Cloud-native Prozessoren und Edge Computing

Im Jahr 2018 wurden nur 10 % aller unternehmensgenerierten Daten außerhalb einer zentralen Cloud oder eines Rechenzentrums erstellt und verarbeitet. Bis 2025 wird dieser Wert voraussichtlich unglaubliche 75 % erreichen.

Da sich der Großteil der Verarbeitung an den Rand des Netzwerks verlagert, wird Edge Computing zunehmend Cloud-nativ. Cloud-native Prinzipien ermöglichen es einem Edge-Gerät, Daten effizient lokal zu verarbeiten, die Latenz zu reduzieren und die Entscheidungsfähigkeit in Echtzeit zu verbessern.

Dieser Artikel ist eine Einführung in Cloud-native Edge Computing und erklärt, wie Cloud-native Software die Möglichkeiten von Unternehmen am Netzwerkrand verändert. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Vorteile und Herausforderungen der Anwendung cloudnativer Praktiken in Edge-Computing-Umgebungen.

Was bedeutet Cloud-nativ?

Cloud-nativ ist ein Begriff für Software, die darauf ausgelegt ist, die Cloud-Computing-Ressourcen optimal zu nutzen. Eine typische Cloud-native Anwendung besteht aus einer Sammlung lose gekoppelter Microservices, von denen jeder eine eigenständige Einheit darstellt, an der Sie unabhängig voneinander arbeiten, sie bereitstellen und skalieren können.

Eine Cloud-native Architektur ermöglicht es Entwicklern, Apps effizienter zu erstellen und zu betreiben. Hier sind die Hauptvorteile des Cloud-nativen Designs:

• Skalierbarkeit. Cloud-native Architektur skaliert dynamisch je nach Bedarf. Apps bewältigen unterschiedliche Arbeitslasten effektiv, sorgen für eine optimale Ressourcennutzung und senken die IT-Kosten.
• Hohe Agilität. Microservices fördern die geschäftliche Agilität. Entwickler können an kleineren, unabhängigen Softwarekomponenten arbeiten, was schnellere Entwicklungszyklen und schnellere Releases ermöglicht.
• Resilienz. Orchestrierungsplattformen für cloudnative Apps bieten Funktionen für automatische Wiederherstellung, Selbstheilung und Arbeitslastverteilung.
• Konsistenz. Cloud-native Apps weisen ein hohes Maß an Konsistenz zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen auf.
• Sicherheit. Microservices sorgen für die Isolierung zwischen App-Komponenten, während Cloud-native Tools integrierte Funktionen bieten, die den Sicherheitsstatus verbessern (z. B. RBAC und automatisierte Updates).

Cloud-nativ hat je nach Kontext leicht unterschiedliche Bedeutungen. Für IT-Administratoren bedeutet Cloud-nativ die Verwaltung von Infrastruktur als Code (IaC), während Softwareentwickler den Begriff normalerweise mit Techniken zum Schreiben tragbarer Cloud-nativer Apps assoziieren. Im Kontext von CPUs ist ein Cloud-nativer Prozessor eine Hardware, die für die Ausführung von Cloud-nativen Apps optimiert ist.

Vorteile von Cloud Native für Edge Computing

Das Kernkonzept des Edge Computing besteht darin, Daten näher an oder an der Quelle der Datengenerierung zu verarbeiten. Cloud-native Praktiken steigern die Effizienz der Edge-Verarbeitung und machen Cloud-native Apps zu einer natürlichen Wahl für verarbeitungsintensive Edge-Anwendungsfälle.

Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf die Hauptvorteile von Cloud-nativem Edge Computing.

Effiziente Ressourcennutzung

Cloud-native Prinzipien optimieren die Nutzung von Rechenressourcen in Edge-Umgebungen. Eine typische Cloud-native Architektur nutzt Container, schlanke und isolierte Laufzeitumgebungen für Apps.

