Edge Computing entmystifiziert: Funktionsweise, Architektur und reale Anwendungen

Ein IT-Edge ist der Ort, an dem Endgeräte sich mit einem Netzwerk verbinden, um Daten zu liefern und Anweisungen von einem zentralen Server zu empfangen, sei es ein Rechenzentrum oder die Cloud. Während dieses Modell in der Vergangenheit funktionierte, generieren moderne Geräte so viele Daten, dass Unternehmen teure Ausrüstung benötigen, um optimale Performance aufrechtzuerhalten.

Edge Computing löst dieses Problem, indem es Verarbeitung näher an das Gerät bringt, das Daten generiert. Daten müssen nicht zu einem zentralen Server für die Verarbeitung reisen, sodass keine Latenz- oder Bandbreitenprobleme entstehen.

Dieser Artikel ist eine Einführung in Edge Computing. Wir erklären, was Edge Computing ist, diskutieren potenzielle Use Cases und zeigen, wie diese Technologie zu günstigerer und zuverlässigerer Datenverarbeitung führt.

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist eine Art von Computing, die am oder nahe dem Rand eines Netzwerks stattfindet. Die Verarbeitung erfolgt entweder innerhalb oder nahe dem Gerät, sodass weniger Daten zum zentralen Server reisen. Die meisten Operationen geschehen in Echtzeit nahe der Datenquelle, was zu folgenden Vorteilen führt:

• Verbesserte Reaktionszeiten.
• Bessere Bandbreitenverfügbarkeit.
• Zuverlässigere Systemeinblicke.
• Umfassendere und schnellere Datenanalyse.
• Hohe Verfügbarkeit.

Edge Computing hilft auch, Workloads aktuell zu halten, Datenschutz zu gewährleisten und Datenschutzgesetze wie HIPAA, GDPR und PCI einzuhalten. Dieses Verarbeitungsmodell ermöglicht auch weitere Innovationen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Edge-Geräte sammeln und speichern Daten, bevor sie Informationen an einen On-Premises-Edge-Server senden. Dieser Server handhabt folgende Aktivitäten:

• Echtzeit-Datenverarbeitung.
• Datenvisualisierung und Analytics.
• Caching und Buffering.
• Datenfilterung.

Das Edge Center sendet die komplexesten Verarbeitungsanfragen (Big-Data-Operationen und Business Logic) an das Rechenzentrum oder die Cloud. Während der Bedarf an einem zentralen dedizierten Server weiterhin besteht, kann ein Business langsamere, günstigere Verbindungen einrichten, ohne Latenz durch lokale Operationen und vor-sortierte Daten zu riskieren.

Edge Computing vs. Cloud Computing

Der Hauptunterschied zwischen Edge und Cloud Computing liegt darin, wo die Verarbeitung stattfindet:

• Im Cloud Computing finden alle Datenoperationen an einem zentralisierten Ort statt.
• Im Edge Computing finden die meisten datenbezogenen Prozesse lokal statt (am Rand der Umgebung).

Edge Computing ist ideal für Use Cases, die auf der Verarbeitung zeitkritischer Daten für Entscheidungsfindung basieren. Ein weiterer Use Case, in dem Edge Computing besser ist als eine Cloud-Lösung, sind Operationen in abgelegenen Standorten mit wenig bis keiner Internetkonnektivität.

Edge Computing ist jedoch kein Ersatz für die Cloud. Diese Technologien sind nicht austauschbar; Edge Computing ergänzt die Cloud, und beide Techs gewährleisten bessere Performance für spezifische Use Cases.

Edge-Computing-Architektur erklärt

Hier sind die Schlüsselkomponenten, die ein Edge-Ökosystem bilden:

• Edge-Geräte: Spezialisierte Ausrüstung mit begrenzter Rechenkapazität.
• Edge-Node: Jedes Gerät, Server oder Gateway, das Edge Computing ausführt.
• Edge-Server: Ein Computer in einer Facility nahe dem Edge-Gerät. Diese Maschinen führen Applikations-Workloads und Shared Services aus, daher benötigen sie mehr Rechenleistung als Edge-Geräte.
• Edge-Gateway: Ein Edge-Server, der Netzwerkfunktionen wie Tunneling, Firewall-Management, Protokollübersetzung und Wireless-Verbindungen ausführt. Ein Gateway kann auch Applikations-Workloads hosten.
• Cloud: Eine Public oder Private Cloud, die als Repository für containerisierte Workloads wie Applikationen und Machine-Learning-Modelle fungiert. Die Cloud hostet und führt auch Apps aus, die Edge-Nodes managen.

