Edge Computing {Definition, Architektur und Anwendungsfälle}

Bei einem IT-Edge stellen Endgeräte eine Verbindung zu einem Netzwerk her, um Daten zu übermitteln und Anweisungen von einem zentralen Server, entweder einem Rechenzentrum oder der Cloud, zu empfangen. Während dieses Modell in der Vergangenheit funktionierte, erzeugen moderne Geräte so viele Daten, dass Unternehmen teure Geräte benötigen, um eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten.

Edge Computing löst dieses Problem, indem es die Verarbeitung näher an das Gerät bringt, das Daten generiert. Die Daten müssen zur Verarbeitung nicht an einen zentralen Server übertragen werden, sodass es keine Latenz- oder Bandbreitenprobleme gibt.

Dieser Artikel ist eine Einführung in Edge Computing. Wir erklären, was Edge Computing ist, diskutieren mögliche Anwendungsfälle und zeigen, wie diese Technologie zu einer günstigeren und zuverlässigeren Datenverarbeitung führt.

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist eine Form des Computings, die am oder in der Nähe des Randes eines Netzwerks stattfindet. Die Verarbeitung erfolgt entweder innerhalb oder in der Nähe des Geräts, sodass weniger Daten zum zentralen Server gelangen. Die meisten Vorgänge finden in Echtzeit in der Nähe der Datenquelle statt, was zu Folgendem führt:

• Verbesserte Reaktionszeiten.
• Bessere Bandbreitenverfügbarkeit.
• Zuverlässigere Systemeinblicke.
• Umfassendere und schnellere Datenanalyse.
• Hohe Verfügbarkeit.

Edge Computing trägt außerdem dazu bei, Arbeitslasten auf dem neuesten Stand zu halten, den Datenschutz zu gewährleisten und Datenschutzgesetze wie HIPAA, DSGVO und PCI einzuhalten. Dieses Verarbeitungsmodell ermöglicht auch weitere Innovationen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Edge-Geräte sammeln und speichern Daten, bevor sie Informationen an einen lokalen Edge-Server senden. Dieser Server übernimmt die folgenden Aktivitäten:

• Datenverarbeitung in Echtzeit.
• Datenvisualisierung und -analyse.
• Kassieren und Puffern.
• Datenfilterung.

Das Edge Center sendet die komplexesten Verarbeitungsanfragen (Big-Data-Vorgänge und Geschäftslogik) an das Rechenzentrum oder die Cloud. Obwohl der Bedarf an einem zentralen dedizierten Server weiterhin besteht, kann ein Unternehmen langsamere und kostengünstigere Verbindungen einrichten, ohne das Risiko einer Latenz aufgrund lokaler Vorgänge und vorsortierter Daten einzugehen.

Edge Computing vs. Cloud Computing

Der Hauptunterschied zwischen Edge- und Cloud-Computing besteht darin, wo die Verarbeitung stattfindet:

• Beim Cloud Computing finden alle Datenvorgänge an einem zentralen Ort statt.
• Beim Edge Computing finden die meisten datenbezogenen Prozesse lokal (am Rande der Umgebung) statt.

Edge Computing eignet sich ideal für Anwendungsfälle, bei denen die Verarbeitung zeitkritischer Daten zur Entscheidungsfindung erforderlich ist. Ein weiterer Anwendungsfall, bei dem Edge Computing besser ist als eine Cloud-Lösung, ist der Betrieb an abgelegenen Standorten mit geringer oder gar keiner Verbindung zum Internet.

Allerdings ist Edge Computing kein Ersatz für die Cloud. Diese Technologien sind nicht austauschbar; Edge Computing ergänzt die Cloud und die beiden Technologien sorgen für eine bessere Leistung für bestimmte Anwendungsfälle.

Edge Computing-Architektur erklärt

Hier sind die Schlüsselkomponenten, die ein Edge-Ökosystem bilden:

• Edge-Geräte: Ein spezielles Gerät mit begrenzter Rechenkapazität.
• Edge-Knoten: Jedes Gerät, Server oder Gateway, das Edge-Computing durchführt.
• Edge-Server: Ein Computer, der sich in einer Einrichtung in der Nähe des Edge-Geräts befindet. Auf diesen Maschinen werden Anwendungs-Workloads und gemeinsame Dienste ausgeführt, sodass sie mehr Rechenleistung benötigen als Edge-Geräte.
• Edge-Gateway: Ein Edge-Server, der Netzwerkfunktionen wie Tunneling, Firewall-Verwaltung, Protokollübersetzung und drahtlose Verbindungen ausführt. Ein Gateway kann auch Anwendungs-Workloads hosten.
• Cloud: Eine öffentliche oder private Cloud, die als Repository für containerisierte Arbeitslasten wie Anwendungen und Modelle für maschinelles Lernen fungiert. Die Cloud hostet und führt auch Apps aus, die Edge-Knoten verwalten.

