Was ist Edge Computing?

Beim Edge Computing findet die Verarbeitung der Daten nicht zentral, sondern am Rand des Netzwerks statt. Ziel ist es, die Verarbeitung der Daten so nah wie möglich an den Ort ihrer Entstehung zu bringen. Anwendungsgebiete sind beispielsweise das autonome Fahren, Internet der Dinge (IoT) oder Industrie 4.0.

Matthias Meyer SEQUAFY GmbH

Matthias Meyer

Co Founder & Practice Director AWS

Matthias hat den berüchtigten IT-Spieltrieb und testet gerne aus, anstatt lange darüber zu reden. Als Co Founder der SEQUAFY GmbH ist er außerdem Spezialist für Amazon Web Services, Netzwerkadministration, Architektur und Design.

Beim Edge Computing findet die Verarbeitung der Daten nicht zentral, sondern am Rand des Netzwerks statt. Ziel ist es, die Verarbeitung der Daten so nah wie möglich an den Ort ihrer Entstehung zu bringen. Anwendungsgebiete sind beispielsweise das autonome Fahren, Internet der Dinge (IoT) oder Industrie 4.0.

Edge Computing sorgt für eine schnelle, sichere und lokale Datenverarbeitung und ist damit eine ideale Ergänzung zur Cloud und IoT. Im Gegensatz zum Cloud Computing bezeichnet Edge Computing die dezentrale Verarbeitung von Daten am Rand eines Netzwerks, dem sogenannten Edge. Anstelle von Edge Computing werden ebenso die Begriffe „Local Cloud“ und „Fog Computing“ verwendet.

Edge Computing – kurz erklärt

Beim Edge Computing findet die Datenverarbeitung dezentral am Rande des Netzwerks statt (also anders als beim Cloud Computing) – der sogenannten Edge. Ziel ist es dabei, die Verarbeitung der Daten so nach wie möglich an den Ort ihrer Entstehung zu bringen.

Hin und wieder wird es auch Fog Computing, Local Cloud oder Cloudlet genannt.

Was versteht man unter Edge Computing?

Im Vergleich zu herkömmlichen Computing-Konzepten bietet Edge Computing Organisationen und anderen Unternehmen die Möglichkeit, Daten mit Anwendungen schneller und effizienter zu verarbeiten. Früher erzeugten Peripheriegeräte riesige Datenmengen, die oft ungenutzt blieben. Wenn die IT-Architektur heute durch Mobile Computing und das Internet der Dinge (IoT) dezentralisiert werden kann, können Unternehmen sowohl nahezu in Echtzeit Informationen mit reduzierter Cloud-Server-Bandbreite und Latenz erhalten als auch eine zusätzliche Sicherheitsebene für sensible Daten.

Edge Computing markiert in vielen Aspekten den nächsten Evolutionsschritt im Cloud Computing, der durch die weltweite Verbreitung von 5G-Netzen ermöglicht wurde. Heutzutage können immer mehr Unternehmen umfassende Datenanalysen ohne die zuvor erforderliche IT-Infrastruktur nutzen. Edge-Computing kann für viele Bereiche eingesetzt werden, darunter Bereiche wie Sicherheit und medizinische Überwachung, Videokonferenzen, autonomes Fahren und die Verbesserung des Kundenerlebnisses.

Ein großer Teil der Technologie, die wir heute für Unterhaltungs- und Geschäftszwecke verwenden, von Inhaltsbereitstellungssystemen bis hin zu intelligenter Technologie, Spielen und 5G oder vorausschauender Wartung, beinhaltet irgendeine Form von Edge-Computing-Technologie. Musik- und Video-Streaming-Plattformen speichern beispielsweise häufig Daten, um die Latenz zu reduzieren, was dem Netzwerk eine größere Flexibilität bei der Handhabung des Benutzerdatenverkehrs verleiht.

