Edge Computing zielt darauf ab, Web-Apps und Internetgeräte zu optimieren und die Bandbreitennutzung und Latenz in der Kommunikation zu minimieren. Dies könnte einer der Gründe für seine rasante Popularität im digitalen Raum sein.
Täglich wird eine überschüssige Datenmenge von Unternehmen, Unternehmen, Fabriken, Krankenhäusern, Banken und anderen etablierten Einrichtungen generiert.
Daher ist es wichtiger geworden, Daten effizient zu verwalten, zu speichern und zu verarbeiten. Bei zeitkritischen Unternehmen ist es besonders offensichtlich, Daten schnell und effektiv zu verarbeiten, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und den Geschäftsbetrieb zu beschleunigen.
Dabei kann Edge Computing helfen.
Aber worum geht es? Ist die Wolke nicht genug?
Lassen Sie uns diese Zweifel ausräumen, indem wir Edge Computing im Detail verstehen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Edge-Computing?
Edge Computing ist die moderne, verteilte Computerarchitektur, die Datenspeicherung und -berechnung näher an die Datenquelle bringt. Dies hilft, Bandbreite zu sparen und die Reaktionszeit zu verbessern.
Einfach ausgedrückt, bedeutet Edge Computing, dass weniger Prozesse in der Cloud ausgeführt werden. Es verlagert diese Rechenprozesse auch auf Edge-Geräte wie IoT-Geräte, Edge-Server oder die Computer der Benutzer. Diese Art, die Berechnung näher oder an den Rand des Netzwerks zu bringen, reduziert die Fernkommunikation zwischen einem Server und einem Client. Daher werden Bandbreitennutzung und Latenz reduziert.
Edge Computing ist im Wesentlichen eine Architektur und keine Technologie an sich. Es ist standortspezifisches Computing, das sich nicht auf die Cloud verlässt, um die Arbeit auszuführen. Das bedeutet jedoch nie, dass die Cloud nicht existiert; es wird nur näher.
Der Ursprung des Edge-Computing
Edge Computing entstand als Konzept in Content Delivery Networks (CDNs), die in den 1990er Jahren geschaffen wurden, um Video- und Webinhalte mithilfe von Edge-Servern bereitzustellen, die näher an den Benutzern bereitgestellt wurden. In den 2000er Jahren entwickelten sich diese Netzwerke und begannen, Apps und App-Komponenten direkt auf den Edge-Servern zu hosten.
So erschien die erste kommerzielle Nutzung von Edge Computing. Schließlich wurden Edge-Computing-Lösungen und -Dienste entwickelt, um Apps wie Einkaufswagen, Datenaggregation in Echtzeit, Anzeigeneinblendung und mehr zu hosten.
Edge-Computing-Architektur
Computeraufgaben erfordern eine geeignete Architektur. Und hier gibt es keine „one size fits all“-Politik. Unterschiedliche Arten von Rechenaufgaben erfordern unterschiedliche Architekturen.
Edge-Computing hat sich im Laufe der Jahre zu einer wichtigen Architektur entwickelt, um verteiltes Computing zu unterstützen und Speicher- und Rechenressourcen in der Nähe des gleichen geografischen Standorts wie die Quelle bereitzustellen.
Obwohl es eine dezentralisierte Architektur verwendet, die eine Herausforderung sein kann und eine kontinuierliche Kontrolle und Überwachung erfordert, ist Edge Computing immer noch effektiv bei der Lösung von fortschreitenden Netzwerkproblemen wie dem Verschieben großer Datenmengen in kürzerer Zeit als andere Computermethoden.
Die einzigartige Architektur des Edge-Computing zielt darauf ab, drei Hauptherausforderungen im Netzwerk zu lösen – Latenz, Bandbreite und Netzwerküberlastung.
Latenz
Es bezieht sich auf die Zeit, in der ein Datenpaket von einem Punkt im Netzwerk zu einem anderen geht. Eine geringere Latenz hilft beim Aufbau einer fabelhafteren Benutzererfahrung, aber die Herausforderung ist die Entfernung zwischen einem Benutzer (Client), der die Anfrage stellt, und dem Server, der die Anfrage bearbeitet. Die Latenz kann mit größeren geografischen Entfernungen und Netzwerküberlastung zunehmen, was die Antwortzeit des Servers verzögert.