Edge Computing hat drei Hauptknoten: den Geräte-Edge, den lokalen Edge und die Cloud.

Geräte-Edge ist der physische Standort, an dem Edge-Geräte vor Ort laufen (Kameras, Sensoren, Industriemaschinen usw.). Diese Geräte verfügen über die nötige Rechenleistung, um Daten zu sammeln und zu übertragen.

Local Edge ist ein System, das die Anwendungen und Netzwerk-Workloads unterstützt. Die lokale Kante besteht aus zwei Schichten:

• Eine Anwendungsschicht, auf der Apps ausgeführt werden, kann von Edge-Geräten aufgrund ihres großen Platzbedarfs (z. B. komplexe Videoanalysen oder IoT-Verarbeitung) nicht verarbeitet werden.
• Die Netzwerkschicht, auf der physische oder virtualisierte Netzwerkkomponenten wie Router und Switches ausgeführt werden.

Die Cloud (oder der Nexus) führt Anwendungs- und Netzwerk-Workloads aus, die die Verarbeitung verwalten, die andere Edge-Knoten nicht verarbeiten können. Trotz des Namens kann dieser Edge-Layer entweder als internes Rechenzentrum oder in der Cloud betrieben werden.

Die folgende Abbildung zeigt eine detailliertere Architektur und zeigt Komponenten, die für jeden Edge-Knoten relevant sind.

Branchenlösungen und Anwendungen können in mehreren Knoten vorhanden sein, da bestimmte Arbeitslasten entweder für das Gerät oder den lokalen Edge besser geeignet sind. Einige andere Arbeitslasten können unter bestimmten Umständen auch dynamisch zwischen Knoten verschoben werden (entweder manuell oder automatisch).

Virtualisierung ist ein wesentliches Element eines groß angelegten Edge-Computing-Setups. Diese Technologie erleichtert die Bereitstellung und Ausführung zahlreicher Anwendungen auf Edge-Servern.

Vorteile von Edge Computing

Nachfolgend sind die wichtigsten Geschäftsvorteile des Einsatzes von Edge Computing aufgeführt.

Latenzreduzierung

Edge Computing verbessert die Netzwerkleistung durch Reduzierung der Latenz. Da Geräte Daten nativ oder in einem lokalen Edge-Center verarbeiten, werden die Informationen nicht annähernd so weit übertragen wie in einer Standard-Cloud-Architektur.

Wenn beispielsweise zwei Kollegen im selben Gebäude E-Mails austauschen, kann es über Standardnetzwerke leicht zu Verzögerungen kommen. Jede Nachricht verlässt das Gebäude, kommuniziert mit einem entfernten Server und gelangt zurück in den Posteingang des Empfängers. Wenn dieser Prozess am Edge stattfindet und der Router des Unternehmens Büro-E-Mails verarbeitet, tritt diese Verzögerung nicht auf.

Edge Computing löst auch das Engpassproblem der „letzten Meile“. Alle Reisedaten müssen über lokale Netzwerkverbindungen übertragen werden, bevor sie das Ziel erreichen. Dieser Vorgang kann je nach Qualität der Infrastruktur eine Latenz zwischen 10 und 65 Millisekunden verursachen. Bei einem Aufbau mit Edge-Centern ist der Datenverkehr viel geringer als bei einem zentralisierten System, sodass es keine Engpassprobleme gibt.

Sicherere Datenverarbeitung

Herkömmliche Cloud-Setups sind anfällig für DDoS-Angriffe (Distributed Denial of Service) und Stromausfälle. Da Edge Computing Verarbeitung und Speicher verteilt, sind Systeme weniger anfällig für Störungen und Ausfallzeiten. Das Setup weist keine Single Points of Failure auf.

Da die meisten Prozesse zudem lokal stattfinden, können Hacker die Daten während der Übertragung nicht abfangen. Selbst wenn auf einem einzelnen Computer ein Datenverstoß auftritt, kann der Angreifer nur lokale Daten gefährden.

Kostengünstige Skalierbarkeit

Edge Computing ermöglicht es einem Unternehmen, seine Kapazität durch eine Kombination aus IoT-Geräten und Edge-Servern zu erweitern. Das Hinzufügen weiterer Ressourcen erfordert keine Investition in ein privates Rechenzentrum, dessen Bau, Wartung und Erweiterung teuer sind. Stattdessen kann ein Unternehmen regionale Edge-Server einrichten, um das Netzwerk schnell und kostengünstig zu erweitern.

