Was ist Edge-Computing und warum ist es wichtig?

Edge-Computing ist eine Spitzentechnologie, die die Art und Weise, in der wir Daten innerhalb von vernetzten, digitalisierten Ökosystemen verarbeiten, neu definiert. Was genau ist Edge-Computing und warum ist es wichtig? Edge-Computing verarbeitet Daten näher an der Datenquelle, anstatt sie an einen zentralen Verarbeitungsort zu senden. Da die Welt immer vernetzter wird und die Menge der erzeugten Daten weiter zunimmt, wird Edge-Computing eine zunehmend wichtige Rolle bei der Gestaltung der Technologie der Zukunft spielen. Dieser Blog bietet eine Einführung in das Thema Edge-Computing, die Vorteile von Edge-Computing und einige Beispiele für die branchenspezifischen Einsatzmöglichkeiten von Edge-Computing.

Was ist Edge-Computing?

Edge-Computing bezeichnet die Verarbeitung von Daten in der Nähe des Ortes, an dem sie erzeugt werden, anstatt sie zur Verarbeitung an eine zentrale Stelle zu senden. Dies bedeutet, dass die Daten in Echtzeit verarbeitet werden, ohne dass eine Hochgeschwindigkeits-Internetverbindung erforderlich ist. Die zunehmende Verbreitung von vernetzten Geräten im (Industrial) Internet of Things (IIoT) macht Edge-Computing so wichtig. Bei der großen Datenmenge, die von diesen Geräten erzeugt wird, ist es nicht praktikabel, alle Daten zur Verarbeitung an eine zentrale Stelle zu senden. Edge-Computing ermöglicht eine schnellere und effizientere Verarbeitung von Daten, was wiederum zu einer besseren Entscheidungsfindung und einer höheren Leistung führen kann.

Edge-Computing funktioniert hauptsächlich mit kleinen Geräten mit geringem Stromverbrauch, den so genannten „Edge Devices“. Diese Edge-Geräte befinden sich in der Nähe von Datenquellen und sind mit einem Netzwerk verbunden, über das sie miteinander und mit der Cloud kommunizieren können. Wenn Daten generiert werden, werden sie von einem Edge-Gerät verarbeitet, das dann die verarbeiteten Daten zur weiteren Analyse an die Cloud senden kann. Dies ist wesentlich schneller als das Senden aller Daten zur Verarbeitung in die Cloud, was lange dauern kann und viel Bandbreite erfordert. Edge-Computing wird das Cloud-Computing nicht ersetzen. Vielmehr zielt Edge-Computing darauf ab, einen Teil der Verarbeitungsleistung und der Speicherkapazität der Cloud näher an die Geräte zu verlagern, die die Daten erzeugen und verbrauchen. Es erweitert daher die heutigen Cloud-Funktionen zu einer nahtlosen Hybrid-Computing-Umgebung.

Eine der vielseitigen Einsatzmöglichkeiten, die das Edge-Computing aufgrund seiner Fähigkeit, die Datenspeicherung und die Verarbeitungsleistung näher and die Datenquelle zu bringen bietet, ist das Multi-Access-Edge-Computing (MEC). Multi-Access-Edge-Computing ist eine spezielle Implementierung des Edge-Computing für drahtlose Kommunikationsnetze wie 4G oder 5G. Multi-Access-Edge-Computing ermöglicht den Einsatz von Edge-Computing-Funktionen an Basisstationen oder Access-Points, um die Netzleistung zu verbessern und den Nutzern drahtloser Kommunikationsnetze Dienste mit geringer Latenz bereitzustellen. Implementierungskonzepte wie das MEC für die Telekommunikation spielen in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Transportwesen und Smart Cities eine zunehmend wichtige Rolle. Dadurch werden neue Edge-basierte Dienste und Anwendungen ermöglicht, wie z. B. Videoanalyse für Echtzeitüberwachung, analytische Dienste mit geringer Latenz oder intelligente autonome Logistik.

Was sind die Vorteile von Edge-Computing?

