Edge-Computing und Cloud-Computing im Vergleich

Im Jahr 2022 verfügte die globale Cloud-Computing-Branche über ein Marktvolumen von 480 Milliarden USD. Einer Studie von Zippia zufolge nutzen geschätzt 94 % aller Unternehmen Clouddienste. Stolze 67 % der IT-Infrastruktur von Unternehmen ist inzwischen cloudbasiert. Gleichzeitig wächst Cloud-Computing mit beeindruckender Geschwindigkeit: Schätzungen zufolge wird der weltweite Markt für Cloud-Computing im Jahr 2026 einen Wert von 947,3 Milliarden USD haben, und bereits 2025 werden 175 Zettabytes an Daten in einer Cloud gespeichert sein.

Cloud-Computing ist unbestreitbar auf dem Vormarsch. Doch auch eine völlig andere Art des Computings, die manche vielleicht sogar als das diametrale Gegenteil der Cloud bezeichnen würden, erfreut sich derzeit regen Wachstums: das Edge-Computing.

Hatte der globale Edge-Computing-Markt im Jahr 2022 noch einen Wert von 11,24 Mrd. USD, wird erwartet, dass er von 2023 bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 37,9 % wachsen wird. Das ist das Doppelte der durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate des Cloud-Computing-Markts.

In diesem Blog analysieren wir die Unterschiede zwischen Cloud-Computing und Edge-Computing und untersuchen ihre jeweiligen Vorteile. Außerdem befassen wir uns mit der Frage, ob die beiden Konzepte miteinander konkurrieren – oder sich nicht doch vielmehr gegenseitig ergänzen.

Was ist Cloud-Computing?

Einfach gesagt bezeichnet Cloud-Computing ein Technologiemodell, das es Nutzern erlaubt, über das Internet auf Computerressourcen wie Server, Speicher, Datenbanken, Netzwerke und Software zuzugreifen und diese zu nutzen. Dabei werden diese Ressourcen von Cloud-Service-Providern in Rechenzentren bereitgestellt und gemanagt.

Cloud-Computing bietet einen flexibleren und skalierbareren Ansatz als das klassische On-Premises-Modell, bei dem physische Hardware und Software erworben und verwaltet werden. Anstatt in eine eigene Rechenzentrumsinfrastruktur zu investieren, werden Ressourcen von einem Cloudanbieter gemietet, häufig auf einer Pay-as-you-go-Basis.

Ganz gleich, ob Unternehmen hohe Speicher- und Rechenleistung benötigen, um große Datenmengen zu verarbeiten, oder ob ein Start-Up von hochwertigen Ressourcen profitieren möchte, auch wenn die Finanzlage eigentlich keine Investition in eine eigene physische Infrastruktur rechtfertigt: Mit Cloud-Computing benötigen Unternehmen lediglich eine Internetverbindung, um auf die notwendigen Rechenressourcen zurückzugreifen.

Cloud-Computing versus on-Premises

Eines der Hauptargumente für den Einsatz einer Cloud-Infrastruktur ist, dass Unternehmen so vom Fachwissen und den Skaleneffekten des Cloudanbieters profitieren können. So können sie höhere Sicherheit und bessere Business-Continuity erzielen, als es mit einer Installation on-Premises möglich wäre. Ein Blick auf das (wachsende) Ausmaß von Sicherheitsproblemen und die damit verbundene Bedrohung der Infrastruktur zeigt, warum sich das für Unternehmen lohnt. In der Lenovo Global Study of CIOs 2022 nannten 66 % der befragten CIOs Cybersicherheit, Ransomware und Datenschutz als ihre größten Sorgen. Bereits im Oktober 2021 verzeichnete Check Point Research (CPR) 50 % mehr Angriffe pro Woche auf Unternehmensnetzwerke als noch in 2020. Der Spitzenwert lag bei 925 Cyberangriffen pro Woche und Unternehmen, wobei jede Woche eines von 61 Unternehmen weltweit von Ransomware betroffen war.

