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Internet of Things (IoT)

Was ist IoT (Internet of Things)?

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Das Internet of Things (IoT) umfasst den Prozess der Vernetzung alltäglicher physischer Objekte mit dem Internet. Dazu gehören allgemeine Haushaltsgegenstände wie Glühbirnen, Produkte aus dem Gesundheitswesen wie medizinische Geräte, aber auch Wearables, Smart Devices und sogar Smart Cities.

Wie funktioniert das IoT?

IoT bezieht sich auf ein System aus physischen Geräten, die Daten mit wenig menschlichem Eingreifen über kabellose Netzwerke senden und/oder empfangen. Möglich wird dies, indem Computing-Geräte in beliebige Objekte integriert werden.

Da wäre z. B. ein intelligenter Thermostat (intelligent oder smart deutet in der Regel auf IoT hin), der während der Fahrt von Ihrem intelligenten Auto Positionsdaten empfangen kann. Diese vernetzten Geräte können die Zimmertemperatur einstellen, bevor Sie zu Hause ankommen. Dies geschieht ganz ohne menschliches Eingreifen und ermöglicht ein sehr viel besseres Ergebnis, als wenn Sie den Thermostat manuell einstellen würden.

Ein typisches IoT-System wie das oben geschriebene Smart Home sendet, empfängt und analysiert Daten in einer kontinuierlichen Feedback-Schleife. Je nach Art der IoT-Technologie kann eine solche Analyse entweder durch Personen oder durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) nahezu in Echtzeit oder über einen längeren Zeitraum durchgeführt werden.

Kehren wir zum Beispiel mit dem Smart Home zurück. Um den optimalen Zeitpunkt der Einstellung des Thermostats vor Ihrer Ankunft zu bestimmen, baut Ihr IoT-System vielleicht eine Verbindung zur Google Maps API auf, um Echtzeit-Verkehrsdaten in Ihrer Region abzurufen. Das System kann auch langfristige Daten zu Ihren Pendlergewohnheiten nutzen, die von Ihrem vernetzten Auto erfasst werden. Darüber hinaus können die von allen Kunden mit intelligentem Thermostat gesammelten IoT-Daten von Energieversorgungsunternehmen analysiert werden, um Verbesserungen in größerem Rahmen durchzuführen.

Unternehmensfähiges IoT

Das IoT gewinnt häufig die Aufmerksamkeit von Verbrauchern, deren Erfahrungen mit Technologien wie Smartwatches durch die inhärenten Datenschutz- und Sicherheitsprobleme beeinträchtigt werden, die mit konstanter Konnektivität einhergehen. Diese Verbraucherperspektive gilt auch für alle möglichen verschiedenen IoT-Unternehmensprojekte, insbesondere wenn die Endbenutzer zur breiten Öffentlichkeit gehören.

Mit unternehmensfähigen IoT-Lösungen können Unternehmen die vorhandenen Geschäftsmodelle verbessern und neue Verbindungen mit Kunden und Partnern aufbauen. Dabei entstehen natürlich auch Herausforderungen. Ein System mit Smart Devices kann eine riesige Menge an Daten erzeugen (oft als Big Data bezeichnet). Die Integration von Big Data in vorhandene Systeme und die Einrichtung von Datenanalysen zur Verarbeitung dieser Big Data kann ein kompliziertes Unterfangen sein.

Beim Erstellen eines IoT-Systems ist die Sicherheit ein wichtiger Aspekt. Trotzdem hat sich die Investition in das IoT für viele Unternehmen gelohnt. Dies wird durch die Zahl der erfolgreichen Use Cases in fast allen Branchen belegt.

Beispiele für ein unternehmensfähiges IoT

IoT für die Industrie (IIoT)

Nehmen wir als Beispiel den Lifecycle von Schwermaschinen auf Baustellen. Unterschiedliche Personen können die Geräte im Laufe der Zeit unterschiedlich beanspruchen. Dazu muss mit einer bestimmten Zahl an mechanischen Ausfällen während des Betriebs gerechnet werden. Spezielle Sensoren können an Teilen der Maschinen angebracht werden, die am anfälligsten für Bruch oder Überbeanspruchung sind. Diese können für eine vorbeugende Wartung und eine verbesserte Leistung der Mitarbeiter verwendet werden (Beispiel für Echtzeiterfassung und -analyse von Daten). Außerdem können diese Daten auch zurück an die Techniker gesendet werden, damit diese Informationen zur Verbesserung neuer Modelle erhalten (Beispiel für langfristige Datenanalyse).Das IIoT (Industrial IoT) umfasst Use Cases im produzierenden Gewerbe, in der Energieindustrie und in zahlreichen anderen Bereichen.

IoT für Logistik und Transport

Eine der ersten IoT-Implementierungen in der Logistik- und Transportbranche war die Kennzeichnung von Frachtcontainern mit RFID-Technologie (Radio-Frequency Identification Devices). Auf diesen Etiketten werden Daten gespeichert, die über Funkwellen erfasst werden. So können Logistikunternehmen die Bewegungen von Containern an bestimmten RFID-fähigen Kontrollpunkten überwachen, beispielsweise an Lagern und Versandhöfen. Durch die Fortschritte im IoT-Bereich werden mittlerweile batteriebetriebene Tracking-Geräte eingesetzt, die ohne Lesegeräte kontinuierlich Daten an IoT-Anwendungen senden. So können Unternehmen überall in der Lieferkette Echtzeitdaten für Lieferungen analysieren.

