Was ist Edge-Computing?

Edge-Computing wird immer beliebter, weil es Unternehmen ermöglicht, ihre Rohdaten effizienter zu erfassen und zu analysieren. Mehr denn je benötigen Unternehmen sofortigen Zugriff auf ihre Daten, um fundierte Entscheidungen über ihre betriebliche Effizienz und Geschäftsfunktionen zu treffen. Wenn es richtig eingesetzt wird, hat Edge-Computing das Potenzial, Unternehmen dabei zu helfen, Sicherheit und Leistung zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und das Benutzererlebnis zu verbessern.

Hier sind einige Vorteile des Edge-Computing.

Geringere Latenzzeit/höhere Geschwindigkeit

In vielen Branchen erfordert die Technologie eine fast sofortige Datenübertragung. Nehmen Sie das Beispiel einer Robotermaschine in einer Fabrikhalle. Wenn ein Zwischenfall in der Produktion den Betrieb des Roboters gefährdet, muss er diese Information so schnell wie möglich erhalten, damit er sich abschalten kann.

Verbesserte Datensicherheit

Beim Edge-Computing wird der Großteil der Daten lokal verarbeitet und gespeichert. Alle Informationen, die an das Rechenzentrum zurückgesendet werden müssen, können vor der Übertragung verschlüsselt werden. Unternehmen nutzen Edge-Computing auch zur Einhaltung von Gesetzen zur Datensouveränität, z. B. der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), indem sie alle vertraulichen Daten nahe an der Quelle halten.

 

Mehr Produktivität

Unternehmen verbessern die betriebliche und personelle Produktivität, indem sie schneller auf Informationen reagieren. Durch die Analyse der an der Quelle gesammelten Daten können Unternehmen die Bereiche ihrer Einrichtungen, Infrastruktur oder Ausrüstung verbessern, die unterdurchschnittlich arbeiten. Edge-Computing kann mit Tools für künstliche Intelligenz und Machine Learning kombiniert werden, um Business Intelligence und Erkenntnisse zu gewinnen, die Mitarbeitern und Unternehmen helfen, produktiver zu arbeiten. 

Datenerfassung an entfernten Standorten

Es ist eine Herausforderung, Daten von Orten mit unzuverlässigen Verbindungen und Bandbreiten zu erfassen. Die Einrichtung von Rechen- und Datenspeicherkapazitäten am Edge hilft Unternehmen bei der Erfassung und Übertragung von Daten von weit entfernten Ölfeldern, Industriegebieten und Offshore-Schiffen. 

Reduzierte Kosten

Das Senden großer Datenmengen von ihrem Ursprung zu zentralen Rechenzentren ist teuer, weil es mehr Bandbreite erfordert. Mit dem Edge-Computing-Modell können Sie die Datenmenge, die von den Standorten an die Rechenzentren gesendet wird, verringern, da die Endbenutzer nur kritische Daten senden. Je nachdem, wie viele Daten Ihr Unternehmen versendet und verarbeitet, können Sie dadurch erhebliche Betriebskosten einsparen. 

Zuverlässige Performance

Edge-Computing findet oft in dezentralen Bereichen statt, in denen es kaum Internetverbindungen gibt. Durch die Einrichtung einer Edge-Computing-Umgebung stellen Unternehmen sicher, dass ihre Abläufe Daten zuverlässig verarbeiten, analysieren und speichern. Dadurch wird das Risiko von Betriebsausfällen aufgrund von Netzwerk- oder Konnektivitätsunterbrechungen erheblich reduziert.

Edge-Computing bringt Berechnungen und Speicher näher an die Datenproduzenten und -verbraucher heran. Edge-Implementierungen variieren für verschiedene Anwendungsfälle, lassen sich aber in zwei große Kategorien einteilen.

Vorgelagerte Anwendungen

Vorgelagerte Anwendungen erfassen vorrangig Daten von intelligenten Sensoren und anderen Geräten und übermitteln sie dann zur weiteren Verarbeitung an Rechenzentren. Die erfassten Daten fallen in drei Hauptkategorien:

• Redundante oder irrelevante Daten, z. B. Raumtemperaturdaten, die ein Sensor alle 5 Minuten misst
• Nützliche Daten mit langfristigen Speicheranforderungen, z. B. die Durchschnittstemperatur über einige Stunden
• Nützliche Daten mit kurzfristigen Auswirkungen, z. B. Raumtemperaturwerte, bei deren Unterschreitung sich die Heizung einschalten muss

Edge-Computing in vorgelagerten Anwendungsfällen konzentriert sich auf die Unterscheidung zwischen diesen drei Arten von Datenquellen und überträgt dann nur wichtige Informationen an das Rechenzentrum.  Zu den Edge-Strategien könnten die folgenden Beispiele gehören.

