Von On-Premise bis in die Cloud (2/2)

Maschine – Cloud, Cloud – Maschine

Die meisten Fertigungsunternehmen wählen für ihren Weg ins Internet of Things ein skalierbares Vorgehen. Zwei Varianten für einen solchen Einstieg beschreibt der erste Artikel dieses Zweiteilers. In diesem Artikel stehen drei komplexere Cloudszenarien am Beispiel von Microsoft Azure samt PaaS-Ressourcen im Mittelpunkt.

Weg frei für Machine Learning

Das letzte Szenario baut auf dem vierten auf, ist aber komplexer. Laufen bisher die Daten nur in eine Richtung, Device to Cloud, erfolgt im letzten hier vorgestellten Szenario die Kommunikation bidirektional. Da die Maschinen nun auch aus der Cloud heraus gesteuert werden können, braucht es einer stärkeren Sicherung. Die bidirektionale Kommunikation ermöglicht per Device Twins die Parameter der Devices abzufragen und zu setzen. Auch Aktionen und Software-Updates können nun aus der Ferne ausgeführt werden. Um die Verarbeitung auch großer Datenmengen zu ermöglichen, liegen die Telemetriedaten in einer NoSQL-Datenbank. Die Daten des IoT Connectors, die keine Telemetriedaten sind, liegen weiterhin auf einer relationalen SQL-Datenbank. Die Rohdaten, die etwa Grundlage für den Einsatz von Machine Learning sind, liegen wie im vorherigen Szenario auf dem Blob Storage. Die Möglichkeiten zur Visualisierung der Telemetriedaten im IoT Connector können durch die Einbindung weiterer Tools wie Time Serie Insights, Power BI oder Grafana erweitert werden. Mobile Apps lassen sich zur Ausgabe bestimmter Daten oder zur Alarmierung nutzen. Zum Schutz dieses IoT-Szenarios lässt sich die Benutzerverwaltung in die universelle Identitätsplattform Azure Active Directory ausgelagern und eine mehrstufige Authentifizierung (Multi-Factor Authentication) umsetzen.

Für komplexere Use-Cases

Die im letzten Szenario skizzierte Architektur lässt auch die Umsetzung komplexerer IoT-Use Cases zu – durch die bidirectionale Kommunikation zwischen Device und Cloud sowie die stärkere Integration in die Azure-Ressourcen und das Azure-Umfeld. Die Skalierbarkeit der Lösung kann noch einmal gezielter in einzelnen Services erfolgen. Um die Lösung in Betrieb zu nehmen, wird allerdings IoT-Erfahrung oder das Expertenwissen eines erfahrenen Dienstleisters benötigt.

In Etappen ans Ziel

Alle Szenarien zeigen, dass ein skalierbares Vorgehen bei IoT-Projekten ratsam ist. Mit einem IoT lassen sich bereits im On-Premise-Betrieb nützliche Effekte erzielen, die später in Verbindung mit einer Cloud erweitert werden können. Nicht zu unterschätzen ist dabei die Komplexität der Lösungen. Ihre Umsetzung und ihr Einsatz in der Praxis erfordern ein umfassendes technisches und organisatorisches Knowhow sowie eine ausgedehnte Datenanalyse.

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