Edge Computing hat drei primäre Nodes: Device Edge, Local Edge und die Cloud.

Device Edge ist der physische Standort, an dem Edge-Geräte On-Premises laufen (Kameras, Sensoren, Industriemaschinen etc.). Diese Geräte haben die Rechenleistung, Daten zu sammeln und zu übertragen.

Local Edge ist ein System, das die Applikationen und Netzwerk-Workloads unterstützt. Der Local Edge hat zwei Layer:

• Ein Applikations-Layer, der Apps ausführt, die Edge-Geräte aufgrund großen Footprints nicht handhaben können (komplexe Video-Analytics oder IoT-Verarbeitung, zum Beispiel).
• Der Netzwerk-Layer, der physische oder virtualisierte Netzwerkkomponenten wie Router und Switches ausführt.

Die Cloud (oder der Nexus) führt Applikations- und Netzwerk-Workloads aus, die die Verarbeitung managen, die andere Edge-Nodes nicht handhaben können. Trotz des Namens kann dieser Edge-Layer entweder als In-House-Rechenzentrum oder in der Cloud laufen.

Die folgende Illustration präsentiert eine detailliertere Architektur und zeigt Komponenten, die für jeden Edge-Node relevant sind.

Industrie-Lösungen und Applikationen können in mehreren Nodes existieren, da spezifische Workloads besser für entweder Device oder Local Edge geeignet sind. Einige andere Workloads können auch dynamisch zwischen Nodes unter bestimmten Umständen verschoben werden (entweder manuell oder automatisch).

Virtualisierung ist ein vitales Element eines großskaligen Edge-Computing-Setups. Diese Technologie macht es einfacher, zahlreiche Applikationen auf Edge-Servern zu deployen und auszuführen.

Vorteile von Edge Computing

Im Folgenden die prominentesten geschäftlichen Vorteile der Nutzung von Edge Computing.

Latenzreduktion

Edge Computing verbessert Netzwerkperformance durch Latenzreduktion. Da Geräte Daten nativ oder in einem lokalen Edge Center verarbeiten, reisen die Informationen nicht annähernd so weit wie in einer Standard-Cloud-Architektur.

Zum Beispiel können zwei Kollegen im selben Gebäude, die E-Mails austauschen, leicht Verzögerungen über Standardnetzwerke erfahren. Jede Nachricht routet aus dem Gebäude, kommuniziert mit einem entfernten Server und kommt zurück zum Posteingang des Empfängers. Wenn dieser Prozess am Edge stattfindet und der Router des Unternehmens Büro-E-Mails handhabt, tritt diese Verzögerung nicht auf.

Edge Computing löst auch das „Last-Mile“-Flaschenhals-Problem. Alle reißenden Daten müssen durch lokale Netzwerkverbindungen gehen, bevor sie das Ziel erreichen. Dieser Prozess kann zwischen 10 bis 65 Millisekunden Latenz verursachen, abhängig von der Infrastrukturqualität. In einem Setup mit Edge-Centern ist der Traffic viel niedriger als bei einem zentralisierten System, sodass keine Flaschenhals-Probleme entstehen.

Sicherere Datenverarbeitung

Traditionelle Cloud-Setups sind anfällig für Distributed-Denial-of-Service (DDoS)-Attacken und Stromausfälle. Da Edge Computing Verarbeitung und Speicherung verteilt, sind Systeme weniger anfällig für Störungen und Downtime. Das Setup leidet nicht unter Single Points of Failure.

Zusätzlich, da die meisten Prozesse lokal stattfinden, können Hacker Daten im Transit nicht abfangen. Selbst wenn ein einzelner Computer einen Datenschutzverstoß erfährt, kann der Angreifer nur lokale Daten kompromittieren.

Kosteneffektive Skalierbarkeit

Edge Computing ermöglicht einem Unternehmen, seine Kapazität durch eine Kombination aus IoT-Geräten und Edge-Servern zu erweitern. Das Hinzufügen weiterer Ressourcen erfordert keine Investition in ein privates Rechenzentrum, das teuer zu bauen, zu warten und zu erweitern ist. Stattdessen kann ein Unternehmen regionale Edge-Server einrichten, um das Netzwerk schnell und kosteneffektiv zu erweitern.

