Edge Computing: Moderne Technik für Echtzeitanwendungen

Unterarten und Begriffe

• Fog Computing: Fog Computing kann als eine Erweiterung von Edge Computing betrachtet werden. Es bringt zusätzliche Rechenleistung auf eine zusätzliche Schicht zwischen dem Edge-Gerät und der Cloud. Diese Zwischenschicht, oft auch Nebelebene genannt, kann komplexere Berechnungen handhaben und bietet zusätzliche Speicherkapazitäten.
• MEC (Mobile Edge Computing): MEC ist ein spezifischer Ansatz im Edge Computing, der in Mobilfunknetzen eingesetzt wird. Hierbei wird die Datenverarbeitung näher an die Mobilfunkantennen gebracht, was besonders bei der Bereitstellung von 5G-Services entscheidend ist. Es ermöglicht dem Mobilfunknetz, Anwendungen zu unterstützen, die niedrige Latenzzeiten erfordern.
• IoT Edge: IoT Edge bezieht sich auf Geräte und Systeme, die speziell für Anwendungen im Internet der Dinge entwickelt wurden. Diese Geräte sind mit Sensoren ausgestattet und in der Lage, Daten lokal zu verarbeiten, um eine schnelle Reaktion auf Umweltveränderungen zu ermöglichen.

Wie wird Big Data im Internet angewandt?

• Verringerung von Latenzzeiten bei IoT-Anwendungen
• Verbesserung der Netzwerksicherheit durch lokale Datenverarbeitung
• Optimierung von Echtzeitanalysen in industriellen Prozessen
• Entlastung von Cloud-Servern durch dezentrale Datenverarbeitung
• Ermöglichung neuer Dienste in 5G-Netzwerken
• Erweiterung der Kapazitäten von Smart Cities

Wie ist das Funktionsprinzip?

Edge Computing basiert darauf, dass die Datenverarbeitung auf kleinere, lokale Einheiten verteilt wird, die näher an der Datenquelle platziert sind. Die Hauptfunktionsweise besteht darin, die auf zentralen Servern übliche Verarbeitung und Speicherung auf kleinere Knoten zu verlagern. Diese Knoten können alles sein, von einem Router über einen lokalen Server bis hin zu einem Gerät direkt an der Quelle, wie einem IoT-Sensor.

• Datenverarbeitung vor Ort: Daten werden direkt bei ihrer Erfassung verarbeitet, was schnelle Antworten ermöglicht.
• Dezentrale Architektur: Verteilung der Rechenleistung auf mehrere lokale Einheiten reduziert die Abhängigkeit von zentraler Rechenleistung in großen Rechenzentren.
• Standortspezifische Anwendungen: Einige Anwendungen funktionieren besser, wenn die Verarbeitung lokal und ohne Verzögerungen durch Datenübertragung erfolgt, wie bei autonomen Fahrzeugen.

Praktische Anwendungsbeispiele

Autonome Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge erzeugen riesige Datenmengen aus Sensoren, die für die Entscheidungsfindung in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Edge Computing ermöglicht die lokale Datenverarbeitung direkt im Fahrzeug, wodurch Verzögerungen minimiert und die Sicherheit erhöht werden.

Smart Cities

In intelligenten Städten werden Tausende von Sensoren eingesetzt, um Verkehrsmuster zu analysieren, Energieverbrauch zu steuern und Sicherheitsmaßnahmen zu überwachen. Durch Edge Computing kann die Datenverarbeitung direkt in lokalen Netzwerkknoten erfolgen, was die Effizienz erhöht und Reaktionszeiten verkürzt.

Industrielle Automatisierung

Durch Edge Computing können moderne Fabriken Sensoren und Maschinen direkt miteinander kommunizieren lassen. Dadurch können Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, ohne auf zentrale Rechenkapazitäten angewiesen zu sein, was die Betriebskontinuität sicherstellt.

Verwenden Sie Edge Computing, um die Datenschutzrichtlinien zu verbessern, indem Sie die gesammelten Daten lokal verarbeiten und nur anonymisierte oder aggregierte Informationen an die Cloud senden.

Beziehungen zu anderen Fachbegriffen

Cloud Computing

Edge Computing kann als Erweiterung von Cloud Computing betrachtet werden. Während die Cloud große Datenmengen verarbeitet und speichert, übernimmt Edge Computing kleinere, lokalere Prozesse zur Verbesserung der Reaktionszeiten.

