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TU Berlin

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Fog4IoT: Fog Data Management for IoT Applications

Typische IoT-Anwendungen nutzen Sensordaten, um das Verhalten von Smart-Devices zu steuern. Bspw. können Wetter- und Helligkeitssensoren genutzt werden, um Jalousien zu steuern. Alternativ könnten im Rahmen einer Smart-Factory Vibrationssensoren und Audiosignale genutzt werden, um Fehler in Werkzeugmaschinen frühzeitig zu erkennen und diese rechtzeitig abzuschalten und zu warten, bevor es zu größeren bleibenden Schäden kommt.

In beiden Beispielen werden Daten verarbeitet und darauf basierend entweder am Edge oder in der Cloud Entscheidungen getroffen. Darüber hinaus gibt es meist mögliche Zweitverwertungen für Daten, wofür meist Cloudsysteme verwendet werden. Für IoT-Anwendungen haben dabei sowohl Cloud als auch Edge Vor- und Nachteile: Die Cloud bietet hohe Skalierbarkeit sehr günstig aber mit meist höheren Latenzen, wohingegen am Edge geringe Antwortzeiten mit sehr limitierten Rechenressourcen zusammenkommen. Darüber hinaus gibt es häufig datenschutzrechtliche Einschränkungen für den Transfer von personenbezogenen Daten in die Cloud und Firmen behalten insbesondere kritische und vertrauliche Betriebsdaten gerne in ihren eigenen Rechenzentren. Der beste Ansatz ist, die Stärken beider Ansätze im Rahmen des sogenannten Fog-Computings zu nutzen, bei dem Teile von Anwendungen jeweils am Edge, in der Cloud oder auch möglichen kleineren Rechenzentren im Netzwerk dazwischen laufen.

In diesem Projekt erforschen wir neuartige Techniken für Datenmanagement und –verteilung, die spezielle auf die Bedürfnisse von IoT-Anwendungen abgestimmt sind. Wichtig hierbei ist, Daten effizient zwischen Cloud und Edge zu verteilen und die Komplexität hiervon vor den Anwendungen weitgehend zu verbergen. Eine besondere Herausforderung liegt hierbei darin, dass abhängig vom Usecase sowohl eventbasierte Functions (‘serverless‘) aber auch Streamingsysteme für IoT-Anwendungen in Frage kommen. Ebenso gibt es Anwendungsfälle, in denen pub/sub-Systeme mehr Flexibilität als direkte Kommunikation bieten. Ziel des Projektes ist es daher auch, diese Ansätze zu integrieren, um Anwendungsentwicklern mehr als zwei Auswahloptionen zu bieten.

Die ersten vier Jahre dieses Projektes werden durch die Einstein-Stiftung finanziert, das Projekt startete im Januar 2018.

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