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So lassen sich Edge-Rechnersysteme mit Microsoft Azure nutzen

Wie wir im ersten unserer Edge-Computing-Reihe angedeutet haben, folgen heute weitere Antworten auf die Frage „Wie lassen sich Edge-Computing-Komponenten in Kombination mit Microsoft Azure sinnvoll einsetzen?“. Hierfür haben wir uns zwei Komponenten von Lenovo näher angesehen, die für Azure-Umgebungen wie geschaffen zu sein scheinen.

Mit dem Einsatz von Edge Computing-tauglichen Komponenten ergeben sich in diversen Einsatzgebieten ganz neue Möglichkeiten. Ob dass die schnelle, Cloud-unabhängige Verarbeitung und Analyse von Daten ist oder das Verarbeiten von lokalen Daten auf den Rechner-Komponenten selbst – mit den passenden Edge-Computing-Gerätschaften gelingt das recht gut. Und vor allem genau dort, wo es wichtig ist: Nämlich am Ort des Geschehens, wo die Daten generiert werden und wo sie aus unterschiedlichen Gründen direkt verarbeitet werden sollen.

Mit dem Lenovo ThinkAgile MX1021 ins Egde-Computing-Zeitalter

Solch eine Edge-taugliche Recheneinheit nennt sich ThinkAgile MX1021 und stammt aus dem Hause Lenovo. Dabei handelt es sich um ein hyperkonvergentes System, in dem der Edge-Server ThinkSystem SE350 steckt. Das Besondere an diesem Rechner ist seine im Vergleich zu typischen Servern halbe Baubreite, womit der Edge-Rechner sogar unter einem Schreibtisch oder in einem handelsüblichen Regal verstaut werden kann.

Im Gegensatz zum SE350 weist der MX1021 zwei Recheneinheiten auf, in denen zwei Intel-Prozessoren vom Typ Xeon D-2100 werkeln, die auf 512 GByte RAM zugreifen und ihre Daten auf einem 32 Terabyte großen Speicher ablegen. Neben den klassischen Festplatten lassen sich SSD-Komponenten für den schnellen Datenaustausch in dem Edge-Rechner einbauen.

Das Besondere am ThinkAgile MX1021 ist allerdings die Integration des Azure Stack Hub. Damit lassen sich Cloud-Anwendungen direkt auf dem Edge-Rechner ausführen und gleichzeitig Azure-Services im Rechenzentrum bereitstellen. Das macht den Einsatz des Lenovo-Servers äußerst flexibel.

Lokale Edge-Rechner wie einen Azure-Cloud-Server nutzen

Ein weiterer Vorteil der Edge-Appliance von Lenovo: Anwender können ihre Apps und Applikationen genauso wie in der Azure-Cloud-Umgebung nutzen. Hierfür sind nicht einmal Änderungen an den Anwendungen erforderlich. Auch praktisch: Die vorhandenen Azure-Abonnements können weiter verwendet und verwaltet werden. Damit ist die Integration des Edge-Rechners in die eigene Azure-Umgebung mit relativ geringem Aufwand verbunden. Hinzu kommt, dass Azure Stack Hub auf demselben Betriebsmodell basiert wie Azure selbst. Damit verhalten sich Azure- und Azure Stack Hub-Dienste fast identisch. Das bezieht sich auf den Einsatz von Web-Apps, SQL-Datenbanken und weitere Anwendungen.

Lenovo ThinkSytem DM710 für datenintensive Edge-Anwendungen

Für Anwendungen mit hohem Speicherbedarf wie große Datenbanken stellt Lenovo mit dem ThinkSystem DM710 einen weiteren Edge-tauglichen Rechner bereit. Der kann entweder ausschließlich mit schnellen Flash-basierten Speicherkomponenten oder einer Mischung aus HDD und SSD betrieben werden. Egal, ob als reines SSD- oder als Hybrid-System, kommt das DM710 auf maximal 7,3 Petabyte Speicherkapazität.

Wie das Edge-taugliche MX1021 unterstützt ThinkSystem DM710 ebenfalls eine direkte Anbindung an Azure-Cloud-Umgebungen. In diesem Falls kommt Cloud Volumes Ontap von NetApp zum Einsatz. Damit kann der Rechner ebenfalls lokal mit direkter Anbindung an die Cloud-Infrastruktur betrieben werden. Dies erlaubt sogar eine Migration mehrerer Cloud-Lösungen wie AWS von Amazon oder die IBM Cloud.