Fertigungsunternehmen profitieren von Edge Computing, weil sie einen besseren Überblick über ihre Abläufe haben. Edge Computing ermöglicht es Betrieben, die Effizienz von Produktionslinien und Anlagen genau zu überwachen und manchmal Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten. Dadurch können sie kostspielige Verzögerungen aufgrund von Ausfallzeiten vermeiden. Im Gesundheitswesen wird Edge-Computing in der Patientenversorgung eingesetzt, um Ärzten in Echtzeit einen besseren Überblick über die Gesundheit der Patienten zu geben. So müssen keine Dateninformationen zur Verarbeitung an eine Datenbank eines Drittanbieters gesendet werden. Gas- und Ölunternehmen wiederum können ihre Vermögenswerte kontrollieren und teure Komplikationen vermeiden.

Auch im der Implementierung von Smart-Home-Systemen kommen Edge Services zum Einsatz. Immer mehr Geräte müssen im lokalen Netzwerk kommunizieren und Daten verarbeiten, insbesondere Geräte wie Sprachassistenten. Ohne die Unterstützung dezentraler Rechenleistung könnten Google Assistant und Amazon Alexa viel länger brauchen, um Benutzerfragen zu beantworten.

Was ist mit Edge gemeint?

Dieser Begriff bezieht sich darauf, dass beim Edge Computing die entsprechenden Operationen am „Rand“ des Netzes, also an der Peripherie des Netzes, durchgeführt werden. Diese Vorgänge können das Zusammenfassen, Sammeln, Aufbereiten und Analysieren von Daten umfassen. Die Abrechnung erfolgt dezentral dort, wo die Daten tatsächlich generiert bzw. erhoben werden. Ziel ist es, dass die Datenströme zumindest teilweise lokal (z. B. direkt am Endgerät oder in der Fabrik) ressourcenschonend verarbeitet werden.

Warum Edge Computing?

In der jüngeren Vergangenheit wurde die meiste Datenverarbeitung in Rechenzentren durchgeführt. Allerdings verursacht die räumliche Entfernung selbst Verzögerungen bei der Datenübertragung, was eine kurze Reaktionszeit verhindert. Beispielsweise sollte bei einer Übertragung im Millisekundenbereich das Rechenzentrum nicht weiter als 100 Kilometer vom Ursprungsort der Daten entfernt sein. Die Reaktionszeit kann erheblich verkürzt werden, indem der Rechnerstandort physisch näher an die Datenquelle verlegt wird. Gleichzeitig können Daten einer übergeordneten, globalen Analytik vorgefiltert und nur in der wirklich benötigten Form an das Rechenzentrum übermittelt werden, was eine effizientere Nutzung der verfügbaren Bandbreite ermöglicht.

Das Konzept des Edge Computings wurzelt in der Tatsache, dass die Datenmenge, die in Anwendungen des Internet of Things (Internet der Dinge, IoT) verarbeitet werden, exponentiell wächst. Insbesondere bei Anwendungen, die eine Reaktion in Echtzeit erfordern, ist es einfach nicht möglich, alle gesammelten Daten zur Echtzeit Datenverarbeitung an das Rechenzentrum zu übertragen. Zum einen werden die zu übertragenden Daten vorgefiltert, zum anderen werden die Berechnungen direkt vor Ort in unmittelbarer Nähe zu Sensoren und Aktoren durchgeführt. Edge Computing löst zwei Hauptprobleme des Internet of Things: Bandbreitenauslastung und Echtzeit-Antwort.

Dieser Ansatz ist nützlich, wenn Ressourcen verwendet werden, die nicht immer mit dem Netzwerk verbunden sind, wie beispielsweise Laptops, Smartphones, Controller, Tablets und Sensoren. Edge Computing umfasst zahlreiche Technologien wie mobile Datenerfassung, Sensornetzwerke, mobile Signaturanalyse, Peer-to-Peer- und Ad-hoc-Netzwerke. Dabei konzentriert sich Edge Computing jedoch weniger auf Endgeräte als darauf, Cloud-Ressourcen näher an Anwendungen zu bringen (Dezentralisierung). Die Intelligenz von Datenerfassungsgeräten und Sensoren ist deutlich gewachsen und dezentraler geworden. Die Verarbeitungselemente sind näher an den Sensor gerückt.

Was sind EDGE Geräte?

