Optimierung von Webanwendungen und Geräten durch Edge Computing
Edge Computing zielt darauf ab, Webanwendungen und internetfähige Geräte effizienter zu gestalten. Ein Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Reduzierung der Bandbreitennutzung und der Minimierung von Latenzzeiten in der Kommunikation. Diese Vorteile sind ein wesentlicher Faktor für die wachsende Beliebtheit des Edge Computing im digitalen Bereich.
Unternehmen, Fabriken, Krankenhäuser, Banken und andere Institutionen erzeugen täglich immense Datenmengen. Dies stellt eine Herausforderung dar, Daten effektiv zu verwalten, zu speichern und zu verarbeiten.
Besonders in zeitkritischen Anwendungsfällen ist eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung unerlässlich. Dadurch können Sicherheitsrisiken minimiert und die betriebliche Effizienz gesteigert werden. Hierbei kann Edge Computing eine entscheidende Rolle spielen.
Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff Edge Computing? Reicht die Cloud allein nicht aus?
Lassen Sie uns diese Fragen beantworten und Edge Computing im Detail untersuchen.
Was ist Edge Computing?
Edge Computing ist eine moderne, dezentrale Computing-Architektur. Sie bringt Datenspeicherung und -verarbeitung näher an den Ort der Datenerzeugung. Diese Nähe hilft, Bandbreite zu sparen und die Reaktionszeiten zu verbessern.
Vereinfacht ausgedrückt bedeutet Edge Computing, dass weniger Prozesse in der Cloud ausgeführt werden. Stattdessen werden Rechenprozesse auf Edge-Geräte verlagert, z.B. auf IoT-Geräte, Edge-Server oder die Rechner der Nutzer. Diese Verlagerung der Berechnung näher an den Rand des Netzwerks reduziert die Notwendigkeit für weitreichende Kommunikation zwischen Server und Client, wodurch Bandbreitennutzung und Latenzzeiten sinken.
Edge Computing ist primär eine Architektur, nicht unbedingt eine eigenständige Technologie. Es handelt sich um eine ortsbezogene Datenverarbeitung, die nicht vollständig auf die Cloud angewiesen ist. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Cloud überflüssig wird, sondern dass sie durch Edge Computing eine Ergänzung findet.
Die Ursprünge des Edge Computing
Das Konzept des Edge Computing entstand in den 1990er Jahren im Kontext von Content Delivery Networks (CDNs). Diese wurden entwickelt, um Video- und Webinhalte mithilfe von Edge-Servern bereitzustellen, die näher an den Endnutzern platziert waren. In den 2000er Jahren entwickelten sich diese Netzwerke weiter und begannen, Anwendungen und App-Komponenten direkt auf den Edge-Servern zu hosten.
Dies markierte den Beginn der kommerziellen Nutzung von Edge Computing. In der Folge wurden Edge-Computing-Lösungen und -Dienste entwickelt, um Anwendungen wie Warenkörbe, Echtzeit-Datenaggregation, Anzeigeneinblendungen und mehr zu unterstützen.
Die Architektur des Edge Computing
Für rechenintensive Aufgaben ist eine geeignete Architektur erforderlich. Es gibt keine Einheitslösung, da verschiedene Rechenanforderungen unterschiedliche Architekturen erfordern.
Edge Computing hat sich im Laufe der Zeit als wichtige Architektur etabliert, um verteiltes Rechnen zu unterstützen. Es ermöglicht die Bereitstellung von Speicher- und Rechenressourcen in der Nähe des geografischen Standorts, an dem die Daten erzeugt werden.
Obwohl es eine dezentrale Architektur verwendet, die eine Herausforderung darstellen und eine fortlaufende Kontrolle und Überwachung erfordern kann, ist Edge Computing sehr effektiv bei der Bewältigung von Netzwerkproblemen. Es kann große Datenmengen in kürzerer Zeit übertragen als andere Computing-Methoden.
Die einzigartige Architektur des Edge Computing zielt darauf ab, drei Hauptprobleme im Netzwerk zu lösen: Latenz, Bandbreite und Netzwerküberlastung.
