Zentral war gestern – wie Edge Computing die IT umkrempelt

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: 

• schnellere Datenübertragung und geringere Latenz 

• höhere Datensicherheit bei der Übertragung 

• verbessertes Netzwerk-Datenverkehrsmanagement 

• höhere Zuverlässigkeit bei der Datenübertragung 

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: 

• Amazon (AWS IoT Greengrass / AWS Outposts) 

• Microsoft (Azure IoT Edge / Azure Stack Edge) 

• Google (Distributed Cloud Edge) 

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: 

• medizinische Sensoren 

• Point-of-Sale-Terminals 

• Industrie-PCs 

• Gateways 

• intelligente Kameras 

• Selbstfahrende Autos 

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. 

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: 

• Sicherheit: Angenommen, das medizinische Fachpersonal eines Krankenhauses versendet private Patientendaten an einen im Haus befindlichen Facharzt über das Internet. Dann besteht die Gefahr, dass jemand die Daten abfängt. Sofern sich diese Daten allerdings am Netzwerkrand befinden, erhöht dies die Sicherheit und vermindert das Risiko. 

• Latenz: Die Anforderungen innerhalb der einzelnen Branchen steigen vehement. Ein Grund, warum immer mehr Branchen Lösungen implementieren, die schnelle Analysen und Reaktionen erfordern. Cloud-Computing allein schafft es nicht mehr, diese Anforderungen zu erfüllen – die Latenz ist einfach zu ineffizient. Dies ist auf die Entfernung der Datenquelle innerhalb des Netzwerks zurückzuführen. Hierdurch kommt es zu Verzögerungen, was sich beispielsweise negativ auf den Arbeitsablauf auswirkt. Cloud-Edge-Netzwerke arbeiten viel dichter an der Quelle, wodurch sich die Latenzzeit verringert. 

• Künstliche Intelligenz (KI): Mit Blick auf die Künstliche Intelligenz (KI) benötigen Unternehmen Daten direkt dort, wo sie entstehen. Dadurch können sie Informationen schneller erhalten und Daten nutzen, die bisher ungenutzt blieben. Ein notwendiger Schritt, um zeitnah nützliche Informationen zu gewinnen. 

• Konnektivität: Cloud-Computing würde ohne eine stetig aktive High-Speed-Internetverbindung nicht funktionieren. Das Edge Computing greift währenddessen auf unterschiedliche Netzwerk-Optionen zurück, wie auf das 5G-Netz. Ein Netz, das den Unternehmen eine geringe Latenz und eine schnelle Internetverbindung verspricht. So lassen sich die Daten problemlos über den Netzwerkrand hinaus übertragen. Eine permanente Internetverbindung wäre beispielsweise unerlässlich bei intelligenten Sicherheitslösungen wie CloudEdge. Ohne eine verlässliche Verbindung könnte es zu Sicherheitslücken kommen. Aber was ist CloudEdge eigentlich? CloudEdge ist eine intelligente Sicherheitslösung von Hangzhou Meari Technology Co. Ltd. Über dieses System kann ein Unternehmen zum Beispiel mit intelligenten Kameras das Betriebsgelände überwachen. 

• Bandbreite: In Zukunft steigt die Anzahl der Edge-Geräte und Datenübertragungen innerhalb der Unternehmen. Dies könnte beim Cloud-Computing zu Latenzproblemen führen, die jedoch mit einer höheren Bandbreite ausgleichen ließen. Das würde wiederum zu immensen Zusatzkosten führen, die Unternehmen mit dem Edge Computing vermeiden können. Sofern die Daten direkt am Netzwerkrand übertragen, gespeichert und analysiert werden können, müssen Unternehmen keine zusätzliche Bandbreite zur Verfügung stellen. 

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.