Edge Computing und IoT: eine völlig neue Welt

Heutzutage sind Daten ein solches Modewort, dass wir ihre ursprüngliche Bedeutung und ihren Zweck verlieren. Mit dem Aufkommen von Edge Computing und der 5G-Technologie haben Daten ihren Wert zurückgewonnen und bieten Unternehmen, die sich ihre Macht zunutze machen wollen, mehr Möglichkeiten.

Mit dem Boom der IoT-Geräte auf dem Markt steigt auch der Umfang der von ihnen erzeugten Daten. Diese rasante Entwicklung und der enorme Umfang an Informationen führen zu Latenzproblemen und verringern die Produktivität der Datenübertragung und der operativen Systeme in Unternehmen. Daher bietet Edge Computing eine perfekte Lösung für all diese Probleme - die Verarbeitung der Daten genau an dem Punkt, an dem sie erzeugt werden, ohne die Zeit zu verlieren, sie an ein zentrales Datenzentrum oder in die Cloud und andere sekundäre Operationen zu senden.  

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist ein verteilter Rahmen oder eine Architektur, die Software näher an die Datenquellen bringt, wie IoT-Geräte oder lokale Edge-Server. Diese Nähe zu den Datenquellen ermöglicht es, die Latenzzeit zu verringern, die Flexibilität und die Bandbreitenverfügbarkeit zu verbessern, schnellere Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Reaktionszeiten zu erzielen.

Edge gegen Cloud

Der Begriff "Edge Computing" wird oft mit dem Begriff "Cloud Computing" verwechselt. Lassen Sie uns erklären, worin der Unterschied zwischen den beiden besteht. 

Der Hauptunterschied zwischen dem Edge und der Cloud ist ihr Standort. Beim Cloud Computing findet die Datenverarbeitung in einem entfernten Zentrum statt, an das die Daten übertragen werden müssen. Beim Edge-Computing findet dieser Prozess unmittelbar an dem Ort statt, an dem die Daten gerade erstellt wurden, also lokal. Die Daten werden in einem Edge-Gerät gespeichert, das nun nicht mehr auf die Internetverbindung angewiesen ist, um die Daten in die Cloud zu übertragen, sondern als eigenständiger Knoten fungieren kann. 

Vor- und Nachteile von Edge Computing 

Gartner prognostiziert, dass bis 2025 75 % der von Unternehmen generierten Daten außerhalb eines Rechenzentrums oder einer Cloud erzeugt und verarbeitet werden. Da also immer mehr Unternehmen die Möglichkeiten des Edge Computing nutzen wollen, müssen wir klug und klar denken: Gibt es mehr gute oder schlechte Seiten?

Beginnen wir mit den Vorteilen.

• Geringere Latenzzeit, da keine Daten übertragen werden. Dadurch können Daten sofort für Erkenntnisse genutzt werden, z. B. in autonomen Fahrzeugen, die in Echtzeit reagieren und Daten innerhalb von Millisekunden empfangen müssen.
• Geringere Kosten für die Speicherung. Edge Computing nutzt in der Regel lokale Netzwerke, so dass die Bandbreite höher ist. Außerdem müssen weniger Daten in die Cloud übertragen werden, wenn sie an der Quelle ihrer Entstehung verarbeitet werden, so dass auch die Kosten für die Datenübertragung niedriger sind. 
• Neue Horizonte. Während Cloud Computing einen stabilen Internetzugang benötigt, kann Edge Computing auch ohne diesen funktionieren. Edge Computing erschließt entfernte und abgelegene Standorte, die mit der Cloud nie erreicht werden konnten. 
• Autonomie. Edge Computing kommt zum Einsatz, wenn es unzuverlässige Verbindungen oder begrenzte Bandbreiten gibt, z. B. an Orten wie Regenwäldern oder Wüsten, auf weit entfernten Bauernhöfen und auf Ölplattformen.

Was ist mit den Nachteilen dieser sich rasch entwickelnden Technologie? Birgt sie einige inhärente Risiken, auf die man achten und denen man mehr Aufmerksamkeit widmen muss?

• Das Hauptproblem beim Edge Computing ist das der Sicherheit. Wenn Sie den Edge-Bereich für die Erfassung und Verarbeitung Ihrer Daten nutzen, erweitern Sie den Bereich Ihrer Operationen und machen ihn damit zu einem potenziellen Objekt für einen Cyberangriff. Unsichere Standorte können als Zugangspunkte zu den Kernnetzen genutzt werden und zu kritischen Fehlfunktionen des gesamten Systems führen.
• Ein eher umstrittener Punkt sind die Kosten. Viele mögen behaupten, dass ohne die Übertragung von Daten in die Cloud und die Nutzung lokaler Netze die Gesamtkosten im Vergleich zu den Cloud-Ausgaben geringer sind. Aber es gibt auch eine andere Seite der Geschichte. Die Verwaltung einer Edge-Computing-Umgebung kann über die finanziellen Vorteile des Projekts hinausgehen. Und wenn die Skalierbarkeit zur obersten Priorität wird, können Unternehmen sogar unter ihrem Erfolg leiden, da sie immer mehr Herausforderungen mit neu aufkommenden Trends und Technologien zu bewältigen haben. 
• Der letzte Punkt, den wir erwähnen möchten, ist die Menge an Echtzeitdaten, die mit Edge Computing erzeugt und genutzt werden. Der größte Teil der Echtzeit-Datenverarbeitung wird für Echtzeit-Analysen verwendet, die keine Informationen für eine langfristige Speicherung sind. Daher sollten die Unternehmen sorgfältig überlegen, welche Daten kritisch sind und ob sie sie aufbewahren sollten. Und die aufbewahrten Daten sollten gemäß den einschlägigen Unternehmensrichtlinien geschützt werden. 