Container sind eine Technologie zum Packen und Bereitstellen von Apps. Sie gewährleisten eine konsistente und zuverlässige Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen, indem sie Folgendes in einem einzigen Paket bündeln:

• Der ausführbare Code, der die Funktionalität der App bildet.
• Die Abhängigkeiten, die erforderlich sind, damit der Code reibungslos ausgeführt werden kann.
• Bibliotheken, die wesentliche Funktionalitäten bereitstellen und die Ausführung des Codes unterstützen.
• Alle notwendigen Systemtools und Einstellungen.

Container teilen sich den Kernel des Betriebssystems des Hosts, wodurch der mit der Virtualisierung verbundene Overhead reduziert und eine effiziente Ressourcennutzung ermöglicht wird. Diese Funktion ist im Edge-Computing von großem Vorteil, wo die Verarbeitungsleistung und der Datenspeicher begrenzt sind.

Die Container-Orchestrierung hilft auch bei der Ressourcenzuweisung. Orchestrierungstools weisen Ressourcen basierend auf den App-Anforderungen zu und stellen so sicher, dass jeder Container die erforderlichen Ressourcen erhält, ohne dass es zu einer Über- oder Unterbereitstellung kommt.

Eine effiziente Ressourcennutzung führt direkt zu Kosteneinsparungen. Einsparungen machen sich insbesondere dann bemerkbar, wenn Edge-Geräte an abgelegenen oder ressourcenbeschränkten Standorten betrieben werden.

Dynamische automatische Skalierung

Cloud-native Prinzipien verbessern die Fähigkeit zur Skalierung und Anpassung an unterschiedliche Anforderungen. Microservices erleichtern die Skalierung von Instanzen basierend auf Workload-Änderungen und aktuellen Anforderungen.

Durch die dynamische Skalierung kann ein Edge-System seine Kapazität automatisch an Nachfrageänderungen anpassen. Bei Spitzenauslastungen oder plötzlich steigenden Verarbeitungsanforderungen skaliert das System, um die zusätzliche Last zu bewältigen. In Zeiten geringer Nachfrage wird das System herunterskaliert, um Ressourcen zu schonen.

Hier sind einige Edge-Anwendungsfälle, in denen dynamische Autoskalierung äußerst vorteilhaft ist:

• In einer Smart-City-App kann das Edge-Gerät, das die Verkehrsüberwachung übernimmt, seine Microservices dynamisch skalieren, um die Verarbeitung während der Hauptverkehrszeiten zu erhöhen und nachts herunterzuskalieren.
• In Produktionsanlagen, die IIoT nutzen, können Edge-Geräte, die die Maschinen überwachen, die Verarbeitung basierend auf der Produktionsauslastung skalieren.
• Edge-Geräte in Gesundheits-Apps können bei Notfällen oder kritischen Gesundheitsereignissen skaliert werden. Eine Verkleinerung unter normalen Bedingungen trägt dazu bei, die Akkulaufzeit des Geräts zu verlängern.
• Edge-Geräte für die Videoüberwachung können die Verarbeitungskapazitäten bei Ereignissen oder Situationen skalieren, die eine intensive Videoanalyse erfordern (z. B. große Menschenmengen oder Sicherheitswarnungen). In Ruhephasen wird das System herunterskaliert, um Ressourcen zu sparen.

Cloud-native Edge-Apps können horizontal am Edge und vertikal in der Cloud skaliert werden und sorgen so für eine einheitliche und flexible Architektur, die mehrere Bereitstellungsstandorte und -strategien umfasst.

Hohe Fehlertoleranz

Eine verteilte Architektur und redundante Microservices gewährleisten einen kontinuierlichen Betrieb auch bei Netzwerkunterbrechungen oder Geräteausfällen. Eine hohe Fehlertoleranz ist in Szenarien von entscheidender Bedeutung, in denen Edge-Geräte anfällig für Folgendes sind:

• Unzuverlässige oder zeitweilige Konnektivität.
• Hardwarefehler.
• Ungünstige Umgebungsbedingungen.

Das verteilte Design cloudnativer Apps erhöht die Ausfallsicherheit, indem es verhindert, dass Single Points of Failure (SPOFs) das gesamte System stören. Wenn bei einem Mikrodienst ein Problem auftritt oder er offline geht, funktionieren die übrigen Dienste weiterhin unabhängig voneinander.

