Edge Computing bezeichnet die dezentrale Verarbeitung von Daten am Rand (engl. „Edge“) eines Netzwerks, d.h. in direkter Nähe zu den entsprechenden Endgeräten. Datenströme verschieben sich hierbei von zentralen Rechenzentren in der (allgemeinen) Cloud zur Peripherie (der Randumgebung) eines lokalen Netzwerks. Das reduziert die Datenübertragungszeit auf ein absolutes Minimum – speziell beim Multi-Access Edge Computing (MEC), das auch Mobilgeräte mit einbezieht. Edge Computing ist bei großen Datenmengen in vielen Bereichen wichtig, insbesondere in der Industrie 4.0.
In einer voll digitalisierten Infrastruktur entstehen jede Sekunde enorme Datenmengen – beispielsweise in einer Smart Factory, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, im Bildungssystem – und bereits bei der alltäglichen Gesichtserkennung auf dem Smartphone.
Edge Computing sorgt dafür, dass diese Daten zur Auswertung nicht komplett und fortlaufend an ein entferntes Rechenzentrum übertragen werden müssen, sondern ganz oder teilweise lokal verarbeitet werden können. Im Vergleich zum sonst üblichen Cloud-Computing, das in oft hunderte Kilometer entfernten Rechenzentren stattfindet, sinken somit die Latenzzeiten (Verzögerungszeiten) bei der Datenübertragung.
Erfahren Sie hier, welche weiteren Vorteile Edge Computing in den verschiedenen Einsatzfeldern bietet und worauf Sie bei der Einführung in Ihrem Unternehmen achten sollten.
Laut Definition stellt Edge Computing Rechenleistung direkt vor Ort oder in der unmittelbaren Nähe zum Ort der Datenerhebungzur Verfügung. Die Quellen der Daten können unterschiedlichster Art sein – zum Beispiel Produktionsmaschinen, vernetzte Betriebsfahrzeuge, Rettungswagen oder Geräte in Arztpraxen.
Datenströme verlagern sich dabei von Rechenzentren der Cloud-Services an die Peripherie (Edge) des lokalen Netzwerks. Daten werden in kleinen, klar strukturierten Paketen an die Recheneinheiten dieser Edge versendet, priorisiert und nahezu in Echtzeit an das entsprechende Gerät zurückgesendet.
Edge Computing ist für alle Branchen interessant, die Daten mit minimalen Latenzzeitenanalysieren und verarbeiten müssen.
Multi-Access Edge Computing (MEC) und Mobile Edge Computing
Multi-Access Edge Computing (MEC) ist eine spezielle Form des Edge Computings. MEC basiert auf einer skalierbaren Standardarchitektur am Netzwerkrand, die es Unternehmen ermöglicht, eine Vielzahl von Daten echtzeitnah direkt dort zu verarbeiten, wo sie entstehen: auf den Edge Computing Devices. Da es sich dabei oft um mobile Geräte wie Smartphones, Tablets oder Drohnen handelt, wurde die Technologie zunächst als „Mobile Edge Computing“ (ebenfalls unter dem Akronym MEC) bezeichnet.
Im Gegensatz zum Mobile Edge Computing (ein Begriff, der je nach Art des Netzwerks auch heute noch verwendet wird) ist es beim Multi-Access Edge Computing letztlich „egal”, auf welchem Transportweg Daten übermittelt werden – der optimale Transportweg wird meist automatisch bestimmt.
Leistungsfähige Mobilprozessoren nehmen dabei dem Cloud-Computing diverse Funktionen ab. Gerade auf größeren Betriebsgeländen oder in weitläufigen Fabrikhallen bietet MEC auf 5G-Basis enorme Vorteile hinsichtlich der Variabilität und Mobilität der eingesetzten Edge Devices.
Aufgrund der Vielzahl an Daten unterschiedlichster MEC-Standorte können Unternehmen so wesentlich flexibler agieren und sich besser auf Veränderungen einstellen.
Wenn Sie Edge Computing in Ihrem Unternehmen einsetzen, steigern Sie nicht nur die Leistung, sondern erreichen folgende weitere Ziele:
Software verwalten: Sie können Software jederzeit zielgerichtet implementieren.
Open-Source-Technologie nutzen: Mit offenen Softwarelösungen nutzen Sie die komplette Bandbreite von Anlagen und Geräten auf dem Markt.
Sicherheit erhöhen: Sie passen Unternehmensrichtlinien und gesetzliche Vorgaben systematisch für einzelne Bereiche und Anlagen an.
