The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Frühjahr 2016 - Page 42

Die Grundelemente des Fog Computing sind „Dinge“, d. h. IP-fähige Geräte, die Daten erfassen, speichern und analysieren können, sowie Konnektivität, beste- hend aus einer Vielzahl von Technologien zum Verbinden, Kommunizieren, Sichern und Umwan- deln der von den „Dingen“ gesendeten Datenpakete in Echtzeit. Globale Infrastruktur Die nächste Gruppe von Technologien, aus denen sich das Internet der Dinge zusammensetzt, bildet dessen globale Infrastruktur. Viele IoT-Anwendun- gen setzen das Vorhandensein von weltweit verteil- ten Rechenzentren voraus, die bedarfsgerecht ska- lierbar sein müssen. Sicherlich werden manche Unternehmen auch ihre eigenen Rechenzentren zur Erstellung von IoT-Anwendungen nutzen, doch bei Datenanforderungen, die bis in den Petabyte- oder Exabyte-Bereich steigen können, stößt die Bereit- stellung der benötigten menschlichen und techni- schen Ressourcen für eine Echtzeit-Skalierung die- ser Anwendungen schnell an die Grenzen des Machbaren. Das IoT ist ein klassischer Anwendungs- fall für Cloud Computing und nutzungsbasierte Pay-as-you-go-Abrechnungsmodelle. Alle drei großen Public-Cloud-Anbieter – AWS, Goo- gle und Microsoft – kommen mit robusten IoT-Funk- tionen auf den Markt, um den Entwicklungsprozess für die Erstellung von IoT-Anwendungen zu verein- fachen und zu beschleunigen. Private- und Hyb- rid-Cloud-Lösungen sind aufgrund der lokalen Datenschutzbestimmungen in vielen Ländern eben- falls harte Konkurrenten in diesem Bereich. Außer- dem entsteht eine zunehmende Anzahl von eigen- ständigen IoT-Plattformen, die in die Lösungen aller großen Cloud-Anbieter integrierbar sind. Big Data Small Data, die auf Geräten im „Fog“ verarbeitet werden, geben Aufschluss darüber, „was“ auf dieser Ebene geschieht. Big Data sind hingegen Daten von diesen Geräten, die in Echtzeit, echtzeitnah oder als Batch erfasst und an das virtuelle oder physische Rechenzentrum übermittelt werden. Dort werden sie aufgenommen, bereinigt, aggregiert und analy- siert, um die Fragen zu beantworten, „warum“ etwas geschieht. Beispielsweise kann der oben zitierte Händler, der ein Angebot an die Person im Umkreis seines Geschäfts sendete, mithilfe diverser Analysen zahlreiche Merkmale zu dieser Person ermitteln: Kaufkraft, Kundetreue, Wirkung früherer Angebote auf ihr Kaufverhalten und vieles mehr. 40 | THE DOPPLER | FRÜHJAHR 2016