The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Herbst 2016 | Page 46

Responsive Data Architecture
für das Internet der Dinge
David Linthicum
Die Orientierung an einer physischen Architektur hilft uns, effizientere
IoT-Systeme auf Public Cloud-basierten Plattformen zu entwickeln.
In IoT-Systemen (Internet der Dinge) müssen häufig Daten von Sensoren an
Datenbanken in einer entfernten Public Cloud übermittelt werden. Dabei liegt
die Latenzzeit – das heißt die Dauer für die Übertragung der Daten vom Sensor
oder Gerät an die Cloud – häufig über den vom IoT-System tolerierbaren Wer-
ten. Nicht selten wird die Public Cloud daher umgangen, was dazu führt, dass
die Kosten- und Ressourcenvorteile des Cloud-basierten Computings für
IoT-Systeme nicht nutzbar sind.
Wir müssen umdenken und IoT-Anwendungen an den Rand der Cloud, das so
genannte Edge, verlagern. So müssen nicht alle Daten von Sensoren und Gerä-
ten zurück an die Cloud übertragen werden. Stattdessen werden Daten und
Anwendungen in der Netzwerkperipherie erzeugt, wo ein Großteil der Daten
gesammelt und verarbeitet werden kann.
Edge-Computing ist kein neues Konzept. Es wird bereits seit Jahren einge-
setzt, um ähnliche Probleme in anderen Bereichen der Datenverarbeitung zu
lösen. Bei einem Cloudlet handelt es sich beispielsweise um ein Architekturele-
ment, das aus der Annäherung von Mobile Computing und Cloud Computing
entstanden ist. Man kann es sich als kompaktes Rechenzentrum vorstellen, das
die Cloud näher an die Benutzer bringen soll. Das Fog Computing ist ein weite-
res Beispiel. Hierbei wird die Cloud dahin gebracht, wo die IoT-Daten von Gerä-
ten erzeugt und verarbeitet werden. Viele IoT-Applikationen müssen