IoT und die Cloud — eine untrennbare Romanze

IoT und die Cloud sind zwei untrennbare Themen. Viele Unternehmen wissen dass nun die Zeit gekommen ist Digitalisierungsprojekte umzusetzen und neue digitale Geschäftsmodelle zu entwerfen. Dabei wird oft das Internet der Dinge (Internet of Things = IoT) ins Gespräch gebracht. Dieser Artikel beschäftigt sich mit IoT und der unausweichlichen Frage ob IoT Software in der Cloud gehostet werden muss, oder nicht.

Die Antwort darauf ist eigentlich einfach, was jedoch zunächst hinterfragt werden sollte ist, was die Beweggründe des Fragenstellers sind. Denn viele Unternehmen sind sehr konservativ was neue Technologien betrifft. Neue Technologien bringen immer auch die Gefahr mit sich schwer beherrschbar zu sein. Es existieren wenige oder keine Erfahrungen im Unternehmen. Es können keine Erfahrungsberichte und Problemlösungen am Markt gefunden werden und Experten sind schwer zu finden und meist teuer bezahlt. Interne Abläufe und Workflows müssen auf die neue Technologie eingestellt werden, was wiederum zu internen Reibungen und Abstimmungsaufwänden führt. Dem gegenüber steht der klare Vorteil den die neue Technologie mit sich bringt, ein technischer, oft auch wirtschaftlicher Gewinn für Unternehmen und seine Kunden. Kurzum neue Technologien sind für Unternehmen eine aufwändige und risikoreiche Investition die sich letzten Endes bezahlt machen muss. Man sollte sich jedoch die Frage stellen, wie lange es tragbar für ein Unternehmen ist, eine neue Technologie zu meiden und ab wann der Zeitpunkt gekommen ist, an dem ein Wettbewerbsnachteil durch das nicht einsetzten der Technologie erzeugt wird. Das „Neue“ an einer Technologie liegt letzten Endes im Auge des Betrachters, eine objektive Bewertung kann nur von einer Außenposition erreicht werden.

Die Frage lautet letztlich:

Ist die Cloud eine noch neue und schwer einzuschätzende und schwer zu beherrschende Technologie, oder ist sie bereits in der Mitte der Basis angekommen?

Neben den Themen Neuheit, Risiko und Beherrschbarkeit der Cloud gilt es noch das Thema des Machtverlustes durch Outsourcing und der damit verbundenen Abgabe der Hoheit über die Daten. Unternehmen wollen aus sicherheitspolitischen Vorwänden Daten und Services nicht „aus dem Haus“ geben. Diese Argumentation ist jedoch nicht ganz nachvollziehbar. Autohersteller sind ebenso abhängig von ihren Autozulieferern wie umgekehrt. Es kommt ständig vor, dass Unternehmen Teile ihrer Geschäftsprozesse auslagern. Kerngeschäftsaspekte in die Hand anderer geben ist möglich, wenn man Aufgaben partnerschaftlich angeht und sich rechtlich und vertraglich gut absichert. Auch bei internen „Sourcing“ existieren Abhängigkeiten. Unternehmen die ihre Software und ihre Dienste nur intern Hosten, gehen oftmals sogar größere Abhängigkeiten und Risiken ein als jene, die Outsourcing betreiben. Oft hängt das digitale System an nur einigen wenigen Mitarbeitern des Unternehmens. Diese Mitarbeiter müssen obendrein extrem gut ausgebildet sein und immer weitergebildet werden und eine hohe Verfügbarkeit gewährleisten. Risiken hingegen können nicht von der Unternehmensführung an die Mitarbeiter weitergegeben werden. Das Risiko bleibt letzten Endes bei der Unternehmensführung. Im Gegensatz zu vertraglichen Regelungen zwischen Unternehmen und Outsourcing-Partner und dementsprechenden Vertragspönalen.

Bevor die Notwendigkeit einer Cloud-Basierten IoT-Lösung weiter diskutiert wird, ist es jedoch zunächst notwendig sich mit den Themengebiet Cloud zu beschäftigen. Doch die Cloud für IoT-Projekte von der technischen Seite her genauer zu betrachten macht nur dann Sinn, wenn die Bedürfnisse der heutigen User von der psychologischen Seite her betrachtet wurden. Denn obwohl Unternehmen danach streben Software-Dienste zentral zu managen und „im Haus“ zu haben, streben die User, die Mitarbeiter und das Management danach ständig und überall 24 Stunden am Tag sieben Tage die Woche jene Zahlen und Services zur Verfügung zu haben die sie gerade wollen. Daraus ergibt sich ein breites Spannungsfeld und ein Interessenskonflikt in der IT. Auf der einen Seite das Bedürfnis nach Kontrolle und Unabhängigkeit, und auf der anderen Seite das Bedürfnis nach hoher Verfügbarkeit und globaler Zugriffsmöglichkeiten. Ein Dilemma und Optimierungsproblem welches von Unternehmen zu Unternehmen individuell gelöst werden muss.