IoT für die Landwirtschaft

Das IoT hat die Landwirtschaft auf vielerlei Weise revolutioniert, z. B. durch den Einsatz von Feuchtigkeitssensoren. Durch den Einsatz dieser Sensoren auf ihren Feldern können Landwirte jetzt viel genauere Daten erfassen und die Bewässerung planen. Die Feuchtigkeitssensoren können auch mit IoT-Anwendungen verbunden werden, die diese Systeme steuern und so eine automatische Bewässerung basierend auf Sensordaten ermöglichen.

IoT und Edge Computing

Beim Edge Computing wird mehr Rechenleistung an den Rand eines IoT-fähigen Netzwerks verlagert. Dadurch wird die Latenz der Kommunikation zwischen IoT-fähigen Geräten und den zentralen IT-Netzwerken reduziert, mit denen diese Geräte verbunden sind.

Die Fähigkeit von Geräten, Rechenleistung zur Analyse von Echtzeitdaten zu nutzen, wird immer wertvoller. Am Anfang des IoT-Zeitalters stand das einfache Senden oder Empfangen von Daten. Doch die Zukunft gehört dem Senden, Empfangen und Analysieren von Daten in Verbindung mit IoT-Anwendungen.

In einem Cloud-Computing-Modell werden Ressourcen und Services häufig in großen Rechenzentren konzentriert. IoT-fähige Geräte greifen am Netzwerkrand auf diese Rechenzentren zu. Bei diesem Modell können Kosten eingespart und Ressourcen effizienter gemeinsam genutzt werden. Aber für ein effektives IoT ist mehr Rechenleistung näher am Standort von physischen Geräten erforderlich.

Beim Edge Computing werden Computing-Ressourcen an diesen Netzwerkrand verteilt, während alle anderen Ressourcen in einer Cloud zentralisiert werden. Durch diese spezielle Verteilung von Rechenleistung werden aus zeitkritischen Daten schnell verwertbare Erkenntnisse gewonnen. Ein spannendes Beispiel hierfür wäre eine Flotte fahrerloser Fahrzeuge, die Container mit intelligenten Tracking-Geräten transportieren. Allerdings gibt es auch viele weitere Möglichkeiten der praktischen Anwendung, wie etwa die Verbesserung der Gesundheitsergebnisse durch die Analyse von Daten am Behandlungsort.

Kehren wir kurz zum RFID-Beispiel in der Transportbranche zurück: Die Kommunikation zwischen dem RFID- und dem Lesegerät läuft immer einseitig ab. Das RFID-Gerät kann keine Updates empfangen. Ein zentrales IT-Netzwerk kann auch keine Daten zurück an das RFID-Gerät senden. Bei dem System findet keine kontinuierliche Überwachung statt, sondern das Tracking ist auf Kontrollpunkte an bestimmten Standorten beschränkt. Aber wenn das IoT-Gerät mit den IoT-Sensoren synchronisiert werden könnte, die an den Transportfahrzeugen angebracht sind, könnten sämtliche Daten vom zentralen IT-Netzwerk gemanagt werden.

Ein solches vernetztes Szenario würde allerdings auch bedeuten, dass jedes physische IoT-Gerät enorm viel Rechenleistung benötigt, insbesondere wenn ein Logistikunternehmen komplizierte Maschinen wie fahrerlose Fahrzeuge einsetzt. Dazu müssten IoT-Geräte über das einfache Senden und Empfangen von Informationen hinaus (bei dem sie auf die per WLAN gesendeten Anweisungen eines zentralen Rechenzentrums warten müssten) selbst Daten verarbeiten und fundierte Entscheidungen treffen können. Diese Implementierung von Rechenleistung am äußeren Netzwerkrand und nicht in einem zentralen Rechenzentrum nennt man auch Edge Computing.

Nehmen wir als letztes Beispiel eine Baustelle. Ein Bauunternehmen hat vielleicht eine Bluetooth-fähige Maschine für eine Baustelle entwickelt. Diese Maschine sendet Daten über die Smartphones der Arbeiter. Dadurch kann das Unternehmen die Nutzung und den Standort der Maschine überwachen. Wenn zehn Arbeiter den ganzen Tag in der Nähe dieses Geräts tätig sind, informieren ihre Smartphones den Server kontinuierlich per Ping über den Standort der Maschine. Eine solche redundante Serveraktivität kann zur Überlastung eines IT-Systems führen. Eine IoT-App kann allerdings das Smartphone wie einen kleinen, energiesparenden Server nutzen und unnötige Pings beim zentralen Server reduzieren.

Die Daten- und Anwendungsintegrationen, die Sie für das IoT benötigen

Red Hat AMQ

Red Hat AMQ, das auf den Open Source Communities Apache ActiveMQ und Apache Kafka basiert, ist eine flexible Messaging-Plattform, mit der Informationen zuverlässig geliefert und Integrationen in Echtzeit durchgeführt werden können. Es bietet Remote-Service-Schnittstellen, die eine Vielzahl von IoT-Geräten mit einem Messaging Backend verbinden.

Red Hat Fuse logo

Red Hat® Fuse ist eine verteilte, cloudnative Integrationsplattform. Dank des verteilten Ansatzes können Ihre Teams überall und jederzeit integrierte Services implementieren. Durch die API-zentrierte, containerbasierte Architektur werden Services voneinander abgekoppelt, damit sie unabhängig erstellt, erweitert und bereitgestellt werden können.

Ein gemanagter Cloud-Service, der eine optimierte Entwicklererfahrung für das Erstellen, Bereitstellen und Skalieren neuer cloudnativer Apps oder die Modernisierung vorhandener Systeme bietet.

Das IoT hat noch viel mehr zu bieten