Die spannende Zukunft von Edge Computing

Die spannende Zukunft von Edge Computing

Artikel erschienen in IT Magazine 2021/04

Vom Connected Car bis zum Türöffner

Gemäss mehreren Studien und Prognosen hat Edge Computing das Potenzial, die Lösung für verschiedenste technologische Herausforderungen von morgen zu sein. Die kurze Reaktionszeit kann bei zeitkritischen Anwendungen wie in halbautonomen oder selbstfahrenden Fahrzeugen lebenswichtig sein. So lässt etwa die Entscheidung, ob eine Vollbremsung eingeleitet oder das Hindernis umfahren werden soll, kein Aufschieben zu. Die Entscheidungen für Notfallmanöver sollten deshalb nicht in einem fernen Rechenzentrum gefällt werden, sondern direkt im Fahrzeug. Ähnliche Szenarien betreffen etwa die Robotik, medizinische Instrumente oder bilderkennende Drohnen. Edge kann künftig in komplexen Anwendungen zur Naturüberwachung oder in der Landwirtschaft zum Zug kommen, wo der Zugang zu leistungsstarken Netzwerken zwar fehlt, aber dennoch Echtzeitdaten benötigt werden. Vor allem in der Industrie, wo Edge Computing bereits heute zum Einsatz kommt, wird seine Bedeutung zunehmen. Während einfache Edge Gateways heute an einem Industriestandort lokal die nutzbaren Daten nach bestimmten Mustern noch eher rudimentär herausfiltern, werden künftig auch rechenintensive Datenverarbeitungen in der On-Premises-­Infrastruktur vorgenommen. Die Vernetzung der Edge-Hubs und -Devices kann zudem mittels 5G beschleunigt werden. Der neue Mobilfunkstandard wird deshalb beim Ausbau von Edge-Systemen eine wichtige Rolle spielen.

Auch in ganz alltäglichen Anwendungen bestehen Echtzeitanforderungen, die auf diese Weise gelöst werden können. Man denke etwa an ein Türöffnungssystem mit Gesichtserkennung: Im Idealfall funktioniert dieses so schnell, dass man seinen Schritt nicht verlangsamen muss, um den Eingang zu passieren. Entsteht jedoch eine Wartezeit, bis das System das Gesicht der Mitarbeitenden erkennt, ist das System für die täglich eintretenden Personen alles andere als komfortabel und zeitsparend. Statt also sämtliche Daten aus dem Smart Building mit dem Rechenzentrum auszutauschen, genügt es, diese vor Ort zu verarbeiten. Ein weiterer Vorteil solcher Anwendungen ist die Tatsache, dass personenbezogene Daten mit Edge-Verarbeitung nicht in die Public Cloud gelangen.

Trotz aller Vorteile von Edge und mitunter gemachten Verheissungen: Die Edge-­Technologie zieht auch Nachteile mit sich. So gelten die Einstiegskosten und der Wartungsaufwand als relativ hoch – etwa im Vergleich zum Cloud Computing. Nicht zeitkritische (grössere) Datenmengen, die an einem Industriestandort oder in einer anderen Edge-­Anwendung anfallen, werden deshalb zur tieferen Analyse weiterhin ins Rechenzentrum gesendet. Edge wird nie für sich alleine funktionieren, sondern wird immer im Zusammenspiel mit der Cloud stehen. Ohne Cloud kein Edge. Hyperscaler wie Microsoft Azure oder AWS werden diesem Umstand gerecht, indem sie bereits komplette PaaS-Lösungen für Edge-IoT-­Anwendungen anbieten. Mit diesen lassen sich die Vorgänge in der Edge zentral steuern und kalibrieren.

Fog Computing: zwischen Edge und Cloud

Wachsende Anforderungen an die Datenverarbeitung am Rande der Netzwerke erfordern leistungsfähigere Edge-­Systeme und -Devices. Wenn in Zukunft die Edge-Architekturen für komplexe Anwendungsfälle nicht mehr ausreichen, geht man davon aus, dass das sogenannte Fog Computing zum Einsatz kommen wird. Bei Fog Computing (von engl. «Nebel») sorgen «Mini-Rechenzentren» zwischen Edge und Cloud für schnelle, aber dennoch umfangreiche Datenverarbeitungen nahe der Datenquelle. Je mehr Entscheidungen und Analysen in den sogenannten Fog Nodes vorgenommen werden können, desto mehr reduzieren sich die zu übermittelnden Datenmengen ans Rechenzentrum beziehungsweise in die Cloud. Vom Prinzip her ist Fog Computing also lediglich eine Verlagerung der Rechenleistung vom Rande des Netzwerks in eine Zwischenstation. Verschiedentlich werden solche Szenarien auch als leistungsfähigere Edge-Architekturen beschrieben, in welche grössere Speicher- und Rechenleistungen möglich sind und in welche die Businesslogik implementiert werden kann.

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