Indem Sie die Berechnung näher an der Datenquelle platzieren, verringern Sie tatsächlich die physische Entfernung zwischen dem Server und dem Client, um schnellere Reaktionszeiten zu ermöglichen.
Bandbreite
Es ist die Datenmenge, die ein Netzwerk im Laufe der Zeit transportiert, und wird in Bits/Sekunde gemessen. Es ist auf alle Netze beschränkt, insbesondere für die drahtlose Kommunikation. Daher kann eine begrenzte Anzahl von Geräten in einem Netzwerk Daten austauschen. Und wenn Sie diese Bandbreite erhöhen möchten, müssen Sie möglicherweise extra bezahlen. Außerdem ist die Kontrolle der Bandbreitennutzung im gesamten Netzwerk, das eine große Anzahl von Geräten verbindet, schwierig.
Edge-Computing löst dieses Problem. Da die gesamte Berechnung in der Nähe oder an der Datenquelle wie Computern, Webcams usw. erfolgt, wird Bandbreite nur für deren Verwendung bereitgestellt, wodurch Verschwendung reduziert wird.
Stau
Das Internet umfasst Milliarden von Geräten, die Daten auf der ganzen Welt austauschen. Dies kann für das Netzwerk überwältigend sein und zu einer hohen Netzwerküberlastung und Reaktionsverzögerungen führen. Darüber hinaus können auch Netzwerkausfälle auftreten und die Überlastung weiter erhöhen, um die Kommunikation zwischen Benutzern zu stören.
Durch die Bereitstellung von Servern und Datenspeichern an oder in der Nähe des Standorts, an dem die Daten generiert werden, ermöglicht Edge Computing den Betrieb mehrerer Geräte über ein effizienteres und kleineres LAN, in dem lokale Geräte, die Daten generieren, die verfügbare Bandbreite nutzen können. Auf diese Weise werden Überlastung und Latenz erheblich reduziert.
Wie funktioniert Edge-Computing?
Das Edge-Computing-Konzept ist nicht ganz neu; Es geht auf Jahrzehnte zurück, die mit Remote Computing verbunden sind. Zweigniederlassungen und Remote-Arbeitsplätze platzieren beispielsweise Computerressourcen an einem Ort, an dem sie den maximalen Nutzen ziehen können, anstatt sich auf einen zentralen Standort zu verlassen.
Beim traditionellen Computing, wo Daten auf der Client-Seite (wie dem PC eines Benutzers) erzeugt wurden, wurden sie über das Internet in das Unternehmens-LAN verschoben, um Daten zu speichern und mit einer Unternehmens-App zu verarbeiten. Als nächstes wird die Ausgabe über das Internet zurückgesendet, um das Gerät des Clients zu erreichen.
Inzwischen haben sich moderne IT-Architekten vom Konzept zentralisierter Rechenzentren verabschiedet und sich der Edge-Infrastruktur verschrieben. Hier werden die Rechen- und Speicherressourcen von einem Rechenzentrum an den Ort verlagert, an dem der Benutzer die Daten (oder die Datenquelle) generiert.
Das bedeutet, dass Sie das Rechenzentrum in die Nähe der Datenquelle bringen und nicht umgekehrt. Es erfordert eine partielle Zahnstange, die den Betrieb in einem entfernten LAN unterstützt und die Daten lokal sammelt, um sie zu verarbeiten. Einige können die Ausrüstung in abgeschirmten Gehäusen einsetzen, um sie vor hohen Temperaturen, Feuchtigkeit, Nässe und anderen klimatischen Bedingungen zu schützen.
Der Edge-Computing-Prozess umfasst die Datennormalisierung und -analyse, um Business Intelligence zu finden, wobei nur die relevanten Daten nach der Analyse an das Hauptrechenzentrum gesendet werden. Weiterhin kann Business Intelligence hier bedeuten:
- Videoüberwachung in Einzelhandelsgeschäften
- Verkaufsdaten
- Vorausschauende Analytik für die Reparatur und Wartung von Geräten
- Energieerzeugung,
- Aufrechterhaltung der Produktqualität,
- Stellen Sie sicher, dass das Gerät ordnungsgemäß funktioniert und mehr.
