AWS, IBM und Microsoft haben mit ihrer Fähigkeit, riesige Datensätze, maschinelles Lernen und KI in der Cloud zu verarbeiten, Managed Services zur Unterstützung von IoT geschaffen, aber ist das für Unternehmen das Beste? [...]
In dem Bestreben, vom enormen Potenzial für IoT-basierte Datenspeicherung und -analyse zu profitieren, stürzen sich Public-Cloud-Anbieter kopfüber in den IoT-Markt und bieten Unternehmen alles von einzelnen Bausteinen bis hin zu vollständig verwalteten Services und jeder Kombination dazwischen.
Die Datenmenge, die von IoT-Geräten erzeugt werden soll, ist atemberaubend. IDC prognostiziert, dass es bis 2025 weltweit 55,9 Milliarden verbundene Geräte geben wird, von denen 75 % mit einer IoT-Plattform verbunden sein werden. IDC schätzt, dass die von IoT-Geräten generierte Datenmenge bis 2025 79,4 Zettabyte betragen wird.
Die Hyperscaler haben sicherlich die Kapazität, um diese Datenmenge zu verarbeiten, sowie das Know-how für maschinelles Lernen und KI, um die Analysen durchzuführen. Die meisten Unternehmen tun dies nicht, und selbst wenn sie es täten, sind sie sich darüber im Klaren, dass sich maschinell erzeugte Daten grundlegend von menschlich erzeugten Daten unterscheiden und anders behandelt werden sollten.
Zum Beispiel haben Geschäftsdaten (Kundendaten, Geschäftsprozessdaten, Anwendungs- und Softwareentwicklungsdaten) einen intrinsischen Wert. Sie müssen klassifiziert, geschützt und gespeichert werden; außerdem müssen sie verfügbar, durchsuchbar und wiederherstellbar sein. Aber in vielen IoT-Szenarien sind maschinengenerierte Daten nur dann relevant, wenn es eine Ausnahme gibt, z. B. wenn ein Motor überhitzt oder ein Eindringling auf der Videoüberwachung gesichtet wird. Die restliche Zeit sind diese Daten von geringem Wert, so dass es wahrscheinlich keinen Sinn macht, kostbare Rechenzentrumsressourcen für diese Art der Nutzung zuzuweisen.
Der bevorzugte Ansatz ist es, so viele Analysen wie möglich dort durchzuführen, wo die IoT-Daten generiert werden – und das bedeutet am Rand. IoT am Edge ermöglicht es Unternehmen, Ergebnisse in Echtzeit zu erhalten, Bandbreitenprobleme zu vermeiden und die Kosten zu reduzieren, die mit der Übertragung all dieser Daten hin und her in die Cloud verbunden sind.
Disruptoren wie ClearBlade, FogHorn und Crosser sind bereits vor Ort und bieten „Edge-native“, Cloud-agnostische, Low-Code- oder No-Code-IoT-Plattformen an, die attraktiv sind, weil sie Flexibilität, Anpassbarkeit, niedrige Kosten und einfache Entwickler-Tools bieten – und sie vermeiden die Bindung an einen Cloud-Anbieter.
Aber die Konkurrenz für die Cloud-Anbieter ist noch lange nicht vorbei. Unternehmen wie SAP, Salesforce und Nutanix haben alle IoT-Plattformen. Cisco und Huawei nähern sich dem IoT aus der Geräte- und Netzwerkperspektive. In der industriellen IoT-Arena haben PTC, Siemens, Rockwell, Schneider Electric und Emerson Electric jeweils ihre eigenen IoT-Plattformen.
Als Antwort darauf haben die etablierten Cloud-Anbieter – Microsoft Azure, Amazon AWS und IBM Watson – ihre IoT-Plattform-Funktionen von der Cloud auf den Edge-Bereich ausgeweitet und bieten heute umfassende IoT-Angebote an.
„Es gibt über 400 Anbieter von IoT-Plattformen, die eine Reihe von Diensten zum Aufbau einer IoT-Lösung anbieten, aber nur AWS, IBM und Microsoft haben es geschafft, einen IoT-Technologie-Stack mit der größten Bandbreite aufzubauen“, sagt Kateryna Dubrova, Analystin bei ABI Research. Dieser Stack umfasst Gerätekonnektivität, Gerätemanagement, Datenmanagement und -speicherung, Datenverarbeitung und -streaming, Ereignisverwaltung, Analytik, maschinelles Lernen, KI und Visualisierung.
Amazon bietet beispielsweise eine Reihe von Services an, darunter das FreeRTos-Betriebssystem für die Programmierung von Mikrocontrollern, Greengrass für lokale Berechnungen, Messaging, Daten-Caching und maschinelles Lernen, IoT Core für die Konnektivität, Device Defense für die Sicherheit, IoT Device Management und Analysetools wie IoT Analytics, Events, SiteWise und Things Graph.
