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.
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