Edge-Computing: Effiziente Datenverarbeitung in Echtzeit
18.09.2023
Edge-Computing ist das Fundament der Industrie 4.0 und kann Betriebsabläufe optimieren, Datenverarbeitung beschleunigen und Ihnen so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Wie auch Ihr Unternehmen von dieser Technologie profitiert, erfahren Sie hier.
Was ist Edge-Computing?
Edge-Computing ist per Definition ein dezentraler Ansatz zur Verarbeitung von Daten in der Informationstechnik (IT). Im Gegensatz zum Cloud-Computing senden Unternehmen die gewonnenen Daten nicht an zentrale Systeme oder in die Cloud. Vielmehr werden diese am „Netzwerkrand“ („Edge“) verarbeitet. Das bedeutet, dass dieselben Geräte, die Daten sammeln, diese auch direkt verarbeiten und Aktionen daraus ableiten.
Die Funktionsweise von Edge-Computing basiert auf dem Prinzip, kleine, spezialisierte Computer oder Server – die sogenannten Edge-Geräte oder Edge-Server – in der Nähe der anfallenden und zu verarbeitenden Daten zu platzieren. In der Praxis arbeiten diese Edge-Geräte in verschiedenen Umgebungen wie Fabriken (z. B. zentrale Server), Autos (Bordrechner), Haushalten (Smarthome-Steuerung) und Unternehmen beinahe jeder Größe (z. B. Campusnetze).
Erzeugt oder sammelt ein Gerät nun Daten wie Temperatur, Umdrehungszahl, Vitalwerte etc., schickt es diese über WLAN, 5G oder sogar Kabel an das Edge-Gerät, anstatt sie über lange Wege in eine dezentrale Cloud zu senden. Edge-Geräte besitzen die nötige Rechenleistung, Speicherkapazitäten und Kommunikationsfunktionen, um die Datenverarbeitung vor Ort durchzuführen. In Unternehmen kommt Edge-Computing vor allem beim Filtern, Vorverarbeiten und Analysieren von Daten in Echtzeit zum Tragen. Dafür werden KI-Modelle und Algorithmen genutzt. Das verringert die Latenzzeit und macht viele Anwendungen im Bereich der Industrie 4.0 überhaupt erst möglich.
Vorteile von Edge-Computing für Unternehmen
Mit zunehmender Digitalisierung und dynamischen Entwicklungen im Bereich der Industrie 4.0 steigt auch die Datenmenge, die Endgeräte in Ihrem Unternehmen erzeugen. Es wird also immer schwerer und kostspieliger, all diese Daten über das Netzwerk in Rechenzentren zu übertragen und dort zu verarbeiten. Das kann zu Überlastungen und Verzögerungen für Anwendungen führen, die auf einer Echtzeitanalyse von Daten basieren.
Wichtige technische Neuerungen, wie beispielsweise die Fortschritte in der 5G-Technologie hinsichtlich abgelegener Bereiche (Stichwort: Schmalbandvernetzung), ermöglichen Ihnen außerdem den Einsatz von Edge-Computing in Bereichen, in denen Cloud-Lösungen nur schwer umsetzbar sind. Edge-Computing bringt Unternehmen eine Reihe von Vorteilen, die wir Ihnen hier zusammenfassen:
Geschwindigkeit: Die Verarbeitung von Daten in unmittelbarer Nähe der Datenquelle verkürzt die Übertragungszeiten und stellt sicher, dass die Geräte nicht überlastet werden. Das erlaubt Ihnen den Einsatz von Anwendungen, bei denen Echtzeitanalysen notwendig sind – beispielsweise autonome Transporter auf Ihrem Firmengelände.
Kosteneffizienz: Führen Edge-Geräte die Datenverarbeitung durch, sparen Sie sich den Datenverkehr zur Cloud. Das führt zu einer effizienteren Nutzung der Bandbreite, reduzierten Kosten für die Datenübertragung und geringeren notwendigen Cloud-Ressourcen.
Datensicherheit und Datenschutz: Beim Edge-Computing müssen Sie Ihre Daten nicht an dritte Parteien zur Verarbeitung weitergeben – Ihre teilweise sensiblen Daten verlassen also Ihr Unternehmen nicht. Somit sparen Sie unnütze Datenübertragungen, die immer auch ein Sicherheitsrisiko darstellen.
