Digitale Schlüsseltechnologien

Anwendungen im Internet der Dinge (IoT) benötigen viel Rechenleistung. Beispielsweise produzieren IoT-Sensoren in einer intelligenten Fabrik große Datenmengen, die sehr zeitnah verarbeitet, analysiert und verdichtet werden müssen. Quasi unbegrenzt verfügbare Rechenkapazitäten stellt das Cloud-Computing zur Verfügung. Bei der Datenübertragung zwischen IoT-Geräten und der Cloud kann es jedoch zu Verzögerungen kommen, die kritisch für IoT-Anwendungen sind, die in Echtzeit arbeiten. Edge-Computing adressiert dieses Problem, indem die Daten der IoT-Sensoren direkt am Ort ihrer Entstehung verarbeitet werden.

Aufgrund der begrenzten Kapazitäten von Edge-Knoten müssen Betreiber allerdings klug entscheiden, welche Daten sie in den Edge-Knoten verarbeiten und welche Daten sie in die Cloud auslagern können. Die Wahl hängt von vielen Faktoren ab: maximal tolerierte Latenzzeiten, die aktuelle CPU-Auslastung der Edge-Knoten, Datenschutz-Anforderungen, Energieverbrauch sowie die Kosten für die Nutzung der Ressourcen und für den Transfer von Anwendungskomponenten zwischen Edge und Cloud.

Ein Forschungsteam um Prof. Dr. Klaus Pohl vom Softwaretechnik-Institut paluno hat gemeinsam mit NOKIA den Optimierungsalgorithmus FOGPART entwickelt, der hilft, diese Faktoren angemessen zu berücksichtigen. FOGPART kann online, d.h. während des Betriebs, eingesetzt werden. Das ist wichtig, weil sich der Kontext bei IoT-Anwendungen laufend ändert: Neue IoT-Geräte (Edge-Knoten) treten einem Netzwerk bei, andere verlassen das Netzwerk. Durch diese Dynamik müssen Datenschutzanforderungen ständig neu geprüft und abgesichert werden. Zudem schwanken die Auslastungen und die Preise der Cloud-Ressourcen im Laufe der Nutzung.

„Der von uns in Kooperation mit Nokia entwickelte Algorithmus gewährleistet, dass die wesentlichen Anforderungen an den Datenschutz im gesamten Cloud-Edge-Continuum erfüllt werden“, sagt Prof. Pohl. „Gleichzeitig hilft er, die vorhandenen IT-Ressourcen von Edge-Knoten optimal einzusetzen.“ Aktuell arbeitet das Team an einer Erweiterung von FOGPART, die u.a. den Energieverbrauch bei der Verteilung zwischen Edge und Cloud berücksichtigt.

Aktuelle Publikation:

Zoltan Mann, Andreas Metzger, Johannes Prade, Robert Seidl and Klaus Pohl: Cost-optimized, data-protection-aware offloading between an edge data center and the cloud.IEEE Transactions on Services Computing, 2022, 1-1.   [DOI]

Weitere Informationen

Die Arbeiten fanden im Rahmen des EU-Forschungsprojekts FogProtect (H2020 no. 871525) statt. FogProtect adressiert einen durchgängigen Datenschutz im gesamten Computing Continuum, d.h. von der Cloud über geografisch verteilte Fog- bzw. Edge-Knoten bis hin zu den Endgeräten. Weitere Informationen: https://sse.uni-due.de/forschung/projekte/fogprotect