Edge Computing: in welchen Anwendungsfällen es sich eignet

Das unterscheidet es von herkömmlichem Cloud Computing, bei dem zentrale Server Daten empfangen, verarbeiten und an Client-Geräte zurücksenden. Edge Computing an 5G-Knotenpunkten kann Daten lokal verarbeiten und nur relevante Informationen weiterleiten, was Bandbreite spart und schnellere Reaktionen ermöglicht. “In der Fertigung kann der effektive Einsatz von Edge Computing den Ausschuss reduzieren, die Effizienz verbessern, Verletzungen am Arbeitsplatz verhindern und die Verfügbarkeit der Anlagen erhöhen”, stellt CEO Thiele fest.

Edge Computing ist in manchen Situationen das Beste, was Sie tun können. Hier fünf Beispiele.

Wenn es Tausende von Datenquellen und Entscheidungsknoten gibt, wird die technologische Herausforderung, konsistente Erfahrungen mit niedrigen Latenzen zu bieten, noch größer. Beispiele hierfür wären etwa Smart Farming, das bauernpferderennen.ch Metaverse oder andere, großangelegte Business-to-Consumer-Erfahrungen. Sehen Sie sich das Webinar „Cybersicherheit und Überwachung für Datacenter und Edge-IT“ an. Kombination von Nachhaltigkeit, Software und KI zur Verbesserung der Effizienz in Datacentern. Bewältigen Sie die Informationsflut mit DCIM-Integrationen– die drei wichtigsten Vorteile.

🧩 Challenges of Edge Computing

Aus diesem Grund können die Sicherheitsnachteile des Edge Computing die Vorteile überwiegen. Wer zum Beispiel Daten auf Geräten von Endbenutzern speichern oder verarbeiten will, die er nicht kontrolliert, kann die Sicherheit dieser Geräte nur schwer garantieren. Selbst wer ein Cloud-Edge-Modell verwendet, bei dem er die Kontrolle über die Edge-Infrastruktur behält, vergrößert die Angriffsfläche, da es mehr Infrastruktur zu verwalten gibt und damit mehr Möglichkeiten für Fehler. Edge Computing reduziert einige Sicherheitsrisiken, da sich Daten nur für minimale Zeiträume in der Übertragung befinden, führt aber dafür neue, komplexe Sicherheitsprobleme ein.

• Wenn erhebliche Risiken oder Kosten entstehen, wie etwa bei industriellen Fertigungssystemen, chirurgischen Plattformen oder autonomen Fahrzeugen, kann Edge Computing eine höhere Performance und Zuverlässigkeit bieten.
• Unternehmen wiederum erhalten nahezu in Echtzeit verfügbare Rechenkapazität vor Ort, um Dienste zu entwickeln, die mit rein zentraler Cloud nicht umsetzbar wären.
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• Wenn es Tausende von Datenquellen und Entscheidungsknoten gibt, wird die technologische Herausforderung, konsistente Erfahrungen mit niedrigen Latenzen zu bieten, noch größer.
• Dies ist für intelligente Häuser, das industrielle IoT und autonome Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung, da die Sicherheit durch die lokale Speicherung der Daten erhöht wird.

📡 Edge Computing Devices You Should Know

Fahrzeuge generieren enorme Datenmengen (bis zu 4 TByte pro Tag) und benötigen Reaktionszeiten im Millisekundenbereich. Edge-Server an 5G-Basisstationen können lokale Verkehrsinformationen verarbeiten und Fahrzeuge in Echtzeit koordinieren, ohne dass Daten zu entfernten Rechenzentren übertragen werden müssen. Edge Computing bringt die Infrastruktur geografisch in die Nähe des Ortes, an dem Daten erzeugt oder konsumiert werden.

Im Vergleich zu einer herkömmlichen Cloud-Architektur kann ein Edge-Netzwerk die Reaktionsfähigkeit des Netzwerks nur um einige Millisekunden verbessern. Für Standardanwendungen sind die Verzögerungen, die mit herkömmlichen Architekturen einhergehen, akzeptabel. Bei Open Systems entwickeln wir SASE so, dass es Ihr Unternehmen dort abholt, wo es heute steht – und Sie sicher in eine verteilte, Edge-orientierte Zukunft begleitet.

Je mehr Daten die Workloads erzeugen, desto größer muss auch die Infrastruktur zur Analyse und zum Speichern dieser Daten dimensioniert sein. Es ist wahrscheinlich billiger und leichter zu verwalten, wenn die Daten in der Public Cloud liegen. Das Device-Edge-Modell ist gut geeignet, wenn die Client-Geräte in der Lage sind, die erforderliche Verarbeitungslast zuverlässig zu bewältigen. Cloud Edge Computing, bei dem die Edge-Hardware, die geografisch näher an den Client-Geräten liegt als zentralisierte Cloud-Rechenzentren, die Daten verarbeitet. Bei Open Systems sind wir überzeugt, dass sich SASE Ihrem Netzwerk anpassen sollte – und nicht umgekehrt. Deshalb haben wir eine hybride SASE-Architektur entwickelt, die SaaS-, IaaS- und On-Prem-Deployments unterstützt.