Über ihre eigenen Dienste hinaus besteht die Strategie der Cloud-Anbieter darin, ein reichhaltiges Ökosystem aus Partnerschaften, Marktplätzen, Entwicklungsplattformen und APIs aufzubauen, damit sie so viel Flexibilität und so viele Wege wie möglich anbieten können – solange die Daten, die eine Verarbeitung auf höherer Ebene erfordern, letztendlich in ihrer Cloud landen, sagt Dilip Sarangan, Senior Director of Research bei Frost & Sullivan.
Neil Shah, Vice-President bei Counterpoint Research, sagt, dass die großen Cloud-Anbieter vollständig verwaltete, durchgängige IoT-Implementierungen für eine „maximale Wertschöpfung“ anbieten. Aber sie sichern sich auch ab, indem sie offene Schnittstellen anbieten und Partnerschaften mit anderen Anbietern eingehen, um auf die Bedenken der Unternehmen hinsichtlich einer Anbieterbindung zu reagieren.
Dieser „Have it your way“-Ansatz macht Sinn, wenn man die sehr unterschiedlichen Arten von IoT-Szenarien und die verschiedenen Arten von Daten bedenkt, die von vernetzten Autos, Smart Cities, Smart Homes, der Fertigung, vertikalen Branchen wie Öl und Gas oder dem Gesundheitswesen, der Videoüberwachung usw. erzeugt werden.
Dubrova fügt hinzu, dass es den Cloud-Anbietern an Domänenexpertise in bestimmten Marktsegmenten mangelt. „Die Analysewerkzeuge der Cloud-Anbieter sind tendenziell sehr horizontal und begrenzt – hier spielen Partnerschaften eine wichtige Rolle bei der Differenzierung.“ Auf der anderen Seite können Softwarehersteller und IoT-Ökosystem-Unternehmen ihren Nischenstatus ausnutzen, indem sie ihre Dienste unter dem Dach eines großen Cloud-Service-Anbieters anbieten.
Aus der Unternehmensperspektive sagt Dilip, dass es mehrere Einstiegspunkte gibt. Einige Unternehmen könnten ihre bereits bestehenden Beziehungen zu IBM, Microsoft oder Amazon ausbauen und sich für einen vollständig verwalteten Service entscheiden. Andere arbeiten im Rahmen eines Upgrade-Zyklus oder einer Initiative zur digitalen Transformation mit ihren etablierten Software- oder Hardwareanbietern zusammen und überlassen ihnen die Backend-Logistik. Einige Unternehmen kaufen vielleicht eine schlüsselfertige IoT-Anwendung von einem Startup, andere lagern ihr IoT-Projekt an einen Drittanbieter wie Accenture oder DXC aus.
Und manchmal beginnt ein Unternehmen seine IoT-Reise bei einem Craft-Bier, wie im Fall von Joe Vogelbacher, Gründer und CEO von Sugar Creek Brewing Co. in Charlotte, N.C.
Belgische Bierherstellung trifft auf IoT und AI
In der Nähe des Flughafens von Charlotte gelegen, ist der Sugar Creek Taproom ein beliebter Treffpunkt für Geschäftsreisende. Eines Tages kam eine Gruppe von Führungskräften von IBM und dem deutschen Maschinenbauunternehmen Bosch, die einen Kunden besuchten, vorbei und Vogelbacher nahm sie mit auf eine Tour durch die Brauerei.
Er erklärte ihnen, dass sein Unternehmen 30.000 Dollar pro Monat durch Verschütten und Unstimmigkeiten bei der Abfüllung der Flaschen verlor. Einige hatten zu viel Schaum, andere nicht genug. Einige waren überfüllt, andere unterfüllt. Das Gespräch entwickelte sich zu einem Brainstorming, bei dem die Vertreter von IBM und Bosch, das eine eigene IoT-Softwareplattform besitzt, sagten, dass sie vielleicht helfen könnten. Es wurde eine Vereinbarung getroffen, dass die Technikexperten und die Bierhersteller zusammenarbeiten würden, um den Herstellungsprozess durch den Einsatz von IoT zu verbessern.
Das IBM/Bosch-Team verbrachte einige Zeit damit, sich über die spezifischen Probleme im Herstellungsprozess zu informieren, die angegangen werden mussten, und herauszufinden, welche Arten von Sensoren an welchen Stellen eingesetzt werden sollten. IBM baute ein separates, sicheres drahtloses Netzwerk auf, so Vogelbacher. Dann wurde eine Reihe von Kameras installiert, um Bilder von jeder Flasche zu machen, wenn sie vom Fließband kommt. Die Bilder werden in der IBM-Cloud analysiert und die Informationen nahezu in Echtzeit an die Sugar Creek-Brauerei weitergeleitet, so dass die Braumeister die Maschinen so einstellen können, dass weniger verschüttet wird.
