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

Edge-Computing ist seit geraumer Zeit ein Buzzword, ein allmählicher Netzwerktrend, der keine Anzeichen von Abschwächung zeigt. Mehrere kürzliche Entwicklungen – einschließlich der zunehmend weitverbreiteten Bereitstellung von 5G-Netzwerken – haben sich zusammengefügt, um Edge-Computing in die Unternehmens-Technologie-Roadmap zu zementieren und gleichzeitig eine ganze neue Galaxie von Anwendungsfällen anzutreiben.

Von Smart Cities bis zur Industrie 4.0

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

Edge-Netzwerke werden oft mit einer sehr breiten Palette von Anwendungen in Verbindung gebracht, von Smart Cities, vollautomatisierten Fahrzeugen und einer Vielzahl von AI- und ML-Anwendungen, die selbst jeweils eine eigene Nische darstellen. Der Grund für diese Bandbreite liegt darin, dass Edge-Netzwerke zwei wichtige Aspekte ansprechen, die für diese Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind, nämlich geringe Latenz und Zuverlässigkeit. Durch die Verarbeitung von Daten am Rande des Netzwerks können sofort verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden, anstatt durch die traditionelle Kombination von Netzwerk-Latenz, Cloud-Verarbeitung, Analyse und schließlich Aktion erheblich verzögert zu werden. Dies ist insbesondere für Industrie-4.0-Anwendungen sowie 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 zu erheblichen Kostensteigerungen führen.

Latenz: Feind Nummer eins

Das Rennen, die Latenz zu minimieren, spielt sehr gut mit der Entwicklung von zukünftigen Kommunikationsnetzwerken, insbesondere 5G – obwohl auch der Wettlauf um die Entwicklung von leistungsfähiger LEO-basierter Satellitenkonnektivität zu einer geringen Latenz führen kann. Das Potenzial von 5G-Technologien wie Beamforming und Massive MIMO-Technologie zur ermöglichten praktischen Anwendung von Edge-Netzwerken 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 neue Lösungen in Ericssons Silicon Valley D-15 Labs entwickeln, einschließlich der Pilotierung von Unternehmensanwendungen am Rande eines Live-Netzwerks mit dem italienischen Telekommunikationsanbieter TIM. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Funktionen von TIMs Kern-5G-Netzwerk, Cloud-Anwendungen und Google Cloud-Lösungen zu automatisieren, wobei der Fokus auf die Automobil-, Transport- und Fertigungssektoren gelegt wird, so die Unternehmen.

Auch primär auf die Transport- und Fertigungssektoren abzielend, hat Verizon kürzlich seinen privaten On-Premise-Mobile-Edge-Compute-(MEC)-Service mit Microsoft Azure ausgebaut. Das Managed-Services-Angebot folgt der Integration von Verizons privatem 5G-Angebot Anfang dieses 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 Gerangel 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 von zentralisierten Rechenzentren oder Clouds verarbeitet werden, von 10 % im Jahr 2018 auf 75 % im Jahr 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 AI und ML am Rande. Technologien, die in 5G-SA-Netzwerken integriert sind, wie Netzwerkslicing, das es wichtigen Anwendungen ermöglicht, eine dedizierte Kapazität zu haben, werden für den Erfolg von AI/ML in einem breiteren Industrie-4.0-Kontext von entscheidender Bedeutung sein.

Eine weitere grundlegende Veränderung auf diesem Edge-Markt dürfte die Entwicklung von Network Function Virtualisation (NFV) sein, 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 um 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 Zukunft des Computings ermöglichen

Die durch Edge-AI und ML ermöglichten Anwendungen, zementiert durch 5G-Konnektivität und potenziell gestützt durch aufkommende NFV-Frameworks, sind tatsächlich überzeugend. Zum Beispiel treibt die zunehmende Verwendung von autonomen Fahrzeugen (AGVs) und automatisierten mobilen Robotern (AMRs) in Fabriken und Lagerhäusern – insbesondere im Erfüllungsende der Lieferkette – die Akzeptanz von Computer-Vision und ML in Edge-Deployments voran. Die geringe Latenz und die sofortige Verarbeitung von Sensor- und Videodaten sind von entscheidender Bedeutung, um Sicherheitsmargen zu gewährleisten, sowie um betriebliche Optimierungen und Effizienzsteigerungen zu erreichen.

Während 5G-SA noch immer sehr viel in der Rollout-Phase ist – abgesehen von zahlreichen privaten Netzwerken, die den Sprung gewagt haben – bleibt die Tatsache bestehen, dass die großen Industrie-Spieler 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 rasch zu einem wichtigen Indikator für den Erfolg von Industrie 4.0, ausgelöst durch eine Reihe von nachgelagerten Vorteilen wie prädiktiver Wartung, NFV und echter Automatisierung.