Ein Arbeiter mit einem Notebook in einer Fabrik
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Edge Computing: So funktioniert die dezentrale Datenverarbeitung am Netzwerkrand

Edge Computing bezeichnet die dezentrale Verarbeitung von Daten am Rand eines Netzwerks – der sogenannten Edge (englisch für Rand, Kante). Datenströme verschieben sich von zentralen Rechenzentren in der (allgemeinen) Cloud an den Randeines lokalen Netzwerks. Das reduziert die Datenübertragungszeit auf ein absolutes Minimum – speziell beim Multi-Access-Edge Computing (MEC). Deshalb besitzt Edge Computing bei steigenden Datenmengen in vielen Bereichen eine enorme Bedeutung, zum Beispiel in der Industrie 4.0.

In einer voll digitalisierten Infrastruktur entstehen jede Sekunde enorme Datenmengen – beispielsweise in einer Smart-Factory. Edge Computing sorgt dafür, dass diese Daten nicht mehr zwingend an ein entferntes Rechenzentrum übertragen werden müssen, sondern lokal verarbeitet werden können. Im Vergleich zum sonst üblichen Cloud-Computing, das in teils hunderte Kilometer entfernten Rechenzentren stattfindet, sinken somit die Latenzzeiten, also die Verzögerungszeiten bei der Datenübertragung.

Erfahren Sie hier, welche weiteren Vorteile Edge Computing in verschiedenen Einsatzfeldern in der Industrie, bei Augmented Reality, dem autonomen Fahren und der Medizin bietet und worauf Sie bei der Einführung in Ihrem Unternehmen achten sollten.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Edge Computing?

Beim Edge Computing wird Rechenleistung für Ihre Produktionsmaschinen direkt vor Ort oder in der unmittelbaren Nähe zum Ort der Datenerhebung bereitgestellt. Die Datenströme verlagern sich somit von den 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 aus diesem Grund für alle Branchen interessant, die Daten mit minimalen Latenzzeiten analysieren und verarbeiten müssen. Zum Beispiel
  • in der Produktion
  • im Gesundheitswesen (beispielsweise bei Tele-Operationen)
  • in der Energieerzeugung (im Zusammenhang mit Smart Grids und Lastspitzen)
  • im Finanzsektor (beim Echtzeithandel)

Wie funktioniert Edge Computing?

Edge Computing platziert Rechenleistung und Speicherkapazität in einer Infrastruktur des Internet of Things (IoT) und somit in räumlicher Nähe zu Endgeräten und Sensoren. Damit bildet Edge Computing den Gegenentwurf zur klassischen Cloud-Lösung: Diese bündelt Leistung und Speicher auf externen Servern, die im Normalfall weit entfernt von der IoT-Umgebung stehen. Unternehmen sparen durch den Einsatz von normalem Cloud-Computing Investitionen in Hardware, Software und Personal und vertrauen auch Wartung und Updates der gemieteten Cloud-Dienste spezialisierten Anbietern an.
Zu den Anwendungsgebieten in den genannten Branchen zählt vor allem die Industrie 4.0: In einer Smart Factory fallen jede Sekunde riesige Mengen an Daten 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 führt unter Umständen zu signifikanten Verzögerungen in der 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.
Mehr zu den Anwendungsgebieten von Edge Computing erfahren Sie weiter unten im Artikel.
Eine Frau und ein Mann stehen auf einer Baustelle

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Begriffsdefinitionen rund um Edge Computing