Der Chief Digital Officer tut gut daran zuerst die Unternehmensspezifischen Bedürfnisse und Prioritäten zum Beispiel in Form einer Prioritätenmatrix zu klären bevor Entscheidungen für oder gegen die Cloud getroffen werden.

Technische Betrachtung des Themas IoT-Cloud

Nach diesem kurzen Ausflug in die Bedürfnis-Psychologie und das Management beleuchten wir nun das Thema IoT und die Cloud von der technischen Seite her. Es gibt verschiedene große und kleine Cloudanbieter weltweit, die mit verschiedenen Services und Preismodellen locken. Wichtig ist vorab grobe Eckdaten und Grobanforderungen zu ermitteln.

Einige dieser Fragestellungen könnten so aussehen.

• Welche Verfügbarkeit muss von der IoT-Lösung gewährleistet werden?
• Wie viele IoT Devices werden weltweit durchschnittlich aktiv sein?
• Welche Kerntechnologien für die Implementierung der IoT Lösung verwendet werden?
• Welche Datenmenge wird in welchen zeitlichen Abständen von einem Device gesendet?
• Welche Sensordaten werden gemessen?
• In welchen Regionen werden diese Devices weltweit im Einsatz sein?
• Gibt es ein Usermanagement im System?
• Wie soll das neue IoT-System in der IT-Infrastruktur integriert sein?
• Soll die Kommunikation verschlüsselt sein?
• Sollen die IoT Devices im Hintergrund mit User-Daten verknüpft werden?

Erst nachdem die groben Anforderungen geklärt sind, kann eine Entscheidung für oder gegen eine Cloud-Lösung getroffen werden oder ein konkreter Cloudanbieter ausgewählt werden.

Nur in absoluten Ausnahmefällen macht eine Entwicklung einer IoT Lösung ohne Cloud sinn, zum Beispiel, wenn es sich um einen sehr kleines Einsatzgebiet für den internen Gebrauch eines Unternehmens handelt, welches beispielsweise Geräte in einer kleinen Produktionshalle monitoren will. Wenn die Daten also nicht das Haus oder das Land verlassen und nur sehr eingeschränkte nicht kritische Informationen darstellen.

Für eine Cloud-Lösung spricht allerdings sehr vieles. Cloud-Anbieter bieten eine sehr hohe Verfügbarkeit an, man kann mit wenigen Klicks neue Instanzen des Systems in fernen Ländern spiegeln, die Rechenleistungen variabel gestalten und Speicherplatz problemlos skalieren. Das geht allerdings nur, wenn man die Stärken der Cloud auch nutzt und bereits in der Entwicklungsphase auf Skalierung, Systemarchitektur und leichte Portierbarkeit achtet.

Architektur einer cloudbasierten IoT-Lösung am beispiel von Microsof Azure

Sehen wir uns als Beispiel die Microsoft Azure Cloud an.

Microsoft bietet weltweit auf jedem Kontinent sogar mehrerer Azure-Rechenzentren an, welche problemlos als Host-System für IoT Projekte verwenden können. Für IoT-Systeme gibt es das Azure IoT Hub welche speziell dafür entwickelt wurde mit milliarden von IoT-Geräte bidirektional zu kommunizieren, diese Geräte zu überwachen und zu steuern. Um diesen riesigen Datenstrom von milliarden einzelner Kommunikationsverbindungen die jede Sekunde auf die Cloud einströmen managen zu können, benötigt man jedoch nach dem IoT Hub nachgelagert eine zentrale Schaltstelle, welche speziell dafür optimiert ist den Datenstrom zu überwachen, auszuwerten und in verschiedene Zielbereiche überzuführen bzw. spezielle Meldungen wie Warnungen und kritische Fehler sofort im Stream zu erkennen und mit hoher Priorität zu behandeln. Diese Funktionalität selbst zu implementieren würde viel Energie, Zeit und Ressourcen brauchen. Azure bietet dies mit Stream Analytics in einer einzigen Komponente an. Nachgeschaltet nach dem IoT Hub kann mit Hilfe von Stream Analytics der Datenstrom analysiert und sortiert werden. Logging Nachrichten und Verbrauchsdaten von Sensoren der IoT-Geräte können direkt in einem eigens dafür geschaffenen hochskalierbaren Cloudspeicher abgelegt werden dem Azure Storage. Wichtige aktuelle Werte wie Temperaturen oder andere Sensorwerte können aggregiert und in relationalen Datenbanken wie Microsoft SQL-Server gespeichert und somit Applikationen zur Verfügung gestellt werden. Fehler oder kritische Meldungen müssen allerding unverzüglich allen wichtigen Stellen im System mitgeteilt werden. Um sicherzugehen dass sich Interessenten auf gewisse Ereignisse im System registrieren können und diese die kritischen Meldungen auch bekommen, können beispielsweise hochpriore Meldungen auf einen Service-Bus gelegt werden. Der Service-Bus funktioniert nach dem Observer Pattern und stellt eine asynchrone Kommunikation dar welche in der Regel eine unmittelbare Reaktion beim Empfänger auslösen sollte. Wenn man bei einer sauberen Architektur mit der Zeit neue Nachrichten-Typen definiert und dies anders gehandhabt werden sollen, so ist es mit kleinen Eingriffen ins System möglich, diese einfach produktiv hinzuzuschalten. Wer hier in der Architektur versagt und monolithische, starre und schwer erweiterbare Systeme baut hat mit einem hohen Änderungsaufwand selbst bei kleinen Erweiterungen zu rechnen. Erfahrene Entwicklungspartner welche mit Cloud-Entwicklung vertraut sind stecken mehr Energie in die Systemarchitektur um später weniger Entwicklungsaufwand zu haben.

