Edge Analytics und Big Data Security So werden Daten bei Edge Analytics geschützt

Edge Analytics als Big-Data-Analyse am „Rand des Netzwerks“ gilt als ein Zukunftsmodell der Datenanalyse im Internet of Things (IoT). Dabei sollte die Sicherheit der Daten nicht vergessen werden. Verschiedene Lösungen für Edge Analytics bieten dafür integrierte Funktionen.

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Edge Computing und Edge Analytics spielen sich zwar technisch gesehen „am Rand“ ab, sie sollte aber nicht nur am Rande gesehen werden. Der weltweite Markt für Edge Analytics wird ein starkes Wachstum erfahren, von 1,94 Milliarden US-Dollar 2016 hin zu 7,96 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021, so die Studie Edge Analytics Market von Markets and Markets.

Für dieses Wachstum gibt es gute Gründe, denn Edge Analytics ist sinnvoll: Datenanalysen bei IoT-Sensoren, Compliance-Analysen direkt am Geldautomaten und POS, lokale Analysen am Energieverbraucher und Services rund um Connected Cars sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Anwendungsfälle. In vielen zeitkritischen Big-Data-Analysen sollen Clouds nicht zum Engpass werden und Edge Analytics kommt zum Zuge.

Edge Analytics übernimmt kritische Bereiche der Big-Data-Analysen

Big Data Analytics entwickelt sich dabei zur dezentralen Datenanalyse, aufgeteilt in Analytics mit Edge Computing (zum Beispiel auf dem Gerät selbst) und Analytics in der Cloud. Dabei sind es gerade die kritischen Anteile von Big Data Analytics, die zu Edge Analytics werden, wie es zum Beispiel die Studie „Industrial Analytics 2016/2017“ von Digital Analytics Association e. V. beschreibt.

Es steht deshalb außer Zweifel, dass die Sicherheit und der Datenschutz bei Edge Analytics besonders gewährleistet werden müssen. Sicheres Edge Analytics ist zentraler Teil eines sicheren IoT-Szenarios, gerade auch im Industrial Internet of Things (IIoT, Industrie 4.0). Doch wie kann die Sicherheit bei Edge Analytics gewährleistet werden?

Sicheres Edge Analytics bedeutet mehr als Endpoint-Sicherheit

Der Ansatz für die Absicherung von Edge Analytics muss sein, die Integrität, die Verfügbarkeit und in den meisten Fällen auch die Vertraulichkeit der Daten sicherzustellen. Dazu gehört zum einen die Device Security, also die Endgeräte-Sicherheit.

Durch die große Vielzahl an Gerätetypen, die bei Edge Analytics zum Einsatz kommen, reichen die üblichen Verfahren der Endpoint Security aber nicht aus. So gelingt die Installation einer klassischen Anti-Malware-Lösung auf vielen IoT-Sensoren schlichtweg nicht, um nur ein Beispiel zu nennen.

Integrierte Sicherheit bei Edge Analytics

Ein zentraler Punkt bei der Sicherheit von Edge Analytics ist deshalb, dass die Edge-Analytics-Lösungen selbst zur Sicherheit beitragen müssen, also integrierte Funktionen für den Datenschutz (bei der Analyse personenbezogener Daten) und für die IT-Sicherheit haben. Beispiele dafür gibt es auf dem Markt bereits:

• HPE Vertica verfügt insbesondere über Funktionen im Bereich Zugangskontrolle für Nutzer und Administratoren, Verschlüsselung und Sicherheitsrichtlinien (HPE SecureData).

• Die Predix-Plattform verfügt über eine Reihe von Security-Funktionen wie Verschlüsselung und Key Management, Identitätsmanagement, Schwachstellenmanagement, Datenklassifizierung, um nur einige zu nennen.

• Thingworx bietet unter anderem ein umfangreiches Berechtigungssystem und Monitoring-Funktionen.

• Bei dem Cisco Fog Director sorgen zusätzlich zum Logging und Monitoring zum Beispiel Cisco Industrial Security Appliances und Cisco Firepower Firewall Appliances für die Datensicherheit (Edge-to-Enterprise IoT Analytics, powered by Cisco und SAS).

• MapR Edge sieht unter anderem eine Zugangskontrolle und Verschlüsselung vor, auch für die Datenübertragung zwischen Edge und Cloud.

Ganz gleich, welche Edge Analytics Lösung gewählt wird, die integrierten Sicherheitsfunktionen sollten bei der Auswahl eine entscheidende Rolle spielen, um der kritischen Bedeutung von Edge Analytics gerecht zu werden.

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