Vorteile und Nachteile
Vorteile
Die Vorteile von Edge Computing sind wie folgt:
#1. Schnellere Reaktionszeiten
Das Bereitstellen von Berechnungsprozessen an oder in der Nähe der Edge-Geräte hilft, die Latenz zu reduzieren, wie oben erläutert.
Angenommen, ein Mitarbeiter möchte einem anderen Mitarbeiter auf demselben Firmengelände eine dringende Nachricht überbringen. Das Senden der Nachricht dauert länger, da sie das Gebäude verlässt und mit einem entfernten Server kommuniziert, der sich irgendwo auf der Welt befindet, und dann als empfangene Nachricht zurückkommt.
Beim Edge-Computing ist der Router für die Datenübertragung innerhalb des Büros zuständig, wodurch Verzögerungen erheblich reduziert werden. Es spart auch in hohem Maße Bandbreite.
#2. Kosteneffizienz
Edge-Computing hilft dabei, Serverressourcen und Bandbreite zu sparen, was wiederum Kosten spart. Wenn Sie Cloud-Ressourcen bereitstellen, um eine große Anzahl von Geräten in Büros oder zu Hause mit intelligenten Geräten zu unterstützen, werden die Kosten höher. Edge Computing kann diesen Aufwand jedoch reduzieren, indem der Rechenteil all dieser Geräte an den Rand verlagert wird.
#3. Datensicherheit und Datenschutz
Das Verschieben von Daten über international aufgestellte Server bringt Datenschutz, Sicherheit und weitere rechtliche Probleme mit sich. Wenn es gekapert wird und in die falschen Hände gerät, kann es zu großer Besorgnis führen.
Edge Computing hält Daten innerhalb der Grenzen von Datengesetzen wie HIPAA und GDPR näher an ihrer Quelle. Es hilft, Daten lokal zu verarbeiten und zu vermeiden, dass sensible Daten in die Cloud oder ein Rechenzentrum verschoben werden. Somit bleiben Ihre Daten sicher in Ihren Räumlichkeiten.
Darüber hinaus können Daten, die in die Cloud oder auf entfernte Server gehen, durch die Implementierung von Edge Computing verschlüsselt werden. Auf diese Weise werden Daten sicherer vor Cyberangriffen.
#4. Einfache Wartung
Edge-Computing erfordert minimalen Aufwand und Kosten für die Wartung der Edge-Geräte und -Systeme. Es verbraucht weniger Strom für die Datenverarbeitung und der Kühlbedarf, um die Systeme bei optimaler Leistung zu halten, ist ebenfalls geringer.
Nachteile
Die Nachteile von Edge Computing sind:
#1. Begrenzter Fokus
Die Implementierung von Edge Computing könnte effektiv sein, aber Zweck und Umfang sind begrenzt. Dies ist einer der Gründe, warum Menschen von der Cloud angezogen werden.
#2. Konnektivität
Edge-Computing muss über eine gute Konnektivität verfügen, um Daten effektiv verarbeiten zu können. Und wenn die Konnektivität unterbrochen wird, ist eine solide Ausfallplanung erforderlich, um die auftretenden Probleme zu überwinden.
#3. Sicherheitslücken
Mit der zunehmenden Nutzung intelligenter Geräte steigt der Risikovektor von Angreifern, die die Geräte kompromittieren.
Anwendungen von Edge Computing
Edge Computing findet Anwendung in verschiedenen Branchen. Es wird verwendet, um Daten in der Nähe oder am Netzwerkrand zu aggregieren, zu verarbeiten, zu filtern und zu analysieren. Einige der Bereiche, in denen es angewendet wird, sind:
IoT-Geräte
Es ist ein weit verbreiteter Irrglaube, dass Edge Computing und IoT dasselbe sind. In Wirklichkeit ist Edge Computing eine Architektur, während IoT eine Technologie ist, die Edge Computing verwendet.
Intelligente Geräte wie Smartphones, intelligente Thermostate, intelligente Fahrzeuge, intelligente Schlösser, Smartwatches usw. stellen eine Verbindung zum Internet her und profitieren von Code, der auf diesen Geräten selbst statt in der Cloud ausgeführt wird, um eine effiziente Nutzung zu ermöglichen.
