Was ist Edge Computing und warum ist es wichtig?

Edge Computing verändert die Art und Weise, wie Daten von Millionen von Geräten auf der ganzen Welt gehandhabt, verarbeitet und bereitgestellt werden. Das explosionsartige Wachstum von mit dem Internet verbundenen Geräten – dem IoT – zusammen mit neuen Anwendungen, die Echtzeit-Rechenleistung erfordern, treibt Edge-Computing-Systeme weiter voran.

Schnellere Netzwerktechnologien wie 5G Wireless ermöglichen Edge-Computing-Systemen, die Erstellung oder Unterstützung von Echtzeitanwendungen wie Videoverarbeitung und -analyse, selbstfahrende Autos, künstliche Intelligenz und Robotik, um nur einige zu nennen, zu beschleunigen.

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Während die frühen Ziele des Edge Computing darin bestanden, die Kosten für Bandbreite für Daten, die aufgrund des Wachstums von IoT-generierten Daten über große Entfernungen übertragen werden, zu senken, treibt die Zunahme von Echtzeitanwendungen, die eine Verarbeitung am Edge erfordern, die Technologie voran.

Was ist Edge-Computing?

Gartner definiert Edge Computing als „Teil einer verteilten Computertopologie, in der sich die Informationsverarbeitung in der Nähe des Edge befindet – wo Dinge und Menschen diese Informationen produzieren oder konsumieren.“

Grundsätzlich bringt Edge Computing Berechnungen und Datenspeicherung näher an die Geräte, auf denen sie gesammelt werden, anstatt sich auf einen zentralen Ort zu verlassen, der Tausende von Kilometern entfernt sein kann. Dies geschieht, damit Daten, insbesondere Echtzeitdaten, keine Latenzprobleme haben, die die Leistung einer Anwendung beeinträchtigen können. Darüber hinaus können Unternehmen Geld sparen, indem sie die Verarbeitung lokal durchführen und die Datenmenge reduzieren, die an einem zentralen oder Cloud-basierten Standort verarbeitet werden muss.

Edge Computing wurde aufgrund des exponentiellen Wachstums von IoT-Geräten entwickelt, die sich mit dem Internet verbinden, um entweder Informationen aus der Cloud zu empfangen oder Daten zurück in die Cloud zu liefern. Und viele IoT-Geräte erzeugen im Laufe ihres Betriebs enorme Datenmengen.

Denken Sie an Geräte, die Produktionsanlagen in einer Fabrikhalle überwachen, oder an eine mit dem Internet verbundene Videokamera, die Live-Aufnahmen von einem Remote-Büro sendet. Während ein einzelnes datenproduzierendes Gerät diese recht einfach über ein Netzwerk übertragen kann, treten Probleme auf, wenn die Anzahl der Geräte, die gleichzeitig Daten übertragen, wächst. Anstatt dass eine Videokamera Live-Aufnahmen überträgt, multiplizieren Sie diese mit Hunderten oder Tausenden von Geräten. Nicht nur die Qualität leidet unter der Latenz, sondern auch die Kosten für die Bandbreite können enorm sein.

Edge-Computing-Hardware und -Dienste helfen bei der Lösung dieses Problems, indem sie für viele dieser Systeme eine lokale Verarbeitungs- und Speicherquelle darstellen. Ein Edge-Gateway kann beispielsweise Daten von einem Edge-Gerät verarbeiten und dann nur die relevanten Daten über die Cloud zurücksenden, wodurch der Bandbreitenbedarf reduziert wird. Oder es kann bei Echtzeit-Anwendungsanforderungen Daten an das Edge-Gerät zurücksenden. (Siehe auch: Edge-Gateways sind flexible, robuste IoT-Enabler.)

Zu diesen Edge-Geräten können viele verschiedene Dinge gehören, wie zum Beispiel ein IoT-Sensor, das Notebook eines Mitarbeiters, sein neuestes Smartphone, die Überwachungskamera oder sogar der mit dem Internet verbundene Mikrowellenherd im Büropausenraum. Edge-Gateways selbst gelten als Edge-Geräte innerhalb einer Edge-Computing-Infrastruktur.

Netzwerkwelt / IDG

Edge Computing-Anwendungsfälle

Es gibt so viele verschiedene Edge-Anwendungsfälle wie es Benutzer gibt – die Anordnung wird bei jedem anders sein –, aber mehrere Branchen waren besonders an der Spitze des Edge-Computings. Hersteller und die Schwerindustrie nutzen Edge-Hardware als Enabler für verzögerungsintolerante Anwendungen, um die Rechenleistung für Dinge wie die automatisierte Koordination schwerer Maschinen in einer Fabrikhalle in der Nähe zu halten, wo sie benötigt wird. Der Edge bietet diesen Unternehmen auch die Möglichkeit, IoT-Anwendungen wie die vorausschauende Wartung maschinennah zu integrieren. Ebenso können landwirtschaftliche Benutzer Edge Computing als Sammelschicht für Daten von einer Vielzahl von verbundenen Geräten verwenden, darunter Boden- und Temperatursensoren, Mähdrescher und Traktoren und mehr. (Lesen Sie mehr über IoT auf der Farm:Drohnen und Sensoren für bessere Erträge)