Latenz
Latenz bezieht sich auf die Zeit, die ein Datenpaket benötigt, um von einem Punkt im Netzwerk zu einem anderen zu gelangen. Eine geringe Latenz ist entscheidend für eine optimale Benutzererfahrung. Eine Herausforderung ist die räumliche Distanz zwischen dem Benutzer (Client), der eine Anfrage stellt, und dem Server, der diese Anfrage verarbeitet. Die Latenz kann durch größere geografische Entfernungen und Netzwerküberlastungen erhöht werden, was die Antwortzeiten des Servers verzögert.
Indem die Berechnungen näher an der Datenquelle platziert werden, wird die physische Distanz zwischen Server und Client verkürzt. Dies ermöglicht schnellere Reaktionszeiten.
Bandbreite
Die Bandbreite beschreibt die Datenmenge, die ein Netzwerk über einen bestimmten Zeitraum transportieren kann. Sie wird in Bit pro Sekunde gemessen. In allen Netzwerken, besonders bei drahtloser Kommunikation, ist sie begrenzt. Dies limitiert die Anzahl der Geräte, die gleichzeitig Daten austauschen können. Eine Erhöhung der Bandbreite ist oft mit zusätzlichen Kosten verbunden. Zudem ist es schwierig, die Bandbreitennutzung in einem Netzwerk mit einer großen Anzahl von verbundenen Geräten zu kontrollieren.
Edge Computing löst dieses Problem. Da die gesamte Berechnung in der Nähe der Datenquelle oder direkt an dieser (z. B. bei Computern, Webcams) erfolgt, wird Bandbreite nur für die Nutzung bereitgestellt, wodurch Ressourcenverschwendung minimiert wird.
Netzwerküberlastung
Das Internet verbindet Milliarden von Geräten weltweit. Dies kann zu einer Überlastung des Netzwerks führen und damit zu hohen Latenzzeiten. Netzwerkfehler können diese Überlastung noch verstärken und die Kommunikation zwischen Nutzern beeinträchtigen.
Durch die Platzierung von Servern und Datenspeichern an oder in der Nähe des Ortes, an dem die Daten generiert werden, ermöglicht Edge Computing den Betrieb mehrerer Geräte über ein effizienteres, lokales Netzwerk. Hier können lokale Geräte die verfügbare Bandbreite optimal nutzen. Dadurch werden Überlastung und Latenz deutlich reduziert.
Wie funktioniert Edge Computing?
Das Konzept des Edge Computing ist nicht neu, sondern eine Weiterentwicklung des dezentralen Rechnens. Es wurde in den letzten Jahrzehnten bereits verwendet, um Ressourcen an Orten zu platzieren, an denen sie den größten Nutzen bringen, statt sich auf ein zentrales Rechenzentrum zu verlassen.
In der traditionellen Computing-Umgebung wurden von Clients (z.B. einem PC) generierte Daten über das Internet in das Unternehmensnetzwerk verschoben, um sie zu speichern und mit Unternehmensanwendungen zu verarbeiten. Die Ergebnisse wurden anschließend wieder über das Internet an das Gerät des Clients zurückgesendet.
Moderne IT-Architekten haben sich jedoch vom Konzept zentralisierter Rechenzentren verabschiedet und wenden sich zunehmend der Edge-Infrastruktur zu. Hierbei werden Rechen- und Speicherressourcen vom zentralen Rechenzentrum näher an den Ort verlagert, an dem die Daten erzeugt werden.
Dies bedeutet, dass das Rechenzentrum an den Ort der Datenerzeugung gebracht wird und nicht umgekehrt. Hierfür ist eine lokale Infrastruktur erforderlich, die den Betrieb in einem dezentralen Netzwerk unterstützt und die Daten lokal erfasst, um sie zu verarbeiten. Diese Ausrüstung kann in speziell geschützten Gehäusen platziert werden, um sie vor extremen Temperaturen, Feuchtigkeit und anderen Umwelteinflüssen zu schützen.