Im Zusammenhang mit Edge Computing gibt es weitere Begriffe, die häufig verwendet werden:
  • Edge-Device bezeichnet ein Gerät an der Netzwerkperipherie, das Daten generiert. Darunter fallen Maschinen, Sensoren, Roboter und Fahrzeuge im IIoT, aber auch smarte Feuermelder, Thermostate und Glühbirnen.
  • 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 zur Übertragung von Daten zwischen kabelgebundenen und funkbasierten Übertragungstechniken.
  • 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 zur Auswertung von erfassten Daten direkt an einer Fertigungsstraße in der produzierenden Industrie.
  • Multi-Access Edge Computing (MEC) (früher auch als Mobile Edge Computing bezeichnet) ermöglicht den Zugriff auf die Infrastruktur von Edge Computing über unterschiedliche Anbindungen: neben 4G- oder 5G-Mobilfunknetzen beispielsweise auch über Festnetzanbindungen.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.
  • 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.
  • 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.
  • 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 in den 1990er-Jahren: Zu dieser Zeit wurde das erste 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 stabile Bandbreite sowie kürzere Reaktionszeiten. Umfangreiche und konstante Daten-Workloads konnten diese Netzwerke aber noch nicht bewältigen.
Dieser frühe Vorläufer des Edge Computing reichte bald nicht mehr aus: 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 (allgegenwärtiges Computing mittels Mikroprozessoren in alltäglichen Objekten) und P2P-Overlay-Netzwerken (eine auf ein bestehendes Netzwerk aufgesetzte Rechner-zu-Rechner-Verbindung). 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.
Aufbau des Edge Computing
Edge Computing verlagert Rechenleistung an den Rand des lokalen Netzwerks, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten.

Merkmale von Edge Computing

Die Vernetzung durch das IoT/IIoT und die Rechenleistung selbst kleinster Geräte haben sich in den vergangenen Jahren vervielfacht. Allein dadurch ist das Datenvolumen massiv angestiegen – und es wird durch den Ausbau der 5G-Netze noch rapide steigen, da pro Funkzelle ohne großen Aufwand eine enorme Anzahl von Geräten drahtlos miteinander vernetzt werden können.
Die Beschleunigung der Datenverarbeitung durch Cloud-Lösungen gerät bereits an ihre Grenzen. Werden künftig permanent noch mehr Daten durch einzelne Schnittstellen an die Cloud gesendet, kommt es zu immer größeren Verzögerungen, Problemen hinsichtlich der Bandbreite oder sogar Ausfällen ganzer Dienste. Gerade in Wirtschaftsbereichen, in denen eine Datenübertragung und -auswertung in Echtzeit unabdingbar ist, ist dies fatal.
Edge Computing und insbesondere Multi Access Edge Computing bietet Ihnen eine Alternative, da es derartige Engpässe in der Datenübertragung reduziert – einfach dadurch, dass die benötigten Geräte ausschließlich vor Ort angesiedelt sind. Durch die geringen Entfernungen sinken die Latenzen. Die Kombination einer lokalen Edge-Computing-Infrastruktur mit leistungsfähigen 5G-Netzen ermöglicht die Übertragung und Analyse von Daten ohne Verzögerungen. Im Gegensatz um früher üblichen Begriff des Mobile Edge Computing ist es beim Multi Access Edge Computing jedoch letztlich „egal”, auf welchem Transportweg Daten übermittelt werden – der optimale Transportweg wird meist automatisch bestimmt.
Neben der reinen Leistungssteigerung erreichen Sie folgende weitere Ziele durch den Einsatz von Edge Computing in Ihrem Unternehmen:
  • Verwaltung von Softwareverteilung: Sie können Software jederzeit zielgerichtet implementieren.
  • Nutzung von Open-Source-Technologie: Durch offene Softwarelösungen nutzen Sie die komplette Bandbreite von Anlagen und Geräten auf dem Markt.
  • Steigerung der Sicherheit: Sie passen Unternehmensrichtlinien und gesetzliche Vorgaben systematisch für einzelne Bereiche und Anlagen an.
Ingenieur bedient Roboterarme per Tablet

Multi-Access Edge Computing

Revolutionieren Sie mit Multi-Access Edge Computing (MEC) Ihre Geschäftsabläufe. MEC ist Datenaustausch fast in Echtzeit. Statt hunderte Kilometer ins nächste Rechenzentrum zurückzulegen, werden Daten da verarbeitet, wo sie entstehen. Direkt im Netz oder z.B. in der Industriehalle.

  • Entscheidungen in Millisekunden
  • Intelligente Prozesse
  • Lokale Datenverarbeitung

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. Beim Erreichen einer Kapazitätsgrenze spielen diese Schnittstellen die Informationen zurück, um den Einlass bzw. Eingang zu reglementieren.