Die Nutzung von Edge Computing erleichtert auch Wachstumskosten, da jedes neue Gerät keine weiteren Bandbreitenanforderungen an das gesamte Netzwerk stellt.

Einfache Expansion in neue Märkte

Ein Unternehmen kann mit einem lokalen Edge-Rechenzentrum partnerschaftlich zusammenarbeiten, um schnell neue Märkte zu erweitern und zu testen. Die Expansion erfordert keine teure neue Infrastruktur. Stattdessen richtet ein Unternehmen nur Edge-Geräte ein und bedient Kunden ohne Latenz. Wenn sich der Markt als unerwünscht herausstellt, ist der Deinstallationsprozess genauso schnell und kostengünstig.

Dieser Vorteil ist vital für Branchen, die schnelle Expansionen in Regionen mit begrenzter Konnektivität erfordern.

Konsistente Benutzererfahrung

Da Edge-Server nahe Endnutzern operieren, ist ein Netzwerkproblem an einem entfernten Standort weniger wahrscheinlich, Kunden zu beeinträchtigen. Selbst wenn das lokale Center einen Ausfall hat, können Edge-Geräte dank ihrer Fähigkeit, vitale Funktionen nativ zu handhaben, weiteroperieren. Das System kann Daten auch durch andere Pfade rerouten, um sicherzustellen, dass Nutzer Zugriff auf Services behalten.

Nachteile von Edge Computing

Edge Computing erhöht die gesamte Angriffsfläche für ein Netzwerk. Edge-Geräte können als Einstiegspunkt für Cyberangriffe dienen, durch die ein Angreifer bösartige Software injizieren und das Netzwerk infizieren kann.

Leider ist das Einrichten adäquater Sicherheit in einer verteilten Umgebung schwierig. Die meisten Datenverarbeitungen finden außerhalb des zentralen Servers und der direkten Sichtlinie des Sicherheitsteams statt. Die Angriffsfläche wird auch größer, wann immer das Unternehmen ein neues Gerät hinzufügt.

Ein weiteres häufiges Problem bei Edge Computing ist der Preis. Es sei denn, ein Unternehmen partnerschaftlich mit einem lokalen Edge-Partner zusammen, ist das Einrichten der Infrastruktur kostspielig und komplex. Wartungskosten sind auch typischerweise hoch, da das Team zahlreiche Geräte an verschiedenen Standorten gesund halten muss.

Schließlich kann ein Unternehmen, da sich aktuelle Standards schnell entwickeln, Schwierigkeiten haben, Setups aktuell zu halten. Neue Geräte und Software kommen regelmäßig heraus, sodass Ausrüstung schnell obsolet werden kann.

Edge-Computing-Beispiele und Use Cases

Im Folgenden die vielversprechendsten Use Cases und Applikationen von Edge Computing across verschiedenen Branchen.

5G und Edge Computing

Das Aufkommen von 5G verspricht Datengeschwindigkeiten von über 20 Gbps und verzögerungsfreie Verbindungen von über einer Million Geräten pro Quadratmeile. Diese aufstrebende Technologie hebt Edge Computing auf ein neues Level, ermöglicht noch niedrigere Latenz, höhere Geschwindigkeiten und gesteigerte Effizienz.

Unternehmen werden bald in der Lage sein, 5G zu nutzen, um Netzwerk-Edges zu erweitern. Überlappende Netzwerke erlauben es Businesses, noch mehr Daten auf Edge-Geräten zu halten. Applikationen werden auch auf Echtzeit-Kommunikation mit dem Netzwerk vertrauen können, ein Feature, das sich als vital für die Expansion von IoT erweisen wird.

Videoüberwachung

Das Übertragen von Videodaten an einen zentralen Server ist langsam und teuer. Edge Computing beschleunigt diesen Prozess, indem es Kameras ermöglicht, initiale Video-Analytics durchzuführen und Ereignisse von Interesse zu erkennen. Das Gerät überträgt dann das gefilterte Footage an einen lokalen Edge für weitere Analyse.

