Die Operational Technology (OT) spielt eine entscheidende Rolle für die Sicherheit der Belegschaft. Gleichzeitig kann ihr Ausfall immense Kosten verursachen. Derzeit öffnen Unternehmen die ehemals abgetrennte OT für das Industrial Internet of Things (IIoT), die Cloud und IT. Doch dieser Wandel stellt die Cybersecurity vor enorme Herausforderungen.
Kategorie: Hardware und Infrastruktur
Die Relaisstation der Edge-Infrastruktur ohne Abhängigkeiten
Damit Daten aus dem Feld für die Optimierung der Prozesse oder sogar für neue Geschäftsmodelle genutzt werden können, müssen Edge-Infrastrukturen aufgebaut werden, die von der Datenaufnahme bis zur -analyse in der Cloud reichen. Bisher kommen dafür herstellerspezifische Lösungen zum Einsatz, die allerdings die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern forcieren. FP InovoLabs stellt nun eine herstellerunabhängige Edge-Infrastruktur vor, mit der unübersichtliche Multi-Cloud-Landschaften verhindert werden können.
Erweiterte Netzwerk-, Sicherheits- und Automatisierungsfunktionen
Die Automatisierungsplattform FlexEdge von Red Lion kombiniert jetzt Linux mit der Software Crimson 3.2 in einem Betriebssystem.
Die Relaisstation der Edge-Infrastruktur ohne Abhängigkeiten
Damit Daten aus dem Feld für die Optimierung der Prozesse oder sogar für neue Geschäftsmodelle genutzt werden können, müssen Edge-Infrastrukturen aufgebaut werden, die von der Datenaufnahme bis zur -analyse in der Cloud reichen. Bisher kommen dafür herstellerspezifische Lösungen zum Einsatz, die allerdings die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern forcieren. FP InovoLabs stellt nun eine herstellerunabhängige Edge-Infrastruktur vor, mit der unübersichtliche Multi-Cloud-Landschaften verhindert werden können.
Security für Safety-Anwendungen
Die Siemens-Netzwerkkomponenten der Scalance-SC-600-Familie zielen auf den Schutz von industriellen Netzwerken und Automatisierungssystemen durch die Segmentierung des Netzwerkes und sichere Kommunikationskanäle ab.
Best of Breed-Ansatz trotz Hyperscaler
Der Trend geht zur Multi Cloud. Doch warum braucht ein Unternehmen überhaupt mehrere Clouds? Eine Multi-Cloud-Strategie kann aus verschiedenen Gründen empfehlenswert sein. Zum einen lässt sich durch die Nutzung der Infrastrukturen von zwei oder mehr Clouds die Hochverfügbarkeit von Anwendungen absichern. Zum anderen kann ein Unternehmen seine Abhängigkeit von einem spezifischen Anbieter reduzieren und seine Verhandlungsposition stärken, indem es einen Teil der benötigten Ressourcen von einem zweiten, konkurrierenden Cloud-Anbieter bezieht. Darüber hinaus gibt es Anwendungen, die den Einsatz bestimmter plattformabhängiger PaaS-Schichten erfordern.
Ohne Fleiß kein Preis – Der Weg in die Cloud
Abstract
Warum TSN als Hebel für die Feldebene gilt
Mit den Anforderungen der Fertigungsindustrie haben sich im Laufe der Jahre auch die Netzwerkinfrastrukturen für die industrielle Kommunikation weiterentwickelt. Industrie 4.0 hat inzwischen Gestalt angenommen, und Unternehmen stehen vor der Frage, was industrielle Netzwerke leisten müssen, um die Fertigung für die Zukunft fit zu machen.
Schritt für Schritt zum 5G-Campus-Netz
Das 5G-Campus-Netz ist im industriellen Umfeld einer der wichtigen Treiber für die digitale Transformation hin zur vollvernetzten Industrie 4.0. Erstmals erlaubt es die Bundesnetzagentur nun auch Unternehmen, die nicht aus der Telekommunikationsbranche stammen, eigene Frequenzen zu erwerben. Industrieunternehmen können jetzt eigene Netze basierend auf der 5G-Technologie errichten und betreiben. Doch was genau gilt es beim Aufbau dieser Campus-Netze zu beachten? Welche verschiedenen Szenarien bieten sich an? Antworten auf diese Fragen liefert der folgende Artikel.
Edge-Hardware für jede Phase des KI-Projekts
IIoT-Anwendungen erzeugen mehr Daten als je zuvor. Bei vielen industriellen Anwendungen, insbesondere bei hochgradig verteilten Systemen in abgelegenen Regionen, ist es unter Umständen nicht möglich, ständig große Mengen von Rohdaten an einen zentralen Server zu senden. Um Latenzzeiten zu verkürzen, die Kosten für die Datenkommunikation und -speicherung zu senken und die Netzwerkverfügbarkeit zu erhöhen, gehen die Unternehmen dazu über, für die Entscheidungsfindung und die Durchführung von Aktionen vor Ort in Echtzeit künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen einzusetzen. Diese hochmodernen Anwendungen, bei denen KI-Fähigkeiten in IoT-Infrastrukturen eingesetzt werden, werden als „AIoT“-Anwendungen (Artificial Intelligence of Things) bezeichnet. Zwar müssen KI-Modelle nach wie vor in der Cloud trainiert werden, aber das Erfassen von Daten und das Ableiten von Rückschlüssen (Inferencing) kann vor Ort erfolgen, indem trainierte KI-Modelle auf Edge-Computern eingesetzt werden. In diesem Whitepaper wird beschrieben, wie Sie den richtigen Edge-Computer für Ihre industrielle AIoT-Anwendung auswählen, und es werden mehrere Fallstudien vorgestellt, die Ihnen den Einstieg erleichtern sollen.