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Edge Computing funktioniert wie ein Gegenentwurf zur klassischen Cloud-Lösung: Zwar kommen auch beim Edge Computing typische Cloud-Funktionen wie Big-Data-Analysen zum Einsatz und es finden Auswertungen in der „großen Cloud“ statt. Jedoch wird dank der Echtzeit-Datenverarbeitung an der Quelle nur diejenige Menge an Daten zur Cloud übertragen, die nicht vor Ort nicht verarbeitet werden kann oder soll. Für die Datenübertragung ist weniger Bandbreite erforderlich.Sensible Daten können lokal verarbeitet werden, ohne sie über das Netzwerk zu versenden, was die Sicherheit und den Datenschutz verbessert.
Davon profitiert insbesondere die Industrie 5.0: In einer Smart Factory fallen jede Sekunde riesige Datenmengen an, da sämtliche Geräte und sogar die Produkte permanent mit dem Industrial Internet of Things (IIoT) verbunden sind. Beispielsweise die Telemetriedaten eines digitalisierten Fertigungsprozesses nehmen dabei derartige Umfänge an, dass ihre Übertragung in die Cloud die Leitungen regelrecht „verstopfen” kann. Diese senkt die Bandbreite und verzögert unter Umständen signifikant die Auswertung der Sensordaten.
Diese Daten, auch Big Data genannt, werden beim Edge Computing ohne Zeitverzögerung verarbeitet. So können Sie Fehler im Fertigungsprozess in Echtzeit erkennen und sofort Gegenmaßnahmen einleiten. Davon abgesehen trägt Edge Computing auch zur Datensicherheit bei, da anfallende Daten vor Ort zunächst anonymisiert oder gebündelt werden können, bevor sie ihre Reise durch das weltweite Internet antreten.
Mehr zu den Anwendungsgebieten von Edge Computing erfahren Sie weiter unten im Artikel.
Die Vorteile von Edge Computing erklärt
Edge Computing bietet besonders niedrige Latenzzeiten und kommt damit Anwendungen und Einsatzfeldern zugute, die auf die Echtzeit-Datenverarbeitung angewiesen sind.
Die Technologie ermöglicht eine deutlich verbesserte Bandbreitennutzung, entlastet die Netze und hilft so Kosten zu sparen, beispielsweise bei Cloud-Anbietern, da weniger Cloud-Dienste benötigt werden.
Dank der lokalen Verarbeitung der Daten ermöglicht Edge Computing zudem ein hohes Maß an Prozessstabilität, denn Anwendungen können auch bei einem Netzwerkausfall weiterarbeiten.
Gerade in dynamischen Umgebungen ist Edge Computing ein klarer Vorteil, da es die Datenverarbeitung schnellere Analysen und höhere Reaktionsgeschwindigkeiten möglich macht.
Treiber der Entwicklung sind vor allem die Ausbreitung der 5G-Netzwerke und die stark steigende Nachfrage nach cloudbasierten Anwendungen bei Endnutzern.
Die Vorteile in der Anwendung im Überblick
Leistung steigern: Edge Computing vermeidet Engpässe in der Datenübertragung, verringert die Latenz und beschleunigt und vereinfacht zahlreiche Prozesse.
Software besser verwalten: Sie können Software jederzeit zielgerichtet implementieren, da Sie Edge-Lösungen häufig erweitert anpassen können.
Open-Source-Technologie nutzen: Durch offene Softwarelösungen nutzen Sie die komplette Bandbreite von Anlagen und Geräten auf dem Markt.
Datensicherheit erhöhen: Sie passen Unternehmensrichtlinien und gesetzliche Vorgaben systematisch für einzelne Bereiche und Anlagen an. Vertrauliche Daten müssen das lokale Netz nicht verlassen; das Risiko eines Datenlecks sinkt.
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Gut zu wissen: Die wichtigsten Begriffe rund um Edge Computing
Im Zusammenhang mit Edge Computing gibt es einige Begriffe, die häufig verwendet werden:
Ein Edge-Device bezeichnet ein Gerät an der Netzwerkperipherie, das Daten generiert. Darunter fallen ganze Maschinen, aber auch einzelne Sensoren, Roboter und Fahrzeuge im IIoT, sowie smarte Feuermelder, Thermostate und Glühbirnen.
Ein Edge-Gateway ist ein Rechner am Übergang zwischen zwei Netzwerken, beispielsweise an einem Knotenpunkt zwischen dem IoT/IIoT und dem zentralen Netzwerk eines Unternehmens. Edge-Gateways liefern die Schnittstellen, um Daten zwischen kabelgebundenen und funkbasierten Übertragungstechniken zu übertragen.
Edge-Systeme sammeln Daten meist in Echtzeit und optimieren die IT-Infrastruktur in Unternehmen, Organisationen oder Einrichtungen. Dabei können die Netzwerkkomponenten in ihrer physischen Form sehr unterschiedlich sein. Geräte, die Patienten und ihre Vitalwerte in Krankenhäusern überwachen und bei Bedarf das Personal informieren, gehören ebenso dazu wie IoT-Geräte, die Bürger:innen Echtzeitdaten zur aktuellen Verkehrslage an ihrem derzeitigen Standort liefern.
