Die Cloud-Modelle Container as a Service (CaaS) und Software as a Service (SaaS) unterscheiden sich grundlegend. (Bild: MVTec Software GmbH)
Verschiedene CloudNutzungsmodelle
Die vielen Vorteile überzeugen auch die Anbieter von industrieller Bildverarbeitung davon, ihre Lösungen in die Cloud zu bringen. MVTec beispielsweise nutzt in einem Pilotprogramm das Modell ‚Container as a Service‘ (CaaS). Hier läuft die Library der Machine-Vision-Software Halcon in einem Docker-Software-Container in einer Cloud-Instanz und wird durch einen Lizenzserver in der Cloud freigeschaltet. Die Anzahl der Container und deren Hardware-Ressourcen sind frei skalierbar. Im Gegensatz zu ‚Software as a Service‘ (SaaS), wo individuelle Dienste vom Cloud Provider gehostet und angeboten werden, bietet dieses Modell den Kunden maximale Flexibilität beim Hosting in einer Public Cloud wie AWS, Azure oder Google-Cloud, aber auch in selbst betriebenen Private Clouds. Benötigt werden lediglich eine Kompatibilität mit Docker und eine Verbindung zum Lizenzierungsserver.
Drei Szenarien für Machine-Vision-Anwendungen
Industrielle Anwendungen in der Bildverarbeitung haben allerdings spezielle Anforderungen, welche die starke Cloud-Verbreitung – wie in anderen Geschäftsanwendungen – bisher verhindert haben. Für die meisten Echtzeitanwendungen sind lange oder variable Antwortzeiten nicht hinnehmbar, ganz zu schweigen von möglichen Verbindungsausfällen. Auch verhindern Sicherheits- und Datenschutzbedenken die Cloud-Nutzung, vor allem bei der Verarbeitung von sensiblen Industriedaten. MVTec hat daher in Zusammenarbeit mit Kunden verschiedene Cloud-Pilotprojekte realisiert. Diese lassen sich in drei Szenarien kategorisieren:
- • Centralized Processing: Dabei werden große Datenmengen zentral in einer Private- oder einer Public Cloud verarbeitet. Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen zählen dabei die Auswertung großer Mengen von Bilddaten, das Training von Deep-Learning-Modellen sowie automatisierte Software-Tests.
- • Vision as a Service: Hierbei wird die Machine-Vision-Software zur Bereitstellung eines Webservices für die industrielle Bildverarbeitung genutzt. Hier kann nicht-echtzeitrelevanten Anwendungen ein Dienst zur Verfügung gestellt werden. Solche Dienste sind beispielsweise die optische Zeichenerkennung (OCR), das Lesen von Barcodes sowie Services für die Analyse, Klassifizierung und Speicherung von Bildern zur Anwendung.
- • Deployment at the Edge: Hier nutzt der Anwender cloud-basierte Halcon-Technologien für die Lizenzierung und Bereitstellung, um Machine-Vision-Anwendungen auf Edge-Geräten verfügbar zu machen. Dabei läuft nicht – wie bei anderen Lösungen – die Bildverarbeitungssoftware selbst, sondern lediglich der Service für die Lizenzierung in der Cloud. Die Docker-Technologie für die Bereitstellung ist jedoch die gleiche wie bei anderen Cloud-Anwendungen.
Fazit
Wie sich an den Pilotprojekten ersehen lässt, sind Machine-Vision-Technologien längst in der Cloud angekommen. Um von den vielen Vorteilen zu profitieren, können Anwender beispielsweise das ´Container as a Service´-Modell von MVTec in Anspruch nehmen. Zudem steht es den Kunden frei, ob sie die Services in einer Private- oder einer Public Cloud nutzen.
