6 gute Gründe für Edge Computing

Jede Situation ist einzigartig. Klar ist jedoch, dass ein Gleichgewicht zwischen Cloud- und Edge-Computing wahrscheinlich die IoT-Architektur von morgen vorantreiben wird.

Warum sollten Unternehmen Edge Computing als Technologiestrategie in Betracht ziehen? Edge führt seine eigenen Formen der Komplexität in Informationsarchitekturen ein, trägt aber gleichzeitig dazu bei, die großen komplexen Haarballen, zu denen die heutigen Computerumgebungen geworden sind, schneller und sicherer zu machen.

Das ist das Wort von Deloitte, das in einem neuen Bericht für Edge plädiert, in dem eine Reihe von Vorteilen der Verlagerung von Verarbeitung und Daten an den Rand genannt werden. Bis zu 55 % der IoT-Daten könnten bald in der Nähe der Quelle verarbeitet werden, entweder auf dem Gerät oder durch Edge-Computing, erklären die Autoren des Berichts, Ken Carroll und Mahesh Chandramouli, beide bei Deloitte.

Siehe auch: Moving Targets:Definition des Edge und seiner Architektur

Es gibt eine Reihe von Vorteilen, die Unternehmen realisieren können, wenn sie sich in Richtung Edge-Computing bewegen, so Carroll und Chandramouli. Sie weisen auf nicht weniger als sechs Vorteile hin, die sich bei Edge-Bereitstellungen zeigen:

1) Latenz: Dies ist vielleicht der überzeugendste Anwendungsfall. „Eine möglichst geringe Latenz zwischen der Datengenerierung und der Entscheidung oder Aktion kann entscheidend sein, um die Agilität einer Organisation zu erhalten“, betonen Carroll und Chandramouli. „Da Daten nach ihrer Generierung, oft innerhalb von Millisekunden, im Wesentlichen wertlos werden können, wird die Geschwindigkeit, mit der Organisationen Daten in Erkenntnisse und dann in Maßnahmen umwandeln können, allgemein als unternehmenskritisch angesehen. In einer reinen Cloud-Welt reisen die Daten am Ende Hunderte oder sogar Tausende von Kilometern. Wo also Latenz für eine Lösung entscheidend ist, kann Edge Computing zum Schlüssel werden.“

2) Bandbreitenverfügbarkeit und -nutzung: Obwohl die Bandbreite in den letzten Jahren deutlich erhöht wurde, hält dies immer noch nicht mit den enormen Datenmengen Schritt, die jetzt durch die Netzwerke strömen. „Die Verarbeitung näher an die Quelle der Daten zu bringen, könnte helfen, die Gleichung auszugleichen – lokale Verarbeitung (einschließlich Komprimierung, Filterung und Priorisierung) kann helfen, die verfügbare Bandbreite effektiv und effizient zu nutzen.“

3) Vermeidung von Verbindungsunterbrechungen: Viele IoT-Geräte und -Systeme verfügen über lokale Verarbeitungs- und Speicherfunktionen und benötigen daher keine breitere Konnektivität. Außerdem hat nicht jeder Zugang zu stabilen Netzwerkverbindungen, und Ereignisse wie Stürme könnten die Konnektivität unterbrechen. „Funktionalität am Rand kann dazu beitragen, dass Anwendungen nicht unterbrochen werden, wenn Probleme mit der Netzwerkkonnektivität auftreten“, erklären die Autoren von Deloitte.

4) Sicherheit und Datenschutz: Hinzu kommt die inhärente Sicherheit, Daten über verstreute Standorte zu verteilen und Daten lokal zu verwalten, anstatt sie über Netzwerke zu senden. „Die Verwendung einer Form von Hub-and-Spoke-Cloud/Edge-Architektur kann dazu beitragen, Gerätegeheimnisse in mehreren Knoten zu lokalisieren oder zu unterteilen, anstatt sie alle an einem Ort zu speichern, wodurch die Sicherheit verbessert wird.“

5) Datennormalisierung und Filterung: Viele IoT-Geräte und -Systeme erzeugen enorme Datenströme, die Netzwerke und zentralisierte Systeme beim Transport enorm belasten. Lokalisierte Geräte können so programmiert werden, dass sie relevante Daten herausfiltern, um sie an das Netzwerk weiterzuleiten. Außerdem haben viele Geräte auch ihre eigenen Datenprotokolle, die von zentralisierten Standorten aus schwierig zu verwalten sein können. „Die Datennormalisierung oder -homogenisierung am Edge wird häufig mit Filter- und anderen Datenkomprimierungsfunktionen gekoppelt, wodurch auch eine effizientere Nutzung der verfügbaren Bandbreite unterstützt wird.“

6) Einfachere, billigere Geräte: Es ist oft teuer, Rechenzyklen an zentralen Standorten zu verbrauchen. „Gateways und Edge-Server ermöglichen einfachere, kostengünstigere Geräte, da Datenspeicherung und -verarbeitung auf das Gateway oder den Edge-Server übertragen werden, anstatt sie in den Sensor oder das Gerät einzubetten“, betonen Carroll und Chandramouli.

Es gibt keinen richtigen Weg, eine Mischung aus Edge- und zentralisiertem Computing zu implementieren, und die Co-Autoren von Deloitte ziehen die Kosten und die Komplexität der Wartung von Netzwerken von Edge-Geräten nicht außer Acht. „Die Edge-Verarbeitung ist stark verteilt und umfasst oft weit entfernte oder schwer zugängliche Standorte, einschließlich Sensoren/Aktoren und Gateways in Büros, Werken, auf dem Campus, an Pipelines und an verschiedenen abgelegenen Standorten“, erklären sie. „All diese Edge-Knoten haben Firmware, Betriebssysteme, irgendeine Form von Virtualisierung und Containern sowie Software installiert, von denen einige von Herstellern und andere von Lösungsanbietern bereitgestellt werden.“

Dennoch werden die Vorteile in Bezug auf Latenz und Skalierbarkeit gesehen, und ein verbesserter Zugriff auf Informationen kann wahrscheinlich die Komplexität bei der Wartung von Edge-Systemen überwiegen. „Eine IoT-Lösung sollte nur so einfach sein, wie sie sein muss, und nicht einfacher“, so Carolland Chandramouli. „Umgekehrt sollte es nur so komplex sein, wie es sein muss, und nicht komplexer. Diese scheinbar einfachen, aber wesentlichen Punkte können den Erfolg einer Lösung entscheidend beeinflussen. Jede Situation ist einzigartig. Klar ist jedoch, dass ein Gleichgewicht zwischen Cloud und Edge Computing wahrscheinlich die IoT-Architektur von morgen ausmachen wird.“