Edge Geräte sind Geräte, die Edge-Computing-Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen ermöglichen. Sie werden verwendet, um verschiedene Aufgaben auszuführen, abhängig von den Softwareanwendungen oder Funktionen, mit denen sie ausgestattet sind.

In der Fertigungsindustrie spielen Edge Geräte eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung einer Verarbeitung mit geringer Latenz in der Fertigung. Auf diese Weise können Sie die Produktion mit datengesteuerten Richtlinien optimieren. Ein Beispiel ist der Einsatz von Edge Computing zur Erfassung von Maschinendaten älterer Geräte. In diesem Fall werden Edge Geräte an die Anlage angeschlossen und die gesammelten Daten können übertragen und zur Berechnung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) verwendet werden.

OEE-Berechnungen ermöglichen Ihnen die Integration eines datengesteuerten Geschäftsmodells zur Optimierung der Anlagenleistung in alten Fabriken. Die Genauigkeit, die Edge Geräte bei der Datenerfassung bieten, stellt sicher, dass die OEE-Berechnung genauer ist als manuelle Datenerfassungsmethoden.

Edge Computing erleichtert auch die Datenanalyse auf dem Shopfloor. In Fällen, in denen eine Fertigungshalle Hunderte von IoT-Maschinen und -Geräten enthält, sammeln, verarbeiten und speichern Edge Geräte Daten über ein verteiltes System. Dadurch wird sichergestellt, dass die Verarbeitung in Echtzeit ohne ständigen Zugriff auf die Cloud oder externe Rechenzentren erfolgt.

OEE – Overall Equipment Effectiveness

Overall Equipment Effectiveness (OEE) ist eine Kennzahl, um die Verfügbarkeit der Anlage im Verhältnis zur Produktionszeit zu beschreiben. Dabei werden Nutzungs-, Leistungs- und Qualitätsgrad in einfach zu erfassendes Verhältnis setzt.

Infografik: Edgecomputing bildlich erklärt
Edge Computing – bildlich dargestellt

Was ist Edge to Cloud?

Edge wird als Prinzip der dezentralen Datenarchitektur verstanden. Beim Edge Computing werden Daten nicht nur in der Cloud, sondern weltweit dort verarbeitet, wo sie anfallen, also neben Produktionsprozessen. Dies ist von großer Bedeutung für Echtzeitanwendungen, wo es auf wenige Millisekunden Reaktionszeit (Latenz) ankommt und somit eine Verarbeitung in der Cloud zeitlich nicht möglich ist. Dieser Ansatz garantiert eine Nachbearbeitung in der Cloud.

Cloud-Dienste laufen in der Regel in großen Rechenzentren. Dies können Private Clouds sein, die vor Ort ausgeführt werden, oder Public Cloud Dienste von Anbietern wie Google Cloud, Amazon-Web-Services oder Microsoft Azure.

Während sich Cloud Computing bei datenintensiver Verarbeitung und Aufgaben wie KI-Training auszeichnet, führt es bei einigen Aufgaben zu Verzögerungen, da die Daten den ganzen Weg zum und vom Rechenzentrum zurücklegen müssen. In vielen Fällen können Unternehmen mit Edge Computing Echtzeitinformationen erhalten.

Eine Edge to Cloud-Strategie platziert intelligente Edge-Knoten näher an lokalen Ressourcen, Assets und Geräten, während es die Softwaredienste auf die gleiche Weise wie öffentliche Cloud-Dienste bereitstellen kann.

Was sind Edge Lösungen?

Edge Lösungen stellen IoT-Geräte, Gateways und Computerinfrastruktur so nah wie möglich an der Datenquelle sowie an den Systemen und Personen bereit, die datengesteuerte Entscheidungen treffen müssen. Bei Verwendung mit der richtigen Technologie verbessert Edge Computing automatisiert Aufgaben, Prozesse, das Kundenerlebnis und vieles mehr.