Zentrale Rechenzentren verfügen über eine immense Menge an Rechenleistung, Speicher- und Netzwerkressourcen, die alle über das Internet zugänglich sind. Dadurch können Unternehmen ihren Betrieb mühelos in jede Richtung skalieren, ohne dass sie dafür zusätzliche Hardware kaufen, installieren und verwalten müssen. Solche Budget-Erwägungen tragen maßgeblich dazu bei, dass immer mehr Unternehmen zum Cloud-Computing übergehen.

Die Qualität der Hardware wirkt sich auf die Geschwindigkeit der darauf laufenden Software sowie auf die Anzahl der Benutzer aus, die gleichzeitig auf die Ressourcen zugreifen können. Aus diesem Grund muss Hardware in immer kürzeren Abständen ersetzt werden. Der Mangel an IT-Fachkräften auf dem offenen Markt tut ein Übriges, so dass gute Mitarbeiter zusehends teuer zu finden und zu halten sind. Diese günstigen Bedingungen für IT-Fachkräfte haben dafür gesorgt, dass dem Robert Half 2023 Salary Guide zufolge 72 % der Beschäftigten in der IT-Branche in den USA bereits einmal einen Jobwechsel in Erwägung gezogen haben. 52 % gaben sogar an, mindestens einmal im Monat über eine Kündigung nachzudenken. In beiden Fällen wurde höhere Vergütung als Motiv genannt.

Was ist Edge-Computing?

Im Gegensatz zum Cloud-Computing werden beim Edge-Computing die Daten nicht zur Verarbeitung an eine zentrale Stelle geschickt. Stattdessen werden die Daten in der Nähe des Ortes verarbeitet, an dem sie auch erzeugt wurden, wie einem Edge-Gerät oder auch einem Edge-Server. Der Hauptvorteil besteht darin, dass dadurch die Latenzzeit verringert wird. Das ist in Anwendungsbereichen wie beispielsweise autonomen Fahrzeugen wichtig, wo ein konstanter Datenstrom in Echtzeit verarbeitet werden muss. Bis die Information, dass sich eine Person vor dem Auto befindet, zu und von einem cloudbasierten Prozessor gesendet worden wäre, wäre es bereits zu spät, um einen Unfall zu verhindern.

Man kann sich Edge-Computing wie ein kleines Gehirn direkt am Ort des Geschehens vorstellen. Die Daten werden in der Nähe des Ortes verarbeitet, an dem sie generiert wurden, statt sie an ein weit entferntes Rechenzentrum bzw. an eine Cloud zu senden: nämlich am “Edge,” also dem Rand, des Netzwerks. Das ist, als würde man einen Zwischenhändler ausschalten, um Dinge schneller und effizienter zu erledigen. Besonders praktisch ist das für Geräte, die auf Verarbeitung in Echtzeit angewiesen sind, wie intelligente Geräte oder auch Sensoren.

Die Verarbeitung von Daten nahe der Quelle ist eine vorgelagerte Anwendung des Edge-Computing. Edge-Computing wird jedoch auch in umgekehrter Richtung, in nachgelagerten Anwendungen, eingesetzt. Bei solchen nachgelagerten Anwendungen werden Daten in der Nähe des Ortes, an dem sie verwendet werden sollen, gespeichert bzw. zwischengespeichert. Diese Form der “Edge”-Speicherung reduziert die Latenzzeit, wenn Nutzer auf diese Daten zugreifen.

Einige Beispiele für Edge-Geräte

Edge-Geräte sind beispielsweise kleine Geräte wie ein raspberry pi oder auch tragbare medizinische Geräte. Auch viele Smartwatches sind jetzt schon Mini-Edge-Geräte, Tendenz steigend. Ein Edge-Gerät ist aber nicht zwingend klein: Auch ein Server in einem Rechenzentrum kann ein Edge-Gerät sein. Entscheidend ist immer, dass das Gerät physisch näher an der Datenquelle ist, als es das in einem Cloud-Rechenzentrum wäre.

Was sind die Vorteile des Edge-Computings?

