Datenverarbeitung direkt dort, wo sie gebraucht wird, ohne auf teure und übergroße Rechenzentren zurückgreifen zu müssen? Mit Edge und Cloud Computing eröffnen sich ungeahnte Möglichkeiten für die Industrie 4.0 von morgen. Was genau Edge Computing eigentlich ist und welche Vor- und Nachteile es hat, erfährst du hier bei Magenta.
Edge und Cloud Computing für die Industrie 4.0
Was bedeutet Edge Computing überhaupt? Laut Definition ist Edge Computing ein Konzept der Informationstechnologie, bei der Datenverarbeitung und -speicherung direkt an der Datenquelle stattfindet und gänzlich ohne externe Rechenzentren auskommt. Durch die Speicherung der Daten am lokalen Netzwerkrand ergeben sich immense Vorteile des Edge Computing im Gegensatz zum Cloud Computing:
Durch die direkte und lokale Verarbeitung der Daten verringern sich die sogenannten Latenzzeiten, die sich aus folgenden Faktoren zusammensetzen:
- Übertragungszeit
- Verarbeitungszeit
- Signalumwandlungszeit
- Distanz
- Netzwerkauslastung
- Datenverarbeitungsgeschwindigkeit
- Protokolleffizienz
- Netzwerkarchitekturen
Weitere Vorteile am Edge Computing sind die Verbesserung der Datensicherheit und des Datenschutzes. Haben die Daten keinen weiten Übertragungsweg, so bieten sie eine geringere Angriffsmöglichkeit. Ähnlich einem Geldtransporter, der entweder den ganzen Tag mit dem Geld unterwegs ist, oder das Geld innerhalb von 15 Minuten in den nächsten Banktresor transportiert.
Die Verteilung der Datenverarbeitung kann zu Engpässen und Netzwerkeinschränkungen bei der Netzwerkbandbreite führen. Die Gesamtleistung verbessert sich durch die Skalierbarkeit und Bandbreiteneffizienz des Edge Computing und die Skalierung ermöglicht ein zukünftiges Wachstum der Infrastruktur.
Zudem gewährleistet die Lokalität am Netzwerkrand weniger Ausfälle und Verbindungsprobleme mit dem Netzwerk. Anwendungen funktionieren trotz eines Netzwerkausfalls weiterhin, da die Redundanz deutlich verbessert ist.
Die Effizienz im IoT und Echtzeitanwendungen werden ebenfalls durch die Nähe der Daten zum Netz verbessert. Die Datenverarbeitung lässt sich beschleunigen, was zu einer schnelleren Reaktion führt. Dies ist insbesondere bei Echtzeitanwendungen ein enormes Plus.
Was ist IoT?
Unter dem Begriff IoT versteht man das Internet der Dinge. IoT sorgt für Gerätevernetzung mittels smarter Technologie und kann in allen intelligenten Geräten eingesetzt werden, wie beispielsweise:
- Haustechnik
- Fitness- und Gesundheitsuhren und -armbänder
- Bei der Überwachung industrieller Sensoren für Maschinen und Fabriken und Fahrzeugdaten
- Telemarken
Hat Edge Computing auch Nachteile?
Die Infrastruktur des Edge Computing zu integrieren, ist überaus komplex, da es eine zusätzliche Integration verschiedener Edge Systeme und Edge Geräte erfordert.
Bei der Planung und Umsetzung der Softwareentwicklung, des Projektmanagements, der Geschäftsstrategie sowie der Hardware und Technologie kann es zu einem erheblichen Anstieg der Kosten kommen.
Einige Edge Geräte verfügen nur über begrenzte Ressourcen. Das kann Einschränkungen der Leistungsfähigkeit und der Komplexität zur Folge haben. Diese Geräte werden auch als Edge Devices oder Edge Nodes bezeichnet und bilden die Endpunkte der Edge Computing Architektur.
Ein kurzer Verarbeitungsweg hat allerdings nicht nur Vorzüge. Durch eine geringe Verarbeitungszeit der Daten kann es dazu kommen, dass einige Sicherheitsmaßnahmen keine Zeit haben, um zu greifen. Somit könnten Geräte eventuell anfälliger für physische Angriffe sein.
Nicht alle Plattformen verwenden die gleichen Standards wie die Edge Geräte, wodurch es zu Interoperabilität und Fragmentierung kommen kann. Dieser Umstand in der Konnektivität macht sich vor allem bei unterschiedlichen Herstellern bemerkbar.
Unterschiede zwischen den beiden Konzepten
Stellt man Edge Computing und Cloud Computing gegenüber, so fallen einige Unterschiede zwischen den beiden Systemen auf:
| Edge Computing | Cloud Computing | |
| Standort und Datenverarbeitung | lokale Server, Gateways, IoT-Sensoren oder ähnliche Geräte kommen am Netzwerkrand zur Datenverarbeitung zum Einsatz. | Datenverarbeitung stützt sich auf entfernte Rechenzentren und Serverfarmen. |
| Latenzzeiten und Reaktionszeiten | Latenzzeiten sind gesenkt, wodurch verbesserte Reaktionszeiten entstehen. | höhere Latenzzeiten aufgrund der Entfernung der Rechenzentren und der damit einhergehenden längeren Antwortzeitdauer. |
| Datenmengen und Speicherung | begrenzte Speicher- und Rechenkapazitäten stehen zur Verfügung, weshalb nur kleine Datenmengen verarbeitet und gespeichert werden können. Vor allem Echtzeitanwendungen profitieren. | größere Datenmengen können verarbeitet und gespeichert werden. Das ist ein enormer Vorteil für alle skalierbaren und rechenintensiven Anwendungen, die größere Speicherungsressourcen benötigen. |
| Skalierbarkeit und Ressourcen | die Unterstützung eines starken Datenverkehrs kann durch die begrenzten und weniger skalierbaren Ressourcen erheblich erschwert sein. | mit einer hohen Skalierung und Flexibilität können die unterschiedlichen Anforderungen ermöglicht werden. |
| Sicherheit und Datenschutz | Vorteil zum Cloud Computing, da die Datenmengen lokal verarbeitet und übertragen werden. Dies kann die Einhaltung der Datenschutzrichtlinien begünstigen und deine Privatsphäre im Netz schützen. | die Daten werden über das Netzwerk übertragen. Cloud Anbieter müssen deshalb umfassende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, die alle übertragenen Daten effektiv schützen. |
Funktionen des Edge Computing
Hier findest du noch einmal alle Funktionen des Edge Computing kurz zusammengefasst:
- Geringe Latenzzeiten
- Verbesserte Datensicherheit
- Reduzierung von Bandbreitenengpässen
- Erhöhte Skalierbarkeit
- Unterstützung von IoT-Geräten
- Widerstandsfähiger gegen Ausfälle
- Senkung der Energiekosten
- Anpassung an spezifische Anforderungen
Besonders interessant und revolutionär ist Edge Computing für die folgenden Anwender und Anwendungen:
- Industrie 4.0: Fertigung, Robotik und Automatisierung
- Gesundheitswesen: Telemedizin und Patientenüberwachung sowie medizinische Bildgebung
- Transport und Logistik: Autonome Fahrzeuge und Lieferkettenmanagement
- Smarte Städte und Infrastruktur: Verkehrsmanagement und Energieeffizienz
- Einzelhandel und Kundeninteraktion: Personalisierte Kundeninteraktion und Bestandsverwaltung