Netzwerk optimieren
Edge Computing hilft bei der Optimierung des Netzwerks, indem es seine Leistung im gesamten Web für Benutzer misst und verbessert. Es findet einen Netzwerkpfad mit der niedrigsten Latenz und der größten Zuverlässigkeit für den Benutzerdatenverkehr. Darüber hinaus kann es auch Verkehrsstaus beseitigen, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Gesundheitspflege
In der Gesundheitsbranche werden Unmengen an Daten generiert. Es handelt sich um Patientendaten von medizinischen Geräten, Sensoren und Geräten.
Daher besteht ein größerer Bedarf, die Daten zu verwalten, zu verarbeiten und zu speichern. Edge Computing hilft hier, indem es maschinelles Lernen und Automatisierung für den Datenzugriff anwendet. Es hilft, problematische Daten zu identifizieren, die eine sofortige Aufmerksamkeit von Ärzten erfordern, um eine bessere Patientenversorgung zu ermöglichen und gesundheitliche Vorfälle zu vermeiden.
Darüber hinaus wird Edge Computing in medizinischen Überwachungssystemen verwendet, um schnell in Echtzeit zu reagieren, anstatt darauf zu warten, dass ein Cloud-Server handelt.
Einzelhandel
Einzelhandelsunternehmen generieren auch große Datenmengen aus Bestandsverfolgung, Verkäufen, Überwachung und anderen Geschäftsinformationen. Die Verwendung von Edge-Computing ermöglicht es Menschen, diese Daten zu sammeln und zu analysieren und Geschäftsmöglichkeiten wie Verkaufsprognosen, die Optimierung von Lieferantenbestellungen, die Durchführung effektiver Kampagnen und mehr zu finden.
Herstellung
Edge Computing wird im Fertigungssektor eingesetzt, um Fertigungsprozesse zu überwachen und maschinelles Lernen und Echtzeitanalysen anzuwenden, um Produktqualitäten zu verbessern und Produktionsfehler zu erkennen. Es unterstützt auch die in Produktionsanlagen zu integrierenden Umgebungssensoren.
Darüber hinaus bietet Edge Computing Einblicke in die vorrätigen Komponenten und deren Lebensdauer. Es hilft dem Hersteller, genaue und schnellere Geschäftsentscheidungen über den Betrieb und die Fabrik zu treffen.
Konstruktion
Die Bauindustrie verwendet Edge-Computing hauptsächlich für die Sicherheit am Arbeitsplatz, um Daten von Sicherheitsgeräten, Kameras, Sensoren usw. zu sammeln und zu analysieren. Es hilft Unternehmen, die Sicherheitsbedingungen am Arbeitsplatz zu überblicken, und stellt sicher, dass die Mitarbeiter die Sicherheitsprotokolle befolgen.
Transport
Der Transportsektor, insbesondere autonome Fahrzeuge, produziert täglich Terabytes an Daten. Autonome Fahrzeuge müssen Daten sammeln und analysieren, während sie sich bewegen, in Echtzeit, was eine hohe Rechenleistung erfordert. Sie benötigen auch Daten über Fahrzeugzustand, Geschwindigkeit, Standort, Straßen- und Verkehrsbedingungen sowie Fahrzeuge in der Nähe.
Um dies zu bewältigen, werden die Fahrzeuge selbst zum Rand, an dem die Datenverarbeitung stattfindet. Infolgedessen werden Daten mit einer beschleunigten Geschwindigkeit verarbeitet, um die Datenerfassungs- und Analyseanforderungen zu erfüllen.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft wird Edge-Computing in Sensoren eingesetzt, um die Nährstoffdichte und den Wasserverbrauch zu verfolgen und die Ernte zu optimieren. Dazu sammelt der Sensor Daten zu Umwelt-, Temperatur- und Bodenbeschaffenheit. Es analysiert ihre Auswirkungen, um den Ernteertrag zu steigern und sicherzustellen, dass sie unter den günstigsten Umweltbedingungen geerntet werden.