Einer der größten Vorteile des Edge-Computing ist die Verringerung der Latenzzeiten. Durch die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle kann Edge-Computing die Zeit, die für die Übertragung von Daten in die Cloud benötigt wird, erheblich verkürzen. Beim Edge-Computing werden die Daten lokal auf Geräten oder Servern am Rande des Netzwerks verarbeitet und nicht zur Verarbeitung an ein zentrales Rechenzentrum gesendet. Das bedeutet, dass die Daten in Echtzeit verarbeitet werden können, ohne die Latenzzeit, die beim Hin- und Herschicken von Daten zu einem zentralen Standort entsteht. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die auf Datenanalysen in Echtzeit angewiesen sind, z. B. im Gesundheitswesen und in der Finanzbranche, sowie für Anwendungen, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern, z. B. autonome Fahrzeuge und Automatisierung in der Industrie.

Ein weiterer Vorteil des Edge-Computing ist höhere Sicherheit, da sensible Daten lokal verarbeitet und gespeichert werden können, anstatt sie an eine zentrale Stelle zu senden, wo sie möglicherweise anfälliger für Cyberangriffe sind. Durch die lokale Verarbeitung von Daten kann Edge-Computing das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen verringern.

Darüber hinaus kann Edge-Computing Unternehmen dabei unterstützen, Netzwerküberlastungen und Bandbreitenkosten zu reduzieren, indem die Datenmenge, die über das Netzwerk und in die Cloud übertragen werden muss, verringert wird. Edge-Computing ist eine leistungsstarke Technologie und eine überzeugende Option für Unternehmen, die ihre Datenverarbeitungsprozesse optimieren möchten. Die drei wesentlichen Vorteile, die Edge-Computing bietet, sind:

1. Reduzierung der Latenzzeit
2. Verbesserte Sicherheit
3. Reduzierung der Bandbreitenkosten

Edge-Computing ist eine nützliche Technologie zur Optimierung von Webanwendungen und vernetzten Geräten und minimiert die Bandbreitennutzung und Latenzzeiten. Dies hat große Auswirkungen auf die Sicherheits- und Nachhaltigkeitsanforderungen an neue IT/OT-Systemlandschaften.

Auswirkungen von Edge-Computing auf Sicherheitsaspekte

Sicherheit ist ein wesentlicher Aspekt beim Edge-Computing. Da immer mehr Geräte mit dem Internet verbunden sind, steigt das Risiko von Cyberangriffen, und die Bedeutung der Cybersicherheit für Unternehmen darf nicht unterschätzt werden. Edge-Computing hat das Potenzial, die Netzinfrastruktur zu entlasten und die Sicherheit zu verbessern, indem sensible Daten näher an der Quelle gehalten werden. Edge-Computing, bei dem die Daten näher an der Quelle als an einem zentralen Standort verarbeitet werden, kann dazu beitragen, einige dieser Risiken zu mindern, indem die Datenmenge, die über das Internet übertragen werden muss, reduziert wird.

Bei der Implementierung von Edge-Computing muss jedoch sichergestellt werden, dass Edge-Geräte und -Netze durch Maßnahmen wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen und regelmäßige Software- und Firmware-Updates sicher sind. Außerdem ist es wichtig, einen Notfallplan für Sicherheitsvorfälle zu erstellen und die Sicherheit von Edge-Computing-Systemen regelmäßig zu testen und zu bewerten. Mit diesen Maßnahmen können Unternehmen die leistungsstarken Vorteile des Edge-Computing nutzen und gleichzeitig die Risiken für die Cybersicherheit minimieren.

Auswirkungen von Edge-Computing auf die Nachhaltigkeit

Edge-Computing hat das Potenzial, die Nachhaltigkeit in jeder Branche zu verbessern. Durch die Verlagerung von Rechenressourcen näher an die Datenquelle und die Verarbeitung von Daten am Rand des Netzwerkes verringert Edge-Computing die Notwendigkeit, große Datenmengen an zentrale Cloud-Server zu übertragen.