Firewalls, Deployment und andere Restriktionen

Neben der Systemarchitektur ist eine leichte am besten automatische Deploymentfunktionalität sehr wichtig. Länder wie Russland, Brasilien oder China verbieten es, dass gewissen Daten das Land verlassen. Protektionistische Länder wie China haben auch Staats-Firewalls welche den nationalen Internet-Verkehr ins restliche weltweite Internet filtern oder sogar blockieren. Hier macht es sich dann bezahlt wenn der Cloud-Anbieter auch in diesen Ländern Cloud-Rechenzentren betreibt und eine Migration oder ein Aufbau einer weiteren Instanz des IoT-Systems automatisch mit einem einzigen Mausklick geht. Dabei sind jedoch auch Änderungen und Anpassungen bis hin in die Produktion der IoT-Geräte möglich. Denn die IoT-Geräte müssen wissen zu welchen Azure IoT Hub sie sich verbinden sollen. Ein Vorteil wenn man auf die Konfigurierbarkeit des Connection-Strings im IoT-Gerät gedacht hat und während der Produktion möglichst automatisch die richtige Verbindung auf das IoT-Gerät gespeichert wird. Sollte dies nicht einfach möglich sein, kann das Unternehmen seine IoT-Geräte für ganze Märkte unzugänglich gemacht haben. Auch hier empfiehlt es sich wieder einen erfahrenen Entwicklungspartner bei der Hand zu haben der diese Risiken gekonnt umschifft.

Als letztes wichtiges beschränkendes Merkmal ist die Hardware bzw. die Kommunikation zu betrachten. IoT Hardware ist für gewöhnlich in seinen Ressourcen eingeschränkt, Rechenleistung, Speicher und Akkulaufzeit müssen möglichst schonend eingesetzt werden. Die Kommunikation von IoT-Geräten passiert größtenteils über Mobilfunknetze. Hierbei fallen weltweit Mobilfunk-Gebühren an. Gesendete Daten sind daher kostbar und wertvoll. Es besteht somit ein Optimierungsproblem welches einerseits versucht möglichst günstige aber starke Hardware bei möglichst optimalen Ressourcenverbrauch und bestenfalls geringem Kommunikationsaufwand zu Entwickeln welches aber möglichst viele gute Daten an die IoT-Cloud sendet. Auch hier ist wieder der Entwicklungspartner gefragt, der mit Rat und Tat zur Seite stehen und das Beste durch professionelle Ingenieurskunst aus dem System herausholen muss.

Fazit

Als Fazit kann man sagen die Wahl des richtigen Cloud-Anbieters ist von einer Vielzahl an verschiedenen Parametern abhängig. Neben der Anzahl, Qualität und der einfachen Verwendung der Cloud-Services, sind Standorte, Preismodelle, vertragliche Flexibilität von Kooperationsverträgen und Verfügbarkeiten entscheidend. Aber ebenso entscheidend ist die Wahl des Entwicklungspartners und dessen Expertise die Systemarchitektur und Umsetzung professionell und erweiterbar zu gestalten. Es gibt nur sehr wenige Fälle bei denen es keinen Sinn macht auf die Cloud oder Standards zu setzten.

Mehr zum Thema Digitalisierung

https://www.facebook.com/Digitalisierung Täglich zwischen 20 und 100 Beiträge aus über 200 verschiedenen Fachquellen