Edge Computing
Edge Computing
Nahtlose Datenverarbeitung direkt an der Quelle

Edge Computing markiert einen Meilenstein bei der Verbesserung von Datennetzleistungen und der Verwertung der enthaltenen Informationen: Indem  sie nahe am Erfassungs- bzw. Ursprungsort analysiert und verarbeitet werden, ermöglicht Edge Computing eine schnellere Verarbeitung von Daten sowie kürzere  Latenzzeiten - entscheidend für Applikationen wie autonomes Fahren und das Internet der Dinge (IoT). 
Mit seinen innovativen Funktionen revolutioniert Edge Computing die Art und Weise, wie Daten erfasst, verarbeitet und genutzt werden.  

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Was ist Edge Computing

Edge Computing verlagert die Verarbeitung von Daten an den Rand (Edge) eines Netzwerks. Somit ist es nicht mehr nötig, die Daten zu einem zentralen Rechenzentrum oder einer Cloud zu senden – sie werden direkt am Entstehungsort verarbeitet, also auf den Geräten selbst oder auf einem lokalen Server. Das minimiert Latenzzeiten, spart Bandbreite und verbessert die Ausführungsgeschwindigkeit von Anwendungen. Unter dem Strich erhalten Unternehmen durch Edge Computing somit die Möglichkeit, Daten schneller und besser zu relevanten Informationen zu verarbeiten. Insbesondere im Bereich des Internets der Dinge (IoT) bietet Edge Computing enorme Vorteile.

Das Ziel von Edge Computing

Das primäre Ziel von Edge Computing ist es, die Effizienz und Performance von Netzwerken und Anwendungen zu optimieren und so neue Use Cases zu ermöglichen oder bestehende zu optimieren. Hierfür wird die Verarbeitung von Daten näher an deren Quelle verlegt, was Verzögerungen minimiert. Das ist besonders im Bereich des Internets der Dinge (IoT) von großer Bedeutung, wo schnelle Verarbeitungszeiten und geringe Latenzen essenziell sind. Durch eine annähernd in Echtzeit erfolgende Verarbeitung und Analyse der Daten kann Edge Computing etwa im Umfeld der Industrie 4.0 dazu beitragen, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Produktqualität zu verbessern und Kosten zu senken.

Ein Beispiel: Sensoren erfassen die Daten einer Wehranlage – Wasserstand, Fließgeschwindigkeit, Wassermenge etc. – und regeln damit dezentral an der Edge die Steuerung des Wehrs direkt vor Ort; dennoch ist über eine Internet-Anbindung eine weiterführende Nutzung der Daten möglich, um etwa Statistiken, Trends und gesetzliche Reportings zu ermöglichen.

Vorteile von Edge Computing

  • Geringere Latenz: Edge Computing verarbeitet Daten direkt an der Quelle und reduziert somit die Latenz und erhöht die Geschwindigkeit.
  • Bessere Datensicherheit: Es besteht ein geringeres Risiko für Sicherheitsverstöße als bei der Übertragung in die Cloud.
  • Erhöhte Skalierbarkeit: Die Infrastruktur kann nach Bedarf und ohne große Investitionen in zentrale Rechenzentren skaliert werden.
  • Unabhängigkeit von der Netzwerkverbindung: Edge-Geräte können auch bei Ausfällen der zentralen Netzwerkverbindung weiterarbeiten.
  • Real-time Datenverarbeitung: Edge Computing ermöglicht die sofortige Verarbeitung und Analyse von Daten beinahe in Echtzeit.
  • Bessere Monetarisierung von Daten: Durch die optimierte Verarbeitung zu werthaltigen Informationen können Unternehmen insgesamt mehr aus ihren Daten herausholen und so innovative Anwendungen ermöglichen (s. u.).

Einsatzgebiete von Edge Computing

  • IoT-Geräte: Edge Computing spielt eine entscheidende Rolle in IoT-Geräten, indem es die Datenverarbeitung an den „Things“ ermöglicht.
  • Autonomes Fahren: Fahrzeuge, die auf autonome Technologie angewiesen sind, nutzen Edge-Computing, um Daten in Echtzeit aufzubereiten
  • Industrie 4.0: In der Industrieautomatisierung hilft Edge Computing dabei, Produktionsprozesse in Echtzeit zu steuern und zu überwachen.
  • Gesundheitswesen: Edge-Computing kann helfen, medizinische relevante Daten beinahe in Echtzeit zu verarbeiten
  • Smart Cities: Im Bereich der städtischen Infrastruktur ermöglicht Edge Computing eine effiziente Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, so dass sich zum Beispiel Energie- und Verkehrsflüsse optimieren lassen.
Reaktionsfähigkeit
Reaktionsfähigkeit

Die Datenverarbeitung erfolgt beim Edge Computing nahezu in Echtzeit – eine wichtige Voraussetzung für IoT-Umgebungen und den Betrieb von KI- und Automatisierungssystemen.

geringere_Netzwerklast
Geringere Netzwerklast

Der Datenverkehr in Unternehmens-Netzwerken wächst rapide an. Edge Computing entlastet das Netzwerk, schont Ressourcen durch die Verarbeitung im lokalen IoT-Gateway und bietet Schutz vor Manipulation oder Überlastung.

Flexibillität
Flexibilität

Edge Computing bietet Unternehmen eine hohe Flexibilität bei der Datenverarbeitung. Über die Anzahl smarter Edge Devices lässt sich zudem die Performance bedarfsgerecht skalieren.

Zuverlässigkeit
Zuverlässigkeit

Edge Computing bietet Dank Echtzeit-Verarbeitung und kurzen Datenwegen besonderen Schutz für kritische Systeme, in denen Systemausfälle keine Option sind.