Edge-Controller sind Geräte mit speicherprogrammierbarer Steuerung (SPS), die in räumlicher Nähe zu Edge-Devices zum Einsatz kommen. Als lokale Controller mit hoher Rechenleistung filtern und analysieren sie Daten, um das Datenaufkommen in dezentralen Rechenzentren zu verringern. Ein Beispiel dafür ist eine leistungsstarke Recheneinheit, die Daten direkt an einer Fertigungsstraße in der produzierenden Industrie auswertet.
Multi-Access Edge Computing (MEC) ermöglicht den Zugriff auf die Infrastruktur von Edge Computing über unterschiedliche Anbindungen: neben 4G- oder 5G-Mobilfunknetzen beispielsweise auch über Festnetz- oder WLAN-Anbindungen. Im Fall rein mobiler Netzwerke (meist 5G) ist auch von Mobile Edge Computing die Rede (das Akronym lautet hier ebenfalls MEC).
Distributed MEC ist die Bezeichnung für den Einsatz von MEC in öffentlichen Kommunikationsnetzen. Netzbetreiber hosten dabei eine Edge-Computing-Infrastruktur, die einer großen Anzahl von Kund:innen zur Verfügung steht – zum Beispiel bei Augmented-Reality-Anwendungen oder vernetzten Fahrzeugen.
Dedicated MEC beschreibt die gezielte Umsetzung von MEC für einzelne Unternehmen, üblicherweise auf deren Firmengelände. Die Rechenleistung steht hier exklusiv im lokalen Netz zur Verfügung.
Historie: Deshalb wurde Edge Computing notwendig
Edge Computing entwickelte sich bereits in den 1990er-Jahren: Zu dieser Zeit wurde das erste sogenannte Content-Delivery-Network (CDN) etabliert. Dieses bestand aus regionalen Datenservern, die dezentrale Rechen- und Speicherkapazitäten näher an die Unternehmen brachten. Vor allem bei größeren Mediendateien garantierte ein CDN durch die räumliche Nähe eine stabilere Bandbreite sowie kürzere Reaktionszeiten. Umfangreiche und konstante Daten-Workloads konnten diese Netzwerke aber noch nicht bewältigen.
Dieser frühe Vorläufer des Edge Computing stieß bald an seine Grenzen: Die Datenmengen wurden im folgenden Jahrzehnt immer größer, zum Beispiel durch den zunehmenden Einsatz von smarten stationären Geräten und internetfähigen Mobile Devices. Entwickler:innen begegneten diesem Problem mit Konzepten wie Pervasive-Computing, also dem „allgegenwärtigen Computing“ mittels Mikroprozessoren in alltäglichen Objekten (beispielsweise smarten Steckdosen), und P2P-Overlay-Netzwerken, also auf bestehende Netzwerke aufgesetzte Rechner-zu-Rechner-Verbindungen. Diese Maßnahmen genügten auf Dauer jedoch ebenfalls nicht den steigenden Anforderungen.
Immer mehr Unternehmen lagerten ihre Daten in die Cloud aus. Durch die Anwendungen des IoT/IIoT (Industrial Internet of Things, siehe auch unseren separaten Beitrag hierzu) stiegen die verarbeiteten Datenmengen exponentiell. Cloud-Computing schaffte es in vielen Fällen nicht mehr, diese Daten ohne signifikante Zeitverzögerung zu verarbeiten und zurückzusenden.
Edge Computing verlagert Rechenleistung an den Rand des lokalen Netzwerks, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten.
IoT und IIoT vernetzen immer mehr Geräte – und deren Rechenleistung hat sich in den vergangenen Jahren vervielfacht. Allein dadurch ist das Datenvolumen massiv angestiegen – und es wird durch den Ausbau der 5G-Netze noch weiter steigen, da pro Funkzelle ohne großen Aufwand sehr viele Geräte drahtlos miteinander vernetzt werden können.
Die Beschleunigung der Datenverarbeitung durch Cloud-Lösungen gerät hierdurch an ihre Grenzen. Werden künftig permanent noch mehr Daten durch einzelne Schnittstellen an die Cloud gesendet, kommt es zu immer größeren Verzögerungen, zu Problemen hinsichtlich der Bandbreite oder sogar zu Ausfällen ganzer Dienste. Gerade in Wirtschaftsbereichen mit Echtzeit-Anforderungen wie der Medizintechnik oder dem Straßenverkehr oder der Logistik wäre dies fatal.
