Edge-Computing für Reaktionen in Echtzeit

Lange Zeit war Personal-Computing mit Datenverarbeitung am Personal Computer (PC) und in lokalen Rechenzentren gespeicherten Daten das vorherrschende Computing-Modell. Cloud-Computing bietet demgegenüber Vorteile, doch die räumliche Entfernung zwischen Cloud-Rechenzentren und Nutzern führt zu Latenzzeiten und verhindert kurze Reaktionszeiten. Edge-Computing minimiert diese Latenzzeiten auf ein Minimum und ermöglicht so Echtzeit-Anwendungen. In diesem Beitrag erfahren Sie, was Edge-Computing ist, wie es funktioniert und für welche Anwendungsfälle es geeignet ist. Was ist Edge-Computing? Edge-Computing ist ein Designansatz, der für die dezentrale Datenverarbeitung am sogenannten Netzwerkrand (Edge) steht. Mit dem Rand des Netzwerks ist die räumliche Distanz zum Kern des Netzwerks und die unmittelbare Nähe zur Datenquelle gemeint. Die Datenverarbeitung erfolgt also am Ort der Datengenerierung, um minimale Latenzzeiten sicherzustellen, eine Reaktionszeit im Millisekundenbereich zu ermöglichen und von den Vorteilen dezentraler Netze zu profitieren. Damit unterscheidet sich Edge-Computing mit seiner verteilten Rechenarchitektur und Datenverarbeitung am Netzwerkrand vom Cloud-Computing, bei dem alle Daten direkt zur Cloud geschickt und dort zentral verarbeitet werden. Es stellt den nächsten Evolutionsschritt im Bereich des Cloud-Computings dar. Warum Edge-Computing? Die Datenverarbeitung in Rechenzentren verursacht Verzögerungen. Für Datenübertragungen im Millisekundenbereich sollten die Server so nah wie möglich am Ursprungsort der Daten sein. Je geringer die räumliche Distanz zwischen Datenerhebung und Datenverarbeitung, desto schneller ist die Verarbeitung und desto kürzer ist die Reaktionszeit. Edge-Computing löst dieses Problem. Ein zweites Problem betrifft die enorme Server- und Bandbreitenauslastung, wenn Geräte alle Daten ungefiltert zur Weiterverarbeitung zu einer zentralen Stelle schicken. Edge-Computing dient daher auch der Vorverarbeitung und Filterung der generierten Daten. Latenz Minimale Reaktionszeiten auf Sensordaten sind zum Beispiel für das autonome Fahren notwendig. Ein autonom fahrendes Auto muss kontinuierlich alle Sensordaten auswerten und in Echtzeit darauf reagieren. Es kann die Daten nicht erst zu einem entfernten Server schicken und auf Antwort warten – die Reaktionszeit wäre zu lang. Edge-Computing reduziert die Latenzzeit auf ein Minimum und stellt so die Basis für autonomes Fahren dar. Bandbreite Ebenso wichtig ist eine effektive Bandbreitennutzung. Wenn beispielsweise alle Überwachungskameras eines Gebäudes ihre Videosignale kontinuierlich an einen Cloud-Server schicken würden, wäre die Bandbreitenauslastung kontinuierlich sehr hoch. Müsste der Server die Videos dann noch auf Bewegungen analysieren, um nur relevante Teile in der Datenbank zu speichern, wäre auch die Serverauslastung sehr hoch. Mit Edge-Computing führen die Überwachungskameras die Videoanalyse jedoch selbst durch und senden nur Daten zum Cloud-Server, die gespeichert werden sollen. Diese dezentrale Vorfilterung von Daten am Entstehungsort ist ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für Edge-Computing. Sicherheit und Datenschutz Je weniger sensible Daten über das Internet übertragen werden, desto sicherer ist eine Anwendung. Mit Edge-Computing lassen sich solche Daten am Netzwerkrand sichern. Konnektivität Cloud-Computing erfordert eine ständig aktive Internetverbindung. Edge-Computing kann hier als Vorarbeiter agieren, sodass Edge-to-Cloud-Computing für viele Anwendungen ein geeignetes Modell darstellt. Große Auswahl an günstigen Domain-Endungen – schon ab 0,08 € /Monat Jetzt Domain-Check starten Anwendungsfälle für Edge-Computing Das Computing-Modell kommt vor allem im Bereich von IoT-Geräten (Internet of Things) zum Einsatz und ermöglicht: • Real-Time