Warum benötigen intelligente IoT-Endpunkte einen Docker?

Anwendungen mit Embedded Systemen werden in Bezug auf die Softwareaspekte nach wie vor immer komplexer. Die derzeitigen IoT-Connectivity- und Security-Anforderungen sind noch nicht einmal voll-ständig bewältigt, da kommt auch schon die künstliche Intelligenz bis zur vollständig autonomen Ent-scheidungsfindung in Echtzeit (Real-Time Decision Making, Edge Intelligence) hinzu. Aber auch der Blockchain wird in zukünftigen Anwendungen eine immer größere Rolle spielen und die Sicherheit ver-netzter Embedded Systems wird demnächst sogar von Quantenprozessoren bedroht (nicht erst in ferner Zukunft, sondern vermutlich schon innerhalb der nächsten fünf Jahre ^[1]).

Embedded-Systems-Applikationen der relativ neuen „Intelligent Endpoint“-Kategorie benötigen ne-ben einer dem Stand der Technik entsprechenden Connectivity und Security auch hochentwickelte in-tegrierte KI-Algorithmen für das Real-Time Decision Making ^[2], z. B. künstliche neuronale Netzwerke auf der Basis von TensorFlow. Dadurch entstehen verschiedene völlig neue Aufgaben: Für die Machine-Learning-Modellbildung werden größere Datenmengen aus der Anwendungsumgebung benötigt; das jeweilige Modell ist von Zeit zu Zeit an veränderte Umgebungsbedingungen anzupassen; systematische Fehlentscheidungen müssen erkannt und die Ursachen schnellstmöglich abgestellt werden usw. Um diesen vielfältigen Herausforderungen zu entsprechen, eignen sich Docker-basierte Systemkonzepte. Dabei werden Unterstützungsfunktionen als Micro Services implementiert, die in der Edge oder Cloud zum Einsatz kommen.

Externe Referenzen

^[1] Now quantum computing will impact IoT security. Thomas Poeppelmann, Infineon, April 2020: https://www.embedded.com/…

^[2] New demand, new markets: What edge computing means for hardware companies. McKinsey & Company, November 2018: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/new-demand-new-markets-what-edge-computing-means-for-hardware-companies#

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