Edge Computing und insbesondere Multi Access Edge Computing bietet Ihnen eine Alternative, da es derartige Engpässe in der Datenübertragung reduziert.
Im Gegensatz zum Mobile Edge Computing ist es beim Multi Access Edge Computing „egal”, auf welchem Transportweg Daten übermittelt werden – der optimale Transportweg wird meist automatisch bestimmt.
Edge Computing vs. Fog Computing: Was ist der Unterschied?
Neben Edge Computing ist häufig auch von Fog Computing, also Rechenoperationen „im Nebel“, die Rede. Während Edge Computing lokale Geräte wie Sensoren und Kameras nutzt, um Daten zu sammeln und diese dezentral direkt am Ort des Geschehens zu verarbeiten, ermöglicht Fog Computing es, Ressourcen für die Datenspeicherung aus der zentralen Cloud auszulagern. Endgeräte generieren hierbei Rohdaten, die zunächst ein Minirechenzentrum („Fog Node“) dezentral vorverarbeitet. Fog Computing verarbeitet die Daten also teils vor Ort, teils aber auch mithilfe von cloudbasierten Servern und stellt eine Mischform aus Edge- und herkömmlichem Cloud Computing dar.
Ein wesentlicher Vorteil von Fog-Computing besteht darin, dass es den Netzwerk-Traffic reduziert, ohne dass vor Ort immense Rechenkapazitäten bereitgestellt werden müssen. Auf der anderen Seite entstehen hier höhere Hardware-Kosten und Aufwand für die Wartung, der beim „normalen“ Cloud Computing entfällt.
Welche Edge-Computing-Geräte gibt es?
Edge Computing erlaubt die Integration einer Vielzahl von Geräten (Edge-Devices).
Vorwiegend befinden sich diese Edge-Devices im IoT-Umfeld und sind mit spezifischer Software für ihre jeweilige Aufgabe bestückt. Beispielsweise erfasst ein Sensor bei einer Einlass- oder Wareneingangskontrolle ausschließlich die Anzahl an Personen oder Waren. Diese Information leitet das Gerät an den lokalen Edge-Controller, das hauseigene Rechenzentrum oder eine Schnittstelle des IoT (Edge-Gateway) weiter. Hier findet die Datenverarbeitung statt. Ist eine Kapazitätsgrenze erreicht, spielen diese Schnittstellen die Informationen zurück, um die Menge gleichzeitiger Anfragen zu reglementieren.
Weitere Beispiele für Edge-Devices:
Router: Hochleistungsrouter und -antennen sind die Grundvoraussetzung für die verzögerungsfreie Datenübertragung in IoT-Umgebungen. Auf der Basis von WLAN- oder 5G-Netzen sorgen sie für die Echtzeitkommunikation zwischen Geräten.
Geräte im IoT: Unter das IoT fallen alle Geräte, die mit dem Internet verbunden werden können. Sie erzeugen einen permanenten Datenstrom, der durch Edge Computing gefiltert und weiterverarbeitet wird. Beispiele hierfür sind persönliche Smart-Devices und Wearables, smarte Beleuchtungssysteme, Sensoren und Aktoren sowie das komplette Verkehrs- oder Gebäudemanagement.
Anlagen im IIoT: Die hochspezialisierten Geräte und Produkte in einer industriellen Umgebung tauschen vor allem Telemetrie- und Sensordaten aus. Durch die Auswertung und Weiterleitung dieser Daten finden Produktions- und Logistikprozesse innerhalb der Industrie 4.0 autonom und ohne menschliche Eingriffe statt. Das gilt beispielsweise für Produktionsmaschinen, Roboter oder Autonome Fahrzeuge.
Robotiksysteme in einem Warenlager erhalten ihre Informationen in Echtzeit über das Industrial Internet of Things (IIoT).
Das Zusammenspiel von 5G und Edge-Technologie
Die Kombination von Edge Computing und 5G-Netzwerken bietet große Chancen für Ihr Unternehmen, wenn Sie Ihre Infrastruktur effizient und kostengünstig digitalisieren möchten. Die Daten werden nahe der Quelle verarbeitet und gespeichert – beispielsweise bei den Maschinen und Anlagen Ihrer Fertigungseinrichtung.
Sie erreichen diese Leistungssteigerung flächendeckend, indem Sie Edge-Knotenpunkte als Schnittstelle zu einem 5G-Campusnetz einrichten. Im Vergleich zu reinem Cloud-Computing und mitunter schwankenden WLAN-Verbindungen bietet es geringere Latenzen, äußerst hohe Bandbreiten sowie große Netzkapazitäten.
