Achtergrond: Edge computing: de motor van de IoT-architectuur

Alhoewel de term ‘edge computing’ al een tijd rondcirkelt, is er nog steeds verwarring wat dat inhoud en welke relatie het heeft tot de cloud en IoT. In een notendop: edge computing gaat over het onderbrengen van applicaties en processing dicht bij de bron en verwijderd van de grote gecentraliseerde computerlocaties.

 

 

Edge computing gaat bijvoorbeeld over zaken als geautomatiseerde fabrieken met intelligente devices die hun data naar een locatie streamen en op een bepaald moment enige interactie vragen. Of om autonoom rijdende voertuigen waarvan de veiligheid afhangt van de mogelijkheid om realtime te communiceren met andere voertuigen, intelligente verkeersystemen en het belangrijkste: de mens.

De IoT-uitdaging

Soms gaat het alleen maar over het verzamelen van data door de op de edge aanwezige devices, voordat het naar de cloud of datacenter wordt verstuurd om aldaar te worden verwerkt. In andere gevallen vereisen IoT-devices een snel, realtime antwoord dat niet moet worden vertraagd door de in elk netwerk aanwezige zogenaamde ‘round trip latency’. Door de van IoT afkomstige data dichtbij de bron te analyseren voorkomt ook dat gigabytes aan data niet meer over het publieke netwerk hoeft te worden getransporteerd: gevoelige data blijft binnen het eigen systeem.

Netwerklatency niet enige driver

Naast netwerklatency is er nog een aantal redenen om edge computing toe te passen. Zo kan een onderneming er om veiligheidsredenen voor kiezen om geen data naar de cloud te verzenden. En ook wetgeving kan eisen dat data binnen de grenzen moet blijven. Een gebrek aan een consistente verbinding, zoals bij vliegtuigen, schepen en car fleet owners, kan een andere reden zijn. Deze data kan via cell of satelliet worden getransporteerd. Maar door de enorme hoeveelheid te verzenden data is er niet genoeg bandbreedte beschikbaar; de vraag is of ook 5G-netwerken dat probleem gaan oplossen.

Edge in de praktijk

Alle belangrijke cloudproviders hebben ook de waarde van edge computing ingezien. Ze bieden de gebruiker de mogelijkheid om sommige van hun cloudservices via edge computing uit te voeren. Amazon Web Services heeft Greengrass, Microsoft biedt Azure Stack aan en Google komt met Hybrid Cloud System. Sommige van deze services zijn nogal dwingend in de manier hoe ze moeten worden toegepast. Belangrijk is dat ze een subset van hun commerciële cloudservices bieden voor on-premisegebruik. Edge computing kan ook als ‘do it yourself’ (DIY) systeem worden geïmplementeerd met software, hardware en services naar eigen keus. Het kan eenvoudig als een server in een closet worden toegepast.

 

Figuur 1. Cloud en edge (Bron: Wikipedia)

Als applicaties op VMware of OpenStack draaien, dan bieden dit perfecte edge-oplossingen. VMware, in partnership met AWS, heeft een OVA-template aangekondigd die Greengrass bevat. OEM’s investeren ook in de cloud. Dell, HP en Lenovo gaan samenwerken bij het ontwikkelen van edge-oplossingen. Microsoft en Dell zijn actief aan het investeren in de ontwikkeling van IoT/edge.

Ook op hardwaregebied vinden er ontwikkelingen plaats. Intel heeft een nieuwe chip aangekondigd, de Intel Xeon D-2100 processor. Deze is speciaal ontwikkeld voor gebruikers die de transitie naar cloudcomputing willen maken en de toekomstige 5G-netwerken. Het is een ‘system on chip’ (SoC) processor speciaal ontworpen voor edge computing en 5G en 10GbE netwerkapplicaties.

Edge computing en IIoT

De edge is een logische laag in plaats van een specifieke fysieke laag binnen een architectuurmodel. Het is een individuele beoordeling en interpretatie “waar” de edge zich in het model gaat bevinden. Vanuit zakelijk oogpunt gezien hangt de locatie af van de zakelijke probleemstelling of de te adresseren kerndoelen.

Edge computing bevindt zich verticaal binnen het volledige stack van device naar de cloud en horizontaal over de Industrial Internet of Things (IIoT) subsystemen (zie figuur 2). Het nieuwe industriële computermodel is volledige gedistribueerd en kan een breed scala aan interacties en communicatiesystemen ondersteunen waaronder:

  • peer-to-peernetwerken (beveiligingscamera’s), samenwerking van edge-devices (auto’s die gezamenlijk in ‘treintjes’ rijden);
  • gedistribueerde queries tussen data storage op devices, in de cloud en ergens daar tussenin; gedistribueerd data management waarin is gedefinieerd waar en welke data wordt opgeslagen en voor hoe lang;
  • data governance, waaronder quality, discovery, usability, privacy en security aspecten van data.

IIoT gaat het cloudcomputingmodel compleet overhoop halen waarbij nieuwe scenario’s de richting gaan bepalen waarheen. Kenmerken die daarbij een rol spelen zijn: tijdgevoeligheid, communicatie, data-boundary en -volume, IT/OT-convergentie en data governance.

Figuur 2. Edge computing en toepassing IIOT devices (Bron: Lanner)

Beslissingen moet vaak binnen de milliseconden worden gemaakt. Een voorbeeld is autonoom rijdende voertuigen. Hoewel anti-collisionalgoritmen in de cloud kunnen worden uitgevoerd, is het beste om deze direct op de edge uit te voeren.

Onze mobiele netwerkinfrastructuur is gericht op omgevingen met een hoog aantal aansluitingen en minder geschikt voor remote locaties, een satellietverbinding kan dan de enige optie zijn. In sommige applicaties kan de door devices geproduceerde en geconsumeerde data voor andere devices in de lokale omgeving nodig zijn. Afhankelijk van de toepassing kan de radius enkele centimeters of een complete omgeving zijn (de smart city).

De data afkomstig van IIoT-sensors kan reusachtig zijn, bijvoorbeeld honderden 4K-camera’s kunnen communicatiekanalen overbelasten. Edge computing maakt het mogelijk om deze data lokaal op te slaan.

De toekomst

Vorig jaar meldde Gartner in een blog dat “the edge will eat the cloud” net zoals “the cloud is eating traditional datacenter computing”. Veel cloudondernemingen zijn ook die mening toegedaan en zijn al druk bezig met de ondersteuning van edge computing.

Eet de edge de cloud op?

IDC schat dat de hoeveelheid door IoT-devices geanalyseerde data, die fysiek dicht bij de bron staan, de 40 procent zal benaderen. Realtime verwerking van data op de edge, gekoppeld aan geavanceerde analyses en machine-learningtechniek in de cloud biedt ondernemingen een ideale IT-architectuur. Sommige technologieën kunnen speculatief zijn en anderen de hype curve overstijgen. Edge computing niet, die zal daadwerkelijk van waarde zijn voor de business en een prominent deel van de IoT-architectuur, nu en in toenemende mate in de toekomst, gaan uitmaken.

[Dit artikel is eerder gepubliceerd in het Datacenter & Cloud Dossier 2018 van ChannelConnect]

Lees het artikel hier in PDF