Edge-Computing kommt vor allem dann zum Tragen, wenn es keine zuverlässige Internetverbindung gibt, über die auf Rechenleistung und andere Ressourcen zugegriffen werden kann. Im Smart Farming sammeln Sensoren beispielsweise Daten über den Boden, die Umgebung, die Pflanzen und den Traktor selbst, um die optimale Arbeitsweise zu ermitteln. Dabei kommen Edge-Geräte am Traktor selbst zum Einsatz, da in ländlichen Gegenden nicht immer zuverlässige Internetverbindungen gegeben sind. Auch Drohnen kommen in der Landwirtschaft zum Einsatz, die mittels eingebauter Rechenleistung Daten zum Zustand von Pflanzen und Feldern sammeln, und diese Informationen wiederum an automatisierte Bewässerungsanlagen senden. Auch hier geht es in erster Linie darum, die mit Mobilfunknetzen verbundenen Latenzzeiten zu vermeiden.

Edge-Computing vs. Cloud-Computing

Obwohl Edge- und Cloud-Computing auf den ersten Blick komplett gegensätzlich erscheinen mögen, gibt es tatsächlich eine nicht unbeträchtliche Schnittmenge zwischen den beiden Konzepten. Dies wird “Fog-Computing” genannt.

Was ist Fog-Computing?

Fog-Computing ist eine Mischform von Edge-Computing und Cloud-Computing. Es handelt sich dabei um ein dezentrales Netzwerk, das nach Bedarf die jeweiligen Vorteile beider Modelle nutzen kann. So sind beispielsweise die Fertigungsanlagen im Fertigungs- und Anlagenbau mit Sensoren ausgestattet, die die Leistung und den Zustand der einzelnen Anlagen und ihrer Umgebung (z. B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit, etc.) überwachen. Mittels Edge-Geräten und -Servern können diese Sensoren Daten vor Ort verarbeiten und erlauben so Einblick in den Produktionsprozess in Echtzeit. Zeigt eine Maschine Verschleißanzeichen oder Parameter weichen vom vorgegebenen Rahmen ab, kann umgehend eine Reaktion ausgelöst werden. So werden Stillstände reduziert und kostspielige Ausfälle verhindert.

Ein weiterer Anwendungsbereich für diese Daten ist die sogenannte vorausschauende Wartung. Hierfür werden die Daten, die die IIoT-Sensoren sammeln, jedoch in einer Cloud gesammelt und analysiert. Anstatt erst beim Ausfall einer Maschine zu reagieren, nutzt das System Leistungsparameter, um vorherzusagen, wann eine Wartung erforderlich ist. Dieser proaktive Ansatz hilft, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer der Geräte zu verlängern.

Einige Beispiele für Fog-Computing

Es gibt zahlreiche Anwendungen, bei denen eine Kombination von Edge- und cloudbasierter Verarbeitung zum Einsatz kommt.

Im Beispiel der Landwirtschaftsdrohnen von oben werden Informationen zu Pflanzen, Zustand der Felder und Wasserhaushalt gesammelt und später an ein cloudbasiertes System gesendet, um Wissenschaftlern bei der Ausarbeitung besserer Bewässerungs- und Düngeprogramme zu helfen. In einigen Bereichen des Smart Farmings setzen interessante Projekte auch bereits 5G für diese Zwecke ein.

In unserem anderen Beispiel ging es darum, wie autonome Fahrzeuge Daten in Edge-Geräten verarbeiten, um in Echtzeit auf Verkehrssituationen reagieren zu können. Anschließend werden die Daten jedoch in die Cloud gesendet, wo diese Fülle an Big Data verwendet wird, um neue Simulationsmodelle für Edge-Geräte in autonomen Fahrzeugen zu trainieren.

Das Management von Hardware im Edge-Computing

Manchmal fällt die Entscheidung für eine Kombination aus Edge- und Cloud-Computing-Infrastrukturen jedoch auch aus ganz pragmatischen Gründen. So benötigt die Firmware auf den Edge-Geräten regelmäßige Updates und Sicherheitspatches, die natürlich von einer Cloud aus gesendet werden.