Die für die verschiedenen Bereitstellungsarten erforderliche Hardware unterscheidet sich erheblich. Industrielle Anwender legen beispielsweise Wert auf Zuverlässigkeit und geringe Latenz und benötigen robuste Edge-Knoten, die in der rauen Umgebung einer Fabrikhalle betrieben werden können, und dedizierte Kommunikationsverbindungen (privates 5G, dedizierte Wi-Fi-Netzwerke oder sogar kabelgebundene Verbindungen). ) um ihre Ziele zu erreichen. Im Gegensatz dazu benötigen Benutzer in der vernetzten Landwirtschaft immer noch ein robustes Edge-Gerät, um den Einsatz im Freien zu bewältigen, aber das Konnektivitätsteil könnte ganz anders aussehen – niedrige Latenz könnte immer noch eine Voraussetzung für die Koordination der Bewegung schwerer Geräte sein, aber Umgebungssensoren sind wahrscheinlich um sowohl höhere Reichweite als auch geringeren Datenbedarf zu haben – eine LP-WAN-Verbindung, Sigfox oder ähnliches könnte dort die beste Wahl sein.

Andere Anwendungsfälle stellen ganz andere Herausforderungen. Einzelhändler können Edge-Nodes als In-Store-Clearinghouse für eine Vielzahl unterschiedlicher Funktionen verwenden, Point-of-Sale-Daten mit gezielten Werbeaktionen verknüpfen, den Fußgängerverkehr verfolgen und mehr für eine einheitliche Store-Management-Anwendung. Die Konnektivität kann hier einfach sein – internes Wi-Fi für jedes Gerät – oder komplexer, mit Bluetooth oder einer anderen stromsparenden Konnektivität, die die Verkehrsverfolgung und Werbedienste bedient, und Wi-Fi, das für den Point-of-Sale und für sich selbst reserviert ist -Kasse.

Edge Ausrüstung

Die physische Architektur des Edge kann kompliziert sein, aber die Grundidee besteht darin, dass Client-Geräte eine Verbindung zu einem nahegelegenen Edge-Modul herstellen, um eine schnellere Verarbeitung und reibungslosere Vorgänge zu ermöglichen. Die Terminologie variiert, so dass Sie unter anderem die Module namens Edge-Server und „Edge-Gateways“ hören werden.

DIY- und Serviceoptionen

Die Art und Weise, wie ein Edge-System gekauft und bereitgestellt wird, kann ebenfalls stark variieren. An einem Ende des Spektrums möchte ein Unternehmen möglicherweise einen Großteil des Prozesses an seiner Seite abwickeln. Dies würde die Auswahl von Edge-Geräten, wahrscheinlich von einem Hardwareanbieter wie Dell, HPE oder IBM, die Entwicklung eines Netzwerks, das den Anforderungen des Anwendungsfalls entspricht, und den Kauf von Management- und Analysesoftware beinhalten, die in der Lage ist, das Notwendige zu tun. Das ist viel Arbeit und würde eine beträchtliche Menge an internem Know-how auf der IT-Seite erfordern, aber es könnte immer noch eine attraktive Option für ein großes Unternehmen sein, das eine vollständig maßgeschneiderte Edge-Bereitstellung wünscht.

Am anderen Ende des Spektrums vermarkten Anbieter, insbesondere vertikale Unternehmen, zunehmend Edge-Services, die sie verwalten. Ein Unternehmen, das diese Option nutzen möchte, kann einfach einen Anbieter bitten, seine eigenen Geräte, Software und Netzwerke zu installieren und eine regelmäßige Gebühr für Nutzung und Wartung zu zahlen. IIoT-Angebote von Unternehmen wie GE und Siemens fallen in diese Kategorie. Dies hat den Vorteil, dass die Bereitstellung einfach und relativ problemlos ist, aber stark verwaltete Dienste wie diese sind möglicherweise nicht für jeden Anwendungsfall verfügbar.

Vorteile

Für viele Unternehmen können allein Kosteneinsparungen ein Treiber für den Einsatz von Edge-Computing sein. Unternehmen, die ursprünglich für viele ihrer Anwendungen auf die Cloud umgestellt haben, haben möglicherweise festgestellt, dass die Kosten für die Bandbreite höher waren als erwartet, und suchen nach einer kostengünstigeren Alternative. Edge-Computing könnte passen.

Der größte Vorteil von Edge Computing besteht jedoch zunehmend in der Möglichkeit, Daten schneller zu verarbeiten und zu speichern, was effizientere Echtzeitanwendungen ermöglicht, die für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind. Vor dem Edge Computing müsste ein Smartphone, das das Gesicht einer Person zur Gesichtserkennung scannt, den Gesichtserkennungsalgorithmus über einen Cloud-basierten Dienst ausführen, was viel Zeit in Anspruch nehmen würde. Bei einem Edge-Computing-Modell könnte der Algorithmus lokal auf einem Edge-Server oder Gateway oder sogar auf dem Smartphone selbst laufen, angesichts der zunehmenden Leistung von Smartphones. Anwendungen wie Virtual und Augmented Reality, selbstfahrende Autos, Smart Cities und sogar Gebäudeautomationssysteme erfordern eine schnelle Verarbeitung und Reaktion.

