Intelligent Edge Layer Die kluge Art der Integration von Edge, IT und Cloud

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ALE Deutschland GmbH

Eine der größten Herausforderungen der Digitalisierung ist die Existenz von unzähligen Datensilos. Hinzu kommt, dass bei vielen Anwendungen eine harmonisierte Architektur fehlt. Eine Lösung liegt in einer offenen und flexiblen Architektur in Form von Intelligent Edge Layers.

Der Begriff Intelligent Edge Layer beschreibt eine intelligente Integrationslösung, die zur Realisierung von Echtzeit-Integration genutzt wird. Dabei spielt es keine Rolle, ob Maschinen, IT-Systeme wie ERP, MES oder CRM oder die Cloud miteinander verbunden werden. Intelligent ist eine derartige Lösung, weil es nicht nur um die Datenübertragung zwischen zwei Systemen geht, sondern auch um die Ergänzung der Integrationen mit erweiterter Logik. Die Umsetzung erfolgt hierbei entsprechend der Low-Code-Philosophie.

Edge bezieht sich auf die Tatsache, dass die Integrationslösungen nahe an den Systemen ausgeführt werden, die integriert werden sollen. Layer beschreibt die Position der Lösung zwischen den vorhandenen Systemen und ihre Fähigkeit, über der vorhandene Infrastruktur hinweg sowohl eine horizontale als auch eine vertikale Integration zu ermöglichen.

Motivation zur Nutzung eines Intelligent Edge Layers

Die Ergänzung einer IT-Infrastruktur durch einen Intelligent Edge Layer bietet eine Reihe wertvoller Vorteile:

• Flexibilität zur Umsetzung neuer Anwendungsfälle unter Beibehaltung der existierenden Architektur

• Eine Plattform, die Produktions-, IT- und Infrastrukturexperten eines Unternehmens zusammenbringt

• Investitionsschutz durch kostengünstige Skalierbarkeit durch Nutzung vorhandener Ressourcen

• Verlängerung der Lebensdauer existierender Systeme, da Logiken und Automatisierungsabläufe im Intelligent Edge Layer stattfinden können

Ein Intelligent Edge Layer ergänzt die vorhandene Architektur und ermöglicht die Umsetzung zusätzlicher Anwendungsfälle, wie:

• Maschine-zu-Maschine-Kommunikation

• Erweiterte Analysen: das Auslösen von Vorgängen auf Basis der Analyse von Echtzeitdaten

• Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) am Edge: Nutzung von anwendungsspezifischen Algorithmen wie zur Qualitäts-/Ertragssteigerung, Reduzierung des Rohstoffverbrauchs, Senkung des Stromverbrauchs oder Optimierung der Unternehmensprozesse

• Integration von On-Premises und Cloud

• Erweiterung des vorhandenen Technologie-Stack: Erweiterung der existierenden Kundentechnologie um Anwendungsfälle, die derzeit nicht unterstützt werden

• Neue Datentypen: Nutzung von Bildern, Videos und Audios zur Optimierung der Unternehmensprozesse und zur Schaffung neuer intelligenter Arbeitsabläufe

Viele Integrationen erfordern Prozesse und Logik

In einfachen Anwendungsfällen werden Daten in Verbindung mit einer Umwandlung der Datenformate von einem System an ein anderes System übertragen. Dabei wird häufig übersehen, dass bereits am Ort der Datenentstehung Mehrwert aufgrund der Datennutzung entstehen kann. Dies wird durch Logiken ermöglicht. Dabei kann es sich um eine einfache Bedingungslogik bis hin zur Anwendung hoch entwickelter Algorithmen oder ML-Modelle handeln. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, Folgeaktivitäten auszulösen, anstatt die Daten ausschließlich zu übertragen und auszuwerten. Gleichzeitig wird das Datenvolumen und die Anzahl der Transaktionen minimiert, was dazu führt, dass Kosten minimiert und die Belastung der Zielsysteme reduziert werden.

Die zu implementierende Logik wird anstatt in den zu integrierenden Systemen im Intelligent Edge Layer realisiert. Damit wird eine Vervielfältigung der Konfiguration vermieden. Auch die Lebensdauer vorhandener Systeme wird verlängert, da Intelligenz im Intelligent Edge Layer nachgerüstet werden kann.

Trennung der Anwendungsfälle

Viele Anwendungsfälle benötigen dieselben Daten oder eine Teilmenge dieser. Daher ist es vorteilhaft, die Datenerfassung und -harmonisierung von datennutzenden Anwendungsfällen zu trennen. So können neue Anwendungsfälle auch bei Nutzung derselben Daten ohne Beeinträchtigung bereits vorhandener Anwendungsfälle hinzugefügt werden. Wenn Daten auf Basis eines gemeinsamen Datenmodells bereitgestellt werden, bedeutet dies, dass ohne Detailkenntnisse der Datenquelle neue Anwendungsfälle erstellt werden können. Zusätzlich lassen sich neue Datenquellen ohne Auswirkungen auf bereits vorhandene Anwendungsfälle hinzufügen.

Trotz aller Vorteile des Low-Code-Design, gilt es zu beachten, dass es nach wie vor Anwendungsfälle gibt, bei denen individuelle Logik gefordert ist. Das bedeutet, dass auch bei Low-Code-Implementierungen Standard-Entwicklerpraktiken notwendig sind. Namenskonventionen, Fehlerbehandlung und Testverfahren sind beim Low-Code-Design ebenfalls wichtig und helfen, stabile und pflegbare Anwendungsfälle zu erstellen. Die Flexibilität, No-Code mit Code zu kombinieren, ermöglicht es, eine Vielzahl von Anwendungsfällen umzusetzen.