Im Folgenden werden einige Möglichkeiten aufgezeigt, wie Edge-Computing zur Verbesserung der Nachhaltigkeit eingesetzt werden kann:

1. Energieeffizienz: Edge-Computing ermöglicht eine ortsgebundene Datenverarbeitung, wodurch der Bedarf an Datenübertragungen über große Entfernungen verringert und der Energieverbrauch bei der Datenübertragung minimiert wird. Dies kann zu niedrigeren Kohlenstoffemissionen und einem geringeren Energieverbrauch führen.
2. Geringere Latenzzeit: Durch die Verarbeitung von Daten näher an ihrer Quelle verringert Edge-Computing die Latenzzeit und ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit. Dies ist vorteilhaft für Anwendungen wie intelligente Stromnetze, autonome Fahrzeuge und industrielles IoT, bei denen die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit entscheidend ist. Optimierte Abläufe und schnellere Reaktionszeiten können zu Energieeinsparungen und verbesserter Effizienz führen.
3. Verbessertes Bandbreitenmanagement: Edge-Computing trägt dazu bei, Netzüberlastungen zu verringern und den Bandbreitenbedarf zu reduzieren, indem Daten lokal verarbeitet und gespeichert werden. Dadurch können Engpässe im Netz vermieden und der Bedarf an einer Erweiterung der Netzinfrastruktur verringert werden, was wiederum den Energieverbrauch im Zusammenhang mit dem Netzbetrieb senkt.
4. Optimierung der Ressourcen: Durch Edge-Computing können Rechenressourcen am Rande des Netzwerks verteilt werden, was eine effizientere Ressourcennutzung ermöglicht. Durch die Nutzung lokaler Rechenleistung können Edge-Geräte Daten ohne Nutzung zentraler Cloud-Server direkt verarbeiten. Dadurch verringert sich der Gesamtbedarf an Cloud-Ressourcen, was zu Energieeinsparungen und einer besseren Ressourcenzuweisung führt.
5. Weniger datenschutzrechtliche Bedenken: Edge-Computing ermöglicht die Datenverarbeitung und -analyse vor Ort, so dass weniger sensible Daten in die Cloud übertragen werden müssen. Dies reduziert Datenschutzbedenken und Compliance-Probleme im Zusammenhang mit der Datenspeicherung und -übertragung.

Durch den Einsatz von Edge-Computing-Technologien zur Verbesserung der Nachhaltigkeit können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz und Reaktionszeiten verbessern. Mit Edge-Computing können Unternehmen einen Beitrag zu einer nachhaltigeren Zukunft leisten, indem sie den Energieverbrauch senken, Ressourcen optimieren und den Datenschutz berücksichtigen.

Welche branchenspezifischen Einsatzmöglichkeiten gibt es für Edge-Computing?

Durch die Verlagerung der Verarbeitungsleistung in die Nähe der Datenquellen müssen die Daten nicht mehr zur Verarbeitung oder Steuerung an eine zentrale Stelle übermittelt werden. Dadurch sind die branchenspezifischen Einsatzmöglichkeiten von Edge-Computing äußerst vielseitig und haben das Potenzial, viele Branchen wie die Automobilindustrie, das Gesundheitswesen und die Fertigung nachhaltig zu verändern.

Einsatz von Edge-Computing in der Automobilindustrie

In der Automobilindustrie verbessert das Edge-Computing verschiedene Aspekte der Fahrzeugfunktionalität und ermöglicht innovative Anwendungen für schnellere Reaktionszeiten und mehr Sicherheit.