Frontiersysteme unterscheiden sich in physischer Form und Funktionalität, da sie vielen verschiedenen Zwecken dienen. Intelligente Edge Lösungen bieten Funktionen, die über RFID-Tags, Temperatur- und Vibrationssensoren hinausgehen. Mit eingebetteten Prozessoren können diese intelligenten Geräte erweiterte Funktionen wie integrierte Analysen oder künstliche Intelligenz unterstützen.

Intelligente Edge Systeme in der Fertigung können beispielsweise visuell gesteuerte Roboter oder Industrie-PCs sein. Digitale Cockpitsysteme in Nutzfahrzeugen können dem Fahrer helfen. In Krankenhäusern können Geräte, die Patienten überwachen, auf Änderungen der Vitalfunktionen aufmerksam machen und bei Bedarf medizinisches Personal alarmieren. Intelligente Städte verwenden IoT-Geräte, um Wetterbedingungen und Verkehrsmuster zu beaufsichtigen und den Bürgern Echtzeitinformationen zum öffentlichen Verkehr bereitzustellen.

Was bedeutet Industrial Edge?

Industrial Edge steht für eine offene, sofort einsatzbereite Edge-Computing-Plattform, die aus Edge-Geräten, Edge-Verbindungen, Edge-Anwendungen sowie einer Anwendungs- und Geräteverwaltungsinfrastruktur besteht. Dies vereinfacht die Erfassung und Analyse von Daten von Industrieanlagen, ermöglicht eine schnellere und zuverlässigere Bereitstellung von Anwendungen auf dem Shopfloor und bietet ein zentralisiertes Geräte- und Anwendungsmanagement mit maximaler Skalierbarkeit und ohne Eingriff in das bestehende Automatisierungssystem (z. B. Anpassung der Steuerung Software). Sie entscheiden, welche Daten lokal bleiben und welche je nach Bedarf mit der Cloud-Lösung weiterverwendet werden können.

Cloud oder Edge-Computing? Diese Frage stellt sich bei Industrial Edge nicht: Je nach Anwendung kann man beides nutzen. Entweder holst Du die IT in den Außendienst oder Du sendest lokal verarbeitete Datenpakete zur Weiterverarbeitung in die Cloud. Die lokale Datenverarbeitung mit Industrial Edge ermöglicht die Speicherung und Analyse von Daten in Echtzeit direkt an der Maschine. Die zentralisierte Verwaltung von Edge Geräten und Anwendungen reduziert die Bereitstellungs- und Wartungskosten.

Mit Industrial kann manuelle Arbeit automatisiert werden, die mit der Bereitstellung, Verwaltung und dem Betrieb von Feldgeräten und Anwendungen in der Fertigung verbunden ist. Dadurch können die IT-Kosten deutlich gesenkt und die frei werdenden Ressourcen für die wertschöpfende Anwendungsentwicklung und Datenanalyse genutzt werden. Automatische Updates und Bereitstellungen reduzieren außerdem Sicherheitsrisiken und verbessern die Verfügbarkeit.

Was ist Edge IoT?

Das Internet der Dinge umfasst den Prozess der Verbindung physischer Objekte mit dem Internet. IoT bezieht sich auf ein System aus Hardware oder physischen Geräten, das Daten ohne menschliches Eingreifen über ein Netzwerk sendet und/oder empfängt. IoT-Geräte sind vielerorts zu finden: medizinische Geräte, Haushaltsgeräte, Smart Devices, Wearables oder sogar Ampelsysteme in Smart Citys.

Ein typisches IoT-System empfängt, analysiert und sendet Daten in einer kontinuierlichen Rückkopplungsschleife. Die Analyse kann entweder von Menschen oder von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (KI/ML) nahezu in Echtzeit oder im Zeitverlauf durchgeführt werden. Edge-Computing ist Computing, das in der Nähe des physischen Standorts des Benutzers oder der Quelle der Daten stattfindet, was zu geringerer Latenz und gesparter Bandbreite führt.

Aufgrund der lokalen Nähe der Rechenleistung erhalten Benutzer schnellere und zuverlässigere Dienste mit einer besseren Benutzererfahrung. Unternehmen profitieren davon, weil sie latenzempfindliche Anwendungen sowie Technologien wie KI/ML-Analysen nutzen können, um bessere Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen und Trends zu erkennen.

