Edge Computing verstehen: Ein umfassender Überblick

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist ein verteiltes Computerkonzept, das Intelligenz in Edge-Geräte (auch als Edge-Knotenamt bezeichnet) integriert und so die Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit nahe der Quelle der Datenerfassung ermöglicht. Da Edge Computing Daten lokal am Rand des Netzwerks und nicht in der Cloud oder einem zentralen Rechenzentrum verarbeitet, minimiert es Latenz und Datenübertragungskosten und ermöglicht Feedback und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Wie funktioniert Edge Computing?

Edge Computing bringt die Rechenleistung näher an die Datenquelle, wo sich Sensoren und andere Datenerfassungsinstrumente befinden. Der gesamte Edge-Computing-Prozess findet in intelligenten Geräten statt, die die Verarbeitung der verschiedenen gesammelten Daten beschleunigen, bevor sich die Geräte mit dem IoT verbinden.

Das Ziel des Edge Computing ist die Steigerung der Effizienz. Anstatt alle von Sensoren gesammelten Daten zur Verarbeitung an die Unternehmensanwendungen zu senden, übernehmen Edge-Geräte die Rechenarbeit und senden nur wichtige Daten zur weiteren Analyse oder Speicherung. Möglich ist dies dank Edge KI, i.e., und künstlicher Intelligenz von Edge.

Nachdem die Edge-Geräte Edge-KI zur Berechnung der Daten verwenden, gruppieren sie die gesammelten Daten oder Ergebnisse in verschiedene Kategorien. Drei Grundkategorien sind:

• Daten, die keiner weiteren Aktion erfordlich sind und nicht gespeichert oder an Unternehmensanwendungen übertragen werden sollten.

• Daten, die für weitere Analysen oder Aufzeichnungen aufbewahrt werden sollten.

• Daten, die eine sofortige Reaktion fordern.

Die Aufgabe des Edge Computing besteht darin, zwischen diesen Datensätzen zu unterscheiden, den Grad der erforderlichen Reaktion und Aktion zu bestimmen und dann entsprechend zu handeln.

Abhängig von der Rechenleistung des Edge-Geräts und der Komplexität der erfassten Daten kann das Gerät die Ausreißerdaten verarbeiten und eine Echtzeitantwort bereitstellen. Oder wird es zur weiteren Analyse in Echtzeit an die Unternehmensanwendung mit sofortigem Abruf der Ergebnisse gesandet. Da nur die wichtigsten und dringendsten Datensätze über das Netzwerk gesendet werden, verringert sich der Bandbreitenbedarf. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen, insbesondere in drahtlosen Mobilfunknetzen.

Warum Edge Computing?

Edge Computing verfügt sich über Popularität im Enterprise Computing aufgrund der zwingenden Natur datenabhängiger digitaler Transformation-initiativen, die Robotik, fortschrittliche Automatisierung, KI und Datenanalyse umfassen, immer größerer Beliebtheit. Die meisten Branchen, die diese Technologien nutzen, sind zudem zeitkritisch und jede Systemüberlastung oder jeder Netzwerkausfall führt zu enormen wirtschaftlichen Verlusten. Die Entscheidung für Edge Computing bietet folgende Vorteile:

Niderige Latenz - Edge Computing minimiert die Latenz, indem Daten von Sensoren und IoT-Geräten lokal verarbeitet werden, wodurch die Notwendigkeit entfällt, sie zur Verarbeitung an eine zentrale Cloud zu übertragen. Dies führt zu einem zuverlässigeren und konsistenteren Netzwerk.

Reduzierte Bandbreite - Jedes Netzwerk verfügt über eine begrenzte Bandbreite, insbesondere die drahtlose Kommunikation. Edge Computing überwindet Bandbreitenbeschränkungen, indem es große Datenmengen nahe dem Rand des Netzwerks verarbeitet und dann nur die relevantesten Informationen über das Netzwerk sendet.

Gewährleistung der Sicherheit - Bei der Verarbeitung von Daten an der Quelle ermöglicht Edge Computing den Unternehmen, sowohl Daten als auch Berechnungen an einem geeigneten Ort aufzubewahren. Dies minimiert die Anfälligkeit für die Bedrohungen der Cybersicherheit und gewährleistet die Einhaltung strenger und dynamischer Vorschriften zur Datenspeicherung.

Datenkonformität und Governance – Organisationen, die sensible Daten verarbeiten, unterliegenden Datenschutzbestimmungen verschiedener Länder. Durch die Verarbeitung dieser Daten in der Nähe der Quelle können diese Unternehmen die sensiblen Daten von Kunden/Angestellten innerhalb ihrer Grenzen behalten und so die Einhaltung gewährleisten.

Arten von Edge Computing

Es gibt drei Hauptkategorien des Edge Computing:

Provider Edge: Der Provider Edge stellt ein Netzwerk von Rechenressourcen dar, die über das Internet zugänglich sind und hauptsächlich für die Bereitstellung von Diensten durch Telekommunikationsunternehmen, Dienstanbieter, Medienunternehmen und andere Betreiber von Content Delivery Networks (CDN) genutzt werden.