Konkrete Vorteile der Kombination von Edge Computing mit einem 5G-Campusnetz für Ihr Unternehmen sind:
Höhere Bandbreite: Gegenüber 4G bieten 5G-Netze eine bis zu zehnfach höhere Geschwindigkeit. Deutlich mehr vernetzte Geräte kommunizieren somit viel schneller miteinander als bisher.
Niedrige Latenz: Die Bereitstellung geschäftskritischer Daten erfolgt in wenigen Millisekunden.
Datenkontrolle und -sicherheit: Ihre Daten werden dort gespeichert, wo Sie unmittelbaren Zugriff darauf haben, zum Beispiel auf Servern an den Edge-Gateways. Da verschiedene aufgabenspezifische Netzwerke voneinander getrennt sind, ist die Gesamtstruktur bei unbefugtem Zugriff besser geschützt als in einem einzelnen, lediglich nach außen abgeschirmten System.
Schnellerer Erkenntnisgewinn: Sie können die Daten Ihres Unternehmens zeitnah auswerten und ohne Verzögerung Anpassungen vornehmen.
Reduzierung des Datenverkehrs: Indem Daten am Rand des Netzwerks ausgewertet und gefiltert werden, sinkt der Datenverkehr innerhalb des Netzwerks und zu externen Verarbeitungskapazitäten, wie zum Beispiel separaten Cloud-Services.
Kosteneinsparungen: Durch die höheren Geschwindigkeiten und Einsparung von Ressourcen fallen weniger Arbeitszeiten und Aufwendungen an, zum Beispiel um produktionstechnische, logistische und administrative Prozesse anzupassen.
Die Gesichtserkennung durch ein Smartphone ist eine unkomplizierte Anwendung des Edge Computing.
So integrieren Sie Edge-Systeme in Ihr Netzwerk
Um Edge-Systeme in ein herkömmliches Netzwerk integrieren zu können, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein. Denn Sie müssen die Infrastruktur zur Datenverarbeitung selbst aufbauen – im Gegensatz zu einem Cloud-Service, der diese Aufgabe für Sie übernimmt. Rechenleistung und -betrieb wandern also wieder zu Ihnen in das Unternehmen zurück.
Jedoch können Sie auch Edge-Technologien relativ problemlos skalieren und mit Cloud-Services kombinieren: Sie richten Ihre Geräte und Netzwerke zunächst ganz spezifisch auf Ihre Bedürfnisse aus und setzen Ihre Anfangsinvestitionen sehr zielgerichtet ein. In Kombination mit Ihrem Edge-Netzwerk können Sie weiterhin die Funktionen externer Cloud-Dienste nutzen (sogenanntes Fog-Computing). Das kann beispielsweise nötig sein, wenn Sie darauf angewiesen sind, viele Daten mit Geschäftspartner:innen oder Kund:innen zu teilen, dies aber nicht in Echtzeit oder Quasi-Echtzeit tun müssen.
Wichtige Voraussetzungen für die Integration von Edge Computing in Ihr Unternehmen sind:
Datenhaltung und -verarbeitung definieren: Welche Daten benötigen Sie lokal oder aus entfernten Quellen? Welche Berechnungen müssen vor Ort erfolgen? Welche Kapazitäten benötigen Sie in der Cloud und welche müssen Sie selbst zur Verfügung stellen? Ist dazu Machine-Learning-Software (KI) nötig?
Geeignete Hardware beschaffen: Die Endgeräte des IoT verarbeiten die Daten verbundener Sensorik direkt am Ort der Tätigkeit und treffen auf dieser Grundlage Entscheidungen. Beispiele dafür sind Industrieroboter, Steuerungssysteme für die Gebäudesicherheit und Überwachungsanlagen.
Die Netzinfrastruktur errichten: Eine smarte Infrastruktur auf Grundlage des IoT (bzw. des IIoT) integriert Ihre Geräte in ein gemeinsames lokales Netz. Bei größeren Unternehmensgeländen empfiehlt sich die Verwendung von Multi-Access Edge Computing (MEC) auf der Grundlage des 5G-Mobilfunkstandards.
Leistungsfähige Edge-Gateways nutzen: Mikrorechenzentren und Server, die an den Edge-Knotenpunkten angesiedelt sind, garantieren ausreichende lokale Speicherkapazität für Ihre Daten. Beispiele für die Nutzung in Unternehmen sind gesicherte Serverschränke in Produktionshallen und auf Büroetagen. In der öffentlichen Infrastruktur können kleine Rechenzentren errichtet werden, beispielsweise in Verbindung mit autonomem Fahren in festen Abständen an Straßen oder Kreuzungen.
