Was ist Edge Computing und warum ist es so wichtig?

Edge Computing ist ein Paradigma für verteilte Datenverarbeitung, das Arbeitsspeicher und Verarbeitung an den Rand des Netzwerks verlagert. Somit befinden sie sich in unmittelbarer Nähe von Benutzer und Geräten, sind sicherer und rücken, und das ist entscheidend, so nah an die Anwendungen und Datenquellen heran wie möglich.

In einem traditionellen Computing-Modell werden Daten zur Speicherung und Verarbeitung an ein zentralisiertes Rechenzentrum oder einen Cloud-Anbieter gesendet. Das kann jedoch zu Einschränkungen bei Latenz und Bandbreite führen.

Mit Edge Computing können Geräte und Sensoren am Rand des Netzwerks Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren. Und weil Daten für die Verarbeitung nicht an einen zentralen Ort übermittelt werden müssen, können Unternehmen diese lokal verarbeiten. Damit lassen sich mehr Kosten sparen und Reaktionszeiten und Anwendungsperformance verbessern.

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Welche Vorteile bietet Edge Computing?

Edge Computing ermöglicht es Unternehmen, die Verwaltung ihrer physischen Assets zu verbessern und neue, interaktive menschliche Erfahrungen zu schaffen. Zu den Vorteilen von Edge Computing gehören:

• Reduzierte Latenz: Wenn die Datenverarbeitung näher an der Datenquelle erfolgt, gewinnen Sie die Zeit, die eine Übermittlung der Daten an die Cloud und zurück erfordern würde. Damit wird eine Verarbeitung in Echtzeit und eine schnellere Entscheidungsfindung möglich.
• Verbesserte Datensicherheit: Vertrauliche Daten müssen nicht an Cloud-Server gesendet werden, wo sie möglicherweise Cyberangriffen ausgesetzt sind oder abgefangen werden. Durch eine lokale Verarbeitung der Daten können Edge-Geräte sicherstellen, dass vertrauliche Daten im lokalen Netzwerk verbleiben und so die Datensicherheit verbessern.
• Kosteneffizienz: Edge Computing reduziert die Kosten für Bandbreite und Speicherkapazität, die mit einer Übermittlung der Daten in die Cloud einhergehen. Damit ist es eine kosteneffizientere Option für Unternehmen mit großen Datenmengen.
• Skalierbarkeit: Mit Edge Computing können Unternehmen ihre Computing- und Speicher-Ressourcen nach Bedarf dynamisch skalieren. Veränderungen in Datenvolumen und Verarbeitungsanforderungen können so einfacher bewältigt werden.
• Höhere Zuverlässigkeit: Edge Computing kann die Zuverlässigkeit von Anwendungen verbessern, da sie so unabhängig von der Cloud funktionieren. Das ist besonders in Szenarien von Vorteil, in denen die Netzwerkverbindung instabil oder unzuverlässig ist, wie z. B. an weit abgelegenen Standorten oder Offshore-Bohrinseln.

Anwendungsfälle für Edge Computing und Beispiele

Für Edge Computing gibt es verschiedene Anwendungsfälle, insbesondere bei Anwendungen, in denen eine Datenverarbeitung in Echtzeit und niedrige Latenz entscheidend sind. Zu den gängigsten Anwendungen gehören:

• Industrielle Automatisierung: Edge Computing kann eine Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit für industrielle Anwendungen im Bereich Automatisierung ermöglichen. Dazu gehören beispielsweise prädiktive Wartung, maschinelles Lernen und die Überwachung von Betriebsanlagen.
• IoT-Geräte: Edge Computing wird genutzt, um Daten lokal zu verarbeiten und zu analysieren. Das reduziert die Latenz und verbessert die Reaktionszeiten. Das ist besonders für Anwendungen nützlich, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern, wie beispielsweise in den Bereichen Smart Cities (lesen Sie, wie NTT die digitale Transformation der Stadt Las Vegas unterstützt), Hausautomatisierung und tragbare Geräte.
• Autonome Fahrzeuge: Edge Computing gibt selbstfahrenden Autos die Möglichkeit, Daten von Sensoren und Kameras in Echtzeit selbst zu verarbeiten. So können sie schnell Entscheidungen treffen und auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren.
• Gesundheitswesen: Anwendungen im Gesundheitswesen, z. B. Fernüberwachung von Patienten, Echtzeit-Datenanalyse und prädiktive Analysen, profitieren deutlich von der Geschwindigkeit, die mit Edge Computing möglich ist.
• Einzelhandel und Gastgewerbe: Edge Computing ermöglicht die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit bei Anwendungen wie Lagerbestandsverwaltung, Kundenprofilerstellung und personalisiertem Marketing.
• Video- und Media-Streaming: Unternehmen können außerdem Edge Computing für Content Delivery Networks (CDNs) nutzen, um mithilfe von Caching und Verarbeitung von Daten am Rand des Netzwerks die Streaming-Performance zu verbessern und die Latenz zu reduzieren.