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 des 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. Zum Beispiel:Persönliche Smart-Devices und Wearables, Smarte Beleuchtungssysteme, Sensoren und Aktoren, Komplettes Verkehrs- oder Gebäudemanagement

Anlagen des 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: Eine Smart Factory besteht aus einem umfassenden System vernetzter Geräte. Diese wickeln vom Auftragseingang über die Produktion bis hin zur Warenauslieferung sämtliche Schritte eines Fertigungsprozesses ohne menschliche Eingriffe ab. Dabei entsteht ein enormes Datenvolumen, das in Echtzeit ausgewertet muss, um bei Bedarf auf Fehler zu reagieren. Edge Computing sorgt für eine dezentrale Verarbeitung dieser Daten ohne Latenzen.
Roboter: Auch die Steuerung von Fertigungsrobotern wird durch Edge Computing präziser. Einzelne Robotikeinheiten kommunizieren in Echtzeit miteinander und sorgen damit für mehr Effizienz und Sicherheit im Produktionsprozess (Machine-to-Machine-Kommunikation).
Autonome Fahrzeuge: Vernetzte Autos oder gar komplett autonom fahrende Transportmittel in der Logistik benötigen eine Infrastruktur, die Daten in Echtzeit zwischen den Kommunikationspunkten und Fahrzeugen übermittelt. Auf Unternehmensgeländen kann dies ein 5G-Campusnetz gewährleisten. Für autonom fahrende Autos und Lastwagen existieren zur Erprobung dieser Technik bereits vernetzte Autobahnabschnitte (zum Beispiel ein Teil der A9, den Vodafone, Audi und BMW zu Forschungszwecken nutzen).
Mehrere Roboter sortieren in einem Warenlager Kisten in Regale
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. Sowohl die Rechenleistung als auch die Speicherung der Daten erfolgt nahe der Quelle der Datenerhebung – beispielsweise den Maschinen und Anlagen Ihrer Fertigungseinrichtung.
Sie erreichen diese Leistungssteigerung flächendeckend durch die Einrichtung von Edge-Knotenpunkten als Schnittstelle zu einem 5G-Campusnetz. 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. Durch die Trennung verschiedener aufgabenspezifischer Netzwerke ist die Gesamtstruktur bei unbefugtem Zugriff besser geschützt als in einem einzelnen, lediglich nach außen abgeschirmten System.
  • Schnellerer Erkenntnisgewinn: Die Auswertung der erhobenen Daten Ihres Unternehmens ist zeitnah möglich. Sie können ohne Verzögerung Anpassungen vornehmen.
  • Reduzierung des Datenverkehrs: Durch die Auswertung und Filterung von Daten am Rand des Netzwerks 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 für Anpassungen von produktionstechnischen, logistischen und administrativen Prozessen.
Geschäftsmann telefoniert mit Smartphone

Vodafone Campus-Netze: 5G und IoT im Zusammenspiel

Egal, welche Art von Campus-Netz Sie aufbauen wollen: Vodafone hat für jeden Bedarf das richtige Angebot.

  • Campus Private: Eigene 5G-Infrastruktur
  • Campus Isolated: Maximale Datensicherheit
  • Campus Flex: Für höchste Performance

Die Integration von Edge-Systemen in Ihr Netzwerk

Die Integration von Edge-Systemen in ein herkömmliches Netzwerk setzt einige Dinge voraus. Denn Sie müssen die Infrastruktur zur Verarbeitung der Daten selbst zur Verfügung stellen – im Gegensatz zu einem Cloud-Service, der diese Aufgaben für Sie übernimmt. Rechenleistung und -betrieb wandern also wieder zu Ihnen in das Unternehmen zurück.
Jedoch sind auch Edge-Technologien relativ problemlos skalierbar und können mit Cloud-Services kombiniert werden: 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:
  • Definition der Datenhaltung und -verarbeitung: Welche Daten benötigen Sie lokal oder aus räumlich 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?
  • Beschaffung geeigneter Hardware: 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.
  • Errichtung der Netzinfrastruktur: 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.
  • Nutzung leistungsfähiger Edge-Gateways: An den Edge-Knotenpunkten angesiedelte Mikrorechenzentren und Server garantieren ausreichende lokale Speicherkapazität für Ihre erfassten 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 zur Etablierung von Edge Computing benötigen. 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 vor allem in dienstleistungsorientierten Branchen und dem administrativen Bereich eine wichtige Rolle.
Vodafone stellt Ihnen im Rahmen des Dedicated MEC ein breites Angebot vom Gerät bis zur Anwendung zur Verfügung.