Daneben kommt es auf die Art Ihres Unternehmens an, welche Geräte Sie benötigen, um Edge Computing zu etablieren. In produzierenden Unternehmen können Sie Daten schneller auswerten und anpassen, wenn Sie Edge-Geräte oder -Module an Fertigungsanlagen anbringen, die Daten analysieren und weitergeben. Leistungsfähige Smartphones, Tablets und Notebooks spielen dagegen eine wichtige Rolle vor allem in dienstleistungsorientierten Branchen und im administrativen Bereich.
Vodafone stellt Ihnen im Rahmen des Dedicated MEC ein breites Angebot vom Gerät bis zur Edge-Computing-Anwendung zur Verfügung.
Anwendungsfelder für modernes Edge Computing
Fahrerlose Autos gelten als eines der Paradebeispiele für die Nutzung von Edge Computing und verdeutlichen sehr gut, wie die Technologie in der Praxis funktioniert. Autonom fahrende Autos können in Echtzeit reagieren, ohne dass sie auf Befehle aus einem Rechenzentrum angewiesen sind, das Hunderte Kilometer entfernt ist.
Edge Computing wird aber auch in anderen Anwendungsfeldern immer wichtiger, zum Beispiel in den folgenden:
Produzierende Industrie: Es entstehen immer mehr Smart-Factorys. Sie ermöglichen eine bedarfsgerechtere und individuelle Produktionsplanung, mehr Effizienz und neue Möglichkeiten, Anlagen und Produktionsprozesse zu überwachen, Fehler zu erkennen, Wartungsarbeiten in Echtzeit durchzuführen und die Logistik und administrative Prozesse zu vereinfachen.
Gesundheitswesen: Die Digitalisierung in Kliniken, Arztpraxen, Rettungswagen usw. dient dazu, Patient:innen besser zu versorgen, Gesundheitsdaten einfacher zu überwachen und Notfälle schneller zu behandeln. Big Data, Augmented Reality (AR), künstliche Intelligenz und Robotik kommen z.B. bei Operationen zum Einsatz.
Energieversorgung/Stromnetze: Intelligente Stromnetze (Smart Grids) bieten die Möglichkeit, Ressourcen bedarfsgerechter einzusetzen und den Energieverbrauch besser zu überwachen.
Finanzwirtschaft: Unternehmen und Privatkund:innen können schneller auf aktuelle Veränderungen auf dem Finanzmarkt reagieren, auch unterstützt durch moderne, maßgeschneiderte Anwendungen für das Finanzmanagement.
Bauwesen/Architektur: Das Enterprise-Content-Management (ECM) erleichtert die Planung und Dokumentation, die Entwicklung von 3D-Modellen, die Implementierung von Augmented-Reality-Modellen in bestehende Bauprojekte und den Bau von Smart Buildings.
Verkehr: Lokale Verkehrssteuerung, Frühwarnsysteme auf Basis von Car-to-Car-Kommunikation, autonom betriebene Transportmittel sind Merkmale der intelligenten Stadt (Smart City).
Einzelhandel: Sensoren und Kameras verbessern die Bestandsverwaltung und tragen dazu bei, die Effizienz von Lieferketten und der Produktentwicklung zu erhöhen. Videobasierte KI-Lösungen helfen das Kundenaufkommen in Geschäften zu kontrollieren.
Bildung: Software-basierte KI-Lösungen in den Geräten ermöglichen die personalisierte virtuelle Unterstützung beim Lernen, einschließlich der Interaktion in natürlicher Sprache sowie Augmented-Reality-Funktionen (erweiterte Realität).
Unterhaltungsindustrie: Musik- und Videostreaming-Plattformen oder Anbieter der Gaming-Industrie speichern Daten häufig im Cache, um die Latenzzeit zu verkürzen und den Benutzerdatenverkehr besser zu bewältigen.
Edge Computing spielt in immer mehr Unternehmen und Branchen eine große Rolle. Die Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten gegenüber der kompletten Auslagerung Ihrer Daten in die Cloud überwiegen deutlich.
Unsere Expert:innen von Vodafone helfen Ihnen gerne dabei, wenn auch Sie die Stärken des Edge Computing in Ihrem Unternehmen nutzen möchten.
Checkliste für Edge Computing im Unternehmen
Wenn Sie Edge Computing in Ihrem Unternehmen einführen oder überwachen wollen, kann die folgende To-do-Liste Sie darin unterstützen:
Bedarf analysieren: Welche spezifischen Anwendungsfälle gibt es in Ihrem Unternehmen? Was sind die Anforderungen? Welche Daten und Prozesse sollen künftig lokal verarbeitet werden?
Technologie auswählen: Welche Edge-Computing-Plattformen und -Geräte sind geeignet? Sind sie mit bestehenden IT-Systemen kompatibel?
Netzinfrastruktur prüfen: Ist die Netzinfrastruktur für eine dezentrale Datenverarbeitung geeignet? Welche Edge-Geräte können Sie integrieren?
