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26 Trend Guide Industriecomputer & Embedded-Systeme 2021 www markttechnik de Boards & Systeme die unterschiedliche Vernetzungsstufen und verschiedene Einsatzszenarien haben können Dies vergrößert die Angriffsfläche für potenzielle Angriffe und erfordert einen integrierten sicheren Entwicklungsprozess während der Entwicklungsphase sowie Sicherheitsfunktionen in den Produkten selbst die während des Einsatzes und im autonomen Betrieb einen tiefgreifenden Schutz bieten 4 Das Erfassen und Verarbeiten von Daten in großem Umfang ist aufgrund der Anzahl der Geräte und der Menge an Daten die am Netzwerkrand gesammelt werden können weiterhin eine Herausforderung Das erfordert den Einsatz von KI ML um die Datensätze direkt dort zu analysieren sie in Erkenntnisse umzuwandeln und Rückkopplungsschleifen für den Entwicklungsprozess und den Betrieb zu ermöglichen ohne die Sicherheit der Geräte zu gefährden 5 Die Verwaltung der eingesetzten Software über große Flotten hinweg bleibt eine Herausforderung weil a Entwickler nicht unbedingt die Betreiber des Systems sind und von den Endnutzern weit entfernt sein können b regulatorische Anforderungen und Zertifizierungsanforderungen erfüllt werden müssen und c Vorschriften nicht immer mit den Innovationen Schritt halten Die Sicherheitslandschaft kann sich während des gesamten Lebenszyklus eines Produkts ändern Bei Wind River adressieren wir diese Herausforderungen mit unserem neuen Studio-Angebot der branchenweit ersten und einzigen Cloudnativen Plattform für die Entwicklung den Einsatz den Betrieb und die Wartung von unternehmenskritischen intelligenten Systemen am Edge bei denen Sicherheit und Zuverlässigkeit gefragt sind Warum kann man der Verlagerung von Intelligenz an den Netzwerkrand nicht mit der Verlagerung von Cloud Servern ans Edge begegnen? Bei der Verlagerung von Intelligenz ans Edge geht es darum das Edge zu befähigen Rechenleistung Datenverarbeitung und KI MLFunktionen auszuführen Dies kann nur durch den Einsatz einer Cloudnativen Plattform vor Ort erreicht werden Technisch gesehen könnte die Verlagerung von Intelligenz ans Edge durch die Verlagerung von Cloud-Servern dorthin erreicht werden das ist der Sinn der Verwendung von Containern auf einzelnen Geräten und Kubernetes zur Verwaltung von Edge Stamps Allerdings ist die Größe dieser Server Images manchmal abschreckend und es ist möglicherweise nicht wirtschaftlich sie auf einem Edge-Gerät auszuführen außerdem können Anwendungen die auf Cloud Servern laufen Abhängigkeiten von Cloud-Diensten haben Edge-Geräte unterscheiden sich in Größe Anforderungen an die Rechenleistung Anwendungsvielfalt Umgebung Entwicklungskosten und vor allem Betriebskosten Die leistungsstarken Embedded-Prozessoren sind aufgrund ihrer Multi-Core-Architektur hardwaregestützter Virtualisierung und anwendungsspezifischer Recheneinheiten nach wie vor sehr gut in der Lage verschiedene Arbeitslasten zu bewältigen Einige der eingesetzten Edge-Geräte werden jahrzehntelang in Betrieb bleiben was einen anderen Systemlebenszyklus erfordert sodass rechenzentrumsähnliche Hardware genutzt wird Wichtige Fragen hierbei sind Wie ermöglichen wir verteilte Intelligenz von der Cloud bis zum Edge damit wir die richtige Arbeitslast auf der richtigen kostengünstigsten Plattform ausführen? Wie setzen wir moderne Prozessoren und GPUs mit Software ein? Wie setzen wir die zustandslose Microservicesorientierte Architektur Applikation am Edge um? Wie bieten wir Entwicklern eine einheitliche Umgebung für Entwicklung und Bereitstellung um Cloudnative Anwendungen zu erstellen sowie für diejenigen die spezielle Anwendungen entwickeln? Wind River adressiert diese spezifischen Herausforderungen mit Wind River Studio unterstützt durch vier Jahrzehnte Erfahrung um sicherzustellen dass diese eingeschränkten Geräte und ihre Entwickler trotzdem in der Lage sein werden die Vorteile der containerisierten Anwendungsentwicklung und -bereitstellung am Netzwerkrand zu realisieren Insofern ein Edge-Computing-System als Brücke zwischen oder als Hybrid aus Embedded System und Cloud-Umgebung betrachtet werden kann welcher Teil dominiert? Das kommt darauf an denn bei der Umstellung auf Edge Computing geht es um die richtige Dimensionierung von Arbeitslasten auf der Grundlage dessen wo es am wirtschaftlichsten ist sie einzusetzen zu betreiben und zu unterstützen Ein Edge-Computing-System kann in den meisten Situationen und insbesondere in einer Brownfield-Situation als Brücke oder sogar als Cloud-Compute-On-Ramp betrachtet werden In einigen Fällen ist jedoch das Edge-Gerät selbst das eingebettete Gerät mit Cloud-Zugang nehmen Sie zum Beispiel einen industriellen Cobot der über 4G 5G mit der Cloud verbunden ist Ein solches Gerät wäre in der Lage Entscheidungen in Echtzeit in der Produktionsanlage zu treffen und zu liefern In einigen Fällen ist eine Edge-Lösung die richtige Größe wenn sie 4K bei 30 Bildern pro Sekunde erfassen kann um Objekte und deren Position auf einer Fertigungslinie zu identifizieren Um einen Roboterarm anzusteuern der Objekte in Echtzeit von einer Fertigungslinie aufnimmt müssen Sie diese Arbeitslast auf dem lokalen Gerät ausführen Semantische Kevin Dallas Nicht alle Daten sind gute Daten und das ist der Punkt an dem Edge Computing durch Vorfilterung einen bedeutenden Mehrwert schaffen kann Mit mehr als 25 Jahren Erfahrung in der Förderung von digitaler Innovation und Wachstum bei Technologieunternehmen ist Kevin Dallas nun für alle Aspekte des Wind River-Geschäfts weltweit verantwortlich Er kam von Microsoft zu Wind River wo er zuletzt als Corporate Vice President für Cloud und AI Business Development tätig war Bevor er 1996 zu Microsoft kam war Dallas bei Nvidia und National Semiconductor heute Texas Instruments in den USA Europa und im Nahen Osten in verschiedenen Positionen tätig darunter Mikroprozessor-Design Systemtechnik Produktmanagement und Endto-EndGeschäftsführung Er hat einen B Sc -Abschluss in Elektrotechnik und Elektronik von der Staffordshire University in England hs