Was ist Edge Computing?

Ein Blick in die nahe Zukunft verrät bereits, wie sich IoT und AI in den nächsten Jahren entwickeln werden. Im Jahr 2024 werden bereits mehr als 20 Milliarden IoT Geräte verknüpft sein. In den kommenden Jahren wird die Konnektivität im IoT stark zunehmen. Die Konsequenz sind hohe Datenflüsse, die in immer kürzeren Zeiträumen verarbeitet werden müssen.

Ein Fallbeispiel an autonom fahrenden Autos, die miteinander kommunizieren, verdeutlicht die Notwendigkeit schneller und effizienter Datenverarbeitung. Die Idee ist simpel: alle sich auf der Strasse befindenden Vehikel sind miteinander verknüpft und in der Lage untereinander zu kommunizieren um so beispielsweise Staus zu vermeiden. Die Menge an Daten kann von der Cloud wegen Latenzzeiten jedoch nicht in einem sinnvollen Zeitraum verarbeitet werden. Auch bei AI-basierten Autopiloten wäre die Verarbeitung mit der Cloud nicht umsetzbar.

Hier kommt Edge Computing ins Spiel.

Bei dem Begriff Edge Computing handelt es sich um einen Design-Ansatz von IoT-Architekturen, bei dem Rechenleistung und Speicherkapazitäten möglichst nah an den entsprechenden Endgeräten platziert werden. Der Begriff “Edge” meint den äusseren Rand (also die verbundenen Geräte) eines IoT-Netzwerks. Durch die Nähe der Ressourcen müssen Daten nicht erst über externe Netzwerke in die Cloud geladen werden und Latenzzeiten entfallen.

Dank dem Einsatz von Edge Computing können IoT-Lösungen auch für rechenintensive Situationen gerüstet werden. Edge Computing kann parallel mit der Cloud verwendet werden. Dadurch bleiben die Vorteile von Cloud Computing erhalten und werden durch den Einsatz von Edge Computing ergänzt.

Zu den Schlüsselvorteilen von Edge Computing zählen:

1. Schnellere Reaktionszeiten: Indem Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks, also näher am Ursprungsort der Daten erfolgt, werden Latenzzeiten reduziert. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die Echtzeit- oder Fast-Real-Time-Datenverarbeitung erfordern, wie beispielsweise in der Fertigungsautomatisierung oder bei autonomen Fahrzeugen.
2. Verringerte Bandbreitenkosten: Durch die lokale Verarbeitung der Daten müssen nicht alle Daten zum zentralen Server übertragen werden, was die benötigte Bandbreite reduziert und damit Kosten spart.
3. Erhöhte Sicherheit: Edge Computing kann die Sicherheit erhöhen, da sensible Daten lokal verarbeitet und gespeichert werden können, anstatt sie über das Netzwerk zu senden. Dies verringert die Gefahr von Datenlecks während der Übertragung.
4. Zuverlässigkeit: Durch die dezentrale Verarbeitung wird die Abhängigkeit von zentralen Servern reduziert, was die Systemzuverlässigkeit bei Ausfällen verbessert.
5. Skalierbarkeit: Edge Computing ermöglicht es, Ressourcen effizient zu skalieren, indem es Verarbeitungskapazitäten dort bereitstellt, wo sie benötigt werden.
6. Geringerer Energieverbrauch: Da die Datenverarbeitung lokal erfolgt, kann dies zu einem geringeren Energieverbrauch führen, im Vergleich zur Übertragung grosser Datenmengen über weite Strecken.
7. Unterstützung für das Internet der Dinge (IoT): Edge Computing ist ideal für IoT-Anwendungen, bei denen Geräte am Rand des Netzwerks grosse Datenmengen generieren, die schnell verarbeitet werden müssen.

Insgesamt ermöglicht Edge Computing Unternehmen, die Effizienz ihrer Netzwerke und Anwendungen zu verbessern und ist besonders wichtig für Anwendungen, die schnelle Verarbeitung und Reaktionszeiten erfordern.