Web-Apps für Echtzeit-Informationen • Anwendungen wie autonomes Fahren, Car-to-Car-Kommunikation und medizinische Überwachungsgeräte • smarte Stromnetze mit dezentralem Energiemanagement • IoT-Geräte wie Überwachungskameras und andere Smart-Home-Geräte für vorgefilterte Datenübertragungen • smarte Fabriken mit sich selbst organisierenden Produktionsanlagen Die Vorteile: Daten näher am Entstehungsort zu analysieren, zu verarbeiten und zu speichern, geht mit wichtigen Vorteilen einher: • Performance und Echtzeit-Reaktionen: Eine höhere Geschwindigkeit der Datenverarbeitung mit geringer Latenz ermöglicht Systemen echtzeitnahe Reaktionen. • Kosten und Ressourcen sparen: Die effizientere Datenverarbeitung minimiert die zur Cloud übertragene Datenmenge und reduziert so die Kosten für Übertragung und Speicherung großer Datenmengen. • Zuverlässigkeit: Die Datenspeicherung und -verarbeitung am Netzwerkrand steigert die Zuverlässigkeit und verhindert Probleme bei Verbindungsstörungen zur Cloud. • Sicherheit: Die begrenzte Übertragung von sensiblen Daten verbessert die Sicherheit. • Neue Funktionalität: Die Datenverarbeitung mit minimaler Latenz ermöglicht Echtzeit-Funktionalitäten, die mit Cloud-Computing und den damit verbundenen Latenzzeiten nicht möglich sind. Die Nachteile: Das Computing-Modell ist für viele Anwendungsfälle eine wichtige Voraussetzung, es kann jedoch auch mit Nachteilen verbunden sein: • Sicherheit: Durch das Hinzufügen von weiteren Geräten wie IoT-Geräten und Edge-Servern gibt es für Cyberkriminelle zusätzliche Angriffsvektoren, die sie attackieren können. • Komplexität: Eine dezentrale Netzwerkstruktur ist komplexer als eine zentrale Cloud. • Hardware: Die lokale Analyse und Auswertung von vor Ort erhobenen Daten erfordert mehr Hardware. Das Zusammenspiel von Edge-, Fog- & Cloud-Computing Zwischen dem zentralen Cloud-Computing und dem Edge-Computing direkt am Ort der Datengenerierung steht der Designansatz des Fog-Computings. Dabei werten erst kleine Rechenzentren die Daten der Geräte aus, filtern und verarbeiten diese, und senden sie dann weiter zur Cloud. So kann die erste Datenverarbeitung (Edge-Computing), gefolgt von weiterer Datenfilterung durch vorgeschaltete Rechenzentren (Fog-Computing), die Datenlast in den Cloud-Rechenzentren massiv senken. Die Einführung von 5G-Netzen beschleunigt die Verbreitung und erweitert die Einsatzmöglichkeiten. Marktforscher rechnen in den kommenden Jahren mit einem jährlichen Wachstum von rund 38 Prozent. Edge-Server und Edge-Gateways Zur Edge-Infrastruktur können Desktops, Laptops, Sensoren, IoT-Geräte, Edge-Storage, Edge-Server und Edge-Gateways gehören, die Daten in Echtzeit erfassen und verarbeiten. Ein Edge-Gateway verwaltet dabei den Datenfluss zwischen Peripherie und Cloud, damit nur optimierte Daten an das Rechenzentrum weitergeleitet werden. Fazit Edge-Computing ist eine Schlüsseltechnologie für IoT-Geräte und Echtzeit-Anwendungen. Die Nähe der Datenverarbeitung zur Datengenerierung minimiert Latenzzeiten und ermöglicht Reaktionen im Millisekundenbereich, was für viele Anwendungsbereiche von Vorteil oder notwendig ist. Das Computing-Modell verbessert die datenintensive, datensensible und zeitkritische Verarbeitung und ergänzt die klassische Datenverarbeitung in der Cloud. Titelmotiv: Bild von Pete Linforth auf Pixabay • Über • Letzte Artikel Host EuropeHinter Ihrem Web-Erfolg steht höchste Leistung. Wir erfüllen auch Ihre Hosting-Wünsche – mit engagierten Experten und führenden Technologien. Host Europe – Professionelle Hosting Services für Privatkunden & Unternehmen. Letzte Artikel von Host Europe (Alle anzeigen) • Edge-Computing für Reaktionen in Echtzeit – 15. April 2025 • Tailwind CSS: das Utility-First-Framework im Vergleich zu Bootstrap – 14. April 2025 • Mobile Navigation: Tipps für eine daumenfreundliche Benutzerführung – 3. April 2025