Edge-Computing ist die lokale und dezentrale Datenverarbeitung am Netzwerkrand. Es definiert sich somit als Teil einer verteilten Computing-Architektur, bei der die Datenverarbeitung in der Peripherie erfolgt. Mit anderen Worten dort, wo die User die Informationen nutzen.
Hintergrund
Edge-Computing revolutioniert die Datenverarbeitung und -übertragung auf Millionen von Geräten weltweit. Ursprünglich wurde die Technologie eingeführt, um die Übertragungsdistanzen für Daten zu reduzieren. Mittlerweile geht es jedoch um weit mehr: Das rasante Wachstum des Internet of Things (IoT) und die Entstehung neuer Anwendungen, die Echtzeitdaten benötigen, betonen die Bedeutung dieser Art des Computings.
Edge-Computing und das IoT
Edge-Computing und das Internet der Dinge (IoT) sind eng miteinander verbunden und bieten gemeinsam innovative Lösungen für viele Anwendungsbereiche. So findet sich etwa eine typische Anwendung für Edge-Computing in der industriellen Fertigung. IoT-Sensoren überwachen in Echtzeit Maschinen und sammeln Daten zu Temperatur, Vibration und anderen relevanten Parametern. Die Verarbeitung dieser Daten geschieht direkt an der „Edge“ beziehungsweise am Rand des Netzwerks, also in unmittelbarer Nähe der Maschinen. Sie werden also nicht wie sonst üblich zuerst an zentrale Server gesendet.
Ein Beispiel hierfür ist eine Produktionsanlage, in der jede Verzögerung kritische Ausfälle verursachen könnte. Durch den Einsatz von Edge-Computing werden die erfassten Daten sofort analysiert. Bei Abweichungen reagiert das System somit unmittelbar, etwa durch das Abschalten einer Maschine, bevor größerer Schaden entsteht.
Auch autonome Fahrzeuge profitieren von der neuen Art der Datenverarbeitung. Diese Fahrzeuge sind mit zahlreichen Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Umgebungsdaten sammeln. Edge-Computing ermöglicht die Verarbeitung dieser Daten in Echtzeit direkt im Fahrzeug, wodurch blitzschnelle Entscheidungen getroffen werden können, beispielsweise zur Vermeidung von Hindernissen oder zur Anpassung an Verkehrsbedingungen.
Die lokale Datenverarbeitung verkürzt nicht nur die Reaktionszeiten erheblich, sondern entlastet auch die Bandbreite, da weniger Daten an zentrale Server gesendet werden müssen. Darüber hinaus profitiert auch die Datensicherheit, da sensible Informationen lokal verarbeitet und nicht über das gesamte Netzwerk übertragen werden.
Insgesamt verbessert Edge-Computing die Effizienz und Zuverlässigkeit von IoT-Anwendungen, indem es eine schnelle, lokale Datenverarbeitung ermöglicht und die Abhängigkeit von zentralen Rechenzentren reduziert.
Vorteile
Was bedeutet dezentrale Datenverarbeitung? Anstatt die Daten in ein entferntes Rechenzentrum zu senden, werden sie beim Edge-Computing direkt auf den Geräten oder in deren unmittelbarer Nähe verarbeitet. Dies geschieht vor allem, um Latenzzeiten zu verkürzen: Ein großer Vorteil insbesondere für Anwendungen, die Daten nahezu in Echtzeit verarbeiten müssen. Zusätzlich können Unternehmen durch lokale Datenverarbeitung Kosten sparen, in Form von Bandbreiten-, Datenvolumen- und Cloud-Speicherkosten. Sensible Daten und spezialisierte Algorithmen bleiben vor Ort und werden nicht in die Cloud übertragen.
- Schnellere Datenverarbeitung
- Geringere Latenzzeiten
- Sicherheit sensibler Daten