Im Rahmen des Edge Computing werden Daten normalisiert und analysiert, um wertvolle Informationen für das Unternehmen zu gewinnen. Relevante Daten werden dann nach der Analyse an das Hauptrechenzentrum weitergeleitet. Diese Informationen können folgende Bereiche betreffen:
- Videoüberwachung in Einzelhandelsgeschäften
- Verkaufsdaten
- Vorausschauende Analysen für Reparatur und Wartung von Geräten
- Energieerzeugung
- Qualitätskontrolle von Produkten
- Sicherstellung der ordnungsgemäßen Funktion von Geräten
Vor- und Nachteile
Vorteile
Die Vorteile von Edge Computing sind vielfältig:
#1. Schnellere Reaktionszeiten
Durch die Platzierung der Rechenprozesse nahe an den Edge-Geräten oder direkt an diesen, wird die Latenz reduziert.
Beispiel: Eine Nachricht, die zwischen Mitarbeitern auf demselben Firmengelände versendet wird, müsste normalerweise über einen entfernten Server weltweit weitergeleitet und wieder empfangen werden. Das Edge Computing leitet diese Daten direkt über einen Router innerhalb des Büros weiter und reduziert die Verzögerungen erheblich. Zudem wird die Bandbreite optimal genutzt.
#2. Kosteneffizienz
Edge Computing spart Ressourcen wie Serverkapazität und Bandbreite, was zu Kosteneinsparungen führt. Die Bereitstellung von Cloud-Ressourcen zur Unterstützung einer großen Anzahl von Geräten in Büros oder Haushalten kann sehr kostspielig sein. Edge Computing kann diesen Aufwand reduzieren, indem es die Rechenleistung dieser Geräte an den Rand verlagert.
#3. Datensicherheit und Datenschutz
Das Verschieben von Daten über international verteilte Server birgt Risiken hinsichtlich Datenschutz und rechtlicher Probleme. Daten können in falsche Hände gelangen und große Besorgnis auslösen.
Edge Computing hält Daten innerhalb der Grenzen von Datenschutzgesetzen wie HIPAA und DSGVO und verarbeitet sie lokal. Dadurch werden sensible Daten nicht in die Cloud oder ein Rechenzentrum verschoben, was die Sicherheit erhöht.
Daten, die in die Cloud oder auf entfernte Server übertragen werden, können durch die Implementierung von Edge Computing verschlüsselt werden. Dadurch werden Daten besser vor Cyberangriffen geschützt.
#4. Einfache Wartung
Edge Computing erfordert nur minimalen Aufwand und geringe Kosten für die Wartung von Edge-Geräten und -Systemen. Der Energieverbrauch für die Datenverarbeitung ist geringer und der Kühlbedarf zur Aufrechterhaltung der optimalen Leistung der Systeme ist ebenfalls reduziert.
Nachteile
Die Nachteile des Edge Computing sind:
#1. Begrenzte Einsatzmöglichkeiten
Die Implementierung von Edge Computing kann zwar effektiv sein, ist aber in Bezug auf Zweck und Umfang begrenzt. Dies ist ein Grund, warum viele Unternehmen sich weiterhin für die Cloud entscheiden.
#2. Konnektivität
Edge Computing erfordert eine gute Konnektivität, um Daten effektiv zu verarbeiten. Bei Unterbrechungen der Verbindung ist ein solider Ausfallplan erforderlich, um die Probleme zu lösen.
#3. Sicherheitslücken
Mit der zunehmenden Nutzung intelligenter Geräte steigt auch das Risiko, dass Angreifer diese kompromittieren.
Anwendungsbereiche des Edge Computing
Edge Computing findet in verschiedenen Branchen Anwendung, um Daten in der Nähe des Netzwerkrands zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Zu den Einsatzbereichen gehören:
IoT-Geräte
Es ist ein weit verbreiteter Irrtum, dass Edge Computing und IoT das Gleiche sind. In Wirklichkeit ist Edge Computing eine Architektur und IoT eine Technologie, die Edge Computing nutzt.