Enterprise Edge: Der Enterprise Edge ist eine Erweiterung des Unternehmensrechenzentrums, einschließlich Rechenzentren an Remote-Bürostandorten, Mikrorechenzentren usw. Während die IT diese Umgebung normalerweise besitzt und verwaltet, ähnlich einem zentralen Rechenzentrum, kann Platz oder Strom vorhanden sein Einschränkungen, die Designanpassungen für diese Setups erfordern.

Industrial Edge: Der Industrial Edge, oft auch als „Weit Edge“ bezeichnet, umfasst kleinere Recheninstanzen wie einen oder zwei kompakte, robuste Edge-Server oder eingebettete Systeme, die außerhalb traditioneller Rechenzentrumsumgebungen eingesetzt werden. Der Betrieb außerhalb der Grenzen typischer Rechenzentren bringt eine Reihe besonderer Herausforderungen mit sich, unter anderem in Bezug auf Platz, Kühlung, Sicherheit und Verwaltung.

Anwendungsfälle für Edge Computing

Im Laufe der Jahre haben Edge-Rechenzentren dank der schnellen Technologieeinführung und der Vorteile der Datenverarbeitung am Netzwerk-Edge branchenübergreifend verschiedene Anwendungsfälle gefunden. Nachfolgend sind die unterschiedlichen Möglichkeiten aufgeführt, wie verschiedene Branchen Edge Computing in ihren täglichen Abläufen einsetzen:

Transport - Autonome Fahrzeuge produzieren täglich etwa 5 bis 20 Terabyte an Daten aus Informationen über Geschwindigkeit, Standort, Verkehrsbedingungen, Straßenzustand usw. Diese Daten müssen in Echtzeit organisiert, verarbeitet und analysiert werden, und Erkenntnisse müssen in das System eingespeist werden System, während das Fahrzeug unterwegs ist. Diese zeitkritische Anwendung erfordert genaues, zuverlässiges und konsistentes Onboard-Computing.

Fertigung - Mehrere Hersteller setzen mittlerweile Edge Computing ein, um Herstellungsprozesse zu überwachen und Echtzeitanalysen zu ermöglichen. Durch die Verknüpfung mit maschinellem Lernen und KI kann Edge Computing dazu beitragen, Fertigungsprozesse durch Echtzeiteinblicke, prädiktive Analysen und mehr zu rationalisieren.

Gesundheitswesen - Die Kombination von Edge Computing und künstlicher Intelligenz kann die Arbeitseffizienz des medizinischen Personals verbessern und die persönliche Sicherheit der Patienten gewährleisten. Beispielsweise beinhaltet die Schätzung der menschlichen Pose, eine weit verbreitete Technologie in der visuellen KI, die Vorhersage wichtiger Punkte am Körper einer Person, einschließlich Augen, Armen und Beinen. Diese Technologie kann eingesetzt werden, um das Gesundheitspersonal zu alarmieren, wenn sich ein Patient bewegt oder aus einem Krankenhausbett fällt.

Zu den anderen Bereichen, in denen Edge Computing eingesetzt wurde, gehören Gesundheitseinrichtungen, die Patienten dabei helfen, gesundheitliche Probleme in Echtzeit zu vermeiden, und der Einzelhandel, um die Bestellung bei Lieferanten zu optimieren und Verkäufe vorherzusagen.

Herforderungen beim Edge Computing

Edge Computing ist nicht ohne Herausforderungen, und einige der häufigsten drehen sich um Sicherheit und Datenlebenszyklen. Anwendungen, die auf IoT-Geräten basieren, sind anfällig für Datenschutzverletzungen, die die Sicherheit am Edge beeinträchtigen können. Was den Datenlebenszyklus betrifft, besteht die Herausforderung darin, dass große Datenmengen am Rande des Netzwerks gespeichert werden. Eine Menge nutzloser Daten können kritischen Speicherplatz beanspruchen. Daher müssen Unternehmen sorgfältig entscheiden, welche Daten sie behalten und welche sie verwerfen möchten.

Edge Computing ist auf Netzwerkverbindungen angewiesen, sodass Netzwerkbeschränkungen ein weiteres Problem darstellen, das Anlass zur Sorge gibt. Aus diesem Grund ist es wichtig, Konnektivitätsprobleme einzuplanen und eine Edge-Computing-Bereitstellung zu entwerfen, die häufige Netzwerkprobleme bewältigen kann.

Implementierung von Edge Computing

Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz, IoT und 5G werden die Einführung von Edge Computing weiterhin vorantreiben. Die Anzahl der am Edge bereitgestellten Anwendungsfälle und Workload-Typen wird zunehmen. Die Möglichkeiten am Rande sind wirklich endlos. Unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind, bringt Edge Computing mehrere Vorteile mit sich, aber nur, wenn es gut konzipiert und eingesetzt wird, um die Herausforderungen zentralisierter Rechenzentren zu lösen.