Interview mit Dr. Stefan Bucher von T-Systems

Fog, Edge, IoT-, Quanten-Computing: Wie positioniert sich T-Systems?

| Redakteur: Ulrike Ostler

„Alle Daten in der Cloud aufzubereiten, kostet zu viel Zeit und Geld“

Sie nennen einige von vielen Anwendungen, die über Computing am Netzwerkrand entstehen, beziehungsweise über verteilte Rechenzentren beziehungsweise verknüpfte Clouds. Welche Position nimmt T-Systems gegenüber dem Fog Computing ein?

Stefan Bucher: T-Systems beschäftigt sich seit einiger Zeit mit Fog Computing oder Edge Computing. Damit können wir Massendaten auswerten und zeitkritische Informationen trotzdem in Echtzeit verarbeiten. Zum Beispiel produzieren Bohrtürme 500 Gigabyte Daten pro Woche, ein Flugzeug rund 20 Terabyte pro Minute.

Alle Daten in der Cloud aufzubereiten, kostet zu viel Zeit und Geld. Die Fog-Komponenten vor Ort priorisieren Information oder aggregieren diese für die Cloud. Das spart Bandbreite und sorgt dafür, dass wichtige Informationen, etwa für eine Not-Ausschaltung in der Produktion, schnell umgesetzt werden. Datenausreißer hingegen, die auf eine anstehende Wartung hinweisen, dürfen auch einmal ein paar Minuten später in die Cloud gelangen.

Sie kennen bestimmt unseren Test auf der A9 bei Nürnberg. Dort fungieren die Rechner im Mobilfunkmast als Mini-Cloud für den Informationsaustausch zwischen Fahrzeugen in dieser Funkzelle.

Auch auf der Hannover Messe haben wir Fog Computing gezeigt: Wir verbinden die Fog-Computing-Welt von Cisco mit der Multi-IoT-Plattform von T-Systems zu Lösungen aus einer Hand, zum Beispiel für Predictive Maintenance.

Im Bahnbetrieb kostet jede ausgefallene Lok rund 90.000 Euro im Jahr. Hier kann eine Predictive-Maintenance Abhilfe schaffen: Rund 60 Sensoren im Triebwagen erheben und senden Daten in unsere Cloud. Hier erkennt ein selbstlernender Algorithmus bestimmte Muster und findet so eigenständig Anomalien wie diese:

Der so genannte Umrichter, der den Bahnstrom der Oberleitung von 16,7 Hertz auf 50 Hertz für die Elektromotoren der Lok umwandelt, setzt vor der eigentlichen Panne mehrfach kurzzeitig aus. Werden solche und andere Vorfälle frühzeitig erkannt und darauf reagiert, lassen sich bis zu 25 Prozent der Dispositionskosten einsparen.

Der kommende 5G-Standard wird zumeist mit exorbitantem Datenwachstum in Verbindung gebracht und damit einem Aufrüsten in der Rechenzentren. Wagen Sie eine Prognose? Auf welchen Wert steigt das Volumen der Rechenzentrendaten aus dem 5G-Mobilfunk?

Stefan Bucher: Im Moment läuft ein 5G-Pilotversuch in Ludwigshafen. Ein konkretes Datum für den generellen Start haben wir jedoch noch nicht. Zudem hat die International Telecommunication Unit (ITU) die Bekanntgabe aller Anforderungen an 5G gerade auf Anfang 2018 verschoben.

Auch eine zuverlässige Prognose über das Datenwachstum ist kaum möglich.5G wird, was die Services betrifft, auf jedem Kontinent anders aussehen. Eine belastbare Zahl zu nennen, ist mehr als schwierig.

Zwar ist davon auszugehen, dass bis zu 90 Prozent der Daten bevor sie im Rechenzentrum herausgefiltert beziehungsweise aggregiert werden, und dennoch ... alleine die Anzahl an Sensoren ... Ganz gleich welche Prognose Sie heranziehen: Alle Trends zeigen steil nach oben.

Die Gründe sind folgende: Erstes sind immer mehr Menschen online. Aber zweitens und viel wichtiger ist die Tatsache, dass immer mehr Dinge online sind. Im Jahr 2020 werden bis zu 50 Milliarden vernetzte Dinge erwartet.

Interessant ist dabei: Geschäftsanwendungen werden relativ betrachtet zusehends wichtiger und lösen in ihrer Bedeutung Privatanwendungen ab. Dieser Datendruck ist derzeit der wichtigste Treiber für IT und Telekommunikation.

- Denn diese Daten wollen übertragen werden - mithilfe von 5G und für Spezialanwendungen mittels Narrow Band IoT.

- Diese Daten wollen gespeichert werden: in Public Clouds und Private Clouds.

- Diese Daten wollen verarbeitet werden: Dafür sind Data-Analytics-Anwendungen zuständig und zunehmend Künstliche Intelligenz – anders ist das Datenvolumen nicht zu bewältigen.

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