On-Premises-Rechenzentren

Unternehmen stellen Speicher, Server und andere Edge-Geräte in der Nähe der Datenquelle auf. Ein Energieunternehmen könnte zum Beispiel einige Server-Racks und ein Remote-LAN in einer Windturbine installieren, um die von ihr erzeugten Daten zu erfassen und zu verarbeiten.

Datenverarbeitungskapazität in Geräten für das Internet der Dinge (IoT)

Das Unternehmen verwendet Sensoren mit ausreichender Datenverarbeitungskapazität, um die Daten vor der Übertragung mit Hilfe vorgegebener Filterregeln zu verarbeiten.

Regionale Edge-Server

Ein Unternehmen nutzt Cloud-Services, um Daten von verschiedenen Sensoren in einer einzigen Region zu verarbeiten. Cloud-Anbieter können die Cloud-Services lokalisieren, sodass die Datenverarbeitung auf Edge-Servern in der gewünschten Region des Unternehmens stattfindet. 

Nachgelagerte Anwendungen

Nachgelagerte Anwendungen priorisieren die Datenbereitstellung an die Endbenutzer. Beispiele hierfür sind Live-Videostreaming in den Bereichen Medien und Unterhaltung, Online-Spiele oder Virtual-Reality-Video-Feeds. Edge-Computing für nachgelagerte Anwendungsfälle konzentriert sich auf die Verringerung der Netzwerklatenz, damit die Benutzer die Ereignisse unmittelbar erleben. Hier sind einige Beispiele für nachgelagertes Edge-Computing.

Caching

Ein Unternehmen richtet ein Content Delivery Network (CDN) ein, das Inhalte auf Edge-Servern zwischenspeichert, die geografisch näher an den Nutzern liegen und so deren Computer viel schneller erreichen. Weitere Informationen zu CDNs >>

Cloud-Edge-Services

Sie können einen Cloud-Computing-Service nutzen, um latenzempfindliche Teile Ihrer Anwendung lokal auf Endpunkten und Ressourcen in einer bestimmten Region auszuführen.

Edge-Computing für Mobilgeräte

Ein Unternehmen nutzt mobile Edge-Computing-Infrastrukturen wie 5G-Netzwerke und 5G-basierte mobile Cloud-Computing-Services zur Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von Anwendungen mit extrem niedrigen Latenzzeiten.

Eine große Anzahl führender Unternehmen nutzt AWS-Edge-Computing-Tools. Im Folgenden geben wir drei prominente Beispiele.

Volkswagen Group

Volkswagen, einer der weltweit führenden Automobilkonzerne, nutzt AWS IoT, Machine Learning und Edge-Services, um seine Industrial Cloud zu betreiben. Das Unternehmen kann Daten aus mehr als 120 Produktionsstätten miteinander verbinden, um die Effizienz und die Betriebszeit in den Werken zu verbessern, die Produktionsflexibilität zu erhöhen und die Qualitätsstandards für Fahrzeuge zu verbessern. Lesen Sie, wie Volkswagen AWS nutzt >>

Hulu

Die Streaming-Plattform Hulu nutzt die AWS-Edge-Networking-Services, um sicherzustellen, dass Kunden auch bei hohem Benutzeraufkommen hervorragende Inhalte und Benutzererlebnisse genießen können. Hulu nutzt AWS-Services, um eine skalierbare, flexible und kostengünstige Infrastruktur bereitzustellen. Lesen Sie, wie Hulu AWS nutzt >>

Riot Games 

Riot Games entwickelt, veröffentlicht und unterstützt die am meisten auf Spieler ausgerichteten Spiele der Welt, darunter League of Legends, eines der beliebtesten PC-Spiele der Welt. Mit der weltweiten Markteinführung von VALORANT, einem teambasierten taktischen Shooter-Spiel, im Jahr 2020 wollte Riot den durch Latenzzeiten verursachten „Peekers-Advantage“ (Grafikvorteil für Spieler, die aus der Deckung oder um die Ecke gucken) reduzieren und die Integrität des Wettbewerbs sicherstellen. Riot verwendet AWS Outposts, um Spielserver schnell bereitzustellen und die Latenzzeit um 10 bis 20 Millisekunden zu reduzieren, wodurch der „Peeker’s advantage“ minimiert und gleiche Bedingungen für alle Spieler geschaffen werden. Sehen Sie, wie Riot Games AWS nutzt >>