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Echtzeit-Computing für das ultimative Nutzererlebnis

Technologie von übermorgen

Der Trend zu immersiven Erlebnissen ist ungebremst. Perfekt ist das Erlebnis jedoch nur ohne Zeitverzögerung und mit möglichst komfortablen Endgeräten. Hier setzt Edge-Computing an. Die Entwicklung ultraleichter Smart Glasses ist erst der Anfang.

Die digitale app­basierte Smartphonewelt erreicht die  nächste Stufe: Smart Speakers, Augmented­-Reality­-Brillen oder auch Connected Cars ermöglichen Applikationen, die den Nutzer tief in die virtuelle Welt eintauchen lassen. Dafür müssen diese Endgeräte hochkomplexe Rechenleistungen mit großen Datenmengen in sehr kurzer Zeit durchführen. Denn ein perfektes Nutzererlebnis entsteht nur, wenn das Ergebnis der Rechenleistung in derselben Zeit vorliegt, in der das menschliche Gehirn eine entsprechende Handlung – zum Beispiel Sprache verstehen oder ein optisches Signal bewerten –  ausführt. Abhängig von der Art des Inputs liegt die Dauer ungefähr zwischen 10 und 150 Millisekunden.

Für jedes Endgerät existieren heute zwei grundlegende Modelle zur Verarbeitung der Eingangsdaten:

On-Device: Unabhängig vom Trend zur Miniaturisierung beeinflusst immer noch die erforderliche Hardware (Chipsätze, RAM, ROM) Form, Batterielaufzeit (bei Mobilgeräten) und Fertigungskosten (Bill of Material, BOM). Darüber hinaus ist die Nachhaltigkeit der Geräte begrenzt, weil erweiterte Dienste, die normalerweise mehr Rechenleistung erfordern, neue Hardware benötigen.

Cloud-basiert: Die Zeit, in der die Daten zuerst in das Cloud-Rechenzentrum übertragen und das Ergebnis dann in die heutige Netzwerktopologie wieder zurück übertragen wird, liegt jenseits der Grenze, die eine immersive Erfahrung ermöglicht. Daran ändern auch die Anstrengungen der Public­-Cloud­-Anbieter nichts, die durchaus in die geografische Verteilung ihrer Rechenzentren investieren, um die Zeiten zu verkürzen.

Dichter an den Rand des Netzwerks – Beschleunigung von Bits und Bytes

Aktuell zeichnet sich jedoch ein völlig neuer Ansatz für Netzarchitekturen ab, der sprichwörtlich die Mitte zwischen d iesen beiden Modellen bildet, eine tragfähige Lösung liefert und gleichzeitig Smart Devices zu niedrigen Kosten mit Echtzeit-Nutzererlebnis ermöglicht: Edge Computing.

Statt die Berechnung am Endgerät oder in einem zentralen Cloud­Rechenzentrum durchzuführen, wird diese über  kleine Rechenzentren („Cloudlets“; M. Satyanarayanan, P. Bahl, R. Caceres und N. Davies, „Th e Case for VMBased Cloudlets in Mobile Computing“ in IEEE Pervasive Computing, Vol. 8, Nr. 4, S. 14–23, Okt.–Dez. 2009.) verteilt, die sich physisch dichter am Endgerät befi nden. Da sich diese Cloudlets in der Nähe, zum Beispiel innerhalb eines Radius von 10 m bis 100 km, befi nden, ist die Netzübertragungszeit („Round Trip Time“, RTT oder  Latenz) sehr kurz (Die Netzübertragungszeit ist die Zeit, die das Signal benötigt, um vom Endgerät/App zum Computer-Server und zurück zu gelangen. Als Faustregel gilt: Licht bewegt sich mit einer Geschwindigkeit von 200 km pro Millisekunde in Glasfaserkabeln. Für die Round Trip Time bedeutet das, dass 100 km 1 Millisekunde mehr benötigen).

Platziert man darüber hinaus die Edge-­Rechenzentren innerhalb der Netzwerktopologie in der Nähe des Endgeräts, reduziert sich die Anzahl der Verbindungsknoten (Hops) zum Server und minimiert somit das Risiko, dass Datenpakete verzögert ankommen oder gar verloren gehen. Dies kann dann der Fall sein, wenn es bei den Verbindungsknoten zu Datenstaus kommt.

