• Edge-Computing bezeichnet eine Methode der Datenverarbeitung in der Nähe von Benutzern und Geräten.
  • Zu den Faktoren, die Edge-Computing günstiger und einfacher machen, gehören die Nutzung zahlreicher Geräte und die Ausführung automatisierter Aktionen.

Dieser Artikel erläutert die Definition und die Faktoren, die zu niedrigeren Kosten und einem einfacheren Zugang zu Edge-Computing beitragen.

Was ist Edge-Computing?

Edge-Computingbezieht sich auf eine Methode derDatenverarbeitung in der Nähe von Benutzern und Geräten. Dieser Ansatz minimiert Latenz und Bandbreitenkosten und gewährleistet schnelle und skalierbare digitale Erfahrungen. Die Infrastruktur für Edge-Computing umfasst dedizierte Server, Servernetzwerke undIoT-Geräte, wobei die Standorte je nach technologischem Fortschritt stark variieren.

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Was macht Edge-Computing günstiger und einfacher?

Edge-Computing ist für Organisationen sehr relevant, die ihre Datenverarbeitungsfähigkeiten optimieren möchten. Durch die Dezentralisierung der Datenverarbeitung näher an ihrem Ursprung werden schnellere Antwortzeiten erzielt und die Leistung selbst auf energiesparenden und kosteneffizienten Geräten verbessert. Eine Vielzahl von Plattformen, Technologien und Softwarelösungen – von Mobilfunk- und WLAN-Verbindungen bis hin zu Containerisierung und Microservices – arbeiten in diesem Ökosystem zusammen. Das Verständnis dieser Komponenten ist entscheidend für Organisationen, die alle Vorteile des Edge-Computings nutzen möchten.

1. Nutzung zahlreicher Geräte

Edge-Computing ist eine nützliche Möglichkeit, alltägliche Geräte optimal zu nutzen. Es nutzt lokale Ressourcen effizient und ermöglicht eine schnellere und zuverlässigere Aufgabenausführung im Vergleich zur alleinigen Abhängigkeit von Cloud-Netzwerken. Dieser Ansatz verbessert die Leistung von Edge-Anwendungen und minimiert gleichzeitig Probleme mit Latenz und Bandbreitenverbrauch. Beispielsweise ist Edge-Computing ideal für internetverbundene Geräte wie Sensoren und Aktoren.

Diese Geräte sammeln lokal Daten und übertragen sie zur weiteren Analyse an Server, was eine Echtzeitüberwachung und -aktion an verschiedenen geografischen Standorten ermöglicht.

2. Kosteneffizienz durch Automatisierung

Edge-Geräte führen Aufgaben zur Datenfilterung und -verarbeitung wie Komprimierung, Aggregation und Deduplizierung durch und reduzieren so das Datenvolumen, das zur Analyse in die Cloud übertragen wird. Dieser Ansatz senkt effektiv die Kosten für Datenübertragung, Speicherung und cloudbasierte Verarbeitung. Darüber hinaus können Edge-Geräte automatisierte Aktionen auf der Grundlage vordefinierter Regeln oder Modelle des maschinellen Lernens ausführen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe und zentralisierter Cloud-Ressourcen, was die Ausgaben für Arbeit und zentralisierte Computerinfrastruktur reduziert.

3. Integration mit Cloud-Diensten

Führende Cloud-Anbieter wie AWS, Azure und GCP bieten leistungsstarke Tools zur Erleichterung der Bereitstellung von Edge-Computing-Lösungen. Ihr umfassendes Paket unterstützt die Erstellung und Implementierung von Edge-Gateways, Servern und Cloud-Ressourcen, die Rechenleistung, Speicherkapazitäten, Netzwerktools und robuste Sicherheitsmaßnahmen umfassen. Die Cloud-Integration ermöglicht es Anwendungen, von jedem Ort mit Internetverbindung auf Daten und Dienste zuzugreifen, was die Flexibilität über den traditionellen Betrieb am Hauptsitz hinaus erhöht.

Darüber hinaus verbessert die Nutzung leistungsstarker Analyse-Engines wie maschinelles Lernen über Cloud-Verbindungen die Betriebseffizienz in verschiedenen Edge-Computing-Szenarien.

4. Geringe Latenz

In schnelllebigen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, Industrieautomatisierung und erweiterter Realität beeinträchtigt die Latenz erheblich das Benutzererlebnis. Edge-Computing begegnet dieser Herausforderung, indem Daten nahe an ihrem Ursprung verarbeitet werden, wodurch Netzwerküberlastungen verringert werden. Dies ermöglicht einen Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Informationsaustausch, ohne die Leistungsqualität zu beeinträchtigen.