Das Internet der Dinge (IoT) ermöglicht den Zugang zu kostengünstiger Rechenleistung, zuverlässigen Sensoren und guter Konnektivität – all dies hat zur schnellen Verbreitung des IoT beigetragen.
Dank des IoT können wir Sensorgeräte mit dem Internet verbinden, Daten austauschen und ihre Interaktionen überwachen. Das Geschäftspotenzial ist daher enorm. Kein Wunder, dass laut aktuellen Umfragen Unternehmen weltweit IoT-Lösungen schnell einführen.
Angesichts der Zahl der IoT-Geräte und der daraus resultierenden Datenexplosion ist es jedoch schlicht nicht praktikabel, all diese Informationen in die Cloud zu senden. Es sind bessere Alternativen erforderlich.
Edge Computing ist bestens geeignet, diese Lücke zu schließen und diese gewaltige Datenflut zu bewältigen. Durch die Analyse der Daten an der Quelle entlastet Edge Computing Rechenzentren, verringert die Latenz und sorgt dafür, dass Unternehmen effizienter arbeiten.
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Was ist IoT?
Das Internet der Dinge ist ein System miteinander verbundener physischer, digitaler, mechanischer und computergestützter Geräte oder „Dinge“, die mit eindeutigen Kennungen (UIDs) ausgestattet sind, sodass sie über das Internet miteinander interagieren können. Diese Geräte reichen von gewöhnlichen mechanischen Geräten bis hin zu hochentwickelten Softwaretools.
IoT-Geräte sind mit Sensoren ausgestattet, die sie „intelligent“ machen. Diese Sensoren erfassen Informationen, aus denen große Datenmengen entstehen. Ein IoT-Gateway fungiert als Router und sendet die Daten über verschiedene Datenprotokolle wie HTTP und MQTT (MQ Telemetry Transport) in die Cloud. Sobald die Daten die Cloud erreichen, verarbeiten Analysetools sie und extrahieren wichtige Informationen. Diese Informationen werden anschließend über eine API an den Endnutzer zurückgesendet.
Was ist Edge Computing?
Die zunehmende Verbreitung des IoT ist tatsächlich ein wichtiger Impulsgeber für Edge Computing. Je mehr IoT-Geräte verbunden werden, desto größere Datenmengen werden sie erzeugen. Doch all diese Daten zur Verarbeitung in die Cloud zu senden, kann kontraproduktiv sein.
Erstens können die Kosten dafür, jedes einzelne Datum in die Cloud zu senden, untragbar hoch sein. Zweitens kann das Senden so großer Datenmengen an die Cloud zu Latenz- und Bandbreitenproblemen führen.
Edge Computing ermöglicht die Verarbeitung von Daten nahe ihrem Ursprungsort (den Geräten), anstatt sie an eine zentralisierte, Tausende Kilometer entfernte Cloud zu senden. Das ist besonders dort notwendig, wo Daten zeitkritisch sind und Entscheidungen in Sekundenbruchteilen getroffen werden müssen. Edge-Geräte führen am Netzwerkrand erweiterte Analysen der verfügbaren Informationen durch und liefern Unternehmen dringend benötigte Prognosen und Lösungen in Echtzeit.
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IoT vs. Edge Computing: Wo liegen die Gemeinsamkeiten?
IoT und Edge Computing weisen gewisse Gemeinsamkeiten auf. Im Wesentlichen dienen beide Technologien dazu, Daten in einer verteilten Computing-Umgebung zu erfassen. Beide:
- Verwenden Sensoren zur Datenerfassung.
- Erzeugen Daten in großem Umfang.
- Beide sind innovative Technologien, die die Art und Weise revolutionieren, wie wir Daten nutzen.
Worin unterscheiden sie sich?
IoT weist zwar Gemeinsamkeiten mit Edge Computing auf, doch die beiden Technologien sind nicht identisch. Darin unterscheiden sie sich:
- Beim Edge Computing erfolgt die Datenverarbeitung lokal, während die Daten bei IoT-Geräten zur Datenanalyse in die Cloud gesendet werden. Dies ist einer der bedeutendsten Unterschiede zwischen IoT- und Edge-Geräten.
- IoT-Geräte müssen für eine ordnungsgemäße Funktion mit dem Internet verbunden sein. Bei Edge-Geräten ist diese Funktion optional.
- Jedes IoT-Gerät kann nur eine bestimmte Funktion ausführen, während ein einzelnes Edge-Gerät mehr als eine Funktion bewältigen kann.
- IoT-Geräte benötigen nur wenig Datenverarbeitung und eignen sich daher am besten für einfache Aufgaben. Edge-Geräte führen dagegen komplexe Betriebssysteme aus und können deshalb eine Reihe von Datenverarbeitungsfunktionen unterstützen.
- Edge-Geräte können große Mengen an IoT-Geräten verwalten.