Im Laufe der Zeit fügte das Team zusätzliche Bosch-Sensoren und Durchflussmesser hinzu, die Informationen über wichtige Parameter im Gärungsprozess erfassen, wie Temperatur, pH-Wert, Schwerkraft, Druck und Karbonisierung. Anstatt dass Arbeiter mit Klemmbrettern herumlaufen und Informationen sammeln, erfasst das IoT-System automatisch mehrere Datenpunkte pro Sekunde, sagt Vogelbacher. „Das gibt uns die Möglichkeit, bessere Entscheidungen zu treffen und Fehler zu beheben“, sagt er.
Die IoT-Sensordaten werden an ein Gateway im privaten Wi-Fi 5 (802.11ac)-Netzwerk übertragen, das mithilfe einer Onboard-GPU aus dem Bild eine Schlussfolgerung zieht und den Füllstand der Flasche aufzeichnet. Die Daten werden synchronisiert und über ein öffentliches Netzwerk mit dem MQTT-Protokoll an die IBM–Cloud gesendet. Sobald die Daten analysiert wurden, werden die Ergebnisse den Braumeistern von Sugar Creek auf einem 60-Zoll-Bildschirm auf Rädern präsentiert, sodass er in der Anlage bewegt werden kann.
Vogelbacher sagt, dass das IoT-System seinem Unternehmen mindestens 10.000 Dollar pro Monat an Verschüttungen erspart hat, aber noch wichtiger ist, dass es dem Unternehmen ermöglicht hat, die Qualität des Bieres zu verbessern. „Qualität ist unser Kernwert“, sagt Vogelbacher. Das IoT-System ermöglicht es Sugar Creek, die Qualitätsaspekte des Bieres – Geschmack, Aroma, Aussehen, Mundgefühl – zu identifizieren und diese Qualitäten mit bestimmten Produktionsparametern zu verknüpfen.
Und Vogelbacher hört damit nicht auf. Er arbeitet jetzt mit IBM und dem Watson-Team zusammen, um Rohdaten aus Online-Rezensionen zu nehmen und diese Informationen wieder in Produktionsparameter zu übersetzen, um, wie er es nennt, „ein vollständig KI-generiertes Bier“ zu produzieren.
AWS vs. Azure vs. IBM
Laut Shah von Counterpoint Research bietet Azure IoT von Microsoft die umfassendste Plattform. „Aus einem starken Enterprise-Cloud-Geschäft kommend, ist Microsoft Azure IoT die einzige End-to-End-Plattform, die erfolgreich ihre Edge-IoT-Funktionen aufgebaut hat und eine größere Interoperabilität mit anderen Akteuren der Wertschöpfungskette bietet.“
AWS bietet robustes Cloud-IoT und Application Enablement und hat mit Greengrass seine Edge-Fähigkeiten ausgebaut. Aber AWS hinkt Microsoft und den Edge-First-Anbietern hinterher, wenn es darum geht, eine fortschrittliche und skalierbare Edge-Data-Analytics-Engine anzubieten, so Counterpoint.
Die große Stärke von IBM ist seine Watson-Plattform für maschinelles Lernen und KI. Außerdem stärkt die Übernahme von RedHat das Angebot von IBM in den Bereichen Edge-Software, Sicherheit und Virtualisierung. Bei den Partnerschaften und den Edge-Analytics-Fähigkeiten hat IBM jedoch Nachholbedarf, sagt Shah.
Nach Dubrowas Analyse haben AWS und Azure einen Vorsprung vor der Konkurrenz, weil sie ständig neue Rechenzentren auf der ganzen Welt errichten und damit den Edge näher an die Kunden bringen. Sie haben auch die besten vorgefertigten Machine-Learning-Modelle und einfach zu bedienende Analyse-Toolsets, die entscheidend sind. Erinnern Sie sich an das Beispiel von Sugar Creek, wo die Machine-Learning-Modelle trainiert werden mussten, um zu erkennen, wann eine Bierflasche die richtige Menge an Schaum hatte und richtig befüllt war.
Die gute Nachricht für Unternehmen ist, dass es Optionen gibt. Unternehmen können IoT-Implementierungen Baustein für Baustein einrichten, ohne die IT-Infrastrukturressourcen zu beeinträchtigen, sagt Dubrova. Oder sie können den Weg über Managed Services gehen. „Die Domänenexpertise und Analysedienste von Cloud-Partnern sind als Abonnement direkt auf den Marktplätzen von AWS, Azure und IBM erhältlich, quasi als ‚One-Click-Kauf'“, fügt sie hinzu.
Shah zufolge ist der IoT-Markt noch jung und bietet genug Raum, um jeder IoT-Plattform das Potenzial zu geben, zu wachsen und erfolgreich zu sein, wenn Millionen von Unternehmen ihre digitale Transformation in Angriff nehmen. „Wir werden wahrscheinlich ein Koopetitionsmodell sehen, bei dem viele dieser hochgradig fähigen Plattformen miteinander konkurrieren, sich aber auch ergänzen, um eine effektive und effiziente IoT-Lösung zu schaffen“, sagt er.
*Neal Weinberg ist ein freiberuflicher Technologie-Autor und Redakteur.
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