Was ist Mobile Edge Computing?

Edge Computing bietet auch für Anwendungen auf dem Smartphone verschiedene Vorteile. Zum Beispiel nehmen leistungsfähige Mobilprozessoren dem Cloud-Computing diverse Funktionen ab, etwa die Gesichtserkennung. Diese funktioniert auch ohne Netzanbindung lokal auf dem Gerät.
Daneben sind Smartphones und Tablets der mobile Teil des Multi-Access-Edge Computing: Mitarbeiter:innen mit beweglichen Geräten sammeln auf dem Gelände Ihres Unternehmens Daten und geben Informationen zu Ereignissen an Ihre MEC-Rechenzentren weiter. Diese werten die Daten aus und senden sie in Echtzeit an die mobilen Geräte zurück.
Die Anbindung von Smartphones an Ihre Edge-Netzwerke erfolgt entweder über WLAN oder – besser noch – über ein zuverlässiges 5G-Campusnetz. Gerade auf größeren Betriebsgeländen oder in weitläufigen Fabrikhallen bietet MEC auf 5G-Basis enorme Vorteile hinsichtlich der Variabilität und Mobilität der eingesetzten Edge-Devices. Dabei ist es egal, ob es sich um Smartphones und Tablets von Mitarbeiter:innen, autonome Fahrzeuge oder sogar Drohnen handelt.
Eine Frau scannt ihr Gesicht mit einem Smartphone
Die Gesichtserkennung durch ein Smartphone ist eine unkomplizierte Anwendung des Edge Computing.

Edge Computing vs Fog Computing: Was ist der Unterschied?

Der Unterschied zwischen Edge Computing und Fog Computing ist, dass Edge Computing sich auf den Datenaustausch an der Peripherie konzentriert, während Fog Computing die Verarbeitung von Daten in der Cloud ermöglicht. Edge Computing nutzt lokale Geräte wie Sensoren und Kameras, um Daten zu sammeln und diese direkt am Ort des Geschehens zu verarbeiten, während Fog Computing die Daten teils vor Ort, teils aber auch mithilfe von cloudbasierten Servern verarbeitet und somit das Internet mit einbezieht.

Anwendungsfelder für modernes Edge Computing

Edge-Systeme entfalten ihre Vorteile in einer Vielzahl von Einsatzfeldern und Anwendungsumgebungen. Ein großer Teil der Unternehmen nutzt bereits Edge Computing. Mit dem steigenden Bedarf an echtzeitfähigen Kommunikationssystemen steigt auch der Anteil dezentral bereitgestellter Rechenleistung weiter an.
Edge Computing wird unter anderem in folgenden Bereichen immer wichtiger:
  • Produzierende Industrie: Etablierung von Smart-Factorys durch u. a. bedarfsgerechte oder individuelle Produktionsplanung, Effizienzsteigerung und Überwachung von Anlagen und Produktionsprozessen, Fehlererkennung und Wartung in Echtzeit, Abwicklung von Logistik und administrativen Prozessen
  • Gesundheitswesen: Komplette Digitalisierung von Kliniken, Praxen, Rettungswagen usw. zur Versorgung von Patient:innen, Überwachung von Gesundheitsdaten, schnellere Notfallversorgung, Einsatz von Big Data, Augmented Reality (AR), künstlicher Intelligenz und Robotik bei Operationen
  • Energieversorgung/Stromnetze: Überwachung und Anpassung bedarfsgerechter Ressourcennutzung, intelligente Stromnetze (Smart Grids)
  • Finanzwirtschaft: Echtzeitreaktionen auf aktuelle Veränderungen auf dem Finanzmarkt, Bereitstellung von Anwendungen für das individuelle Finanzmanagement von Unternehmen und Privatkund:innen
  • Bauwesen/Architektur: Enterprise-Content-Management (ECM) zur Planung und Dokumentation, Entwicklung von 3D-Modellen und Implementation von Augmented-Reality-Modellen in bestehende Bauprojekte, Errichtung von Smart Buildings
  • Verkehr: Lokale Verkehrssteuerung, Frühwarnsysteme auf Basis von Car-to-Car-Kommunikation, autonom betriebene Transportmittel in Smart Citys
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.
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