Cloud-Architektur für Internet der Dinge: Freie Rechenleistung smarter Haushaltsgeräte wird nutzbar
Im Jahr 2020 sollen uns mehr als 25 Milliarden Geräte umgeben, die permanent im Internet der Dinge (Internet of Things – kurz IoT) miteinander verbunden sind. Ob selbst lernende Thermostate, smarte LED-Glühbirnen oder die WLAN-Personenwaage, die Gewicht und Körperfettgehalt an die Smartphone-App sendet: In allen Geräten schlummert reichlich ungenutzte Prozessorleistung. Ein Forscherteam der University of Alabama hat eine Cloud-Infrastruktur vorgestellt (PDF(öffnet im neuen Fenster)), die all die lokalen Ressourcen anzapfen soll.
Sie heißt Aura und baut ein Ad-Hoc-Netzwerk zu allen freien IoT-Geräten in der Umgebung auf, das dem Anwender dank der Parallelisierung der einzelnen Mikroprozessoren eine flexible Steigerung der Rechenleistung ermöglicht. Speziell im urbanen Raum, wo potenziell viele IoT-Geräte sind, würde man von der zusätzlichen Leistung profitieren.
Das System soll sich nahtlos in die physische Umgebung einfügen, während im Hintergrund permanent die optimale Konstellation aller Einheiten abgestimmt wird. Dies erhöht die Latenz und soll die Berechnungen so weit wie möglich in der physischen Nähe des Anwenders konzentrieren, der sich im Raum laufend fortbewegen kann.
Home-Automation ist erst am Anfang
Bei IoT-Geräten kommen meistens integrierte Lösungen wie ein System-on-a-Chip (SoC) zur Anwendung, deren CPU-Takt stark variieren kann. Viele große Unternehmen wie Mediatek und Qualcomm haben den Trend bereits erkannt und bieten eigene SoC-Designs für dieses Segment an. Am bekanntesten ist ARMs Cortex-M-Familie, die sich deutlich von der etablierten A-Familie für den Smartphone- und Tablet-Bereich unterscheidet.
Während die Cortex-A-Serie auf vergleichsweise hohe Taktraten, viele Threads und Multimedia-Anwendungen zugeschnitten ist, liegt der Fokus bei Cortex-M primär auf Ökonomie und Sparsamkeit. Die Speicherverwaltungseinheit wird hier gestrichen, da kein modernes Betriebssystem zur Anwendung kommt. Die Mehrzahl der Geräte, die das Internet der Dinge ausmachen, sind Embedded-Systeme mit Echtzeitbetriebssystem (RTOS).
Philips setzt bei seinem beliebten WLAN-Lampensystem Hue auf den Cortex-M3-Prozessor, der in einem SoC von ST Microelectronics integriert ist (STM32F217VE) und mit 120 MHz läuft. Andere Hersteller gehen deutlich anspruchsvoller an die Sache heran: Google verbaut in den Nest-Thermostaten der zweiten Generation einen Cortex-A8, der im SoC von Texas Instruments (AM3703CUS) mit bis zu 1 GHz taktet. Aura birgt somit viel Potenzial, die freien Leerlaufkapazitäten solcher Embedded-Systeme zu nutzen, da es auf die Performance-Unterschiede skaliert.
Ob die Hersteller im Bereich der Home-Automation vermehrt auf sparsamere Mikroprozessoren setzen werden, die weniger freie Ressourcen bieten, ist ungewiss. Die Zahl der Geräte wird aber in jedem Fall exorbitant ansteigen, da in immer mehr Lebensbereichen moderne Mess-, Steuerungs- und Sensortechnik eingesetzt wird.
Paradigmenwechsel durch Ubiquitous Computing
Aura kommt der Vision des Ubiquitous Computing, in dem einzelne Geräte verschwinden und durch intelligente Gegenstände ersetzt werden, einen großen Schritt näher. Der Bedarf an leistungsstarken Workstations könnte sinken, da der Anwender dank der Zusammenschaltung der vorhandenen Ressourcen nicht mehr an einen Ort gebunden ist. Ob nun unterwegs RAW-Bilder bearbeitet, Videos konvertiert oder große Dateien entpackt werden, die erforderliche Rechenleistung muss nicht mehr vom Anwender beigesteuert werden. Aber auch wissenschaftliche Kalkulationen könnten ausgelagert werden.
Das Forscherteam hinter Aura erhofft sich einen Paradigmenwechsel durch die mögliche Dezentralisierung der Cloud-Anbieter. Amazon nutzt für seine Web Services elf große Datenzentren, die geografisch weit von den Nutzern entfernt sind. Würde man die Distanz zum Client verringern, könnten diese von kürzeren Latenzen und Wartezeiten profitieren. Speziell zeitkritische Anwendungen sollen durch diese Architektur profitieren.
Die Frage der Datensicherheit
Aura baut auf dem Open-Source-Betriebssystem Contiki auf, das dank seiner Portabilität universell einsetzbar ist. Die Architektur erstreckt sich auf drei Ebenen: Neben den IoT-Einheiten sowie den mobilen Endgeräten wie Smartphones oder Tablets wird ein Controller vorausgesetzt. Dieser wickelt die ständige Kommunikation zu den einzelnen IoT-Geräten ab, um die Auslastung zum Endgerät zu reduzieren.
Aura ist aber nicht vergleichbar mit Ansätzen wie Seti@Home, wo die Berechnung der Daten über mehrere Sprünge zwischen Client und Server hin- und hergereicht wird. Durch den lokalen Charakter bleibt der Anwender flexibel und hat theoretisch den Vorteil einer höheren Datensicherheit. Gerade dieses Thema bleibt im Bereich des Internets der Dinge jedoch eine schwierige Frage. Nicht nur verfolgt jeder Hersteller unterschiedliche Ansätze, auch jede Einheit im Netzwerk stellt einen potenziellen Angriffspunkt dar.
Profit dank Outsourcing der Prozessorleistung
Die Wissenschaftler sehen sogar ein Vergütungsmodell vor, das den Eigentümer der smarten Geräte nach jedem abgewickelten Task mit einer Mikrotransaktion belohnt. Auch Strafpunkte sind vorgesehen: Falls die Konnektivität zum jeweiligen Gerät nicht zufriedenstellend war, könnte der Client dieses durch ein Bewertungssystem schwächer priorisieren und eine Preisreduktion erhalten. All diese Aufgaben übernimmt der Controller, der den optimalen Kompromiss aus Preis und Konnektivität ermittelt.
Das Potenzial von Aura hat Google erkannt: Das Projekt wurde mit einem Faculty Research Award unterstützt. Auch an Software wird gearbeitet: Dem Forschungsteam zufolge wurde über die Aura-Architektur eine angepasste Version von Googles Mapreduce lauffähig gemacht. Das Programmiermodul nutzt das Prinzip der Parallelisierung und ermöglicht die nebenläufige Berechnung von mehrere Petabyte großen Dateien.
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