Mehr über Cloud Computing

Internet der Dinge (IoT)

Edge Computing ist eng mit dem IoT verbunden, da viele IoT-Anwendungen eine dezentrale Datenverarbeitung erfordern, um sofort auf Umweltveränderungen oder Benutzerinteraktionen zu reagieren.

Mehr über Internet der Dinge (IoT)

Wird der Begriff manchmal verwechselt oder falsch im Kontext verwendet?

Das Konzept von Edge Computing wird oft mit Cloud Computing verwechselt. Während Cloud Computing zentralisierte Server für die Datenverarbeitung nutzt, arbeitet Edge Computing dezentral und in geografischer Nähe zur Datenquelle. Ein weiterer häufiger Missverständnis ist die Verwechslung mit Fog Computing. Letzteres stellt eine Zwischenschicht zur Verfügung, während Edge Computing direkt an der Datenquelle Prozesse durchführt.

Entwicklung

Einige der führenden Unternehmen im Bereich Edge Computing sind Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, und Google Cloud, die Edge-Lösungen als Erweiterung ihrer Cloud-Dienste anbieten. Cisco arbeitet ebenfalls intensiv an Edge-Computing-Lösungen, um Netzwerklösungen für IoT zu verbessern. Hewlett Packard Enterprise (HPE) investiert stark in Edge-Computing-Technologien, insbesondere im Bereich der industriellen Automatisierung.

1. 2009
   Cloud-Evolution
   Mit der rasanten Verbreitung von Cloud Computing begann die Suche nach Möglichkeiten zur Verringerung der Latenzzeiten und zur Optimierung der Datenverarbeitung.
2. 2012
   IoT-Wachstum
   Mit dem Boom des Internet der Dinge (IoT) wurde deutlich, dass zentrale Server die benötigte Rechenleistung nicht immer effizient bereitstellen können.
3. 2015
   Frühzeitiger Einsatz von Edge Computing
   Anwendungen in der industriellen Automatisierung und in intelligenten Netzwerken führten zu den ersten erfolgreichen Implementierungen von Edge-Komponenten.
4. 2020
   Broadcast im 5G-Zeitalter
   Mit der Einführung von 5G-Netzwerken wurde Edge Computing zum zentralen Bestandteil der Bereitstellung von niedrigen Latenzzeiten für mobile Anwendungen.

Zukunft

Die Zukunft von Edge Computing sieht rosig aus, da es die Grundlage für viele Technologien der nächsten Generation bildet. In Verbindung mit 5G wird es die Grundlage für intelligente Städte, autonomes Fahren und fortgeschrittene IoT-Anwendungen schaffen. Mit der steigenden Datenmenge und den Anforderungen an Echtzeitanalysen wird erwartet, dass Edge Computing eine zentrale Rolle in der IT-Infrastruktur von Unternehmen weltweit spielen wird. Lösungen zur Verbesserung der Sicherheit und Vertraulichkeit lokal verarbeiteter Daten werden immer wichtiger.

FAQs

Was ist Edge Computing?

Edge Computing bezeichnet die Praxis, Daten nahe am Ort ihrer Erzeugung zu verarbeiten, anstatt sie an ein zentrales Rechenzentrum zu senden. Dies verbessert die Latenzzeit und spart Bandbreite.

Wie unterscheidet sich Edge Computing von Cloud Computing?

Während Cloud Computing zentralisierte Server für die Verarbeitung nutzt, setzt Edge Computing auf dezentrale Einheiten, die näher an der Datenquelle sind, um schnellere Reaktionszeiten zu ermöglichen.

Welche Vorteile bietet Edge Computing?

Edge Computing bietet niedrigere Latenzzeiten, verbesserte Sicherheit und die Fähigkeit, Echtzeitdaten lokal zu verarbeiten, was besonders bei IoT- und mobilen Anwendungen wichtig ist.

Welche Arten von Edge Computing gibt es?

Zu den Arten von Edge Computing gehören Fog Computing, Mobile Edge Computing (MEC) und IoT Edge, die jeweils spezifische Anwendungen und Vorteile bieten.

Ist Edge Computing sicher?

Ja, Edge Computing kann als sicherer angesehen werden, da die Verarbeitung an der Quelle stattfindet, wodurch potenzielle Sicherheitsrisiken durch Übertragung verringert werden.

Quellen

• What is edge computing? - IBM
• Edge und Fog Computing - bund
• Was ist Edgecomputing? - Microsoft