Wie der Edge mit dem Internet der Dinge verbunden ist

Für manche ist auch nicht klar, was die Verbindung zwischen Edge Computing und dem Internet der Dinge ist. Sind diese nicht austauschbar? Nicht ganz. 

Edge Computing geht Hand in Hand mit dem Phänomen des Internets der Dinge. Edge Computing bringt die Daten so nah wie möglich an die Internet-of-Things-Geräte und ihre Sensoren heran, verringert die Latenzzeit und steigert die Leistung, da der Code im Gerät selbst und nicht in der weit entfernten Cloud läuft. Die IoT-Geräte ihrerseits bieten dem Edge mehr Möglichkeiten, da sie verschiedene Aufgaben lokal ausführen können, so dass der Edge viele einzigartige Daten zu verarbeiten hat.

Edge Computing und das Internet der Dinge hängen stark voneinander ab und profitieren voneinander. 

Anwendungsbereiche von Edge Computing

Edge-Computing-Lösungen bieten Vorteile für jede Branche und können jede Form annehmen, die benötigt wird. Die Möglichkeiten reichen von der einfachen Filterung bis zur Stapelverarbeitung. Lassen Sie uns genauere Beispiele für die Edge-Computing-Implementierung in verschiedenen Branchen angehen.

Edge Computing in der Telekommunikation 

Edge Computing in der Telekommunikation oder Mobile Edge Computing nutzt hauptsächlich die Technologie von 5G. Es stellt die Rechen- und Speicherressourcen für Anwendungen so nah wie möglich am Endbenutzer bereit, innerhalb des Netzes des Betreibers oder in dessen Nähe. Netzbetreiber auf der ganzen Welt setzen auf 5G, um ihre Datenbandbreite zu erhöhen. Und um eine noch schnellere Echtzeit-Datenverarbeitung zu gewährleisten, integrieren sie 5G mit Edge-Computing-Lösungen und -Strategien. 

Edge Computing in der Automobilindustrie

Der beliebteste Einsatzbereich von Edge Computing sind autonome Fahrzeuge oder selbstfahrende Autos. Diese Fahrzeuge benötigen sofortige Einblicke und Daten, da sie nicht eine Sekunde warten können, bis sie eine Anweisung von einem entfernten Server erhalten. Die Sicherheit des Fahrers und die allgemeine Transportleistung können durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten verbessert werden, da diese Branche im Allgemeinen verzögerung intolerant ist. Es wird erwartet, dass die Zahl der vernetzten Fahrzeuge auf dem Markt mit einer bemerkenswerten jährlichen Rate zunimmt, so dass die Frage nach einer geringeren Latenzzeit mit der Zeit nur an Bedeutung gewinnen wird. 

Edge Computing in der medizinischen Robotertechnik

Dies ist ein perfektes Beispiel dafür, dass es ratsam ist, Edge Computing der Cloud vorzuziehen. Chirurgen und medizinisches Personal benötigen Zugang zu Echtzeitdaten. Dinge wie intelligente Analysen oder Robotersteuerungen im Operationssaal können nicht über Latenz, Bandbreitenprobleme oder Netzwerk-Instabilität stolpern. Hier geht es um die Entscheidung zwischen Leben und Tod.

Edge Computing und KI

Die McKinsey-Umfrage zum Stand der KI im Jahr 2021 besagt, dass das Interesse an der Einführung von KI in Unternehmen weiter zunimmt. 56 % der Befragten haben KI bereits in mindestens einer Funktion in ihrem Unternehmen eingesetzt. Es ist kein Wunder, dass solche aufstrebenden Technologien wie Edge und KI zusammenkommen werden, um weitere Vorteile zu schaffen. Die Verschmelzung von Edge-Computing- und KI-Technologien erfordert die Entwicklung eines geeigneten Edge-KI-Modells, um die Vorteile einer solchen gewinnbringenden Kombination wirklich nutzen zu können. Es führt zu einer effizienten Anlagenverwaltung, reduziert Probleme im Feld und sorgt für mehr Kundenzufriedenheit

Zusammenfassung

Die Forschungsergebnisse von IDC belegen, dass der Hauptantrieb für Edge Computing die Veränderung des Nutzererlebnisses ist. Insbesondere die Konvergenz von Technologien wie 5G, künstlicher Intelligenz und Edge Computing setzt bereits jetzt einen Innovationsprozess in Gang, wie wir ihn noch nie zuvor gesehen haben. 

Edge Computing wird sich auf jeden Winkel der IT-Umgebung auswirken und alle Branchen dazu zwingen, neue Architekturen in ihren Systemen einzusetzen und zu integrieren. Wenn Sie das Edge Computing ignorieren, könnte es Sie ein Leben lang kosten, den Rückstand auf Ihre Konkurrenten aufzuholen, wenn Sie das beste Benutzererlebnis bieten wollen.