Edge Computing vs. Cloud Computing
 
Cloud-Computing
Edge-Computing
Definition  

Cloud Computing bezeichnet das Bereitstellen und Nutzen von IT-Infrastrukturen wie Speicherplatz, Rechenleistung oder Anwendungssoftware über einen externen Anbieter.

Edge Computing ist ein Ansatz für ein verteiltes IT-System, das Datenverarbeitung am Rande eines lokalen Netzwerks ermöglicht, als nahe an der Datenquelle.
Vorteile
  • Skalierbarkeit: Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen, die IT-Infrastruktur je nach Bedarf schnell zu erweitern oder zu reduzieren, was Kosten sparen kann und die Agilität erhöht. 
  • Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit: Durch Cloud Computing sind Daten praktisch überall auf der Welt jederzeit zugänglich.
  • Lokale Datenspeicherung: Eine höhere Geschwindigkeit und bessere Reaktionsfähigkeit sind gewährleistet.
  • Minimierte Latenzzeiten: Annähernd echtzeitfähige Anwendungen sind möglich.
  • Verbesserte Sicherheit: Es findet kein Transfer sensibler Daten an externe Datenträger statt.
  • Flexibel: IoT Geräte funktionieren auch bei Internetausfall.
  • Bandbreiteneffizienz: Die lokale Aufbereitung und Filterung der Daten kann die Anforderungen an die Bandbreite reduzieren und so Netzwerkengpässe vermeiden. 
  • Automatisierter Informationsaustausch: Durch die zunehmende Vernetzung können Informationen reibungslos und in Echtzeit ausgetauscht und genutzt werden.
Nachteile
  • Physische Grenzen: Der Breitbandausbau schreitet langsamer voran als Datenvolumen anwächst. Ohne Internet ist kein Zugriff möglich.
  • Zeitaufwand: Daten werden in Cloud geladen, ausgewertet und zurückgespielt
  • Management-Herausforderungen: Die Verwaltung und Wartung einer großen Anzahl von Edge-Geräten kann komplex und zeitaufwendig sein.
  • Kosten: Die Anschaffung, Implementierung und Wartung von Edge-Geräten und -infrastrukturen kann hohe Investitionen erfordern.

 

Aufzeichnung zum Webinar „Edge Computing – Trend oder Hype?“

 

Agenda:
  • Was ist Edge Computing?
  • Alles in die Cloud?
  • lokale Anwendungen (Edge Computing)
  • Auswirkungen auf die IT-Strategie
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05.09.2018: Edge Computing – Trend oder Hype?
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Der Unterschied zwischen Edge Computing und Fog Computing

In der Welt der digitalen Technologie werden die Begriffe Edge Computing und Fog Computing oft synonym verwendet, jedoch weisen diese zwei Konzepte Unterschiede auf. Einfach ausgedrückt, ist Edge Computing eine Methode, bei der die Verarbeitung der Daten nahe an deren Quelle stattfindet. Fog Computing ist hingegen ein erweitertes Modell, das die Datenverarbeitung über einen „ Netzwerknebel“ in einen Cluster von Knoten verteilt, wo auch die Analyse erfolgt. Typischerweise ist das eine Palette von Geräten, die IoT-Gateways, Endpunktausrüstung, Sensoren und Netzwerkgeräte umfassen. Daher wird Fog Computing oft als Brücke zwischen Cloud und Edge betrachtet. 

Der Unterschied zwischen Cloud Computing und Edge Computing

Cloud Computing und Edge Computing sind zwei unterschiedliche Ansätze der Datenverarbeitung. Cloud Computing basiert auf zentralisierten Servern in einer Cloud; in dieser werden Daten gespeichert und verarbeitet. Im Gegensatz dazu verlagert Edge Computing die Verarbeitung der Daten an den Rand des Netzwerks, nahe am deren Erfassungs- bzw. Ursprungsort. Diese Vorgehensweise minimiert Latenzen, da Daten nicht erst vollständig in die Cloud gesendet werden müssen, sondern bereits vor Ort initial genutzt werden können. Während Cloud Computing eine Internetverbindung mit relativ hohem Datendurchsatz und einer großen Bandbreite benötigt, ermöglicht Edge Computing eine effiziente Datenverarbeitung auch ohne leistungsstarke oder sogar nur stabile Netzwerkverbindung.

Die Zukunft des Edge Computings: Revolutionieren Sie Ihr Unternehmen

Edge Computing ist eine etablierte Technologie, die neue Dimensionen der digitalen Transformation eröffnet und sich bereits jetzt vielfach im Einsatz bewährt. Schon bald wird Edge Computing das Rückgrat der nächsten Generation des Internets der Dinge (IoT) bilden. Startups und etablierte Unternehmen investieren fortlaufend in diese Technologie, für Echtzeit-Datenanalysen, verbesserte Netzwerkgeschwindigkeiten und mehr Sicherheit. Darüber hinaus wird der kontinuierliche Fortschritt in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Edge Computing zu einem unverzichtbaren Bestandteil zukünftiger Technologielösungen machen.

Erfolgreiche Implementierung von Edge Computing: Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden

Die Implementierung von Edge Computing in Ihrem Unternehmen kann eine Herausforderung sein – der Nutzen lohnt die Anstrengung. Beginnen Sie mit der Analyse Ihrer aktuellen IT-Infrastruktur, und identifizieren Sie Bereiche, in denen Sie Vorteile aus Edge Computing ziehen könnten. Zu den Aufgaben zählt auch, das passende Hardware- und Software-Setup zu wählen, einschließlich geeigneter Edge-Geräte und Sicherheitstools. Eine Schulung Ihres Personals ist ebenso entscheidend, um sicherzustellen, dass es mit den neuen Technologien umgehen kann.