und Netzwerke, um die verbesserte Datenübertragung zu unterstützen.

Edge-Netzwerke werden oft mit einer breiten Palette von Anwendungen in Verbindung gebracht, von Smart Cities, vollautomatisierten Fahrzeugen und einer Vielzahl von KI- und ML-Anwendungen, die selbst jeweils ein eigenes Nischenthema darstellen. Der Grund für diese Bandbreite liegt darin, dass Edge-Netzwerke zwei wichtige Aspekte ansprechen, die für diese Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind: niedrige Latenz und Zuverlässigkeit. Durch die Verarbeitung von Daten am Rand des Netzwerks können sofort verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden, anstatt durch die traditionelle Kombination von Netzwerklatenz, Cloud-Verarbeitung, Analyse und schließlich Aktion erheblich verzögert zu werden. Dies ist insbesondere für Industry-4.0-Anwendungen, Smart Cities und selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung – verzögerte Reaktionen aufgrund von Latenz könnten in den letzten Fällen geradezu gefährliche Auswirkungen haben und in den anderen Fällen erhebliche Kostensteigerungen verursachen.

Latenz: Feind Nummer eins

Das Rennen, die Latenz zu minimieren, spielt sehr gut mit der Entwicklung zukünftiger Kommunikationsnetzwerke, insbesondere 5G – obwohl auch der Wettlauf um die Entwicklung von leistungsfähiger LEO-basierter Satellitenkonnektivität möglicherweise zu einer niedrigen Latenzkonnektivität führen kann. Das Potenzial von 5G-Technologien wie Beamforming und Massive MIMO-Technologie, um die praktische Anwendung von Edge-Netzwerken zu ermöglichen, ist erheblich.

Das Ergebnis ist eine Flut von hochrangigen Deals und Partnerschaften zur Entwicklung von 5G- und Edge-Cloud-Lösungen für die gesamte Wertschöpfungskette. Ein kürzliches Beispiel ist die Partnerschaft zwischen Google Cloud und Ericsson, die gemeinsam neue Lösungen in Ericssons Silicon Valley D-15 Labs entwickeln, einschließlich der Erprobung von Unternehmensanwendungen am Edge auf einem Live-Netzwerk mit dem italienischen Telekommunikationsunternehmen TIM. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Funktionen von TIMs Kern-5G-Netzwerk, Cloud-basierten Anwendungen und Google Cloud-Lösungen zu automatisieren, mit dem Fokus auf die Branchen Automotive, Transport und Fertigung, wie die Unternehmen angegeben haben.

Auch hauptsächlich auf die Branchen Transport und Fertigung ausgerichtet, hat Verizon kürzlich seinen privaten On-Premise-Mobile-Edge-Compute-(MEC)-Service mit Microsoft Azure ausgebaut. Das Managed-Service-Angebot folgt der Integration von Verizons privatem 5G-Angebot zu Beginn des Jahres mit Amazon Web Services (AWS), während Verizon sich fest als Anbieter von Konnektivität und IoT-Framework positioniert, um es Unternehmen zu ermöglichen, ihren bevorzugten Cloud-Anbieter auszuwählen.

Auf dem Weg zu NFV: 5G fügt zusätzlichen Wert hinzu

Dieses Ringen um Positionen ist ein Indikator für die Größe des Marktes – tatsächlich hat ein Gartner-Forschungsbericht aus dem Jahr 2018 vorhergesagt, dass der Anteil von unternehmensgenerierten Daten, die außerhalb zentralisierter Rechenzentren oder Clouds verarbeitet werden, von 10% im Jahr 2018 auf 75% bis 2025 ansteigen wird. Wie Gartner in dem Bericht hervorhebt, wird die 5G-Konnektivität ein wichtiger Treiber für Edge-Computing sein, nicht zuletzt aufgrund der Anforderungen von KI und ML am Edge. Technologien, die in 5G-SA-Netzwerken integriert sind, wie Netzwerkslicing, das es ermöglicht, wichtigen Anwendungen eine dedizierte Kapazität zu geben, werden für den Erfolg von KI/ML in einem breiteren Industry-4.0-Kontext von entscheidender Bedeutung sein.

Eine weitere grundlegende Veränderung in diesem Edge-Markt könnte sich möglicherweise als die Entwicklung von Network Function Virtualisation (NFV) erweisen, die es Unternehmen ermöglicht, standardmäßige Hardware auf Knopfdruck zu konfigurieren und umzukonfigurieren, um spezifische Hardware-Anforderungen zu erfüllen. Obwohl branchenweite Standards ein wichtiger Stolperstein sind, gibt es mehrere Initiativen, die versuchen, durchzubrechen und einen breiteren Konsens über solche cloud-nativen Netzwerke herzustellen. Insbesondere hat die ETSI-NFV-Industriespezifikationsgruppe im November 2020 eine Roadmap definiert, die beschreibt, wie containerisierte virtuelle Netzwerkfunktionen (VNFs) in einem NFV-Framework verwaltet werden könnten – und wahrscheinlich werden.

Edge: Die Energie für die Zukunft des Computings

Die durch Edge-KI und ML ermöglichten Anwendungen, zementiert durch 5G-Konnektivität und möglicherweise gestützt durch aufkommende NFV-FrameWorks, sind tatsächlich überzeugend. Zum Beispiel treibt die zunehmende Verwendung von autonomen Fahrzeugen (AGVs) und automatischen mobilen Robotern (AMRs) in Fabriken und Lagerhäusern – insbesondere im Bereich der Erfüllung der Lieferkette – die Nutzung von Computer-Vision und ML in Edge-Implementierungen voran. Die niedrige Latenz und die sofortige Verarbeitung von Sensor- und Videodaten sind von entscheidender Bedeutung, um Sicherheitsmargen zu gewährleisten und betriebliche Optimierungen und Effizienzen zu steigern.

Während 5G SA noch sehr viel in der Rollout-Phase ist – abgesehen von zahlreichen privaten Netzwerken, die den Sprung gewagt haben – bleibt die Tatsache bestehen, dass die großen Industrieakteure stark auf 5G und Edge-Computing und -Netzwerke als wichtigen Markt-Treiber setzen. Die Fähigkeit für jedes Unternehmen, Transaktionen zu verarbeiten und Daten in der Nähe der eigentlichen Quelle dieser Daten zu speichern, wird sich schnell zu einem wichtigen Leitfaden für den Erfolg von Industry 4.0 entwickeln, ausgelöst durch eine Reihe von nachgelagerten Vorteilen wie prädiktiver Wartung, NFV und realer Automatisierung.