Herausforderungen in Bezug auf Edge-Geräte und wie sie sich überwinden lassen

Während Edge Computing verschiedene Vorteile bietet, eröffnen sich dadurch auch einige Herausforderungen. Dazu gehören:

• Netzwerk-Konnektivität: Edge-Geräte und -Sensoren können an weit entfernten oder schwer zu erreichenden Standorten positioniert sein, was eine zuverlässige Netzwerkverbindung erschweren kann.
• Sicherheit: Edge-Geräte müssen vor Cyberbedrohungen wie Hackerangriffen oder Datenschutzverletzungen, die vertrauliche Daten gefährden können, geschützt werden.
• Skalierbarkeit: Mit einer steigenden Anzahl von Edge-Geräten und Sensoren kann sich die Verwaltung und Skalierung der erforderlichen Infrastruktur komplex gestalten.
• Datenmanagement: Edge-Geräte generieren große Datenmengen, deren Management und effektive Speicherung schwierig sein kann.

Für den Umgang mit diesen Herausforderungen gibt es verschiedene Strategien:

• Schaffung einer robusten Netzwerk-Infrastruktur: Eine schnelle, zuverlässige und skalierbare Netzwerk-Infrastruktur – wie zum Beispiel Private 5G von NTT – ist unerlässlich, damit Edge-Geräte effektiv Verbindungen herstellen und kommunizieren können.
• Einrichtung von Sicherheitsprotokollen: Die Implementierung von Sicherheitsprotokollen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugangskontrolle kann helfen, vertrauliche Daten zu schützen.
• Nutzung der richtigen Plattformen: Plattformen, die Tools für die Datenverwaltung, Datenanalyse und Anwendungsentwicklung bieten, können den Einsatz und das Management von Edge Computing vereinfachen.
• Unterstützung von Experten: Über die Technologie an sich hinaus verfügt Ihr Unternehmen möglicherweise nicht über die erforderliche Expertise oder die Ressourcen, um Edge Computing zu einem Erfolg zu machen. Lösungen wie Edge as a Service von NTT können in diesem Fall Ihre digitale Transformation auf skalierbare und kosteneffektive Weise voranbringen.
• Cloud-Integration: Die Integration von Edge Computing mit Cloud-Services kann helfen, zusätzliche Verarbeitungsleistung, Speicher- und Analysekapazitäten zu liefern.

Wie sieht die Zukunft von Edge Computing aus?

Die Zukunft des Edge Computing erscheint vielversprechend. Eine zunehmende Nutzung von Edge Computing wird beispielsweise im Landwirtschafts-, Transport- und Logistiksektor erwartet. Mit einer verstärkten Verbreitung von Edge Computing entsteht eine steigende Nachfrage nach spezieller Hardware wie Edge-Servern und -Sensoren für die entsprechenden Infrastrukturen.

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Es ist ebenfalls davon auszugehen, dass der Rollout von 5G-Netzwerken Edge Computing stärkt, da ultraschnelle Geschwindigkeiten und niedrige Latenz für die Datenverarbeitung und -übermittlung bereitgestellt werden. Edge Computing eignet sich außerdem perfekt für KI-Anwendungen, da es eine Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse für KI-Modelle bieten kann. Das wird das Wachstum von Edge-KI noch weiter antreiben.

Da immer mehr Edge-Computing-Systeme bereitgestellt werden, werden Standardisierung und Interoperabilität notwendig, damit unterschiedliche Systeme nahtlos miteinander kommunizieren können.