• Fahrzeugüberwachung in Echtzeit: Durch Edge-Computing sind Automobilhersteller in der Lage, Daten von verschiedenen Fahrzeugsensoren in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren, was eine proaktive Wartung und verbesserte Leistung ermöglicht. So können Edge-Geräte beispielsweise Daten von Motorsensoren verarbeiten, um potenzielle Probleme zu erkennen und Warnungen an Fahrer oder Wartungsteams zu senden und so rechtzeitige Reparaturen zu gewährleisten und Pannen zu vermeiden.
• Autonomes Fahren: Wenn ein autonomes Fahrzeug eine Straße entlangfährt, muss es Daten über den Verkehr, Fußgänger, Straßenschilder und Ampeln sammeln und verarbeiten. Wenn das Fahrzeug schnell anhalten oder ausweichen muss, um einen Unfall zu vermeiden, reicht die Zeit nicht aus, um Daten zwischen Fahrzeug und Cloud hin und her zu senden. Edge-Computing bringt Cloud-Computing-Dienste näher an das Fahrzeug heran und ermöglicht es den IoT-Sensoren des Fahrzeugs, die Daten schnell genug in Echtzeit zu verarbeiten, um einen Unfall zu vermeiden. Ein autonomes Fahrzeug kann Entscheidungen in Sekundenbruchteilen treffen, ohne sich ausschließlich auf die cloudbasierte Verarbeitung zu verlassen.
• Intelligentes Verkehrsmanagement: Edge-Computing kann genutzt werden, um Verkehrsmuster zu analysieren und Routen in Echtzeit zu optimieren. Durch das Sammeln von Daten aus einem Netzwerk von Edge-Geräten, die in Fahrzeugen oder in der straßenseitigen Infrastruktur installiert sind, können intelligente Algorithmen diese Daten lokal verarbeiten und analysieren und den Fahrern Echtzeit-Verkehrsinformationen liefern und alternative Routen vorschlagen, um Staus und Sicherheitsrisiken zu vermeiden. Dadurch wird der Verkehrsfluss insgesamt verbessert und die Reisezeit für Pendler verkürzt.

Einsatzmöglichkeiten von Edge-Computing im Gesundheitswesen

Edge-Computing bietet eine Reihe neuer Einsatzmöglichkeiten, die das Gesundheitswesen transformieren, indem sie eine schnellere, effizientere und individuellere Versorgung ermöglichen:

• Fernüberwachung von Patienten: Edge-Computing ermöglicht die Echtzeit-Überwachung der Vitalparameter und Gesundheitsdaten von Patienten auf Edge-Geräten, wie z. B. tragbaren Sensoren oder angeschlossenen medizinischen Geräten, so dass Ärzte schnell auf Veränderungen des Zustands eines Patienten reagieren können. Auf diese Weise können Gesundheitsdienstleister zeitnah über den Zustand der Patienten informiert werden und bei Bedarf sofort eingreifen.
• Telemedizin und Telegesundheit: Edge-Computing kann telemedizinische Dienste verbessern, indem es Daten näher an der Quelle verarbeitet, die Latenzzeit verringert und eine schnellere Analyse von medizinischen Bildern oder Videokonsultationen ermöglicht. Auf diese Weise können Ärzte die Versorgung aus der Ferne mit minimalen Verzögerungen durchführen, was sich positiv auf die Patientenerfahrung und die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung auswirkt.
• Systeme für die Notfallhilfe: Edge-Computing kann Notfallsysteme unterstützen, indem es Daten von tragbaren Geräten oder intelligenten Sensoren in Echtzeit verarbeitet. Dies ermöglicht eine schnellere Erkennung von Veränderungen der Lebenszeichen und eine schnellere Reaktion auf Notfälle.

Einsatzmöglichkeiten von Edge-Computing in der Konsumgüter- und Fertigungsindustrie

Durch den Einsatz von Edge-Computing können Hersteller ihre betriebliche Flexibilität erhöhen, Kosten senken und die Gesamteffizienz und Qualität ihrer Fertigungsprozesse verbessern. Drei Beispiele für den Einsatz von Edge-Computing in der Konsumgüter- und Fertigungsindustrie sind:

• Vorausschauende Wartung: Edge-Computing ermöglicht Herstellern die Echtzeitüberwachung und -analyse von Maschinen und Anlagen in der Fabrikhalle. Durch den Einsatz von Edge-Geräten und -Sensoren können Daten lokal erfasst und verarbeitet werden, was eine schnelle Erkennung von Anomalien und potenziellen Ausfällen ermöglicht. Dies hilft den Herstellern, den Wartungsbedarf im Voraus zu erkennen und kostspielige ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden, was die betriebliche Effizienz insgesamt verbessert.
• Qualitätskontrolle und Prüfung: Edge-Computing wird zur Echtzeitanalyse von Produktionsdaten eingesetzt, um die Produktqualität zu gewährleisten und Mängel oder Abweichungen von festgelegten Standards zu erkennen. Hochgeschwindigkeitskameras und -sensoren können Bilder erfassen oder Parameter mit hoher Frequenz messen, was eine sofortige Analyse und Entscheidungsfindung am Rande des Netzwerks ermöglicht. Auf diese Weise können Hersteller schnell eingreifen, Produktabfälle reduzieren und eine gleichbleibende Qualität sicherstellen.
• Optimierung der Intralogistik: Edge-Computing kann zur Optimierung der Bestandsverwaltung und des Materialflusses eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Edge-Geräten in Lagern und Vertriebszentren können Echtzeitdaten zu Lagerbeständen, Nachfragemustern und Transportmetriken lokal analysiert und über fahrerlose Transportsysteme autonom an die Produktionslinien geliefert werden. Auf diese Weise können die Hersteller die Auftragsabwicklung verbessern und ihre Anpassungs- und Reaktionsfähigkeit steigern.

Die Möglichkeiten der branchenspezifischen Einsatzmöglichkeiten von Edge-Computing sind nahezu unbegrenzt. Letztendlich ermöglichen sie Herstellern, schnellere Unternehmensentscheidungen zu treffen und die Reaktionsfähigkeit der gesamten Lieferkette sowie die Produkttransparenz zu verbessern. Da diese Entwicklung stetig fortschreitet, können wir davon ausgehen, dass es in Zukunft noch deutlich mehr spannende Einsatzmöglichkeiten für Edge-Computing geben wird. Das Potenzial von Edge-Computing, Reaktionen in Echtzeit und somit schnellere Entscheidungen zu ermöglichen, macht es zu einer Schlüsseltechnologie für den Aufbau intelligenter digitaler Ökosysteme mit integrierten Smart Services.

Die Leistungsfähigkeit von Edge-Computing durch Integration und für Integration nutzen

Edge-Computing stellt auch die Anbieter von Integrationsplattformen vor die Herausforderung, ihre Funktionen näher an den Rand des Netzwerkes, zur Edge, zu verlagern. Dabei umfasst die Gewährleistung von Data-Governance bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen zwischen Edge-Geräten und anderen Endpunkten mehrere wichtige Aspekte, darunter:

• Konnektivität: Während Edge-Computing-Geräte Daten lokal verarbeiten, können sie sich auch mit der Cloud verbinden, um zusätzliche Analyse-, Speicher- und Collaboration-Funktionen zu nutzen. Integrationsplattformen erleichtern die sichere und effiziente Integration von Edge- und Cloud-Diensten und ermöglichen so hybride Computing-Umgebungen.
• Integration: Edge-Geräte führen kritische Datenverarbeitungsaufgaben aus, z. B. Echtzeit-Analysen, KI-Inferenz oder komplexe Ereignisverarbeitung. Diese lokalisierten Verarbeitungsfunktionen erfordern auch eine effiziente Datenintegration innerhalb der Knoten.
• Überwachung: Edge-Computing-Geräte sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Sensoren, IoT-Geräten oder lokalen Anwendungen. Mit vorverarbeiteten und gefilterten Daten kann eine effiziente Überwachung die Datenkonsistenz sicherstellen und die gemeinsame Nutzung von Erkenntnissen und Informationen nahezu in Echtzeit ermöglichen.

Auf dem Weg zu einer noch stärker vernetzten Welt wird Edge-Computing immer wichtiger, um einen reibungslosen Datenfluss, Integration und Synchronisation zu gewährleisten. Bereits heute erforscht SEEBURGER neue Technologien und Lösungen, die als Vermittler für und zwischen der Integration von Diensten auf Edge-, Fog- und Cloud-Systemen fungieren. Dies wird die Business-Integration für ein vollständig digitalisiertes und vernetztes Ökosystem auf eine völlig neue Ebene heben.