Intelligente Geräte wie Smartphones, intelligente Thermostate, vernetzte Autos, intelligente Schlösser und Smartwatches profitieren von der Ausführung von Code auf den Geräten selbst, statt in der Cloud. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung.
Netzwerkoptimierung
Edge Computing hilft bei der Optimierung der Netzwerkleistung, indem es diese im gesamten Web für die Nutzer misst und verbessert. Es findet den Netzwerkpfad mit der niedrigsten Latenz und der höchsten Zuverlässigkeit. Zudem kann es Netzwerküberlastungen vermeiden, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen werden immense Datenmengen generiert, z. B. Patientendaten von medizinischen Geräten, Sensoren und Apparaten.
Es besteht ein hoher Bedarf, diese Daten effizient zu verwalten, zu verarbeiten und zu speichern. Edge Computing unterstützt dabei durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Automatisierung. So können kritische Daten identifiziert werden, die sofortige Aufmerksamkeit von Ärzten erfordern, um eine bessere Patientenversorgung zu gewährleisten und Gesundheitsrisiken zu vermeiden.
Zudem wird Edge Computing in medizinischen Überwachungssystemen eingesetzt, um schnell und in Echtzeit zu reagieren, anstatt auf Aktionen eines Cloud-Servers zu warten.
Einzelhandel
Einzelhandelsunternehmen generieren ebenfalls große Datenmengen aus Bestandsverfolgung, Verkäufen, Überwachung und anderen Geschäftsinformationen. Edge Computing hilft diesen Unternehmen, Daten zu erfassen und zu analysieren, um Geschäftsmöglichkeiten zu nutzen, wie z. B. Verkaufsprognosen, Optimierung von Lieferantenbestellungen und effektive Kampagnen.
Fertigung
Im Fertigungssektor wird Edge Computing zur Überwachung von Produktionsprozessen und zur Anwendung von maschinellem Lernen und Echtzeitanalysen eingesetzt. Dadurch können die Produktqualität verbessert und Produktionsfehler erkannt werden. Es unterstützt auch die Einbindung von Umgebungssensoren in Produktionsanlagen.
Zusätzlich bietet Edge Computing Einblicke in Lagerbestände und die Lebensdauer von Komponenten. Dies ermöglicht dem Hersteller, genaue und schnelle Entscheidungen über den Betrieb und die Fabrik zu treffen.
Bauwesen
Das Bauwesen nutzt Edge Computing hauptsächlich für die Sicherheit am Arbeitsplatz. Es werden Daten von Sicherheitsgeräten, Kameras und Sensoren erfasst und analysiert. So erhalten Unternehmen einen Überblick über die Sicherheitsbedingungen am Arbeitsplatz und können sicherstellen, dass die Mitarbeiter die Sicherheitsbestimmungen einhalten.
Transport
Der Transportsektor, insbesondere autonome Fahrzeuge, produziert täglich Terabytes an Daten. Autonome Fahrzeuge müssen Daten in Echtzeit sammeln und analysieren, was eine hohe Rechenleistung erfordert. Diese Daten betreffen den Zustand des Fahrzeugs, seine Geschwindigkeit, Position, Straßen- und Verkehrsbedingungen sowie die Position anderer Fahrzeuge in der Nähe.
Um dies zu bewältigen, wird das Fahrzeug selbst zum Edge, an dem die Datenverarbeitung stattfindet. Die Daten werden dadurch beschleunigt verarbeitet, um die Anforderungen an die Erfassung und Analyse zu erfüllen.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft wird Edge Computing in Sensoren eingesetzt, um Nährstoffdichte und Wasserverbrauch zu verfolgen und die Ernte zu optimieren. Sensoren erfassen Daten zu Umweltbedingungen, Temperatur und Bodenbeschaffenheit. Diese Daten werden analysiert, um den Ernteertrag zu steigern und sicherzustellen, dass die Ernte unter den besten Umweltbedingungen erfolgt.