„Edge Computing hat sich seit den Tagen der isolierten IT an ROBO-Standorten [Remote Office Branch Office] erheblich weiterentwickelt“, sagt Kuba Stolarski, Forschungsdirektor bei IDC, im „Worldwide Edge Infrastructure (Compute and Storage) Forecast, 2019-2023“. Prüfbericht. „Mit verbesserter Interkonnektivität, die einen verbesserten Edge-Zugang zu mehr Kernanwendungen ermöglicht, und mit neuen IoT- und branchenspezifischen Anwendungsfällen für Unternehmen ist die Edge-Infrastruktur bereit, für das nächste Jahrzehnt und darüber hinaus einer der wichtigsten Wachstumsmotoren im Server- und Speichermarkt zu sein. ”

Unternehmen wie Nvidia haben den Bedarf an mehr Verarbeitung am Edge erkannt, weshalb wir neue Systemmodule sehen, die Funktionen für künstliche Intelligenz enthalten. Das neueste Jetson Xavier NX-Modul des Unternehmens beispielsweise ist kleiner als eine Kreditkarte und kann in Geräte wie Drohnen, Roboter und medizinische Geräte eingebaut werden. KI-Algorithmen benötigen viel Rechenleistung, weshalb die meisten von ihnen über Cloud-Dienste laufen. Das Wachstum von KI-Chipsätzen, die Verarbeitung am Edge verarbeiten können, wird bessere Echtzeitreaktionen in Anwendungen ermöglichen, die sofortiges Computing erfordern.

Datenschutz und Sicherheit

Aus Sicherheitsgründen können Daten am Edge problematisch sein, insbesondere wenn sie von verschiedenen Geräten verarbeitet werden, die möglicherweise nicht so sicher sind wie zentralisierte oder Cloud-basierte Systeme. Da die Zahl der IoT-Geräte wächst, ist es unerlässlich, dass die IT die potenziellen Sicherheitsprobleme versteht und dafür sorgt, dass diese Systeme geschützt werden können. Dazu gehören die Verschlüsselung von Daten und der Einsatz von Zugangskontrollmethoden und möglicherweise VPN-Tunneling.

Darüber hinaus können sich unterschiedliche Geräteanforderungen an Rechenleistung, Strom und Netzwerkkonnektivität auf die Zuverlässigkeit eines Edge-Geräts auswirken. Dies macht Redundanz und Failover-Management für Geräte, die Daten am Edge verarbeiten, entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt geliefert und verarbeitet werden, wenn ein einzelner Knoten ausfällt.

Edge Computing und 5G

Auf der ganzen Welt setzen Netzbetreiber 5G-Funktechnologien ein, die die Vorteile einer hohen Bandbreite und einer geringen Latenz für Anwendungen versprechen und es Unternehmen ermöglichen, mit ihrer Datenbandbreite vom Gartenschlauch zum Feuerwehrschlauch zu wechseln. Anstatt nur die höheren Geschwindigkeiten anzubieten und Unternehmen aufzufordern, Daten weiterhin in der Cloud zu verarbeiten, arbeiten viele Netzbetreiber Edge-Computing-Strategien in ihre 5G-Implementierungen ein, um eine schnellere Echtzeitverarbeitung anzubieten, insbesondere für mobile Geräte, vernetzte Autos und Selbstversorger. Autofahren.

Mobilfunkanbieter haben damit begonnen, lizenzierte Edge-Dienste für eine noch weniger praktische Option als verwaltete Hardware einzuführen. Die Idee dabei ist, Edge-Knoten virtuell an beispielsweise einer Verizon-Basisstation in der Nähe der Edge-Bereitstellung zu betreiben, wobei die Netzwerk-Slicing-Funktion von 5G verwendet wird, um ein gewisses Spektrum für eine sofortige, nicht zu installierende Konnektivität herauszutrennen. 5G Edge von Verizon, Multi-Access Edge von AT&T und die Partnerschaft von T-Mobile mit Lumen repräsentieren diese Art von Option.

Die strategische Roadmap von Gartner für Edge Computing 2021 unterstreicht das anhaltende Interesse der Industrie an 5G für Edge Computing und sagt, dass Edge zu einem festen Bestandteil vieler 5G-Implementierungen geworden ist. Partnerschaften zwischen den Cloud-Hyperscalern wie Amazon und Microsoft und den großen drahtlosen ISPs werden der Schlüssel zur flächendeckenden Verbreitung dieser Art von Mobile Edge sein.

Es ist klar, dass das ursprüngliche Ziel von Edge Computing zwar darin bestand, die Bandbreitenkosten für IoT-Geräte über große Entfernungen zu senken, aber das Wachstum von Echtzeitanwendungen, die lokale Verarbeitungs- und Speicherkapazitäten erfordern, wird die Technologie in den kommenden Jahren weiter vorantreiben.

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