Intelligente Stadtplanung für künftige Smart Cities
In der digitalen Transformation spielt Edge-Computing eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von Technologien und Dienstleistungen. Die nahe Echtzeitverarbeitung von Daten direkt an der Netzwerkkante ermöglicht innovative Anwendungen und verbessert die Leistungsfähigkeit von Systemen erheblich. Ein bedeutender Beitrag zu diesem Forschungsfeld wurde durch das C4AI Edge-Projekt geleistet, eine kollaborative Initiative zwischen fortiss und IBM im Jahr 2022 im Rahmen der gemeinsamen Forschungskooperation Center 4 AI (C4AI).
Das Projekt konzentrierte sich auf die Erforschung von kontextsensitiven Edge-Cloud-Diensten und Datenorchestrierung. Dabei wurden die Stärken von IBM Pathfinder mit der fortiss Expertise im Bereich des dezentralen und kontextsensitiven Edge-Computing kombiniert, um kontextsensitive Industrial Internet of Things (IIoT)-Dienste zu entwickeln.
IIoT-Anwendungen werden heute über das sogenannte Edge-Cloud-Kontinuum eingesetzt, und die Gesamtverwaltung der Anwendungen während der Einrichtung und Laufzeit wird von Orchestrierungstools wie Kubernetes erledigt. Diese Orchestratoren, die ursprünglich zur Unterstützung des Cloud-basierten Einsatzes entwickelt wurden, verfügen nicht über die erforderlichen Lern- und Anpassungsfähigkeiten und können den gesamten Daten-Workflow nicht anpassen und verfolgen.
In dem sechsmonatigen Forschungsprojekt untersuchten fortiss und IBM die Nutzung von Kontexterkennung (fortiss) und intelligenter Datenerkennung und -verknüpfung (IBM Pathfinder), um eine automatisierte Orchestrierung von Edge-Cloud-IIoT-Diensten für einen Anwendungsfall in der Fertigung zu erreichen.
Das von fortiss entwickelte Konzept ist in einem Open-Source-Demonstrator Movek8s verfügbar.
fortiss und IBM erforschten gemeinsam Wege zu einer neuen Art der Orchestrierung, die den aktuellen Zweck der Latenzzeitreduzierung integriert und gleichzeitig Datenschutzbestimmungen einhält. Um dies zu erreichen, haben die Partner die Metadaten untersucht, die als "Kontext" betrachtet werden können, und sich dabei auf den Anwendungsfall "IoT shop-floor to Cloud Data flow" konzentriert, der ein typisches Fertigungsszenario darstellt. Er berücksichtigt die heterogenen IoT-Datenquellen (Umweltsensoren, Kameras), und einen einzigen Cluster-Einsatz, der zwei verschiedenen Edge-Knoten und einem Cloud-Knoten in Betracht zieht.
Die Anwendung wurde auf der Grundlage der fortiss Open-Source-Middleware TSMatch entwickelt, um Umweltsensoren am Edge bereitzustellen.
Eine Implementierung der Kontexterkennung wurde eingestellt, um externe Aspekte des Systems zu erfassen, nämlich den Standort des Arbeiters, und es wurde die Verlagerung der Anwendungslast an den Standort untersucht, der näher am Endbenutzer liegt, um die Latenz zu verringern. Ein Proof-of-Concept-Demonstrator steht der wissenschaftlichen Gemeinschaft im fortiss IIoT Lab zur Verfügung (fortiss Movek8s Demonstrator).
Das vorgeschlagene Konzept stellt die Grundlage für eine neue Art von IIoT-Anwendungsmanagement dar, das sowohl Anwendungsanforderungen wie begrenzte Latenzzeiten, Central Processing Unit (CPU) oder Speicher berücksichtigt, als auch fortgeschrittene Aspekte im Zusammenhang mit dem Daten-Workflow einbezieht.
Die entwickelte Arbeit wird als einer der wichtigsten Innovationsblöcke des Horizon Europe Cognitive Decentralised Edge Cloud Orchestration (CODECO, 2023-2025) fortgesetzt, das von fortiss koordiniert wird und an dem IBM beteiligt ist.
Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit dem IBM Research Zurich Hybrid Cloud durchgeführt.