Sicherheitsmaßnahmen planen: Implementieren Sie Sicherheitsprotokolle für den Schutz der Daten am Netzwerkrand. Beachten Sie auch Datenschutzrichtlinien und Compliance-Anforderungen.
Pilotprojekt planen und durchführen: Ein kleineres Projekt kann als Pilot ein guter Startpunkt sein. Sammeln Sie anschließend umfangreiches Feedback, um Ihre Maßnahmen entsprechend anzupassen.
Skalieren und anpassen: Entwickeln Sie zunächst einen Plan, um eine Edge-Computing-Lösung in allen relevanten Bereichen im Unternehmen zu skalieren. Bedenken Sie dabei auch mögliche Schulungen für die Mitarbeitenden und notwendige Ressourcen.
Geräte überwachen und warten: Implementieren Sie Tools für die Überwachung der Edge-Geräte, um sicherzugehen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren. Planen Sie Zyklen für Wartungsarbeiten sowie für Firmware- und Softwareupdates ein.
Evaluieren und anpassen: Behalten Sie die Leistung und den Nutzen der Edge-Computing-Lösung stets im Blick. Passen Sie diese gegebenenfalls an, damit Sie stets den optimalen Nutzen daraus ziehen.
Netzwerk und Leistung überwachen: Stellen Sie sicher, dass die Netzwerkverbindungen zwischen Edge-Geräten und dem zentralen System stets zuverlässig sind. Protokollieren Sie Verbindungsprobleme und achten Sie allgemein auf Auffälligkeiten. Überwachen Sie die CPU- und Speicherauslastung der Edge-Geräte, damit es nicht zu einer Überlastung kommt.
Protokolle und Berichte anfertigen: Implementieren Sie ein Protokollsystem für alle Ereignisse und Aktivitäten und eine regelmäßige Berichterstattung zur erreichten Leistung.
Sicherheit überprüfen: Richten Sie Sicherheitsprotokolle ein und stellen Sie sicher, dass diese eingehalten werden.
Das Wichtigste zu Edge Computing in Kürze
Edge Computing bezeichnet die dezentrale Verarbeitung von Daten am Rand (engl. „Edge“) eines Netzwerks, direkt am Endgerät. Dabei verlagern sich Datenströme von der (zentralen) Cloud an die Peripherie eines lokalen Netzwerks.
Dadurch, dass die Daten direkt an der Quelle verarbeitet werden, verringern sich beim Edge Computing Latenzen (Verzögerungszeiten); die Datenübertragungszeit sinkt auf ein absolutes Minimum. Daten stehen somit in Echtzeit bereit, was schnellere Analysen und Entscheidungen ermöglicht.
Edge Computing entlastet das zentrale Netzwerk, verringert Kosten für Datenübertragungen und erhöht die Datensicherheit; das Risiko von Datenlecks bei der Datenübertragung sinkt.
Auf der anderen Seite entstehen höhere Hardware-Kosten, auch für ihre Wartung.
Die Anwendungsfelder für Edge Computing reichen von der Fertigung über das Gesundheitswesen, die Finanzwirtschaft und die Unterhaltungsindustrie bis zum Bauwesen und dem Einzelhandel.
Was ist eine Private Cloud? Definition und Funktionsweise
Die Digitalisierung schreitet voran – und damit wächst der Bedarf an schnellen Speicherlösungen und vernetzten Unternehmensstrukturen. Ob in den Firmenräumen, im Homeoffice oder unterwegs: Mit einer Private Cloud stellen Sie sämtliche Geschäftsdaten ohne Volumenbegrenzung an einem einzigen Ort sicher und datenschutzkonform zur Verfügung. Gegenüber dezentralen Speicherlösungen bietet Ihnen die Cloud zudem viele weitere Vorteile.
Mehr als 80% der deutschen Unternehmen nutzen zwar bereits Cloud Computing, aber nicht in sämtlichen Geschäftsbereichen. Doch diese weiten sich permanent aus: In der Industrie 4.0 sind alle Abteilungen im Unternehmen digital verknüpft und tauschen in Echtzeit Produkt-, Marketing- oder Kundendaten aus. Auch Mitarbeiter:innen im Außendienst oder datengeführte Fertigungsanlagen müssen jederzeit auf den Datenbestand Ihrer Firma zugreifen können.
Das passende Speichermedium dafür ist die Private Cloud. Sie gewährleistet die Datensicherheit, beachtet die geltenden Datenschutzrichtlinien und erlaubt Ihnen, weitere IT-Ressourcen wie zum Beispiel IoT-gesteuerte Fertigungsmaschinen einzubeziehen. Was Sie über die Private Cloud wissen sollten und was sie von anderen Cloud-Formen unterscheidet, erfahren Sie hier.