Mithilfe von Edge Computing kann eine Firma einen gemeinschaftlichen Ressourcenpool auf eine große Standortanzahl verteilen und eine zentralisierte Infrastruktur skalieren, um die Anforderungen einer wachsenden Anzahl von Daten und Geräten zu erfüllen. Das IoT-Gateway kann Daten vom Edge zurück an die Cloud, das zentrale Rechenzentrum oder Edge-Systeme zur lokalen Verarbeitung senden.

Internet of Things (IoT)

Bei Vernetzung von physikalischen Gegenständen untereinander, aber auch bei der Verbindung derer zum Internet, spricht man von der Technologie Internet of Things (IoT).  

Einige Bereiche, wo IoT zum Einsatz kommt: 

Smart-Home: Angefangen bei der Temperaturüberwachung im Haus und automatischer Kühlung/Heizung bis hin zum Kühlschrank, welcher eine Anbindung an das Internet hat und selbständig für den Nachschub der Lebensmittel sorgt 

Smart City: Smart City bezeichnet ein Konzept, dass das Ziel verfolgt in einer Stadt das Leben effizient und nachhaltig zu gestalten. Technologien wie z. B. Energie, Mobilität, Gesundheit und Verwaltung werden miteinander vernetzt, um die Nachhaltigkeit zu steigern und die Lebens-Qualität für die Bewohner zu verbessern. Ohne IoT-Geräte und Cloud-Computing ist es kaum möglich, diese Verbesserungen zu erreichen. 

IoT im Unternehmen (z. B. Logistik): Intelligente Tracker senden Daten in Echtzeit, von der Fertigung bzw. Verkauf. Lieferketten werden somit transparent und können beschleunigt werden.  

Was sind Edge Services?

Das massive Wachstum von IoT-Geräten, die Dezentralisierung von Datenquellen und die Notwendigkeit von Remote-Operationen steigern die Nachfrage nach Edge Services. Edge bringt den App-Datenspeicher näher an den Ort des Geschehens. In Kombination mit 5G und künstlicher Intelligenz hat Edge Computing das Potenzial, Branchen zu verändern. Edge Services bieten eine Hybrid-Cloud– und Edge-Computing-Roadmap zum Skalieren von Workloads und zum gemeinsamen Erstellen von produktionsbereiten Anwendungen, KI-Lösungen und Plattformen.

Mit Edge Services optimieren Sie Arbeitsabläufe und Prozesse, indem Sie Daten verarbeiten und Entscheidungen in Echtzeit mit Edge-Computing treffen. Edge Services ermöglichen Analyse und KI an der Produktionsgrenze für vorausschauende Wartung, Produktqualitätssicherung, Gesundheit und Sicherheit.

Führe werksinterne Anwendungen und digitale Mediendienste mit extrem niedriger Latenz mit 5G aus, um Daten von Peripheriegeräten in Echtzeit zu verarbeiten. Transformiere Fertigungs-, Lieferketten- und Industriebetriebe mit schlüsselfertigen Lösungen, Apps und Plattformen, die auf IoT, KI, 5G und anderen fortschrittlichen Technologien basieren, um die Effizienz, betriebliche Ausfallsicherheit und Ausfallsicherheit zu verbessern. Mit Edge Services entwickelst Du eine Hybrid-Cloud-Strategie und ein Betriebsmodell, um deine digitale Transformation zu beschleunigen.

Was ist Edge-Gateway?

Ein Edge-Gateway ist ein lokales Gerät, das auf lokaler Ebene eine Verbindung beispielsweise zu industriellen Netzwerken herstellt. Zudem werden im Gateway Daten aus der Fabrik vorverarbeitet, analysiert, zusammengefasst und für die sichere Übertragung in die Cloud aufbereitet. Das Gateway selbst bietet Sicherheit. Es stellt eine Verbindung zu einem Edge-Broker her, um die zuvor definierten Daten zu übertragen. Um das Datenvolumen gering zu halten, erfolgt die Datenübertragung ereignisgesteuert über Ethernet, WLAN oder Mobilfunk.

