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Das Internet der Dinge braucht neuartiges Storage fürs Edge

IoT-Infrastrukturen mit ihren unzähligen Daten erzeugenden Endgeräten verlangt die Entwicklung innovative Storage-Lösungen fürs Edge, da Cloud-Storage zu hohe Latenzzeiten erzeugt.

Die Geschichte vernetzter Speicher erinnert an das Akkordeonspiel. Was sie verbindet, ist der dauernde Wechsel von Expansion und Kontraktion.

Die ersten Aha-Momente hinsichtlich vernetzter Speicher stellten sich bei Storage-Administratoren ein, als sie bemerkten, dass sie das gesamte Server-Storage, das an verschiedenen Orten im Rechenzentrum wucherte, in eine Infrastruktur einbinden konnten. Bis dahin gab es keine vereinheitlichte Sicht dieser Ressourcen. Zum ersten Mal ermöglichte Networked Storage wenigstens ein bisschen Kontrolle und Sicherheit über die Storage-Umgebung.

Aber es dauerte nicht lang, bis aus der Freude darüber ein Schrecken wurde. Denn nun wuchsen die zentralisierten Storage-Ressourcen auf überwältigende Dimensionen an. Das führte zu einem Hin und Her bei den Management-Methoden, zu nicht funktionierenden Backups und dazu, dass viele Admins daran dachten, sich in den vorzeitigen Ruhestand zu verabschieden. Wie nicht anders zu erwarten, kam nun hinsichtlich der Storage-Kapazitäten der nächste Dezentralisierungs-Zyklus: In kleine Stücke aufgeteilt, würde sich Storage hoffentlich einfacher handhaben lassen.

Doch nun wurden es zu viele Teile. Die Lösung? Konsolidieren, natürlich. Das Akkordeon bewegt sich wieder in die andere Richtung. Diese Formel hat anscheinend einige Jahrzehnte funktioniert, aber das Computing des 21. Jahrhunderts ist sehr viel schwieriger zu zähmen. Denn IoT (Internet of Things, Internet der Dinge) ändert die Spielregeln: Jedes Jahr kommen Milliarden neue „Dinge“ zur IoT-Infrastruktur hinzu. IoT ist in Industrieunternehmen ein integrales Element der Digitalisierung geworden.

IoT formt traditionelle IT-Landschaften um

Das rasante Wachstum von IoT zwingt viele Organisationen, ihre traditionellen IT-Konzepte zu überdenken. Während unzählige Devices in die IoT-Netze eingeklinkt werden, wird es offensichtlich, dass mehr Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks stattfinden muss. Edge Computing erleichtert die Verarbeitungslast der zentralen Ressourcen. Noch wichtiger ist aber, dass es die Latenz verringert, die durch das Hin- und Hersenden von Daten entsteht.

Das ist kein Nischenthema, das nur große Firmen mit gigantischen IT-Budgets betrifft. „91 Prozent der IoT-Entscheider, mit denen wir gesprochen haben, setzen 2020 bereits IoT ein und mehr als acht von zehn haben bereits mindestens ein Projekt in der Nutzungsphase“, steht in Microsofts Bericht IoT Signals 2020.

Abbildung 1
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Das bedeutet viel Druck auf das Edge. Erleichterung ist nicht so schnell zu erwarten. Denn die Erwartungen hinsichtlich dessen, was durch Edge Computing erreicht werden kann, sind anscheinend grenzenlos. So auch Microsofts Report: „KI ist die am weitesten verbreitete neue Technologie – 79 Prozent der Organisationen nutzen KI als Teil ihrer IoT-Lösung.“

Storage für das Edge Computing

Schon entwickeln sich die extrem weit verteilten IoT-Umgebungen zum Alptraum für die IT.  All das Edge Computing benötigt Daten, die irgendwo sehr dicht bei den sogenannten Tiny Machine Learning (TinyML)-Chips gespeichert werden müssen. Diese fügen den unzähligen Sensoren, Aktuatoren und anderen Devices, die ans Edge angekoppelt sind, KI hinzu. ABI Research prognostiziert in dem 2021 erschienenen Whitepaper „TinyML: Die nächste große technologische Chance“, dass der Markt für TinyML von 15,2 Millionen Stück 2020 auf 2,5 Milliarden Stück 2030 wachsen soll.“ Das ist eine Menge KI-Verarbeitung.

Statt mit Hunderten oder Tausenden virtueller Maschinen und dem Storage, das sie brauchen, umzugehen, könnte das IoT-Edge Hunderte und Tausende Geräte bedeuten, die lokales Storage benötigen – explodierende Dezentralisierung also.

Admins verwenden in vielen IoT-Umgebungen die Cloud, um das Edge mit Storage-Services zu versorgen. Doch mit dem Anstieg der Anforderungen an die Rechenleistung wurde die Latenz zum Problem.

Jetzt müssen sich Storage-Anbieter eine Lösung einfallen lassen und all ihre Expertise in Storage-Vernetzung auf das Storage am Edge anwenden. In Anlehnung an die Raumfahrt-Unterhaltungsserie Star Trek: „Dahin aufbrechen, wo noch nie ein Storage-Anbieter gewesen ist.“

Mögliche Herausforderungen von Edge Storage

Hochleistungsfähiges Edge-Storage an Tausenden oder Millionen von Standorten zu implementieren und dann das Ganze zu managen, ist eine gewaltige Aufgabe.

Erstens: Jede einzelne IoT-Infrastruktur kann Dutzende bis Hunderte unterschiedlicher Gerätetypen am Edge besitzen. Jedes Device interagiert unter Umständen anders. Die Kommunikation verwendet sehr wahrscheinlich Protokolle, die in der Storage-Welt eher unüblich sind. Beispiele sind MQ Telemetry Transport, Advanced Message Queuing Protocol, 4G und 5G LTE und diverse Wireless-Protokolle für die Nahraum-Übertragung.

Die Prozessoren, die in die Edge Devices eingebettet sind, unterscheiden sich ebenfalls voneinander. Das bedeutet, dass die Methode, mit der ein Raspberry Pi Daten auf dem Storage anspricht, kann sich von der unterscheiden, die ein Banana Pi oder ein Onion Omega2 nutzt.

Die Stromversorgung kann ebenso zum Thema werden. Am Edge betreibt niemand Festplatten, sogar der moderate Stromhunger von Solid-State-Medien kann zu gefräßig sein, wenn Tausende Edge-Instanzen zu versorgen sind.

Heute kommt Edge Storage meist in den Formaten SD und microSD. Sie bieten reichlich Kapazität und scheinen derzeit schnell genug zu sein, um mit der KI-Verarbeitung fertig zu werden. Neue billigere, schnellere und stromsparende Formen der Solid State Storage werden mit Sicherheit entwickelt werden.

Der Hardwareanteil ist also bei Edge Storage einigermaßen unter Kontrolle, aber Firmware und Software, die mit den Verarbeitungs- und Speichergeschwindigkeiten mithalten müssen, werden weitere Entwicklungsanstrengungen verlangen. Die größte Herausforderung könnte darin bestehen, all dieses Storage zu managen. Zwar muss man sich nicht um große Kapazitäten sorgen. Aber bei so vielen individuellen Instanzen, die konfiguriert, geschützt, gesichert werden müssen, ist die Administration der IoT-Edge-Umgebung eine echte Herausforderung. Und Daten von Edge Devices auf Cloud Services und in Rechenzentren zu verschieben könnte zu einem gewaltigen Daten-Verkehrsstau führen.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.

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