Cloud-natives Edge Computing umfasst verschiedene Methoden, um einen kontinuierlichen Betrieb sicherzustellen. Die drei Go-to-Strategien sind:

• Doppelte Instanzen kritischer Komponenten und Microservices.
• Belastbare Kommunikationsmuster (z. B. Leistungsschalter oder Wiederholungsversuche).
• Redundante Wege zur Datenübertragung.

Automatisierte Wiederherstellungsmechanismen erhöhen zudem die Fehlertoleranz. Orchestrierungstools wie Kubernetes erkennen Anomalien oder Ausfälle automatisch und leiten Korrekturmaßnahmen ein. Wenn beispielsweise bei einem Microservice auf einem Edge-Gerät die Fehlerraten plötzlich ansteigen, ersetzt das Orchestrierungssystem automatisch die problematische Instanz durch eine fehlerfreie.

Ein Schub für die Edge-Sicherheit

Cloud-natives Edge-Computing führt zu einer robusteren Sicherheitslage in Edge-Umgebungen, in denen Geräte oft unterschiedlich vertrauenswürdig sind. So macht das Cloud-native Design Edge Computing sicherer:

• Jeder Microservice wird in einem separaten Container betrieben, wodurch die potenziellen Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen begrenzt werden.
• Die isolierte Natur von Containern bedeutet, dass eine Schwachstelle oder ein Fehler in einer Komponente keine Auswirkungen auf andere Systemteile hat.
• Die Isolation erschwert es Eindringlingen, sich seitlich von einem Container zum anderen zu bewegen.
• Die leichte Beschaffenheit von Containern ermöglicht die schnelle Bereitstellung von Sicherheitspatches.

Der modulare Aufbau des Cloud-nativen Edge Computing ermöglicht zudem eine feingranulare Zugriffskontrolle und Authentifizierung. Jeder Microservice kann über eine eigene Sicherheitsrichtlinie verfügen, wodurch die Angriffsfläche verringert und die Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen minimiert werden.

Schnelle Bereitstellungen und Updates

Cloud-native Prinzipien ermöglichen die nahtlose Einführung von Updates in dynamischen und verteilten Edge-Umgebungen. Kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliche Bereitstellung (CD), zwei Kernkonzepte der Cloud-nativen Entwicklung, sind die Gründe für schnelle Bereitstellungen und Updates:

• Bei CI geht es darum, Codeänderungen regelmäßig in ein gemeinsames Repository zu integrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass neue Funktionen, Fehlerbehebungen oder Verbesserungen kontinuierlich getestet und validiert werden, um die Wahrscheinlichkeit von Integrationsproblemen zu verringern.
• CD automatisiert den Prozess der Bereitstellung validierter Codeänderungen in einer Produktionsumgebung.

In Edge-Szenarien, in denen Geräte oft unterschiedliche Konfigurationen haben, wird CI für die Aufrechterhaltung der Konsistenz und Zuverlässigkeit von Apps von entscheidender Bedeutung. Andererseits ermöglicht CD einem Unternehmen die schnelle und zuverlässige Veröffentlichung von Updates für Edge-Geräte.

Cloud-native Edge-Apps nutzen häufig fortlaufende Updates, eine Strategie, bei der alte Instanzen nach und nach durch neue Versionen ersetzt werden. Diese Taktik minimiert Ausfallzeiten und gewährleistet einen kontinuierlichen Betrieb.

Over-the-Air (OTA)-Updates sind auch in Edge-Szenarien relevant, da sie es einem Team ermöglichen, Software auf Edge-Geräten aus der Ferne zu aktualisieren und zu verwalten. OTA-Updates sind in Branchen wie der Fertigung von entscheidender Bedeutung, wo ein Edge-Gerät in der Fabrikhalle Updates erhalten muss, ohne den Produktionsprozess zu unterbrechen.

Verbesserte Leistung

Cloud-native Prinzipien sorgen in Kombination mit einem durchdachten Netzwerkdesign für zuverlässige Konnektivität mit geringer Latenz in dynamischen Edge-Umgebungen.

