Autonomes Fahren, industrielle Roboterarme oder smarte Kameras – die Technologie schreitet unaufhaltsam voran. Damit jedoch alles reibungslos funktioniert, müssen die Netzwerke und Maschinen sämtliche Daten schnell, effizient und sicher verarbeiten. Eine Aufgabe, die eigentlich bislang das Cloud-Computing übernahm. Bei den stetig steigenden Datenmengen gerät eine herkömmliche Cloud-Lösung jedoch schnell an ihre Grenzen. Das Edge Computing soll genau dieses Problem lösen.
„Edge“ bedeutet auf Deutsch „Kante“ und beschreibt den Netzwerkrand. Also die Ebene, in der das Netz mit den Endgeräten verbunden ist. Werden die Daten dann direkt in der Nähe des Ortes verarbeitet, analysiert und gespeichert, an dem sie erzeugt wurden? Dann spricht man vom Edge Computing und Fog Computing oder auch Edge Processing. Alle genannten Begriffe gelten als Synonyme zueinander und bis auf die Bezeichnung unterscheiden sie sich nicht voneinander.
Die Datenverarbeitung findet also nicht mehr an einer zentralen Stelle statt, sondern in einem Edge-Server am Rand des Netzwerks. So entfällt etwa der lange Weg zur und von der Cloud, was eine schnellere Kommunikation unterhalb der verbundenen Geräte verspricht. Unternehmen können so selbst ohne Hochgeschwindigkeits-Internet (5G / Glasfaser) Daten in Echtzeit verarbeiten.
Für Unternehmen hat die Implementierung von Edge Computing beispielsweise gleich mehrere Vorteile:
Mit dem Begriff Edge-Server ist ein Server gemeint, der am Rande eines Netzwerks arbeitet. Dieser Server stellt Verarbeitungs-, Speicher, Netzwerk-, Computer- und Sicherheitsressourcen bereit.
Das Edge Computing funktioniert über die sogenannten Edge-Devices (Gateways). Diese kleinen, energiesparenden Geräte befinden sich nicht an einem zentralen Rechenzentrum irgendwo im Unternehmen oder sogar bei einem externen Anbieter. Vielmehr stehen sie in unmittelbarer Nähe zur Datenquelle und sind über ein Netzwerk miteinander verbunden. Über dieses Netzwerk kommunizieren sie dann nicht nur miteinander, sondern auch mit der Cloud.
Dieses Gateway sammelt dann alle eingehenden Daten und speichert diese intern ab. Sobald es diese abgespeichert hat, selektiert es die Daten und sendet alle relevanten Informationen entweder an einen lokalen Server oder an die Cloud. Es funktioniert weitaus schneller und benötigt weniger Bandbreite, als wenn alle Daten zur Verarbeitung zuerst in die Cloud (Cloud-Computing) fließen.
Es gibt bereits einige Edge Computing-Lösungen von namhaften Herstellern:
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Das Cloud-Computing war bislang allerdings das meistgenutzte Konzept für diese Aufgabe. Mit dem Internet of Things (IoT) hat sich die Art und Weise, wie Geräte miteinander zusammenarbeiten beziehungsweise kommunizieren, jedoch grundlegend verändert. Durch diese Technologie kommunizieren die verbundenen Geräte nahezu in Echtzeit miteinander.
Zu diesen vernetzten Geräten gehören beispielsweise:
Diese Geräte erzeugen eine riesige Datenmenge, deren Verarbeitung an einer zentralen Stelle kaum noch möglich wäre. Ein Punkt, weshalb Edge Computing so wichtig ist! Das Edge Computing ist nämlich ein Technologiebaustein des IoT.
Die Automobilbranche ist eines der Haupteinsatzgebiete des Edge Computings. Eine Aufgabe der Lösung besteht darin, das autonome Fahren sicherer zu machen. Angenommen, ein autonomes Fahrzeug überquert bei Grün eine Straßenkreuzung, während ein unaufmerksamer Fußgänger bei Rot über die Ampel läuft.
Das Fahrzeug sammelt in diesem Fall alle Daten auf seinem Weg (Ampel, Fußgänger, Straßenschilder) und bremst rechtzeitig ab, bevor es zu einem Unfall kommt. Müsste das Fahrzeug jetzt erst die gesammelten Daten mit der Cloud austauschen, kann es nicht mehr rechtzeitig bremsen. Durch den Einsatz von Edge Computing hingegen verarbeitet das Fahrzeug die Daten in Echtzeit und kann in Sekundenbruchteilen reagieren.
Cloud-Computing stößt besonders in Hinblick auf die folgenden Aspekte schnell an seine Grenzen: Datenspeicherung, Verarbeitung, Reaktionsschnelligkeit. Selbstverständlich ließe sich jetzt die Bandbreite oder Versorgungsleistung erhöhen. Dies reicht allerdings oftmals nicht mehr aus, um den hohen Anforderungen an die schnelle Datenverarbeitung der verbundenen Geräte gerecht zu werden. Diese Probleme löst schließlich das Edge Computing.
Es zielt dabei besonders auf die folgenden Probleme ab:
Das Edge Computing zielt nicht darauf ab, das Cloud-Computing vollständig abzulösen. Zumindest bis jetzt nicht. Stattdessen soll es die oben genannten Probleme lösen, um beispielsweise das autonome Fahren zu ermöglichen oder die Unternehmenssicherheit durch intelligente Kameras zu erhöhen.
Dies schafft es, indem es die Rechenleistung und Speicherkapazität der Cloud näher an die Geräte oder Maschinen bringt. So können die Systeme deutlich schneller und einfacher miteinander kommunizieren. Ein Punkt, der wiederum die Funktionalität der Cloud erweitert und eine nahtlose Hybrid-Computing-Umgebung schafft. So gehen Edge- und Cloud-Computing also viel mehr Hand in Hand.
Unser Tarif-Portfolio ist so vielseitig wie die Welt des Internet of Things. Es umfasst sowohl Standard-Tarife als auch individuelle Angebote für hochspezifische Lösungen, die ein hohes Maß an Service und Beratung erfordern. Auf diese Weise können wir für jede IoT-Idee den perfekt passenden Tarif finden.
2016 hat Anna erstmalig IoT-Themen bei der Deutschen Telekom begleitet. Seitdem betreut sie Kunden Use Cases unterschiedlichster Branchen – immer fokussiert auf den Nutzen, den das Internet of Things generieren kann. Im IoT-Blog beschreibt sie echte Anwendungsfälle und welchen Mehrwert diese Innovationen für die Marktakteure, deren Geschäftsmodelle oder gar ganze Branchen bieten.
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