Der Einsatz von Edge Computing senkt auch die Wachstumskosten, da nicht jedes neue Gerät den Bandbreitenbedarf im gesamten Netzwerk erhöht.

Einfache Erweiterungen auf neue Märkte

Ein Unternehmen kann mit einem lokalen Edge-Rechenzentrum zusammenarbeiten, um schnell zu expandieren und neue Märkte zu testen. Der Ausbau erfordert keine neue teure Infrastruktur. Stattdessen richtet ein Unternehmen nur Edge-Geräte ein und beginnt, Kunden ohne Latenz zu bedienen. Sollte sich der Markt als unerwünscht erweisen, erfolgt die Deinstallation ebenso schnell und kostengünstig.

Dieser Vorteil ist für Branchen von entscheidender Bedeutung, die eine schnelle Expansion in Regionen mit begrenzter Konnektivität erfordern.

Konsistente Benutzererfahrung

Da Edge-Server in der Nähe der Endbenutzer betrieben werden, ist es weniger wahrscheinlich, dass ein Netzwerkproblem an einem entfernten Standort die Kunden beeinträchtigt. Selbst wenn das lokale Zentrum ausfällt, können Edge-Geräte aufgrund ihrer Fähigkeit, wichtige Funktionen nativ abzuwickeln, weiter betrieben werden. Das System kann Daten auch über andere Wege umleiten, um sicherzustellen, dass Benutzer weiterhin Zugriff auf Dienste haben.

Nachteile von Edge Computing

Edge Computing erhöht die gesamte Angriffsfläche für ein Netzwerk. Edge-Geräte können als Einstiegspunkt für Cyberangriffe dienen, über die ein Angreifer Schadsoftware einschleusen und das Netzwerk infizieren kann.

Leider ist es in einer verteilten Umgebung schwierig, angemessene Sicherheit einzurichten. Der Großteil der Datenverarbeitung findet außerhalb des zentralen Servers und der direkten Sichtlinie des Sicherheitsteams statt. Auch die Angriffsfläche vergrößert sich, wenn das Unternehmen ein neues Gerät hinzufügt.

Ein weiteres häufiges Problem beim Edge Computing ist der Preis. Sofern ein Unternehmen nicht mit einem lokalen Edge-Partner zusammenarbeitet, ist der Aufbau der Infrastruktur kostspielig und komplex. Auch die Wartungskosten sind in der Regel hoch, da das Team zahlreiche Geräte an verschiedenen Standorten in gutem Zustand halten muss.

Da sich die aktuellen Standards schnell weiterentwickeln, kann es für ein Unternehmen schließlich zu Schwierigkeiten kommen, die Einstellungen auf dem neuesten Stand zu halten. Es kommen regelmäßig neue Geräte und Software auf den Markt, sodass Geräte schnell veraltet sein können.

Beispiele und Anwendungsfälle für Edge Computing

Nachfolgend finden Sie die vielversprechendsten Anwendungsfälle und Anwendungen von Edge Computing in verschiedenen Branchen.

5G und Edge Computing

Die Einführung von 5G verspricht Datengeschwindigkeiten von über 20 Gbit/s und verzögerungsfreie Verbindungen von über einer Million Geräten pro Quadratmeile. Diese neue Technologie hebt Edge Computing auf ein neues Niveau und ermöglicht noch geringere Latenzzeiten, höhere Geschwindigkeiten und verbesserte Effizienz.

Unternehmen können 5G schon bald für den Ausbau von Netzwerkrändern nutzen. Durch überlappende Netzwerke können Unternehmen noch mehr Daten auf Edge-Geräten speichern. Anwendungen können sich auch auf die Echtzeitkommunikation mit dem Netzwerk verlassen, eine Funktion, die sich bei der Ausweitung des IoT als entscheidend erweisen wird.

Videoüberwachung

Die Übertragung von Videodaten an einen zentralen Server ist langsam und teuer. Edge Computing beschleunigt diesen Prozess, indem es Kameras ermöglicht, erste Videoanalysen durchzuführen und interessante Ereignisse zu erkennen. Anschließend überträgt das Gerät das gefilterte Filmmaterial zur weiteren Analyse an einen lokalen Edge.