Flexibilität: Für Edge-Computing benötigen Sie keine stabile Anbindung an das öffentliche Internet. Das bedeutet, dass Sie diese Technologie auch an abgelegenen Standorten nutzen können, bei denen die Netzwerkbandbreite vielleicht eingeschränkt ist, wie beispielsweise in der Landwirtschaft.
Zuverlässigkeit: Durch die dezentrale Natur von Edge-Computing sind Unternehmen weniger anfällig für Ausfälle oder Unterbrechungen der Cloud-Konnektivität. Lokale Edge-Geräte arbeiten auch bei Internetstörungen autonom weiter.
Prozesseffizienz: Die höhere Geschwindigkeit von Edge-Computing verbessert auch die Arbeitsabläufe Ihres Unternehmens. Netzwerkverzögerungen gibt es nicht mehr und Beschäftigte haben schneller Zugriff auf benötigte Daten, die Sie z. B. im Rahmen der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) benötigen.
Arbeitsplatzsicherheit: Ein Anwendungsbereich von Edge-Computing ist die Überwachung von Maschinen, um so mögliche sicherheitsrelevante Fehler frühzeitig zu entdecken. Das hilft, Arbeitsunfälle zu minimieren, was vor allem an abgelegenen Produktionsstandorten wichtig ist.
Beispiele für die Anwendung von Computing am Netzwerkrand
Edge-Computing ist eine Technologie, deren Fortschritt Hand in Hand geht mit den Entwicklungen im Bereich von 5G und im Internet der Dinge (Internet of Things – IoT). Denn auf der einen Seite ermöglicht 5G eine schnelle und zuverlässige Verbindung, die für Edge-Computing wesentlich ist. Die drahtlose Übertragung über weite Strecken hinweg ermöglicht auf der anderen Seite überhaupt erst die Verwendung von Edge-Geräten.
Die intelligente Kombination dieser Technologien bietet in der Praxis eine Reihe an Anwendungsmöglichkeiten. Eine davon ist die Industrieautomatisierung. Die Fertigungsindustrie implementiert Edge-Geräte in Produktionslinien, um die Maschinenleistung zu überwachen, Vorhersagen zum Wartungsbedarf zu treffen und die Produktionseffizienz zu erhöhen.
Im Gesundheitsbereich ermöglicht Edge-Computing die Überwachung von Patientendaten, was Ärztinnen und Ärzten beispielsweise die Möglichkeiten einer frühzeitigen Diagnose potenziell lebensgefährlicher Krankheiten gibt. Der Einzelhandel kann von Edge-Computing im Bereich der Kundenkommunikation profitieren, indem Kundendaten in Echtzeit ausgewertet werden, um individuelle Angebote vorzubereiten. Edge-Computing erlaubt auch die praktische Umsetzung des autonomen Fahrens. Durch die Echtzeitverarbeitung von Sensordaten können Fahrzeuge Hindernisse erkennen, Verkehrsbedingungen analysieren und autonome Entscheidungen treffen.
Edge vs. Cloud vs. Fog: Computing-Modelle im Vergleich
Neben Edge-Computing gibt es mit Cloud- und Fog-Computing noch zwei weitere gängige Modelle der Datenverarbeitung, die zwar alle das gleiche Ziel verfolgen, dabei aber unterschiedliche Lösungswege gehen und sich in zentralen Merkmalen unterscheiden. Es gibt jedoch auch Gemeinsamkeiten bei den verwendeten Geräten und der Infrastruktur.
Die größten Unterschiede gibt es zwischen Edge-Computing und Cloud-Computing, da beim Edge-Computing die Daten dezentral und nahe an der Quelle der Daten verwertet werden. Beim Cloud-Computing findet die Datenverarbeitung auf zentralen Servern in Rechenzentren statt. Fog-Computing kombiniert Elemente beider Lösungen: Beim Fog-Computing werden Datenverarbeitungsaufgaben an Geräte oder Server in der Nähe der Datenquelle ausgelagert, ähnlich wie beim Edge-Computing, jedoch erfolgt die Verarbeitung nicht direkt am Edge-Gerät, sondern auf Geräten in der sogenannten Fog-Schicht, die sich zwischen Edge und Cloud befinden. Fog-Computing ermöglicht eine flexible und nah an der Datenquelle angesiedelte Datenverarbeitung, während gleichzeitig die Skalierbarkeit und die Ressourcen der Cloud genutzt werden.