Energie
Edge-Computing ist auch im Energiesektor nützlich, um die Sicherheit bei Gas- und Ölversorgern zu überwachen. Sensoren überwachen kontinuierlich die Feuchtigkeit und den Druck. Darüber hinaus darf die Konnektivität nicht verloren gehen, denn wenn etwas schief geht, beispielsweise wenn eine überhitzte Ölleitung unentdeckt bleibt, kann dies zu Katastrophen führen. Die Herausforderung besteht darin, dass sich die meisten dieser Einrichtungen in abgelegenen Gebieten befinden, in denen die Konnektivität schlecht ist.
Daher bietet die Bereitstellung von Edge-Computing auf diesen Systemen oder in deren Nähe eine bessere Konnektivität und kontinuierliche Überwachungsmöglichkeiten. Edge-Computing kann auch Gerätefehlfunktionen in Echtzeit ermitteln. Die Sensoren können die Energie überwachen, die von allen Maschinen wie Elektrofahrzeugen, Windparksystemen und mehr mit Netzsteuerung erzeugt wird, um zur Kostensenkung und effizienten Energieerzeugung beizutragen.
Andere Edge-Computing-Anwendungen sind für Videokonferenzen, die große Bandbreiten verbrauchen, effizientes Caching mit Code, der in CDN-Edge-Netzwerken ausgeführt wird, Finanzdienstleistungen wie Banken für die Sicherheit und mehr.
Weite Kante vs. Nahe Kante
Beim Edge Computing gibt es so viele Begriffe wie Near Edge, Far Edge usw., dass es manchmal unübersichtlich wird. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen der entfernten Kante und der nahen Kante verstehen.
Weite Kante
Es ist die Infrastruktur, die am weitesten von einem Cloud-Rechenzentrum entfernt und den Benutzern am nächsten ist.
Beispielsweise kann sich die Far-Edge-Infrastruktur für eine Mobilfunkagentur in der Nähe der Basisstationen von Mobilfunkmasten befinden.
Far Edge Computing wird in Unternehmen, Fabriken, Einkaufszentren usw. eingesetzt. Die Apps, die auf dieser Infrastruktur ausgeführt werden, benötigen einen hohen Durchsatz, Skalierbarkeit und niedrige Latenz, was sich hervorragend für Videostreaming, AR/VR, Videospiele usw. eignet. Basierend auf gehostet Apps, es ist bekannt als:
- Ein Enterprise Edge, der Unternehmens-Apps hostet
- IoT Edge, das IoT-Apps hostet
In der Nähe von Rand
Es ist die Computerinfrastruktur, die zwischen den Cloud-Rechenzentren und Far Edge bereitgestellt wird. Es hostet generische Anwendungen und Dienste, im Gegensatz zu Far Edge, das bestimmte Apps hostet.
Zum Beispiel kann die Near-Edge-Infrastruktur für CDN-Caching, Fog-Computing usw. verwendet werden. Außerdem platziert Fog-Computing Speicher- und Computerressourcen innerhalb oder in der Nähe der Daten, möglicherweise nicht bei den Daten. Es ist ein Mittelweg zwischen einem weit entfernten Cloud-Rechenzentrum und dem Rand an der Quelle mit begrenzten Ressourcen.
Edge Computing vs. Cloud Computing (Gemeinsamkeiten und Unterschiede)
Sowohl Edge- als auch Cloud-Computing umfassen verteiltes Computing und die Bereitstellung von Speicher- und Rechenressourcen auf der Grundlage der erzeugten Daten. Sie sind jedoch definitiv nicht gleich.
So unterscheiden sie sich.
- Bereitstellung: Cloud Computing stellt Ressourcen an globalen Standorten mit hoher Skalierbarkeit bereit, um Prozesse auszuführen. Es kann ein zentralisiertes Computing umfassen, das näher an der/den Datenquelle(n), aber nicht am Rand eines Netzwerks liegt. Auf der anderen Seite setzt Edge Computing Ressourcen dort ein, wo die Daten generiert werden.
- Zentralisierung/Dezentralisierung: Durch die Zentralisierung bietet die Cloud effiziente und skalierbare Ressourcen mit Sicherheit und Kontrolle. Edge Computing ist dezentralisiert und wird verwendet, um die Bedenken und Anwendungsfälle zu adressieren, die im Zentralisierungsansatz von Cloud Computing nicht vorgesehen sind.
- Architektur: Die Cloud-Computing-Architektur besteht aus mehreren lose gekoppelten Komponenten. Es liefert Apps und Dienste nach dem Pay-as-you-go-Modell. Edge Computing geht jedoch über Cloud Computing hinaus und bietet eine stabilere Architektur.