Das steckt hinter dem Begriff Edge Computing

Edge Computing ist ein noch relativ neuer Begriff, der uns hier bei n-komm in den nächsten Wochen und Monaten beschäftigen wird. Was es damit auf sich hat und wer davon in Kombination mit der Cloud profitieren wird, steht in diesem Beitrag.

Übersetzt man „Edge Computing“ wortwörtlich, würde dabei „Kanten-Computing“ herauskommen (nicht zu verwechseln mit „Quanten Computing“). Mit „Kante“ ist in diesem Fall die Kante oder der Rand eines Netzwerks gemeint, an dem sich ein Rechner befindet, der dort bestimmte Aufgaben übernimmt. Zu diesen Aufgaben gehört oft das lokale Verarbeiten von Daten, die möglichst schnell zur Verfügung stehen sollen.

Einzelhändler entdecken das Edge Computing für sich

Diese Form der dezentralen Datenverarbeitung richtet sich zum Beispiel an Einzelhändler, die ein weites Netz an Filialen aufspannen, die mittels einer gemeinsamen Cloud-Infrastruktur verbunden sind. Allerdings, und hier kommt das Edge Computing ins Spiel, sind die Internetkapazitäten gerade im ländlichen Raum oft nicht für den schnellen Datenaustausch zwischen Arbeitsplatzrechnern der Filiale und dem Cloud-Server geeignet. Um diesen Mangel möglichst zu beheben, setzen diese Unternehmen immer öfter auf besagtes Edge Computing.

Hierzu kommen in den Niederlassungen leistungsstarke Server zum Einsatz, auf denen sämtliche Daten gespeichert werden, und sei es nur temporär, bis sie aus Gründen der zentralen Datenhaltung auf einen gemeinsamen Cloud-Rechner übertragen werden. Auf dem Edge-Computer werden also alle Daten erfasst, gesammelt und ausgewertet. Damit lassen sich schnell und zuverlässig wichtige Erkenntnisse generieren, die für den Unternehmenszweck unverzichtbar sind.

 Im Falle eines Einzelhändlers mit zahlreichen Filialen ist das beispielsweise das Analysieren und Im-Blick-Behalten des Warenbestands, der dann quasi in Echtzeit angepasst und nachbestellt werden kann. Damit müssen die Daten nicht erst aufwändig an die Zentrale übermittelt werden, wo man sie analysiert und verarbeitet, um daraus die richtigen Schritte abzuleiten. Das erledigt dank Edge Computing jede Filiale für sich, und zwar ganz autark. 

Mobile Computing und Internet of Thing führen auch zu mehr „Edge“

Neben den klassischen Anwendungsszenarien führt auch eine stetige Zunahme der Bereiche „Mobile Computing“ und „Internet of Things“ für eine Dezentralisierung der Rechen- und Speicherkapazitäten. Für das mobile Computing ist nämlich der schnelle und sichere Zugang zum Firmennetzwerk wichtig, was sich mithilfe eines Edge-Rechners zuverlässig erreichen lässt. Und beim Internet of Things bilden selbst Sensoren und Kleinst-Computer ihr eigenes Netzwerk, die lokal fungieren und über eine Cloud-Infrastruktur Daten und Anwendungen gemeinsam nutzen.

Mehr Datenschutz dank dezentral-zentraler Datenhaltung

Ein weiterer Vorteil des Edge Computing ist der verbesserte Datenschutz. Denn im Gegensatz zum Spiegeln sämtlicher Daten in die Cloud (da sie die einzige Speicherinstanz darstellt) bietet der Edge-Computer lokale Speicherkomponenten, auf denen beispielsweise sensible Kundendaten bleiben können, während die weniger kritischen Daten zu einem späteren Zeitpunkt in die Cloud übertragen werden.

Was wir ebenfalls vermehrt wahrnehmen ist der Wunsch unserer Kunden, die Edge-Rechner direkt mit der Azure-Cloud zu verbinden, da sich aus diesem dezentral-zentralen Ansatz beide Welten bestmöglich kombinieren lassen. Schließlich entsteht mit Microsoft Azure gerade ein Defacto-Cloud-Standard, mit all seinen Vorteilen für das kollaborative Arbeiten von mittelständischen Unternehmen. Aber dazu gibt es bald mehr auf unserem Blog.