Fog-Computing wird dort eingesetzt, wo enorme Mengen an Daten zusammenkommen, die sich über große Bereiche erstrecken – beispielsweise bei der Umsetzung von Smart-City-Konzepten. Die Überwachung von Parkplätzen für ein Parkleitsystem oder des Verkehrsstroms für eine intelligente Verkehrsführung in Echtzeit sind weitere Anwendungsbeispiele für Fog-Computing. Einzelne Edge-Computing-Lösungen könnten die Datenmengen in solchen Fällen nicht effizient verarbeiten. Außerdem ist der namensgebende Edge in diesem Fall nur schwer zu definieren.
Auch die Kombination dieser Technologien für hybride Lösungen ist gängige Praxis. Beim Fog-Edge-Cloud-Computing gewährleistet Edge-Computing die Echtzeitverarbeitung und Reaktion nahe der Datenquelle, während Cloud-Computing die Skalierbarkeit garantiert und rechenintensive Aufgaben übernimmt. Fog-Computing tritt in dieser Kombination als Vermittler und Zwischenlösung auf.
WAN und LAN bedienen jeweils unterschiedliche Anwendungsfälle bei der Datenübertragung. Deshalb hängt die Antwort auf diese Frage von den spezifischen Anforderungen ab. Ein LAN bietet – sofern kabelgebunden – eine zuverlässig hohe Bandbreite, geringe Latenzzeiten und starke Sicherheitsmechanismen für einzelne Teilnehmer. Es ist jedoch auf begrenzte geografische Bereiche wie ein Büro oder ein Gebäude beschränkt. Ein WAN ermöglicht hingegen die Vernetzung von Standorten über große Entfernungen. Die verwendeten Technologien sind zwar im Prinzip deutlich leistungsfähiger als ihre LAN-Pendants, werden aber auch meist von vielen tausend Computern gleichzeitig genutzt.
Edge-Computing im Überblick
Beim Edge-Computing geht es um eine Technologie, die dezentrale Verarbeitung von Daten in der Nähe des Gerätes ermöglicht, das die Daten erhoben hat, ohne die Daten in die Cloud zu übertragen.
Der entscheidende Vorteil des Edge-Computings ist, dass Daten vor Ort in Echtzeit verarbeitet werden können, ohne dass es zu Überlastungen oder gestörten Verbindungen kommen kann.
Mit Edge-Computing können Sie Kosten sparen, Ihre Datensicherheit erhöhen und die Effizienz steigern.
5G und das IoT sind Techniken, die für die Funktion von Edge-Computing eine wichtige Rolle spielen.
Zwischen Edge-Computing, Cloud-Computing und Fog-Computing gibt es zwar große Unterschiede, oft werden sie aber zu einer hybriden Lösung miteinander kombiniert.
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Häufig gestellte Fragen
Das Ziel von Edge-Computing ist es, Datenverarbeitung, Analyse und Speicherung näher an den Datenquellen oder Endgeräten durchzuführen. Die Verlagerung der Rechenleistung an den sogenannten Rand (engl. „Edge“) des Netzwerks ermöglicht Echtzeitreaktionen, was die Leistung, Effizienz und Sicherheit von Anwendungen verbessert. Die Technik wird daher insbesondere im Kontext mit dem Internet der Dinge (IoT), autonomer Fahrzeuge und industrieller Prozesse eingesetzt.
Edge-to-Cloud ist eine Hybridlösung im Umfeld von Edge-Computing und Cloud-Computing. Dabei werden Daten und Anwendungen zwischen den Edge-Geräten und der Cloud-Infrastruktur ausgetauscht. Edge-to-Cloud ermöglicht einerseits eine effiziente Datenverarbeitung in Echtzeit, andererseits aber auch die Nutzung der Cloud-Vorteile wie Skalierbarkeit und umfangreiche Ressourcen.
Ein Edge-Gerät ist ein physisches Gerät, das Daten verarbeitet. Diese Geräte können Sensoren, Kameras, Server oder andere IoT-Geräte sein. Edge-Geräte sind mit Rechenleistung, Speicher und Konnektivität ausgestattet und erlauben eine schnellere Reaktion, reduzieren den Datenverkehr im zentralen Netzwerk und verbessern Sicherheit und Datenschutz.
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