Edge Computing Herausforderungen meistern: Bewährte Strategien für Echtzeit-Datenverarbeitung

Da Smart Cars, Smart Home Devices und vernetzte Industrie-Equipment sowohl in Anzahl als auch Beliebtheit wachsen, generieren sie Data praktisch überall. Tatsächlich gibt es 2022 mehr als 16,4 Milliarden vernetzte IoT (Internet of Things) Devices weltweit – die Zahl wird bis 2025 auf 30,9 Milliarden skyrocken. Bis dahin prognostiziert IDC, dass diese Devices 73,1 Zettabytes Data global generieren – ein 300 % Wachstum im Vergleich zum nicht so fernen 2019.

Diese Data schnell und effektiv zu sortieren und zu analysieren, ist Key zu sowohl optimaler Application User Experience als auch besserem Business Decision-Making. Edge Computing ist die Technology, die das möglich macht.

Doch Deployment moderner Workloads wie Microservices, Machine Learning Apps und AI nah am Edge bringt eine Reihe von Challenges, die die Infrastructure einer Organisation adressieren muss. Um von Edge Computing zu profitieren, müssen Businesses einen perfekten Balance zwischen ihrer IT Infrastructure und ihren End-User Needs finden.

Herausforderungen des Edge Computing

Für optimale Performance benötigen Edge Workloads Folgendes:

• Proximity – Storage und Compute Resources müssen nah an der Data Source sein
• Responsiveness – Apps brauchen Data Transfer Latenzen von unter 5 bis 20 Millisekunden
• Mobility – Viele Edge Devices bewegen sich, und Compute/Storage Resources müssen folgen

Die Data Transfer Latenz des Remote und Centralized Public Cloud Computing Models bedient die Bedürfnisse moderner Edge Workloads nicht. Andererseits bringt der Aufbau eines dezentralisierten Networks zur Unterstützung von Edge Workloads eine intimidating Liste eigener Challenges mit sich.

Logistische Komplexitäten

Das Management disparater Edge Compute, Network und Storage Systeme ist komplex und erfordert erfahrenes IT Personal an mehreren geografischen Locations gleichzeitig. Das kostet Zeit und setzt Organisationen signifikanten finanziellen Strain aus – besonders beim Betrieb von hunderten Container Clusters, mit verschiedenen Microservices, serviert von verschiedenen Edge Locations zu verschiedenen Zeiten.

Bandbreiten-Flaschenhälse

Laut Morgan Stanley Report sollen Radars, Sensoren und Kameras autonomer Fahrzeuge allein bis zu 40 TB Data pro Stunde generieren. Um lebensrettende Entscheidungen schnell zu treffen, müssen die Daten dieser vierrädrigen Supercomputer innerhalb von Bruchteilen einer Sekunde transferiert und analysiert werden.

Ähnlich collecten und processen zahlreiche Edge Devices gleichzeitig Data. Senden solcher Raw Data an die Cloud kann Security kompromittieren und ist oft inefficient und kostprohibitiv.

Zur Optimierung der Bandbreitenkosten allokieren Organisationen typischerweise höhere Bandbreite an Data Centers und niedrigere an Endpoints. Das macht Uplink Speed zum Bottleneck – Applications pushen Data von Cloud zum Edge, während Edge Data gleichzeitig den anderen Weg geht. Mit wachsender Edge Infrastructure steigt IoT Traffic und unzureichende Bandbreite verursacht massive Latenz.

Limitierte Capability und Skalierungs-Komplexitäten

Der kleinere Formfaktor von Edge Devices führt typischerweise zu Mangel an Power und Compute Resources, die für Advanced Analytics oder Data-Intensive Workloads nötig sind.

Auch die Remote und Heterogene Natur von Edge Computing macht Physical Infrastructure Scaling zur Major Challenge. Scaling am Edge bedeutet nicht nur, mehr Hardware an der Data Source hinzuzufügen. Es erstreckt sich auf Scaling von Staff, Data Management, Security, Licensing und Monitoring Resources. Wenn nicht korrekt geplant und executed, kann solches horizontales Skalieren zu erhöhten Kosten durch Overprovisioning oder suboptimaler Application Performance durch Insufficient Resources führen.

Datensicherheit

Wenn Computing zum Edge bewegt wird, geht Infrastructure über die multiple physischen und virtuellen Layers von Network Security hinaus, die centralized Computing Models bieten. Wenn nicht adäquat geschützt, wird der Edge zum Target für verschiedene Cyber Threats.

Malicious Actors können unautorisierten Code injecten oder sogar gesamte Nodes replizieren, Data stehlen und tampern, während sie unter dem Radar fliegen. Sie können auch mit Data Transfer über das Netzwerk via Routing Information Attacks interferieren – affecting Throughput, Latency und Data Paths durch Data Deletion und Replacement. Ein weiterer Common Data Security Threat am Edge: DDoS Attacks, aimed at overwhelming Nodes um Battery Drain oder Exhaustion von Communication, Computation und Storage Resources zu verursachen. Aus allen Data, die IoT Devices collect, braucht nur das kritischste Data analysiert zu werden. Ohne sichere und compliant Long-Term Data Retention und Archival Solutions führt das oft zu excessive Data Accumulation und Data Sprawl am Edge – was Vulnerability weiter erhöht.

