Edge Computing

Edge Computing bezeichnet einen Architekturansatz, bei dem Rechenleistung, Datenspeicherung und Anwendungslogik nicht zentral in einem Rechenzentrum oder einer Cloud, sondern dezentral in unmittelbarer Nähe zur Datenquelle bereitgestellt werden. In der industriellen Automatisierung übernehmen Edge-Geräte – häufig als Industrial PCs, Edge-Controller oder gehärtete Embedded-Systeme ausgeführt – Aufgaben wie Protokollkonvertierung, Datenaggregation, Filterung, lokale Analyse und Regelkreissteuerung. Durch die lokale Vorverarbeitung wird die Bandbreitenbelastung von WAN-Verbindungen reduziert und die Latenz gegenüber rein cloud-basierten Ansätzen erheblich gesenkt, was zeitkritische Anwendungen wie Echtzeit-Qualitätsprüfung unterstützt. Sicherheitskritische Maschinenschutzfunktionen mit harten Echtzeit-Anforderungen erfordern jedoch in der Regel dedizierte RTOS-basierte Steuerungssysteme und sind nicht primär Aufgabe von Standard-Edge-Plattformen. Containerisierungsplattformen wie Docker sowie leichtgewichtige Kubernetes-Distributionen (z.B. K3s) erlauben es, Applikationen zentral zu verwalten und auf verteilten Edge-Knoten auszurollen; Standard-Kubernetes ist dabei für ressourcenbeschränkte industrielle Edge-Umgebungen mit deterministischen Anforderungen nur bedingt geeignet und erfordert spezifische Anpassungen. Edge Computing bildet in der Regel die mittlere Schicht einer dreistufigen IIoT-Architektur zwischen Feldebene (Geräte/Sensoren) und Cloud. Sicherheitsanforderungen – u.a. gemäß IEC 62443 – eingeschränkte Wartungsmöglichkeiten vor Ort und industrielle Umgebungsbedingungen stellen besondere Anforderungen an Hardware-Robustheit und Fernwartungskonzepte.