Beispielsweise, wenn in einem Gebäude mit Edge-Kameras ein Feuer ausbricht, können die Geräte Menschen innerhalb der Flammen unterscheiden. Sobald die Kamera eine Person in Gefahr bemerkt, geht das Footage ohne Latenz an den lokalen Edge. Der lokale Edge kann dann Behörden kontaktieren, anstatt das Footage an das Rechenzentrum zu senden und wertvolle Zeit zu verlieren.

Gesundheitswesen-Chancen

Das Einrichten von Edge-Geräten für Patientenmonitoring kann Krankenhäusern helfen, Datenschutz zu gewährleisten und Patientenversorgung zu verbessern. Das Personal kann schnellere und bessere Versorgung für Patienten bieten, während das Krankenhaus die Datenmenge reduziert, die über Netzwerke reist, und zentrale Server-Überlastungen vermeidet.

Das Deployen von Edge-Lösungen kann die Art verbessern, wie vitale Healthcare-Maschinen operieren, einschließlich tragbarer EKG-Geräte, Sensoren für Temperaturmonitoring und Glukose-Monitore. Schnelle Datenverarbeitung kann auch wertvolle Sekunden für Remote-Patientenmonitoring sparen.

Connected Cars

Ein Auto, ausgestattet mit Edge-Geräten, kann Daten von verschiedenen Sensoren sammeln und Echtzeit-Reaktionen auf Situationen auf der Straße haben. Dieses Feature wird vital in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge sein.

Edge Computing kann auch automatische Fahrzeugkonvois ermöglichen. Eine Gruppe von Autos oder LKWs kann eng hintereinander im Konvoi fahren, was Kraftstoff spart und Stau verringert. Nur das erste Fahrzeug benötigt einen Fahrer, da die übrigen Autos dem ersten folgen und ohne Latenz kommunizieren können.

Monitoring in Öl- und Gasindustrie

Edge Computing kann helfen, Öl- und Gas-Ausfälle zu verhindern. Diese Anlagen operieren typischerweise in abgelegenen Standorten, sodass ein Edge-Center eine viel bessere Option ist als ein entfernter Server oder Cloud. Geräte können Echtzeit-Analytics nutzen, um das System zu überwachen und Maschinen abzuschalten, bevor eine Katastrophe eintritt.

Online-Gaming

Online-Multiplayer-Games können von Edge Computing profitieren, da die Technologie Lag reduziert. Spieler können Mass-Scale-Matches organisieren, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

Cloud-Gaming kann auch von Edge Computing profitieren. Diese Art von Online-Gaming streamt einen Live-Feed des Videospiels direkt auf User-Geräte. Da Rechenzentren diese Games verarbeiten und hosten, erfahren Nutzer häufig Latenzprobleme.

Wenn ein Cloud-Gaming-Unternehmen einen Edge-Server nahe der Gamer-Location einrichtet, hat der Stream keine Latenz, und das Gameplay wird voll responsiv.

Smart Factories

Echtzeit-Reaktionen auf Fertigungsprozesse sind vital, um Produktfehler zu reduzieren und Produktivität innerhalb einer Fabrik zu verbessern. Analytische Algorithmen können überwachen, wie jedes Equipment läuft, und Betriebsparameter anpassen, um Effizienz zu verbessern.

Edge-Geräte können auch erkennen und vorhersagen, wann ein Ausfall wahrscheinlich ist, was kostspielige Fabrik-Downtime reduziert. Unternehmen können Prozesse auf Cloud-ähnliche Weise managen, aber die Zuverlässigkeit eines On-Premises-Setups beibehalten.

Online-Shopping

Die Latenzreduktion ermöglicht Einzelhändlern, ein reichhaltiges, interaktives Online-Erlebnis für ihre Kunden zu schaffen. Store-Owner können eine Augmented Reality für Online-Shopping mit nahtloser Performance erstellen und Käufern erlauben, Waren von zu Hause zu kaufen.

Stationäre Händler können Edge Computing auch nutzen, um Virtual-Reality-Shopping-Assistenten in Stores einzurichten.

Eine Technologie im Aufwind

Experten prognostizieren, dass 75% der Datenverarbeitung bis 2025 außerhalb traditioneller Rechenzentren oder Clouds stattfinden wird. Starten Sie früh mit Edge Computing, um neue Geschäftschancen zu entdecken, operative Effizienz zu steigern und zuverlässige Erlebnisse für Ihre Kunden zu gewährleisten.