Virtualisierung im Bereich Industrial IoT
Kleine Dienste
Virtualisierung hilft, Webapplikationen zu installieren und zu verwalten, insbesondere wenn diese Anwendungen zusätzliche Dienste wie Webserver und Datenbanken nutzen. Man kann diese Technik allerdings auch in Edge Gateways oder im Fog Computing auf Embedded-Rechnern mit eingeschränkter Leistung nutzen.
Eine wiederkehrende Aufgabe im industriellen Umfeld besteht darin, die Sensorik und Aktorik auf Shop-Floor-Ebene (Produktionsanlage) mit der Software in der Top-Floor-Ebene (ERP-Systeme) zu verknüpfen. Zum Beispiel kann dem Auftraggeber ein Produktionstracking im Produktions-/Logistikprozess angeboten werden. Einen anderen Anwendungsfall stellt das Aggregieren und Vorverarbeiten von Maschinendaten für eine zentrale Auswertung dar. Dadurch lassen sich Maschinen gezielt warten, was wiederum die Kosten dafür senkt und ihre Verfügbarkeit erhöht.
Eine generelle Problemstellung ist die Heterogenität sowohl auf Shop-Floor- als auch auf Top-Floor-Ebene, die eine Vielzahl unterschiedlicher Vermittlungsdienste erfordert. Aus wirtschaftlichen Gründen ist ein modularer Softwareansatz nötig, der es erlaubt, die Software kostengünstig für den jeweiligen Einsatzort zu konfigurieren. Zudem sollten sich mehrere Vermittlungsdienste getrennt voneinander auf einem Rechner ausführen lassen, um Hardwarekosten zu sparen. Idealerweise kann man diese als in sich vorkonfigurierte abgeschlossene Appliances ausliefern (wie Anwendungen, Bibliotheken, Webserver, Datenbanken). Leichtgewichtige Virtualisierungslösungen auf Container-Basis – LXC, Docker oder nspawn – bieten sich hier an, da sie gegenüber Vollvirtualisierung, etwa über Xen oder VMware, wesentlich weniger Rechenleistung benötigen. Restriktionen bestehen lediglich in der fehlenden CPU-Virtualisierung und der Bindung an Linux. Gegenüber Sprachvirtualisierung, wie Java oder Mono, steigt die Flexibilität, da nicht nur Anwendungen, sondern komplette Systeme virtualisiert werden. Der Einsatz von Standardsoftware hält Entwicklungskosten gering.