Schnelles 5G alleine bringt der Industrie nichts

13. März 2019 5G Mobilfunkstandard, Experten, Industrie 4.0, Schlagzeilen, Top

Quelle: Ververica

Experten sehen die Datenverarbeitung als Flaschenhals im industriellen Internet der Dinge (IIoT) – trotz des künftigen 5G-Netzes. Technologien wie das Stream Processing ermöglichen die Verarbeitung von Datenströmen nahezu in Echtzeit – die wichtigste Voraussetzung für die Wertschöpfung aus IoT-Daten (internet of Things).

Die Mobilfunktechnologie „5G“ wird auch auf der Hannover Messe im Fokus stehen, nicht zuletzt, weil das industrielle Internet der Dinge und Industrie 4.0 in Deutschland immer schneller voranschreiten. 5G gilt als Hoffnungsträger, wird aber für erfolgreiche IoT-Projekte nicht ausreichen, denn es geht nicht nur um Übertragungsbandbreite.

Ververica, gegründet von den ursprünglichen Entwicklern des Open Source Frameworks Apache Flink, sieht die Wertschöpfung aus IoT- und IIoT-Daten nur dann gegeben, wenn deren Auswertung nahezu in Echtzeit erfolgen kann. Genau dies ermöglicht das Stream Processing, eine Datenverarbeitungstechnologie, die für den Durchbruch des IIoT und das Vorantreiben von Industrie 4.0 maßgebliche Impulse nach Einschätzung von Ververica liefern wird.

Unternehmen erzeugen kontinuierlich immer größere Datenmengen, insbesondere Sensordaten der vernetzten Industrie 4.0. An dieser Stelle kommt das Stream Processing ins Spiel, eine Big-Data-Technologie, die für einen neuen Ansatz in der Datenverarbeitung steht. Dieser unterscheidet sich fundamental von dem bisher verwendeten Batch-Processing, also der Stapelverarbeitung.

„Während herkömmliche Datenbanken die Daten zunächst abspeichern müssen, um sie zu verarbeiten, ist dies mit dem heutigen Datenvolumen und der erwarteten Geschwindigkeit oft gar nicht möglich“, erklärt Aljoscha Krettek, Software Engineer bei Ververica. „Mittels Stream Processing durch Apache Flink, können die Daten jedoch unmittelbar „in Bewegung“ als Datenstrom nahezu in Echtzeit verarbeitet werden.“

Bearbeitung der Daten in Echtzeit

Auf diese Weise ist die Bewältigung kontinuierlich zufließender Datenströme – etwa von Finanztransaktionen, beim eCommerce, aber auch von IoT-Sensoren – möglich. Dies wiederum ist die Voraussetzung, damit Unternehmen unmittelbar auf Ereignisse reagieren können.

Das Apache Flink Stream Processing wird mittlerweile von globalen Unternehmen wie Alibaba, ING, Netflix und Uber eingesetzt. Typische Anwendungsfälle sind Datenanalyse, maschinelles Lernen, Such- und Content-Ranking, sowie Betrugserkennung in Echtzeit. Der Medienriese Netflix verarbeitet mit Flink mehr als fünf Billionen Ereignisse pro Tag, also mehr als 50 Millionen pro Sekunde, auf Tausenden von Prozessorkernen. Ebenso wie bei diesen Anwendungsbeispielen aus der Praxis sind industrielle IoT-Anwendungen auf Echtzeitdaten angewiesen, um gegebenenfalls sofortige Maßnahmen einzuleiten. Ein Beispiel wäre das Management bei der Erzeugung regenerativer Energien je nach Wetterlage und Strombedarf.

„Die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen anstelle von periodisch übertragenen Datensätzen ermöglicht es, Berechnungen sofort bei der Verfügbarkeit von Daten durchzuführen, zeitnahe Warnungen auszulösen oder Ereignismuster kontinuierlich zu erkennen“, erklärt Aljoscha Krettek abschließend. „Mit dem Voranschreiten von Industrie 4.0, dem IIoT-Wachstum und dem parallelen Aufbau des 5G-Netzes dürfte Stream Processing auf Grundlage von Apache Flink weiter an Bedeutung gewinnen.“ (rhh)