Wenn beispielsweise in einem Gebäude mit Edge-Kameras ein Feuer ausbricht, können die Geräte Menschen innerhalb der Flamme unterscheiden. Sobald die Kamera eine gefährdete Person erkennt, wird das Filmmaterial ohne Latenz an den lokalen Rand übertragen. Der lokale Rand kann dann die Behörden kontaktieren, anstatt das Filmmaterial an das Rechenzentrum zu senden und wertvolle Zeit zu verlieren.

Möglichkeiten im Gesundheitswesen

Durch die Einrichtung von Edge-Geräten zur Patientenüberwachung können Krankenhäuser den Datenschutz gewährleisten und die Patientenversorgung verbessern. Das Personal kann den Patienten eine schnellere und bessere Versorgung bieten, während das Krankenhaus die Datenmenge, die über Netzwerke übertragen wird, reduziert und eine Überlastung des zentralen Servers vermeidet.

Der Einsatz von Spitzenlösungen kann die Funktionsweise wichtiger Gesundheitsgeräte verbessern, darunter tragbare EKG-Geräte, Sensoren zur Temperaturüberwachung und Glukosemonitore. Durch die schnelle Datenverarbeitung können auch bei der Fernüberwachung von Patienten wertvolle Sekunden eingespart werden.

Vernetzte Autos

Ein mit Edge-Geräten ausgestattetes Auto kann Daten von verschiedenen Sensoren sammeln und in Echtzeit auf Situationen auf der Straße reagieren. Diese Funktion wird für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung sein.

Edge Computing kann auch automatische Fahrzeugkolonnen ermöglichen. Eine Gruppe von Autos oder LKWs kann im Konvoi dicht hintereinander fahren, was Kraftstoff spart und Staus verringert. Nur das erste Fahrzeug benötigt einen Fahrer, da die übrigen Autos dem ersten folgen und ohne Latenz kommunizieren können.

Überwachung in der Öl- und Gasindustrie

Edge Computing kann dazu beitragen, Öl- und Gasausfälle zu verhindern. Diese Anlagen werden typischerweise an abgelegenen Standorten betrieben, daher ist ein Edge Center eine viel bessere Option als ein entfernter Server oder eine Cloud. Geräte können mithilfe von Echtzeitanalysen das System überwachen und Maschinen herunterfahren, bevor eine Katastrophe eintritt.

Online Spielen

Online-Multiplayer-Spiele können vom Edge Computing profitieren, da die Technologie Verzögerungen reduziert. Spieler können Massenspiele organisieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Auch Cloud-Gaming kann vom Edge Computing profitieren. Bei dieser Art von Online-Spielen wird ein Live-Feed des Videospiels direkt auf die Geräte der Benutzer gestreamt. Da Rechenzentren diese Spiele verarbeiten und hosten, treten bei Benutzern häufig Latenzprobleme auf.

Wenn ein Cloud-Gaming-Unternehmen einen Edge-Server in der Nähe des Standorts des Spielers einrichtet, hat der Stream keine Latenz und das Gameplay reagiert vollständig

Intelligente Fabriken

Echtzeitreaktionen auf Herstellungsprozesse sind von entscheidender Bedeutung, um Produktfehler zu reduzieren und die Produktivität in einer Fabrik zu verbessern. Analysealgorithmen können den Betrieb jedes einzelnen Geräts überwachen und die Betriebsparameter anpassen, um die Effizienz zu verbessern.

Edge-Geräte können außerdem erkennen und vorhersagen, wann ein Fehler wahrscheinlich auftritt, wodurch kostspielige Ausfallzeiten in der Fabrik reduziert werden. Unternehmen können Prozesse auf cloudähnliche Weise verwalten, dabei aber die Zuverlässigkeit einer lokalen Einrichtung beibehalten.

Online Einkaufen

Durch die Reduzierung der Latenz können Einzelhandelsgeschäfte ihren Kunden ein reichhaltiges, interaktives Online-Erlebnis bieten. Ladenbesitzer können eine Augmented Reality für Online-Einkäufe mit nahtloser Leistung schaffen und es Käufern ermöglichen, Waren von zu Hause aus zu kaufen.

Auch stationäre Einzelhändler können Edge Computing nutzen, um Virtual-Reality-Einkaufsassistenten in den Filialen einzurichten.

Eine Technologie auf dem Vormarsch

Experten gehen davon aus, dass bis 2025 75 % der Datenverarbeitung außerhalb des traditionellen Rechenzentrums oder der Cloud stattfinden werden. Beginnen Sie frühzeitig mit Edge Computing, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken, die betriebliche Effizienz zu steigern und zuverlässige Erlebnisse für Ihre Kunden zu gewährleisten.