Was ist besser: Datenspeicherung in einer Cloud-Infrastruktur oder auf einem Edge-Gerät?

Bei der Entscheidung zwischen der Datenspeicherung auf einem Edge-Gerät oder in der Cloud kommt es vor allem darauf an, wie und wann auf die Informationen zugegriffen werden soll. Wird der Edge-Prozessor die Daten erneut benötigen, verkürzt die Speicherung direkt auf dem Edge-Gerät die Latenzzeit erheblich. Außerdem kommen Edge-Geräte häufig in Umgebungen mit schlechter Konnektivität oder geringer Bandbreite zum Einsatz, was bei der Synchronisierung mit einer Cloud zu signifikanten Latenzzeiten führen kann. Inkonsistente Konnektivität kann außerdem zu Fehlern bei der Datensynchronisation, Datenverlusten oder veralteten Daten in der Cloud führen.

Nicht zu vergessen ist, dass man bei einem Cloud-Modell nur für den tatsächlich genutzten Speicherplatz zahlt, während für das Edge-Gerät ein Pauschbetrag anfällt. Auch das kann ein Grund sein, sich für die Speicherung auf dem Edge-Gerät selbst als die wirtschaftlichere Lösung zu entscheiden. Edge-Geräte können signifikante Mengen an Daten erzeugen, und diese Datenmassen in Echtzeit in die Cloud zu übertragen kann schnell viele Ressourcen beanspruchen.

Business-Continuity und Notfallwiederherstellung im Edge-Computing

Doch was passiert mit den Daten auf dem Edge-Gerät, wenn das Gerät ausfällt? Wenn es gestohlen wird? Die Daten auf dem Edge-Gerät können natürlich verschlüsselt und anderweitig gesichert werden; das nützt jedoch nichts, wenn die benötigten Daten samt Gerät gestohlen wurden. Vor diesem Hintergrund ist es durchaus sinnvoll, die Daten in regelmäßigen Abständen in eine Cloud hochzuladen. Cloudanbieter verfügen über die notwendige Infrastruktur, von der Sicherstellung der notwendigen Redundanz, Pflege und Wartung der Hardware bis hin zu Active-Active-Clustering und digitalen Zwillingen, um auch im Katastrophenfall die Zugänglichkeit der Daten zu gewährleisten.

Nicht zuletzt steht in der Cloud unbegrenzter Speicherplatz zur Verfügung, wohingegen Edge-Geräte häufig nur begrenzten Speicherplatz, Rechenleistung und Energieressourcen bieten.

Synchronisierung zwischen Edge-Geräten und der Cloud: Datenverwaltung

Trotz der genannten Vorteile der Datenspeicherung in der Cloud müssen dafür die notwendigen Richtlinien und Konfliktlösungsmethoden definiert werden, um sicherzustellen, dass Dateien nicht unnötig dupliziert werden. Dazu muss eine Masterversion definiert werden, anhand derer sich Änderungen nachvollziehen lassen. Hierfür können Methoden wie Zeitstempel, Versionierung (bei der jede Aktualisierung eine eindeutige Kennung erhält), Zusammenführungsstrategien oder die Zuweisung von Konsensalgorithmen herangezogen werden. Konfliktfrei replizierte Datentypen (Conflict-Free Replicated Data Types, CRDTs) sind komplexe, aber wirksame Methoden zur Gewährleistung der Datenintegrität durch Erstellung, Aktualisierung und Auswertung von Datenreplikaten.

Synchronisierung zwischen Edge-Geräten und der Cloud: Sicherheit

Daten, die zwischen einem Edge-Gerät und einer Cloud synchronisiert werden, müssen sowohl in Bewegung als auch im Ruhezustand verschlüsselt werden, um sicherzustellen, dass sie nicht in die falschen Hände geraten. Ungesicherte Datenübertragungen können zu Datenlecks, unbefugtem Zugriff oder Man-in-the-Middle-Angriffen führen und die Vertraulichkeit sowie die Integrität der synchronisierten Daten beeinträchtigen. Daher spielen die gegenseitige Authentifizierung zwischen Gerät und Cloud sowie Zugangskontrollen eine wichtige Rolle. Diese können mit einer API-Managementsoftware oder mit Echtzeit-Überwachungs- und -Verwaltungstools für andere Datenübertragungsmethoden, wie sie in der SEEBURGER BIS Plattform integriert sind, implementiert und überwacht werden.