Das Gateway ist in vielen verschiedenen Varianten erhältlich und deckt damit alle Anwendungsfälle ab. Herzstück des Systems ist der Hub mit einem Edge-Broker, der für einen sicheren Datentransfer zwischen Anlage und Cloud sorgt. Dazu erfolgt die Datenübertragung vollständig verschlüsselt mit einer Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Dadurch wird die Integrität und Vertraulichkeit der Daten gewährleistet. Das verwendete Protokoll, das speziell für IoT-Anforderungen entwickelt wurde, ist bidirektional und ereignisgesteuert. Das Edge-Gateway ist auch bei einer großen Anzahl angeschlossener Geräte effektiv.

Was ist eine EDGE Anwendung?

Der Begriff „Edge Computing“ hat sich erst in den letzten Jahren durch den verstärkten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und neuronalen Netzen etabliert. Die flächendeckende Verfügbarkeit von Daten und Rechenleistung in der Cloud hat zu großen Fortschritten in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen geführt. Mit der nahezu unbegrenzten Datenverarbeitungsleistung, die heute in der Cloud Edge verfügbar ist, können Sie immer größere künstliche neuronale Netze für die Ausführung komplexer Aufgaben trainieren. Algorithmen für maschinelles Lernen haben in einer Vielzahl von Bereichen zu Durchbrüchen geführt.

Edge Anwendungen schließen beispielsweise ein:

  • Erkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Klassifizieren und Verfolgen von Objekten mit Bildsensoren
  • Erkennen von Mustern und Trends in großen Datensätzen prognostizieren
  • Authentifizierung von Personen anhand biometrischer Merkmale

Die Datenverarbeitung von Anwendungen, IoT-Technologien, Spielen oder Sensoren findet zunehmend in digitalen Clouds statt. Edge Computing bringt die Datenverarbeitung näher dorthin, wo es darauf ankommt. Dies kann für intelligente Transportsysteme oder Virtual-Reality-Anwendungen wichtig sein.

FAQ – häufge Fragen zu Edge Computing

Warum Edge Computing?

Beim Edge Computing findet die Datenverarbeitung dezentral am Rande des Netzwerks statt (also anders als beim Cloud Computing) – der sogenannten Edge. Ziel ist es dabei, die Verarbeitung der Daten so nach wie möglich an den Ort ihrer Entstehung zu bringen.
Hin und wieder wird es auch Fog Computing, Local Cloud oder Cloudlet genannt.

Was sind Edge Geräte?

Hardware des Edge-Computing-Geräten unterstützt die Anwendung von Edge-Computing in den verschiedenen Branchen und treibt diese voran. Sie erfüllt unterschiedliche Aufgaben, je nach Funktion und Softwareanwendung, mit der sie ausgestattet sind.

Was ist Edge to Cloud?

Eine Edge to Cloud-Strategie platziert intelligente Edge-Knoten näher an lokalen Ressourcen, Assets und Geräte, während es die Softwaredienste auf die gleiche Weise wie öffentliche Cloud-Dienste bereitstellen kann.

Was ist eine Edge Umgebung?

Bei einer Edge-Computing-Umgebung werden diverse Netzwerkkomponenten (von teils unterschiedlichen Herstellern) heterogen zusammengeschlossen. Diese kommunizieren dann über viele Schnittstellen miteinander.

Was ist ein Edge Node?

Bei einem Edge Node (Knotenpunkt/Schnittstelle) interagiert die physikalische Welt mit der Datenanalyse der Rechnerwelt.

Fazit

Um das Beste aus Edge-Computing herauszuholen, ist eine IT- und IoT-Architektur erforderlich, die spezifische Datenverarbeitungs-, Analyse- und Workflow-Anforderungen erfüllt. Regulatorische und sicherheitstechnische Anforderungen sind gleichermaßen wichtig.

Insbesondere mittelständische Unternehmen, die diesen Aufwand scheuen oder denen das Know-how fehlt, können auf End-to-End-Edge-IoT-Lösungen zurückgreifen oder aber sich professionell beraten lassen.