Edge Computing ist eine verteilte Computing-Architektur, bei der die Datenverarbeitung so nah wie möglich an der Quelle erfolgt, an der die Daten entstehen – am „Rand“, daher der Name. Die Verarbeitung von Clientdaten am Rand senkt die Kosten für die Übertragung von Rohdaten in die Cloud oder an unternehmenseigene Rechenzentren, wie es beim herkömmlichen Cloud Computing der Fall ist.
Die Möglichkeit, näher an die Quelle der Datenerzeugung heranzurücken, gewinnt zunehmend an Bedeutung. Unternehmen und Verbraucher werden bis 2025 täglich 463 Exabyte an Daten erzeugen. Als Reaktion darauf sammeln Organisationen so viele Daten wie rechtlich möglich, um sie zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Die Analyse von Verbraucherdaten am Rand zeigt beispielsweise Trends, Zusammenhänge und Muster auf, die das Unternehmenswachstum fördern können, etwa durch die Verbesserung bestehender Produkte oder die Erschließung eines neuen Marktsegments.
Obwohl Datenmengen ohne Ende zur Sammlung und Analyse verfügbar sind, ist herkömmliches Cloud Computing keine vollständige Lösung für die aktuellen Anforderungen an die Datenverarbeitung. Daher wird für Edge Computing in den kommenden Jahren ein bemerkenswertes Wachstum prognostiziert.
Siehe auch: Cloud vs. Edge: Was ist der Unterschied?
Vorteile von Edge Computing
Edge Computing behebt die Schwächen des traditionellen Cloud Computing und arbeitet zugleich mit der Cloud zusammen. Indem die Datenverarbeitung in das Edge-Netzwerk verlagert wird – auf einen Edge-Server, den Computer eines Benutzers oder ein IoT-Gerät –, minimiert Edge Computing die Übertragung von Clientdaten über große Entfernungen in die Cloud oder an ein zentralisiertes Rechenzentrum.
Anstatt alle Rohdaten des Clients an eine zentrale Datenverarbeitungseinheit zu übertragen, wird nur das Ergebnis der Verarbeitung im Edge-Netzwerk übermittelt. Dazu gehören Vorhersagen zur Wartung von Geräten, Geschäftserkenntnisse in Echtzeit und andere umsetzbare Antworten.
Edge Computing trägt somit dazu bei, Probleme des traditionellen Computing-Paradigmas wie unvorhersehbare Netzwerkunterbrechungen, Latenzprobleme, Bandbreitenbeschränkungen und hohe Kosten zu mindern. Zu den daraus entstehenden Vorteilen gehören niedrigere Kosten, höhere Zuverlässigkeit und eine schnellere Datenanalyse.
Siehe auch: Die besten Cloud-Service-Anbieter
Anwendungsfälle und Beispiele für Edge Computing
Anwendungsfälle für Edge Computing umfassen:
- Fertigungsindustrie: Der Einsatz von Edge Computing zur Überwachung der Fertigung kann Herstellern helfen, schnellere und fundiertere Geschäftsentscheidungen in Bezug auf Fertigungsabläufe und Produktionsstätten zu treffen, was zu einer insgesamt besseren Produktqualität führt.
- Einzelhandel: Einzelhandelsunternehmen erzeugen durch Verkaufsdaten, Lagerbestandsverwaltung und Trendbeobachtung enorme Datenmengen. Edge Computing kann dabei helfen, diese Daten zu analysieren und potenzielle Geschäftschancen zu erkennen, etwa durch Absatzprognosen und die Optimierung von Bestellungen bei Lieferanten.
- Transportwesen: Autonome Fahrzeuge sammeln Informationen über Verkehrsverhältnisse, Straßenbedingungen, den Fahrzeugzustand, Geschwindigkeit, Standort und andere Fahrzeuge. Diese Daten müssen während der Fahrt zusammengeführt und analysiert werden, wofür eine beträchtliche Rechenleistung an Bord erforderlich ist. Somit wird jedes Fahrzeug zu einem Edge.
- Gesundheitswesen: Enorme Mengen an Patientendaten werden von Sensoren, Geräten und anderen medizinischen Ausrüstungen erfasst. Edge Computing hilft dabei, potenzielle Problemdaten zu erkennen, die medizinische Fachkräfte für sofortige und möglicherweise lebensrettende Maßnahmen nutzen können.
- Arbeitssicherheit: Daten von Sicherheitsgeräten der Mitarbeiter, Kameras vor Ort und anderen Sensoren können am Rand verarbeitet werden, um Organisationen bei der Überwachung der Aktivitäten von Mitarbeitern und der Bedingungen am Arbeitsplatz zu unterstützen. Diese Anwendung eignet sich insbesondere zur Durchsetzung der persönlichen Sicherheit und zur Überwachung von Mitarbeitern, die in abgelegenen oder gefährlichen Umgebungen arbeiten.
- Netzwerkoptimierung: Edge Computing kann eingesetzt werden, um für den Internetverkehr jedes Benutzers den zuverlässigsten Netzwerkpfad mit der geringsten Latenz zu bestimmen.
Trends beim Edge Computing
Auf diese Trends beim Edge Computing sollten Sie in den kommenden Jahren achten:
- IoT: IoT ist der am schnellsten wachsende Bereich für Edge-Computing-Geräte. Zu den IoT-Geräten gehören Drucker, Spielsysteme, Wearables, Smartphones und intelligente Haushaltsgeräte. Es wird erwartet, dass der Aufstieg von IoT-Geräten das Edge Computing vorantreibt und Branchen wie Bildung und Gesundheitswesen revolutioniert.
- Kundenerlebnis: Durch die geringere Latenz von Edge Computing können Organisationen ein optimales Kundenerlebnis bieten. Die reduzierte Latenz hilft Organisationen, Kundendaten nahezu in Echtzeit zu verarbeiten und persönlichere, interaktivere Erlebnisse zu schaffen, etwa Offline-Interaktionen und fortschrittliche Chatbots.
- Cybersicherheit: Technologien wie 5G und IoT sind hilfreich beim Umgang mit neu auftretenden Cybersicherheitsbedrohungen. Herkömmliches Cloud Computing und Cloud-Speicher bieten Hackern ein einziges Angriffsziel. Im Gegensatz dazu tragen Edge-Computing-Geräte dazu bei, dieses Netzwerk zu diversifizieren und so einen besseren Schutz zu gewährleisten.
- Arbeiten mit anderen Technologien: Die Integration von Edge Computing mit Technologien wie künstlicher Intelligenz, 5G und IoT wird den geschäftlichen Ergebnissen zusätzlichen Wert verleihen. Insbesondere diese Kombination aufkommender Technologien – die sich stark auf Edge Computing stützt – dürfte Fortschritte im Gesundheitswesen, bei der Arbeitssicherheit, der Verbraucherüberwachung und der Erfassung von Geschäftsdaten vorantreiben.
Siehe auch: IoT-Anwendungsfälle