AWS Lambda: Effizient, flexibel und serverlos in der Cloud arbeiten
Effizient, flexibel und leistungsfähig – kann Ihr Unternehmen dieses Dreierpack für seine digitalen Dienste sicherstellen? Falls nicht: Dank Cloud-Computing-Plattformen können Sie diese Hürde problemlos überspringen. Mit den Amazon Web Services (AWS) lagern Sie wie bei Microsoft Azure Functions einfach wichtige Ressourcen sicher und bedarfsgerecht aus. Dazu gehören etwa Rechenleistung, Serverkapazitäten und Softwarelösungen. Durch AWS Lambda erhalten Sie zudem die Möglichkeit, Ihre Cloud-Infrastruktur automatisch zu verwalten und viele weitere Dinge ohne eigene Server-Infrastruktur zu erledigen. So treiben Sie in Ihrem Unternehmen die Digitalisierung gezielt voran und können sich weiterhin auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren.
Bei Lambda handelt es sich um einen serverlosen Cloud-Dienst, der sich seit seiner Einführung im Jahr 2014 zu einem essenziellen Bestandteil des Ökosystems von Amazons erfolgreichem AWS-Angebot entwickelt hat. Mittlerweile unterstützt Lambda eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Backend-Umgebungen für Unternehmen und sonstige Nutzer:innen. Das Besondere: Lambda skaliert, verwaltet und wartet die Infrastruktur automatisch.
Wie das funktioniert, welche weiteren Vorteile AWS Lambda bietet und in welchen Bereichen Unternehmen den Service nutzen können, erfahren Sie hier.
Was sind Managed Cloud-Services und was sind ihre Vorteile?
Cloud-Computing stellt für viele Unternehmen eine bequeme und zeitsparende Option dar, um die Geschäftsprozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Je nach Größe eines Unternehmens hängen damit unterschiedliche Bedürfnisse zusammen. Große Unternehmen verfügen häufig über eigene IT-Abteilungen, wollen diese aus Kostengründen jedoch verkleinern. Für kleine und mittlere Unternehmen ist bereits die Datenmigration in die Cloud häufig eine zeitintensive und personelle Herausforderung. Dazu kommen kontinuierliche System-Updates, Sicherheitsback-ups und Optimierungsprozesse, damit der Cloud-Betrieb reibungslos läuft. Und was, wenn nicht genügend Rechenressourcen verfügbar sind?
Laut einer aktuellen Studie des Digital-Branchenverbands Bitkom scheitert die Cloud-Migration vor allem an drei Gründen: an fehlendem qualifiziertem Personal, mangelnder Zeit und zu hohem Investitionsbedarf. Wenn Ihnen die nötigen Ressourcen fehlen, können Sie auf Managed Cloud-Services zurückgreifen. Was genau hinter den cloudbasierten Managed Services steckt und welche Vorteile Sie erwarten können, erfahren Sie hier.
Individuelle Cloud-Lösungen für Unternehmen bestimmen die moderne Wirtschaft. Trotz ähnlicher Grundprinzipien unterschieden sich die Cloud-Systeme aber im Detail. Bei der IBM Cloud stehen beispielsweise maßgeschneiderte Angebote für firmenspezifische Anforderungen im Vordergrund. Diese Angebote können Sie einzeln buchen und flexibel nutzen.
Lesen Sie hier, was mit der IBM Cloud dadurch alles möglich wird, ob die IBM Cloud zu Ihren Anforderungen passt und wie Sie mit Ihrem Unternehmen von dem Produkt profitieren können.
Was ist IaaS: Alles zum Thema gemietete Cloud-Infrastruktur
Mit Infrastructure-as-a-Service (IaaS) nutzen Sie stets aktuelle technische Infrastruktur und skalieren die Rechenleistung nach Bedarf. Erfahren Sie hier, was eine IaaS-Cloud sonst noch ausmacht, wie sie sich von anderen Cloud-Formen unterscheidet, welche Vor- und Nachteile sie bietet und wie Sie den richtigen IaaS-Anbieter wählen.
Lange Zeit waren eigene Rechenzentren für mittlere und große Unternehmen alternativlos. Rechner-Racks wurden in aufwendig geschützten und klimatisierten Räumlichkeiten aufgestellt und On-Premises betrieben, also auf dem eigenen Unternehmensgelände. Doch in Zeiten von Cloud-Computing und schnellen Netzen lagern immer mehr Firmen ihre IT-Infrastruktur aus. So sparen sie Kosten und gewinnen zugleich an Flexibilität. Allein der deutsche Cloud-Markt soll bis 2025 auf rund 30 bis 35 Milliarden Euro anwachsen, schätzt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.
