Edge-Computing-Projekt für das Internet der Dinge gestartet

Zu den Unterstützern der Initiative gehören laut Pressemitteilung der Linux Foundation Unternehmen wie Dell und VMware. Das angestrebte Framework soll das Edge Computing im Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) vereinheitlichen und ein offenes Ökosystem für interoperable Komponenten schaffen. Edge Computing umfasst die Kommunikation und Datenverarbeitung „am Rand“ der klassischen Computernetzwerke. Im Internet der Dinge soll es etwa Sensoren, Geräten und Maschinen ermöglichen, für hochperformante Einsätze unabhängig von der Cloud miteinander kommunizieren und Entscheidungen treffen zu können. Ähnlich wie Fog Computing arbeitet Edge Computing also mit einer dezentralisierten Infrastruktur.

„Der Erfolg im Internet of Things basiert auf einem gut funktionierenden Ökosystem, das Interoperabilität bietet und die digitale Transformation voranbringt“, sagt Jim Zemlin, Executive Director von The Linux Foundation. Die EdgeX Foundry führe marktführende Unternehmen in einem gemeinsamen Framework zusammen, werde die Akzeptanz von IoT steigern und es Unternehmen ermöglichen, sich auf innovative Anwendungsszenarien zu konzentrieren.

IoT-Markt zersplittert und unüberschaubar

Wie die Wochenzeitschrift Computerwoche im Zusammenhang mit dem EdgeX-Foundry-Projekt ausführt, hätten zwar viele Firmen das Potenzial von IoT für die Produktion erkannt. Allerdings stecke das Internet der Dinge noch in den Kinderschuhen und der Markt sei zurzeit noch fragmentiert und unüberschaubar. EdgeX Foundry wolle dieser Zersplitterung entgegenwirken. Adressaten der offenen IoT-Plattform seien sowohl Endkunden, Hardware-Hersteller, unabhängige Software-Anbieter, Sensor- und Komponentenhersteller sowie Systemintegratoren.

Nach einer Gartner-Studie würden bis 2020 weltweit mehr als 20 Milliarden Geräte wie Computer, Smartphones, Steuerungssysteme, aber auch Sensoren miteinander vernetzt. Laut Computerwoche sei eine Edge-Computing-Lösung die erste Wahl, um die damit verbundenen riesigen Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Das bedeute, dass ein lokales Gateway die Daten sammelt, zur Weiterverarbeitung aufbereitet und an eine ortsgebundene Computing-Einheit übergibt, die diese Informationen für eine Entscheidungsfindung in Echtzeit analysiert. So ließen sich die so gewonnenen Ergebnisse etwa direkt im Produktionsprozess zur Produktoptimierung sowie in der vorausschauenden Instandhaltung (predictive maintenance) oder in der Gebäudeautomation verwenden.

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