Datenverarbeitung im Schatten der Cloud

Seit Jahren wandern immer mehr klassische IT-Applikationen und sogar vollständige Infrastrukturen in die Cloud. Jedes mit dem Internet verbundene Gerät kann auf solche Anwendungen zugreifen. Im Internet der Dinge gestalten sich die kommunikativen Zusammenhänge allerdings etwas komplexer. Die direkte Anbindung eines Endgeräts an eine spezielle Cloud-Anwendung erfüllt bei Weitem nicht alle aktuellen und zukünftigen Anforderungen. Insofern haben sich im IoT bereits zusätzliche Funktionsbausteine zwischen den Endpunkten und der Cloud etabliert.

Unter der Cloud versteht man im Allgemeinen leistungs­fähige Serverfarmen irgendwo auf der Welt, die im Verbund nahezu unbegrenzte Speicher- und Rechenkapazitäten bieten. Zur Cloud gehören in diesem Zusammenhang auch spezielle Dienste, zum Beispiel für maschinelles Lernen, um mithilfe von IoT-Sensordaten automatisierte Entscheidungen zu treffen.

Ein grundsätzlicher Nachteil der Cloud besteht in der erheblichen Entfernung zu den jeweiligen Standorten der Datenquellen und Informationsnutzer, also zu den Endpunkten. Daraus lassen sich unterschiedliche Kausalketten mit weiteren Schwierigkeiten ableiten, etwa die erheblich verzögerte Entscheidungsfindung bei der Objekterkennung für autonome Fahrzeuge oder ein unvollständiges Datenabbild der Endpunktzustände aufgrund von Datenverlust.

Aber nicht nur die End-to-End-Latency zwischen Sensor und Cloud-Anwendung ist vielfach kritisch. Teilweise besitzen Internetverbindungen aufgrund ungünstiger Standorte beziehungsweise spezieller Low-Power-Funkverbindungen wie LoRaWAN oder NB-IoT einen unzureichenden Durchsatz oder, etwa in ländlichen Gebieten, eine eingeschränkte Verfügbarkeit durch eine mangelhafte Netzabdeckung.

Was ist Fog, was ist Edge?

Als Ausweg haben sich in der IoT-Welt mit Fog und Edge zwei weitere Datenverarbeitungsebenen unterhalb der Cloud etabliert, die aber nicht immer sauber voneinander zu trennen sind. Für den Erfinder des Begriffs Fog Computing, den Router-Spezialisten Cisco, sind damit Speicher-, Verarbeitungs- und Analysefunktionen am Rand der Cloud, zum Beispiel in Routern, gemeint. Microsoft und IBM meinen mit Edge Computing das Gleiche.

Neben Fog und Edge schwirren noch Begriffe wie Private Cloud und Hybrid Cloud durch die IoT-Diskussion. Im ersten Fall nutzt man Cloud-typische Dienste in einer lokalen Rechner­umgebung. Eine Hybrid-Cloud kombiniert die Services einer Private Cloud mit der global verfügbaren Public Cloud und unterscheidet sich somit technisch nicht vom Fog Computing.

Kleine Cloud-Datencenter, die unterhalb einer Public Cloud zum Einsatz kommen, heißen zuweilen Cloudlets. Mobilfunkprovider und Industrie-4.0-Architekten sprechen hingegen vom Edge-Datacenter, das sich ebenfalls kaum von Fog und Hybrid Cloud unterscheidet [2]. Dieses Buzzword-Bingo lässt sich fortsetzen: Manche nennen Fog Computing auch Mist Computing, was nicht sonderlich verwundert, da Fog und Mist im Englischen eine nahezu identische Bedeutung haben. Andere wieder differenzieren Fog und Mist anhand technischer Merkmale, beispielsweise hinsichtlich der zum Einsatz kommenden Hardware-Ressourcen [3].