Häufig aufgeworfene Einwände gegen die Implementierung von Software in einem Intelligent Edge Layer sind die größeren Herausforderungen und Kosten über den Lebenszyklus der Entwicklung hinweg. Moderne Lösungen begegnen dem mit einer zentralen Management- und Orchestrierungskomponente, die jeden Aspekt des Lebenszyklus automatisiert und vereinfacht und die Nutzung von Edge-Software genauso einfach gestaltet wie die einer Cloud-Umgebung.

Zwei unterschiedliche Vorgehensweisen

Taktische Vorgehensweise
Viele Kunden von Crosser haben einen dringenden und kurzfristigen Bedarf. Dabei rücken Anwendungsfälle in den Vordergrund, die klar verstanden, relativ unkompliziert sind und bei denen schnelle Resultate erzielt werden können.

Der Ausgangspunkt braucht kein neuer Anwendungsfall zu sein, sondern betrifft beispielsweise existierende technische Herausforderungen im Betrieb. Sind in diesem Zusammenhang an die richtigen Betriebsdaten zugänglich, können die zuvor angedeuteten Herausforderungen angegangen werden. Auf dem Weg zur Lösung gibt es einige Hürden wie existierende Datensilos, komplexe Systemintegration, fehlende Datenharmonisierung und eine unklare Edge-Cloud-Strategie.

Die Wahl einer vertikal integrierten monolithischen Lösung, die Datenerfassung, Logik, Speicherung und Visualisierung umfasst, mag zunächst als ein guter Ansatz erscheinen. Kommen im Laufe der Zeit neue Anwendungsfälle hinzu, kann dies zu einer Situation führen, in der die gewählte vertikal integrierte Lösung nicht flexibel genug ist, um neue Anforderungen schnell umsetzen zu können. Eine monolithische IoT-Plattform behindert eine zügige Anpassung an neue Bedürfnisse und die Abhängigkeit gegenüber Anbietern solcher IoT-Plattform wächst.

Unternehmen sollten stattdessen langfristig planen und überlegen, wie sie mit einer Lösung wachsen können. Auch wenn sie klein anfangen, werden sich immer neue Herausforderungen und Anforderungen ergeben. Ein architektur-basierter Ansatz und die Implementierung eines Intelligent Edge Layers, etabliert eine flexible, skalierbare und zukunftssichere Lösung.

Strategische Vorgehensweise
Immer mehr Kunden beginnen Digitalisierungsinitiativen in einem größeren Umfang. Hierbei starten sie mit der Definition einer Architektur und eines gemeinsamen Datenmodells. Ein typischer Ansatz besteht darin, anfänglich mit werthaltigen Anwendungsfällen zu beginnen und gleichzeitig einen langfristigen Plan zu entwickeln. Hierzu gehört beispielsweise ein Backlog von Anwendungsfällen. Final führt dies zur Implementierung eines Intelligent Edge Layers. Vorteilhaft dabei ist, dass die geplante Lösung langfristigen Bestand hat.

Unternehmen streben langfristig nach Innovation. Mit dem Intelligent Edge Layer wird das Innovationstempo der Digitalisierung erheblich gesteigert. Selbst wenn die Anlaufzeit einer solchen Vorgehensweise länger ist, helfen eine klare Architektur und Datenmodelle dabei, neue Anwendungsfälle effizienter und einfacher zu implementieren.

Schrittweise Implementierung

Die Implementierung einer monolithischen IoT-Plattform oder einer isolierten Message-Bus-Integration ist im Rahmen einer Industrie 4.0- oder IIoT-Initiative nicht zielführend. Neben diesem Punkt gilt es noch weitere Fallen vorzubeugen und diese Fehlentwicklungen zu vermeiden:

• Datensilos

• Anwendungsfälle individuell mit verschiedenen Lösungen umzusetzen

• Lock-In-Effekte durch die Bindung an einen Anbieter von vertikal integrierten Lösungen zu umgehen, um mehr Flexibilität sicherzustellen

• Lösungen, welche die zukünftigen Innovationsmöglichkeiten mit teurem Neudesign oder Investitionen erzwingen

Stattdessen sollten sich Unternehmen auf eine Architektur fokussieren, die flexibel, offen und zukunftssicher ist.

Sowohl bei der taktischen als auch der strategischen Vorgehensweise gibt es einen zentralen Aspekt der Umsetzung eines Intelligent Edge Layers: die Nutzung der Low-Code-Philosophie. Diese kombiniert mit einer hybriden Integration von OT, IT und Cloud und hybriden Verteilung von Edge, On-Premises und Cloud macht den Unterschied, um schnell und innovativ die Transformation voranzutreiben.

Anwendungsfälle sollten nicht als ein einziges großes Projekt, sondern als viele kleine Initiativen betrachtet werden, denn im Laufe der Zeit werden viele neue Anwendungsfälle hinzukommen. Der Appell hierbei lautet: Fangen Sie mit den weniger komplexen, aber werthaltigen Anwendungsfällen an und steigern Sie die Komplexität. Nutzen Sie eine agile Vorgehensweise.

Der große Vorteil einer Intelligent Edge Layer ist die Möglichkeit einer schrittweisen und flexiblen Implementierung. Neue Anwendungsfälle oder Unternehmensstandorte werden sukzessive ergänzt. Existierende Architekturen werden erweitert und nicht ersetzt. Dies bringt Investitionssicherheit. Das bedeutet auch, dass die Einstiegskosten minimiert werden und im Rahmen der Skalierung fortlaufend Mehrwert geschaffen wird.

Über den Autor

Kai Schwab verantwortet das Geschäft und die Aktivitäten von Crosser in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Dieser Beitrag stammt von unserem Schwesterportal Industry of Things.

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