Die spannende Zukunft von Edge Computing

Die spannende Zukunft von Edge Computing

(Quelle: Pexels)
3. April 2021 - Der Datenverarbeitung am Rande des Netzwerks wird eine grosse Zukunft vorausgesagt. Insbesondere rechenintensive Echtzeit-Anwendungen werden auf Edge Computing angewiesen sein – allen voran komplexe IoT-Systeme und Künstliche Intelligenz.
Artikel erschienen in IT Magazine 2021/04
Wenn Siri oder Alexa den Bruchteil einer Sekunde zu spät antworten, strapaziert dies höchstens unsere Geduld. Wenn die vernetzte Präzisionsmaschine in der Fertigung wegen verzögerter Feedbacks falsch reagiert, kann dies jedoch fatale Folgen haben. Echtzeit-­Datenverarbeitungen in Industrie, Mobilität oder Medizin erfordern eine immer schnellere Verarbeitung grosser Datenmengen. Insbesondere zeitkritische Systeme in Zusammenhang mit dem Internet der Dinge (IoT) und Machine Learning sind darauf angewiesen, dass die Datenübertragungen zu den Rechenzentren und zurück innerhalb kürzester Zeit geschehen, da sonst problematische Latenzen entstehen. Da der Flaschenhals in die Cloud mit der Zunahme vernetzter Devices und grösserer Datenmengen künftig noch enger wird, steigt die Notwendigkeit für Edge Computing stark an. Diverse internationale Studien beurteilen Edge Computing deshalb als eine Schlüsseltechnologie der unmittelbaren Zukunft.

«Edge is the new Cloud» wird allenthalben sogar behauptet. Gartner erwartet, dass künftig 75 Prozent der Daten «on the Edge» verarbeitet werden. Demzufolge soll der Edge-Computing-Markt jährlich um bis zu 50 Prozent wachsen. «Edge ordnet die Landschaft des Enterprise Computing neu», heisst es etwa in der Edge-Studie von Reply und Teknowlogy vom Februar 2021. Entsprechend wagt Grand View Research die Prognose, dass Edge Computing 2027 ein Marktvolumen von 43 Milliarden Dollar erreichen wird. Für das Fraunhofer-­Institut für Integrierte Schaltungen IIS wiederum steht fest: «Die Zukunft der Cloud liegt in der Edge.»

Künstliche Intelligenz ohne Latenz

Ein grosser Treiber dieser Entwicklung dürfte die steigende Nutzung von KI-Anwendungen mit Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung sein. Zwar bleibt für herkömmliche Anwendungen mit Machine Learning und KI die Cloud der bevorzugte Ort zur Datenverarbeitung – etwa für die tiefe Datenanalyse oder zum Training neuer Modelle. Doch für autonome Entscheidungen in Echtzeit werden die Übertragungen in die Cloud zu träge und die Datenmengen zu gross. Mit der Datenverarbeitung vor Ort ist Edge Computing in der Lage, komplexe KI-Anwendungen enorm zu beschleunigen: Zeitkritische Entscheidungen werden am Ort des Geschehens gefällt. So wird zwar die Latenz nicht ganz eliminiert, doch aber deutlich reduziert.
 
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