Energie
Edge Computing ist im Energiesektor nützlich zur Überwachung der Sicherheit bei Gas- und Ölversorgern. Sensoren überwachen kontinuierlich Feuchtigkeit und Druck. Es ist wichtig, dass die Konnektivität dabei erhalten bleibt, da z. B. überhitzte Ölleitungen ohne Konnektivität zu Katastrophen führen können. Das Problem ist oft, dass sich diese Einrichtungen in abgelegenen Gebieten mit schlechter Konnektivität befinden.
Die Bereitstellung von Edge Computing in diesen Systemen oder deren Nähe sorgt für eine bessere Konnektivität und kontinuierliche Überwachungsmöglichkeiten. Auch Gerätefehlfunktionen können in Echtzeit ermittelt werden. Sensoren können auch den Energieverbrauch von Maschinen wie Elektrofahrzeugen, Windkraftanlagen usw. überwachen, um zur Kostensenkung und effizienten Energieerzeugung beizutragen.
Weitere Anwendungsbereiche für Edge Computing sind Videokonferenzen, effizientes Caching mit Code, der in CDN-Edge-Netzwerken ausgeführt wird, Finanzdienstleistungen (z. B. für die Sicherheit in Banken) und mehr.
Far Edge vs. Near Edge
Im Bereich Edge Computing gibt es Begriffe wie „Near Edge“ oder „Far Edge“, die Verwirrung stiften können. Betrachten wir den Unterschied.
Far Edge
Dies ist die Infrastruktur, die am weitesten von einem Cloud-Rechenzentrum entfernt und den Endbenutzern am nächsten ist.
Beispiel: Für ein Mobilfunkunternehmen kann sich die Far-Edge-Infrastruktur in der Nähe der Basisstationen der Mobilfunkmasten befinden.
Far Edge Computing wird in Unternehmen, Fabriken, Einkaufszentren usw. eingesetzt. Die Anwendungen, die auf dieser Infrastruktur laufen, erfordern einen hohen Durchsatz, Skalierbarkeit und niedrige Latenz. Dies ist ideal für Videostreaming, AR/VR, Videospiele usw. Je nach gehosteter Anwendung spricht man von:
- Enterprise Edge, wenn Unternehmens-Apps gehostet werden
- IoT Edge, wenn IoT-Apps gehostet werden
Near Edge
Dies ist die Computerinfrastruktur, die zwischen den Cloud-Rechenzentren und Far Edge angesiedelt ist. Sie hostet generische Anwendungen und Dienste, im Gegensatz zu Far Edge, das bestimmte Apps hostet.
Beispiel: Die Near-Edge-Infrastruktur kann für CDN-Caching, Fog Computing usw. verwendet werden. Fog Computing platziert Speicher- und Computerressourcen in oder in der Nähe der Daten, aber nicht unbedingt direkt an den Daten. Dies stellt einen Mittelweg dar, der zwischen einem entfernten Cloud-Rechenzentrum und dem Rand an der Quelle mit begrenzten Ressourcen liegt.
Edge Computing vs. Cloud Computing (Gemeinsamkeiten und Unterschiede)
Sowohl Edge als auch Cloud Computing umfassen verteiltes Rechnen und die Bereitstellung von Speicher- und Rechenressourcen auf der Basis erzeugter Daten. Sie sind jedoch nicht identisch.
Hier sind die Unterschiede:
- Bereitstellung: Cloud Computing stellt Ressourcen an globalen Standorten mit hoher Skalierbarkeit zur Verfügung. Es kann auch zentralisiertes Rechnen umfassen, das sich in der Nähe der Datenquelle(n) befindet, aber nicht am Rand des Netzwerks. Edge Computing setzt Ressourcen dort ein, wo die Daten generiert werden.
- Zentralisierung/Dezentralisierung: Die Cloud bietet durch Zentralisierung effiziente und skalierbare Ressourcen mit Sicherheit und Kontrolle. Edge Computing ist dezentralisiert und adressiert Bedenken und Anwendungsfälle, die im zentralisierten Ansatz des Cloud Computing nicht vorgesehen sind.
- Architektur: Die Cloud-Computing-Architektur besteht aus mehreren lose gekoppelten Komponenten. Anwendungen und Dienste werden nach dem Pay-as-you-go-Modell bereitgestellt. Edge Computing geht jedoch über Cloud Computing hinaus und bietet eine stabilere Architektur.