Edge-Computing vs. Cloud-Computing vs. Fog-Computing

Edge-Computing ist eine leistungsstarke Option, um den Bedarf an reduzierten Latenzzeiten und Echtzeitreaktionen im Bereich datengesteuerter Anwendungen zu decken. Durch die Verarbeitung oder Speicherung von Daten in unmittelbarer Nähe ihrer Quelle ermöglicht Edge-Computing schnellere Entscheidungsfindung und Reaktionsfähigkeit. Dabei konkurrieren Edge- und Cloud-Computing nicht miteinander, sondern arbeiten vielmehr Hand in Hand. Dadurch profitieren beide Modelle von den entstehenden Synergien. Dabei übernehmen Edge-Geräte die zeitkritische Datenverarbeitung. Im Anschluss werden die Daten dann für die tiefergehende Analyse an eine Cloud übertragen, beispielsweise über einen cloudbasierten Data-Lake. Ein derartiges Zusammenspiel von Cloud und Edge bezeichnet man als Fog-Computing.

Diese Zusammenarbeit bringt jedoch auch Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Datenverwaltung mit sich. Die Synchronisierung zwischen Edge-Geräten und der Cloud erfordert strenge Richtlinien zum Schutz sensibler Informationen und zur Gewährleistung von Datenintegrität und -vertraulichkeit.

Wie kann SEEBURGER helfen?

Edge-Computing hat sich zwar längst etabliert, ist durch den technischen Fortschritt jedoch auch kontinuierlichem Wandel unterworfen. Es spielt eine wichtige Rolle bei Echtzeitprozessen wie auch beim Zusammenspiel mit Cloud-Computing. Je mehr sich Industriesektoren das Potenzial, das dem IIoT und künstlicher Intelligenz (KI) innewohnt, erschließen, desto mehr wandelt sich die Partnerschaft zwischen Edge- und Cloud-Computing und zu einer wichtigen, dynamischen Kraft, die die Zukunft datengesteuerter Systeme formativ beeinflusst. Dies sollte von Anfang an mit einer umfassenden Integrationsstrategie angegangen werden, die durch eine leistungsstarke Integrationsplattform mit eingebauten Überwachungs-, Datensicherheits- und Governance-Funktionen unterstützt wird.

SEEBURGER investiert stark in Forschung und Innovation, um diesen schnelllebigen und sich ständig weiterentwickelnden Bereich an vorderster Front mitzugestalten. Kontaktieren Sie uns noch heute, um Ihre Integrationsstrategie für Ihre IIoT-Geschäftsanforderungen zu besprechen.

Warum SEEBURGER

Eine zentrale Plattform, eine Experience, alle Integrationen, alle Bereitstellungsmodelle. Unsere BIS Plattform ermöglicht die nahtlose Vernetzung von Anwendungen, Menschen und Prozessen, ob in der Cloud, einer hybriden Umgebung oder on-Premises. Mit der BIS Plattform ist jeder in der Lage, einfache bis komplexe Integrationen eigenständig zu gestalten und so zur Stärkung des digitalen Ökosystems Ihres Unternehmens beizutragen.

SEEBURGER ist ein Integrationsservice- und Softwareanbieter. Seit 1986 in Familienbesitz, machen SEEBURGER heute über 1.200 Mitarbeiter weltweit stark. Über 14.000 Kunden vertrauen täglich auf Integrationskompetenz aus dem Hause SEEBURGER.

Die SEEBURGER BIS Plattform bildet die Grundlage für agile Integration – um den geschäftlichen Nutzen der Industrie 4.0-Technologie zu erschließen. Das Industrial Internet of Things (IIoT) bietet enormes Potenzial für gesteigerte Produktivität, Prozesssicherheit und schnelle Innovation.