Cloud-natives Edge-Computing basiert auf Kommunikationsprotokollen, die auf effiziente Edge-Interaktionen zugeschnitten sind. Die beiden Go-to-Protokolle sind:

• MQTT (Message Queuing Telemetry Transport). MQTT ist ein leichtes, effizientes Messaging-Protokoll, das für eingeschränkte Geräte und Netzwerke mit geringer Bandbreite, hoher Latenz oder unzuverlässigen Netzwerken entwickelt wurde.
• CoAP (Constrained Application Protocol). CoAP bietet eine einfache Kommunikation, die für Edge-Umgebungen geeignet ist. Das Protokoll gewährleistet einen effizienten Datenaustausch bei gleichzeitiger Einsparung von Bandbreite und Minimierung der Latenz.

Dezentrale Verarbeitung und Edge-Intelligence steigern zudem die Leistung. Ein Cloud-natives Edge-Gerät verfügt über die Rechenkapazitäten für eine erweiterte lokale Verarbeitung, wodurch die Notwendigkeit häufiger Datenübertragungen minimiert und die Netzwerküberlastung reduziert wird.

Der dynamische Lastausgleich trägt ebenfalls zur Leistungssteigerung bei. Load Balancer verteilen den Datenverkehr auf mehrere Edge-Geräte oder Instanzen von Mikrodiensten und verhindern so Netzwerkengpässe. In Szenarien wie Smart Grids, in denen Geräte die Energieverteilung überwachen und steuern, stellt der Lastausgleich sicher, dass das Netzwerk Nachfrageschwankungen bewältigen und gleichzeitig eine optimale Leistung aufrechterhalten kann.

Einsparungen bei den IT-Kosten

Die effektive Nutzung von Rechenressourcen wirkt sich direkt auf die Wirtschaftlichkeit der Bereitstellung von Apps in einer Edge-Umgebung aus. Hier finden Sie einen Überblick darüber, wie Cloud-natives Edge-Computing die IT-Kosten senkt:

• Durch die automatische Skalierung kann sich eine App an unterschiedliche Arbeitslasten anpassen, indem Ressourcen automatisch basierend auf dem aktuellen Bedarf zugewiesen werden. Edge-Geräte nutzen Ressourcen in Zeiten hoher Aktivität effizient und verhindern unnötige Kosten in Leerlaufzeiten.
• Das geringe Gewicht der Container minimiert den Overhead. Mehrere Container können ohne Leistungseinbußen auf einem einzigen Gerät ausgeführt werden, sodass Sie die Nutzung der verfügbaren Ressourcen ohne kostspielige Duplizierung maximieren.
• Unternehmen können serverloses Computing nutzen und zahlen nur für die tatsächlich verbrauchten Rechenressourcen während der Ausführung von Funktionen oder Diensten. Dieses Pay-as-you-go-Modell ist besonders in Edge-Szenarien mit sporadischen Rechenstößen von Vorteil.
• Cloud-native Edge-Apps nutzen Datenfilterung, -aggregation und -komprimierung lokal. Diese Funktionen minimieren die Datenmenge, die das Netzwerk durchlaufen muss, und reduzieren so die Bandbreitenkosten.

Herausforderungen von Cloud Native für Edge Computing

Cloud-native Prinzipien bieten zahlreiche Vorteile für Edge Computing, diese Bereitstellungsstrategie weist jedoch einige Nachteile auf, die man unbedingt kennen muss. Hier sind die größten Herausforderungen des Cloud-nativen Edge Computing:

• Begrenzte Ressourcen auf Edge-Geräten. Ein typisches Edge-Gerät verfügt über begrenzte Verarbeitungsleistung, Speicher und Speicherplatz. Die Bereitstellung einer cloudnativen App auf einem solchen Gerät erfordert eine sorgfältige Containerisierung, um die Auswirkungen auf die Leistung zu minimieren.
• Netzwerkbezogene Bedenken. Anwender von Cloud-nativem Edge Computing müssen Apps entwerfen, die innerhalb der Einschränkungen der Netzwerklatenz und der begrenzten Bandbreite effektiv funktionieren.
• Verschiedene Geräteökosysteme. Unterschiede in Hardware, Betriebssystemen, Protokollen, Schnittstellen und Funktionen zwischen Edge-Geräten stellen eine Herausforderung für eine einheitliche Bereitstellung dar. Die Entwicklung einer cloudnativen App, die nahtlos auf verschiedenen Arten von Edge-Geräten läuft, ist eine häufige Herausforderung.
• Orchestrierungskomplexität. Die Orchestrierung und Automatisierung von Microservices in einer verteilten Edge-Umgebung ist komplex, wenn der Anwendungsfall eine große Anzahl von Geräten umfasst.
• Data Governance. Die Implementierung cloudnativer Edge-Lösungen erfordert ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen der lokalen Verarbeitung von Daten für Effizienz und der Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutz- und Datenschutzgesetzen.
• Umgebungsvariabilität. Edge-Umgebungen sind sehr variabel, wobei Faktoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Stromverfügbarkeit die Geräteleistung beeinflussen. Teams haben oft Schwierigkeiten, Cloud-native Apps zu entwerfen, um sich an solche Schwankungen anzupassen.

Innovation bei Cloud-nativen Prozessoren

Ein Cloud-nativer Prozessor ist eine Allzweck-CPU, die für die Ausführung von Cloud-nativen Workloads und Apps entwickelt wurde. Diese energieeffizienten Prozessoren können komplexe Aufgaben lokal erledigen und reduzieren so die Notwendigkeit einer ständigen Kommunikation mit einem zentralen Verarbeitungsserver.

Das macht einen Cloud-nativen Prozessor zu einer hervorragenden Wahl für den Einsatz am Rande des Netzwerks:

• Geringer Stromverbrauch. Edge-Geräte werden oft mit Batterien betrieben oder haben nur begrenzten Zugang zu Stromquellen. Cloud-native Prozessoren sind energieeffizient und können über längere Zeiträume betrieben werden, ohne die Stromquelle des Geräts zu belasten.
• Hohe Leistung. Die Mischung aus Single-Threaded-Design, großen Caches und nicht blockierender Fabric stellt sicher, dass Cloud-native Prozessoren ausreichende und vorhersehbare Leistung bieten.
• Edge-KI und Inferenzfunktionen. Cloud-native Prozessoren mit integrierten Funktionen für Edge-KI und Inferenz ermöglichen es Geräten, Echtzeitanalysen durchzuführen, ohne Cloud-Ressourcen zu nutzen.
• Workload-Optimierung. Anwender können einen Cloud-nativen Prozessor für bestimmte Workloads oder Aufgaben optimieren, die häufig in Edge-Apps vorkommen (z. B. Bildverarbeitung oder Sensordatenanalyse).
• Eingebaute Sicherheitsfunktionen. Ein typischer Cloud-nativer Prozessor verfügt über mehrere wertvolle Sicherheitsfunktionen, wie etwa hardwarebasierte Verschlüsselung oder sichere Boot-Mechanismen.

Viele Edge-Computing-Architekturen nutzen Cloud-native Prozessoren als Edge-Gateways. Ein Gateway fungiert als Vermittler zwischen Edge-Geräten und dem zentralen Server. Edge-Gateways müssen die Kommunikation, Datenaggregation und lokale Verarbeitung effizient verwalten, weshalb viele Organisationen Cloud-native Prozessoren als Edge-Gateways verwenden.

Nutzen Sie Cloud-Native Edge Computing, um mehr am Netzwerkrand zu erreichen

Cloud-native Prinzipien und Prozessoren erweitern die Möglichkeiten von Edge-Geräten, bevor Daten an lokale oder Cloud-Server gesendet werden. Anwender verbessern die Leistungsfähigkeit ihrer Edge-Implementierungen und sparen gleichzeitig aufgrund effizienter Nutzung und weniger Datenübertragungen langfristig Kosten. Wenn Sie einen entsprechend rechenintensiven Anwendungsfall haben, ist Cloud-natives Edge-Computing eine klare Investition.