- Programmierung: Die App-Entwicklung in der Cloud ist optimiert und verwendet eine oder wenige Programmiersprachen. Edge Computing kann verschiedene Programmiersprachen für die Entwicklung von Anwendungen erfordern.
- Reaktionszeit: Die durchschnittliche Reaktionszeit im Cloud Computing ist in der Regel länger als im Edge Computing. Edge Computing bietet schnellere Rechenprozesse.
- Bandbreite: Cloud Computing verbraucht aufgrund der größeren Entfernung zwischen Client und Server mehr Bandbreite und Strom. Edge Computing benötigt vergleichsweise weniger Bandbreite und Strom.
Vorteile von Edge Computing gegenüber Cloud Computing
Die Prozesse im Edge Computing sind effizienter als im Cloud Computing, da letzteres mehr Zeit für den Zugriff auf die vom Benutzer angeforderten Daten benötigt. Cloud Computing kann die Informationsweiterleitung an ein Rechenzentrum verzögern, was den Entscheidungsprozess verlangsamt und Latenzen verursacht.
Dies kann für Unternehmen zu Verlusten in Bezug auf Kosten, Bandbreite, Datensicherheit und sogar berufliche Risiken führen, insbesondere in der Fertigung und im Bauwesen. Hier sind einige Vorteile von Edge gegenüber der Cloud:
- Die Nachfrage nach einer schnelleren, sichereren und zuverlässigeren Architektur hat das Wachstum von Edge Computing gefördert. Immer mehr Unternehmen bevorzugen Edge Computing gegenüber Cloud Computing. Besonders in Bereichen, die zeitkritische Informationen benötigen, zeigt Edge Computing sein Potenzial.
- Wenn der Rechenprozess an entfernten Standorten durchgeführt wird, arbeitet Edge Computing besser als ein zentralisierter Ansatz. Es ermöglicht die lokale Speicherung und fungiert als Mikro-Rechenzentrum.
- Edge Computing ist eine bessere Lösung für den Support intelligenter und spezialisierter Geräte, die bestimmte Funktionen erfüllen und sich von normalen Geräten unterscheiden.
- Edge Computing kann im Vergleich zu Cloud Computing in den meisten Bereichen die Nutzung von Bandbreite, hohe Kosten, Sicherheit und Energieverbrauch effektiv angehen.
Aktuelle Anbieter von Edge Computing
Um Edge Computing schnell und einfach in Ihrem Unternehmen zu implementieren, benötigen Sie einen Edge-Computing-Dienstleister. Diese unterstützen Sie bei der Verarbeitung und effizienten Übertragung von Daten, bieten eine robuste IT-Infrastruktur und verwalten große Datenmengen, die von Edge-Geräten erzeugt werden.
Hier sind einige bemerkenswerte Anbieter von Edge Computing:
#1. Amazon Web Services
AWS bietet eine konsistente Erfahrung mit einem Cloud-Edge-Modell und Lösungen und Dienste für IoT, ML, KI, Analytik, Robotik, Speicherung und Berechnung.
#2. Dell
Dell bietet Edge-Computing-Orchestrierung und -Verwaltung über OpenManage Mobile. Dell ist ideal für digitale Städte, Einzelhändler, Hersteller und andere.
#3. ClearBlade
ClearBlade hat die Edge Native Intelligent Asset Application veröffentlicht, die es einem Edge-Administrator ermöglicht, Warngeräte zu erstellen und sich ohne Programmierung mit IoT-Geräten zu verbinden.
Weitere bemerkenswerte Anbieter von Edge Computing sind Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex und weitere.
Schlussfolgerung
Edge Computing kann eine effiziente, zuverlässige und kostensparende Option für moderne Unternehmen sein, die digitale Dienste und Lösungen immer stärker nutzen. Es ist auch ein ausgezeichnetes Konzept, um die Remote-Arbeitskultur zu unterstützen, indem es eine schnellere Datenverarbeitung und Kommunikation ermöglicht.