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Anwendungsfälle im IoT
Automotive IoT –Automotive IoT umfasst die Ausstattung von Fahrzeugen mit Sensoren, Geräten und Internetzugang, damit sie in Echtzeit eine vorausschauende Wartung ermöglichen und die Sicherheit gewährleisten können. Dank des IoT können Besitzer vernetzter Fahrzeuge den Zustand ihres Fahrzeugs überwachen und Aktualisierungen zu Pflege und Wartung erhalten.
Smart Homes –Das Smart Home ist derzeit eine der beliebtesten IoT-Anwendungen. In einem Smart Home sind die alltäglichen Geräte mit dem Smart-Home-System verbunden, über das Sie Ihre Geräte überwachen und bedienen können – sogar aus der Ferne.
Smart Cities – Intelligente Städte basieren auf einem umfangreichen IoT-Ökosystem mit Apps und Sensoren zur Datenerfassung. Die Analyse der Daten an der Quelle hilft Städten, ihre Dienstleistungen zu verbessern und effizienter zu arbeiten.
Industrial IoT –Industrial IoT umfasst Geräte, die in Fabriken und anderen Industriebereichen eingesetzt werden. Diese Geräte verbinden sich mit einem internen Überwachungssystem, das KPIs überwacht und einen reibungslosen Betrieb sicherstellt.
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Anwendungsfälle für Edge Computing
Fertigung –Edge Computing ermöglicht es Herstellern, in Echtzeit Informationen über den Fertigungsprozess zu erfassen und schnellere Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von Sensoren in der gesamten Anlage erhalten Hersteller Einblicke in den Zustand der Maschinen und können so Produktionsprobleme erkennen, bevor ein Fehler auftritt.
Autonome Fahrzeuge –Autonome Fahrzeuge sind eines der besten Beispiele für Edge Computing. Fahrzeugdaten müssen während der Fahrt in Echtzeit analysiert werden, andernfalls sind sie nutzlos. Edge-Geräte untersuchen die Daten in Echtzeit und übermitteln sofortige Ergebnisse, um die Navigation des Fahrzeugs zu unterstützen.
Gesundheitswesen –Edge Computing verändert den Gesundheitssektor grundlegend. Durch die sofortige Datenverarbeitung können Krankenhäuser eine bessere Patientenversorgung gewährleisten, auch außerhalb ihrer Einrichtungen. So ermöglichen tragbare Gesundheitsgeräte die Fernüberwachung chronisch kranker Patienten und benachrichtigen das Pflegepersonal, sobald ein problematischer Messwert oder ein ungewöhnliches Verhalten des Patienten festgestellt wird.
Weitere Anwendungsfälle sind der Einsatz von Augmented Reality und VR zur Schulung von Mitarbeitern, die Fernsteuerung der Bewegung medizinischer Geräte und die Ermöglichung roboterassistierter Operationen.
Zukünftige Trends bei IoT und Edge Computing
Unternehmen setzen zunehmend auf Edge Computing und IoT, um ihre Effizienz zu steigern und geschäftlichen Mehrwert zu erschließen. Hier sind einige IoT- und Edge-Computing-Trends, die in den kommenden Jahren maßgeblich sein werden.
Weiteres Wachstum erwartet
Der Markt für Edge Computing war 2021 36,5 Milliarden US-Dollar wert. Es wird erwartet, dass er bis 2026 auf 87,3 Milliarden US-Dollar wächst. Dieser enorme Anstieg ist darauf zurückzuführen, dass Unternehmen durch den Einsatz von IoT- und Edge-Geräten ein starkes Wachstum verzeichnen.
5G gewinnt an Bedeutung
Der Erfolg eines IoT-Geräts hängt davon ab, wie schnell es sich mit der Cloud oder anderen Geräten verbinden kann. Da 5G als deutlich schneller als 4G gilt, werden Unternehmen voraussichtlich seine Geschwindigkeit nutzen, um neue Anwendungsfälle zu entwickeln. Darüber hinaus profitieren Verbraucher von 5G, da diese Netzwerke viele Geräte ohne Ausfälle bewältigen können.
Sicherheit gewinnt an Bedeutung
Edge-Computing-Zentren können anfällig für Sicherheitsverletzungen sein. Distributed-Denial-of-Service-(DDoS)-Angriffe, das Einschleusen von Software und Routing-Angriffe sind einige Möglichkeiten, wie Edge-Geräte kompromittiert werden können. Da Edge Computing zunehmend vertraulichere Informationen verarbeitet, ist der Einsatz eines Secure-Access-Service-Edge-(SASE-)Frameworks unerlässlich. Das Modell umfasst einen Zero-Trust-Netzwerkzugriff (ZTNA), eine Firewall als Dienst (FWaaS) und einen Cloud Access Security Broker (CASB), die unabhängig vom Standort einen sicheren Zugriff gewährleisten.
Stakeholder werden KI einsetzen
Angesichts der explosionsartig wachsenden Datenmenge, die von IoT-Geräten erzeugt wird, ist es entscheidend, daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten. KI hilft Netzwerken, intelligent zu denken. KI ermöglicht es Edge- und IoT-Implementierungen, aus vergangenen Aktivitäten zu lernen und zukünftige Aktionen ohne menschliches Eingreifen vorherzusagen.