Edge Computing: Warum Edge nicht gleich Edge ist

von Katja Schmalen

Es ist fast unmöglich, ein Gespräch über Technologie zu führen, ohne dabei in irgendeiner Form das Thema Edge Computing zu streifen. Nicht umsonst prognostiziert IDC, dass bis 2023 mehr als die Hälfte der neuen IT-Infrastruktur in Unternehmen eher am Edge als im Unternehmensrechenzentrum eingesetzt wird. Zum Vergleich: heute ist das in weniger als 10% der Fall.

Das Konzept, das Edge Computing zugrunde liegt, bezieht sich auf ein verteiltes Computing-Paradigma, das die Bereitstellung von Verarbeitungs- und Speicherressourcen außerhalb des zentralen Rechenzentrums und der Cloud-Infrastruktur so nah wie nötig am Punkt der Datengenerierung beinhaltet. Natürlich besteht Edge aus mehr als nur Hardware. Edge umfasst auch Software sowie die Bereitstellung von Services und professionellen Dienstleistungen.

Die Diskussion um Edge ist facettenreich. Während Edge Computing allgemeine Vorteile in Form von reduzierter Latenzzeit für Echtzeitanwendungen, Geschäftskontinuität in Situationen mit begrenzter Konnektivität und Kosteneinsparungen durch Reduzierung der Datenbewegung bietet, kann das Vokabular, das zur Formulierung von Anwendungsfällen verwendet wird, durchaus variieren. Das ist wohl auch der Grund, weshalb man inzwischen von verschiedenen Formen des Edge spricht:

Enterprise Edge

Hierbei handelt es sich in der Regel um Szenarien für Remote Offices und Zweigstellen bzw. Niederlassungen. Es ist zwar möglich, IT-Dienstleistungen für lokale Mitarbeiter von einer zentralen Quelle aus zu erbringen, es ist jedoch üblich, auch an diesen Standorten über eine Infrastruktur zu verfügen. Dabei kann es sich um etwas so simples wie Datei- und Druck-Services bis hin zu ressourcenintensiveren verteilten Anwendungen handeln. Was die Standorte eint ist die Tatsache, dass es nur wenig bis gar kein IT-Personal gibt, wodurch in der Gesamtstrategie großen Wert auf eine Bereitstellung mit geringem Personalaufwand und Remote-Management gelegt werden muss.

Industrial Edge

Die IT- und OT-Konvergenz wird nach wie vor durch die digitale Transformation vorangetrieben, und die Schnittmenge finden wir meist am Edge. Industrieunternehmen suchen seit langem nach Technologien zur Unterstützung der Anlagenautomatisierung und -optimierung. Diese Systeme wurden bislang traditionell getrennt von den IT-Ressourcen des Unternehmens verwaltet. Als man dann begonnnen hat, mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in der Cloud zu experimentieren, wurde schnell klar, dass Latenz oder Verzögerungen bei den Antwortzeiten für Echtzeitanwendungen inakzeptabel waren. Edge Computing löst dieses Problem, indem Modelle in der Cloud trainiert und auf lokaler Infrastruktur ausgeführt werden. Dadurch können die Unternehmen von geschlossenen, proprietären Systemen auf eine offene Architektur umstellen, die gemischte Arbeitslasten ausführen kann.

Device Edge

Die von IoT-Geräten generierte Daten waren der Treiber Nummer eins für Edge Computing. Mit der Zunahme dieser Anwendungen wird die Skalierbarkeit zunehmend zu einem zentralen Aspekt. Die Fähigkeit, Daten lokal zu verarbeiten, um sie zu deduplizieren, zusammenzufassen und Erkenntnisse abzuleiten, kann die Belastung von Netzwerken deutlich verringern. Sie bietet zudem auch ein hohes Maß an Autonomie an Orten, an denen die Konnektivität nicht immer verfügbar ist. Da diese Geräte anfangen, sich mehr und mehr wie intelligente Endpunkte zu verhalten, erschließt die eingebettete Business Logic, die per Fernzugriff bereitgestellt und verwaltet wird, eine Reihe neuer fortschrittlicher Anwendungsfälle.

Telco Edge

Nicht alle Formen des Edge-Computing müssen vor Ort stattfinden, Telekommunikationsanbieter spielen in verteilten Infrastrukturen eine zunehmend wichtige Rolle. Ob zur Unterstützung der Einführung von 5G-Netzen oder zur Ermöglichung neuer Unternehmensdienste wie Mobile Edge Computing (MEC), Edge-Technologien sind auf dem Telco-Markt omnipräsent. Da diese Unternehmen ihre Infrastruktur kontinuierlich modernisieren, werden zunehmend virtualisierte Netzwerkfunktionen (VNF) und Cloud-native Netzwerkfunktionen (CNF) eingesetzt. In jüngster Zeit bieten CDNs allgemeine Rechendienste an, die ihre Netzwerke ergänzen, und Betreiber von Cloud-Diensten dehnen ihre Reichweite auf die Netzwerkinfrastruktur aus.

Tactical Edge

In Notfällen sind die Mitarbeiter von Rettungs- und Katastrophenschutz auf alle verfügbaren Informationen angewiesen, um einen Krisenplan zu erstellen. Dies erfordert die Schaffung temporärer Operationseinheiten, die mehrere Echtzeit-Datenfeeds sammeln und analysieren müssen. Das Wissen um den Standort von Personal, Fahrzeugen und Ausrüstung ist von entscheidender Bedeutung, um die Effektivität des Einsatzes zu maximieren. Solche Szenarien sind alles andere als ideal für den Einsatz von Technologie und erfordern robuste, edge-fähige Lösungen, die hochgradig sicher sind und auch unabhängig von der Netzwerkverfügbarkeit betrieben werden können.

Edge: Alles andere als eine Einheitslösung

Es liegt auf der Hand, dass Edge-Lösungen alles andere als eine Einheitslösung sind. Unabhängig davon, ob es sich um große unbewegliche Systeme handelt, die in anspruchsvollen Umgebungen betrieben werden oder um kleine Geräte, die ständig in Bewegung sind: Edge bietet die Möglichkeit, die Infrastruktur so zu verteilen, dass die Latenzzeiten für Echtzeitanwendungen reduziert, Probleme mit unzuverlässigen Netzwerken gemildert und Unternehmen schneller auf sich schnell ändernde Geschäftsbedingungen reagieren können.

 

 

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