Data Access Control

Die Tatsache, dass Edge Devices physisch isoliert sind, bedeutet: In diesem Distributed Computing System wird Data von verschiedenen Devices gehandhabt – was Security Risks erhöht und Data Access schwierig zu monitoren, authentifizieren und autorisieren macht.

Privacy eines End-Users oder End Devices ist ein weiterer kritischer Aspekt zum Maintainen. Multi-Level Policies sind erforderlich, um sicherzustellen, dass jeder End-User accounted for ist. Das möglich zu machen, während Real-Time Data Latency Requirements getroffen werden, ist eine Major Challenge – besonders beim Aufbau von Edge Infrastructure from Scratch.

Eine physisch nahe, vorkonfigurierte Solution, gebaut von einem Ecosystem von Partnern, die optimized Hardware und Infrastructure Management Tools anbieten, mildert Edge Computing Challenges. Edge Data Centers sind eine emerging Solution, die dies adressiert, indem sie Organisationen High-Performance Data Storage und Processing Resources auf einem Secure und Fast Network anbieten.

Edge Infrastructure zur Rettung

Im Vergleich zur Cloud ist Edge Infrastructure in kleineren Facilities nah am End-User Network located. Durch Näherbringen von Compute, Storage und Network Resources an die Data Source bieten Edge Data Centers verschiedene Benefits für Organisationen und ihre Workloads.

Diese umfassen:

• Minimierte Latenz durch physische Nähe – Verbesserung der Data Delivery und Reduktion der Application Response Time
• Enhanced Security und Privacy – Hohe Levels physischer und Cyber Security On-Prem, weniger Data uploaded zur Cloud, reduzierte Menge vulnerabler Data in Transit
• Erhöhte Reliability – Redistribution von Workloads zu kleineren Data Centers nimmt Load von Central Servers, erhöht Performance und Data Availability
• Cost Optimization – Mit Managed Services und vorkonfigurierten Infrastructure Solutions helfen Edge Data Centers Organisationen, TCO zu reduzieren und IT Costs zu cutten

Als globaler IaaS Provider erkennt phoenixNAP die Wichtigkeit, powerful Compute und Storage Resources nah am Edge zu bringen und sie global leicht zugänglich und skalierbar zu machen. Zur weiteren Expansion der Verfügbarkeit unserer Bare Metal Cloud Platform haben wir mit American Tower zusammengearbeitet, um unseren ersten Edge Location in Austin, Texas zu launchen. Das bietet Usern im US Southwest Zugriff auf folgende Features:

• Vorkonfigurierte, API-getriebene Dedicated Server, deployed in Minuten, accessible in 10 Millisekunden
• Zugriff auf 5G, supporting Future-Ready Edge Workloads
• Automatisiertes Infrastructure Management durch zertifizierte IaC Tools (Terraform, Ansible, Pulumi)
• Multiple Virtual Layer 3 Private Connectivity mit Megaport Cloud Router (MCR)
• 15 TB Free Bandwidth auf 20 Gbps Network mit Free DDoS Protection
• High-Speed NVMe Storage und einfacher Zugriff auf Petabytes S3-kompatiblen Cloud Object Storage
• Flexible Billing und Bandwidth Options mit Discounts für Monthly oder Yearly Reservations

Durch High-Performance Hardware und Software Technologies, offered as a Service, helfen Plattformen wie Bare Metal Cloud Businesses, Time-to-Action zu verbessern und Data Transfer Bottlenecks zu vermeiden. Edge Workloads profitieren von Automation-driven Infrastructure Provisioning und Support für Containerized Applications und Microservices. Gleichzeitig erlauben Secure, Single-Tenant Resources und Single-Pane-of-Glass Monitoring und Access volle Infrastructure Control. Schließlich eliminiert Leveraging vorkonfigurierter Server das Bedürfnis nach Rack, Power, Cooling, Security oder anderen Infrastructure Upkeep Faktoren – lässt Inhouse Teams auf Application Optimization fokussieren.

Fazit

Wireless Communication Technologies, IoT Devices und Edge Computing entwickeln sich weiter, beckonen sich gegenseitig in neue Breakthroughs, während sie neue Challenges zum Tacklen schaffen. Je mehr Data generiert und durch das IoT Ecosystem verteilt wird, desto mehr müssen Compute, Storage und Networking Technologies folgen und sich an die Needs der Workloads der Zukunft anpassen. Durch Partnerschaften zwischen verschiedenen IT Vendors und Service Providers entstehen Solutions wie Edge Data Centers. Indem sie sichere, High-Performance Data Transfer, Storage und Analytics direkt am Geburtsort der Data bringen, helfen sie Organisationen, ihre Edge Computing Struggles zu überwinden.