Im Kontext des kommenden 5G­-Standards wurde als eines der zentralen Ziele eine Ende­-zu-­Ende Latenz von 5 Millisekunden formuliert. Im Vergleich dazu beträgt bei 4G allein der Zugang bereits mindestens 10 Millisekunden. Doch die Gesetze der Physik lassen sich auch mit 5G nicht brechen: Selbst wenn 5G eine Eingangslatenz von unter 5 Millisekunden ermöglicht, kann der Server unter Berücksichtigung der Lichtgeschwindigkeit nicht weiter weg sein als zirka 50 km, um eine Ende­zu­Ende Latenz von 5 Millisekunden zu erreichen. Das für 5G angestrebte Latenzziel erfordert daher einen Edge-­Computing­-Ansatz, mittels dem die Recheneinheit dichter zur Anwendung verlagert wird.

Näher dran als Amazon, Google oder Facebook

Latenz und Rechenleistungsanforderung der Anwendung wirken sich auf die Größe und Wärmeabstrahlung der Server aus und beeinfl ussen den Platzbedarf der Cloudlets. Daher existieren für den Einsatz einer Edge­-Computing­-Infrastruktur unterschiedliche Ansätze. Anbieter, zum Beispiel Cloud­Anbieter oder OTT Service Provider, verfügen über eine eigene Domain, die ihnen die Kontrolle über die Infrastruktur sichert. Während ein Netzbetreiber damit so dicht wie möglich an das Endgerät gelangt – beispielsweise an den Antennenstandort im Falle von Mobilfunknetzen –, gelangen OTTs und Cloud Provider wie Amazon, Google oder Facebook lediglich an den Rand des Internets.

Wichtig ist darüber hinaus die Frage, wie die Anwendungen eine solche Edge­Infrastruktur nutzen können. In diesem Zusammenhang gibt es einige Initiativen wie ETSI ISG MEC (Multi­access Edge Computing), die an einer Standardisierung arbeiten – bislang allerdings ohne abschließendes Ergebnis. Die Anwendungen sind sehr unterschiedlich und können sich von sicherheitskritischen Echtzeit-­B2B-­Anwendungsfällen bis hin zu Anwendungen für den Massenmarkt erstrecken. Unterschiedlich sind deshalb auch die Anforderungen dieser Anwendungen, zum Beispiel extrem niedrige Latenz oder niedrige Latenz mit hoher Anforderung an geringstmögliche Schwankungen.

Komfortable Sicht auf die Welt: Augmented-Reality-Brillen mit Edge Computing

Augmented Reality und Virtual Reality erfordern eine extrem niedrige Motion­to­-Photon-­Latenz, das heißt, eine geringe Zeitspanne zwischen Eingabeereignis wie dem Bewegen Ihres Kopfes oder der Bewegung eines von Ihnen betrachteten Objekts bis hin zu dem Punkt, an dem das entsprechende Update im Auge des Nutzers erscheint. Aus Studien geht hervor, dass der Grenzwert zwischen 10 und 20 Millisekunden liegt und nicht überschritten werden sollte, weil das Gehirn die Verzögerung wahrnimmt und der Nutzer sich deshalb unwohl fühlt. Bei den aktuell verfügbaren Endgeräten bemüht man sich um die Einhaltung dieses Grenzwertes, indem man die gesamte Hardware in den Geräten unterbringt. Dies führt dazu, dass diese klobig und schwer sind und sehr viel Energie verbrauchen (Batterie). Wenn der Edge Computing Node mit der Berechnung allerdings in Richtung Endgerät verschoben und gleichzeitig eine geringe Latenz bereitgestellt werden könnte, wären zum Beispiel Augmented­-Reality-Brillen schlank und bequem den ganzen Tag zu tragen.

Edge Computing ermöglicht eine neue Innovationswelle

Welche Lösungen sich auch immer ergeben werden – Edge Computing verändert in Zukunft die digitale Landschaft massiv und entfesselt das Potenzial der nächsten Generation von Anwendungen und Services. Edge Computing wird eine neue Welle von Innovationen ermöglichen, angetrieben von Geräten mit einem enormen Bedarf an unmittelbar verfügbarer großer Rechenkapazität.

Detecon engagiert sich nachhaltig für Edge-­Technologielösungen. Unser Engagement beginnt bei strategischen und fachlichen A spekten und führt über technologisches Design und Prototyping bis zur Umsetzung. Wir kooperieren mit den Branchen­-Playern, um die Zukunft von Edge und somit auch die Zukunft immersiver Endgeräte und Services zu gestalten, die letztlich zur Verbesserung unserer aller Möglichkeiten beitragen.