- Programmierung: Die App-Entwicklung in der Cloud ist geeignet und verwendet eine oder weniger Programmiersprachen. Edge Computing erfordert möglicherweise verschiedene Programmiersprachen, um Apps zu entwickeln.
- Reaktionszeit: Die durchschnittliche Reaktionszeit ist beim Cloud Computing normalerweise länger als beim Edge Computing. Daher bietet Edge Computing einen schnelleren Rechenprozess.
- Bandbreite: Cloud-Computing verbraucht aufgrund der größeren Entfernung zwischen Client und Server mehr Bandbreite und Strom, während Edge-Computing vergleichsweise weniger Bandbreite und Strom benötigt.
Was sind die Vorteile von Edge Computing gegenüber Cloud Computing?
Der Prozess beim Edge-Computing ist effizienter als beim Cloud-Computing, da letzteres mehr Zeit benötigt, um die vom Benutzer angeforderten Daten abzurufen. Cloud Computing kann die Informationsweitergabe an ein Rechenzentrum verzögern, was den Entscheidungsprozess verlangsamt und Latenzen verursacht.
Infolgedessen können Unternehmen Verluste in Bezug auf Kosten, Bandbreite, Datensicherheit und sogar Berufsrisiken erleiden, insbesondere im Fall von Fertigung und Konstruktion. Hier sind einige Vorteile von Edge over Cloud.
- Die Nachfrage nach einer schnelleren, sichereren und zuverlässigen Architektur hat das Wachstum von Edge Computing populär gemacht und Unternehmen veranlasst, Edge Computing gegenüber Cloud Computing zu bevorzugen. In den Bereichen, die zeitkritische Informationen benötigen, wirkt Edge-Computing also Wunder.
- Wenn der Rechenprozess an entfernten Standorten durchgeführt wird, funktioniert Edge-Computing aufgrund der geringen bis gar keinen Konnektivität besser, um einen zentralisierten Ansatz zu ermöglichen. Es hilft bei der lokalen Speicherung und fungiert als Mikro-Rechenzentrum.
- Edge-Computing ist eine bessere Lösung zur Unterstützung intelligenter und spezialisierter Geräte, die spezielle Funktionen ausführen und sich von normalen Geräten unterscheiden.
- Edge Computing kann im Vergleich zu Cloud Computing in den meisten Bereichen Bandbreitennutzung, hohe Kosten, Sicherheit und Stromverbrauch effektiv angehen.
Aktuelle Anbieter von Edge Computing
Um Edge-Computing schnell und einfach in Ihrem Geschäft oder Unternehmen bereitzustellen, benötigen Sie einen Edge-Computing-Dienstleister. Sie helfen, die Daten zu verarbeiten und effizient zu übertragen, bieten eine robuste IT-Infrastruktur und verwalten riesige Datenmengen, die von den Edge-Geräten generiert werden.
Hier sind einige der bemerkenswerten Edge-Computing-Anbieter:
#1. Amazon Web-Services
AWS bietet konsistente Erfahrung mit einem Cloud-Edge-Modell und bietet Lösungen und Dienste für IoT, ML, KI, Analytik, Robotik, Speicherung und Berechnung.
#2. Dell
Dell bietet Edge-Computing-Orchestrierung und -Verwaltung über OpenManage Mobile. Dell eignet sich hervorragend für digitale Städte, Einzelhändler, Hersteller und andere.
#3. ClearBlade
ClearBlade hat seine Edge Native Intelligent Asset Application veröffentlicht, die es einem Edge-Betreuer ermöglicht, Warngeräte zu bauen und sich ohne Programmierung mit IoT-Geräten zu verbinden.
Andere bemerkenswerte Edge-Computing-Anbieter sind Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex und mehr.
Schlussworte 👩🏫
Edge Computing kann eine effiziente, zuverlässige und kostensparende Option für moderne Unternehmen sein, die digitale Dienste und Lösungen mehr denn je nutzen. Es ist auch ein hervorragendes Konzept zur Unterstützung der Remote-Arbeitskultur, um eine schnellere Datenverarbeitung und Kommunikation zu ermöglichen.