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Edge Computing

Cloud Computing hat viele Unternehmen dazu veranlasst, ihre Services in großen Rechenzentren zu zentralisieren. Allerdings erfordern neue Endbenutzererfahrungen wie das Internet of Things (IoT) eine Servicebereitstellung am äußersten Rand des Netzwerks, also dort, wo die physischen Geräte positioniert sind.

Was ist Edge Computing?

In einem Cloud Computing-Modell werden Ressourcen und Services häufig in großen Rechenzentren konzentriert, auf die vom Endbenutzer am Netzwerkrand zugegriffen werden. Dieses Modell hat sich als kostengünstig und im Hinblick auf eine gemeinsame Ressourcennutzung als effizient erwiesen. Allerdings wird die Rechenleistung für die neuen Formen der Endbenutzererfahrung (wie das IoT) näher bei den physischen Geräten oder Datenquellen, also direkt am Netzwerkrand, benötigt.

Und hier kommt Edge Computing ins Spiel. Dabei werden Computing-Ressourcen, wenn es notwendig ist, am Netzwerkrand bereitgestellt, während die Ressourcen, soweit möglich, zentral im Cloud-Modell vorliegen. Auf diese Weise können aktionsfähige Erkenntnisse, die auf zeitkritischen Daten basieren, rasch zur Verfügung gestellt werden.

Welche sind die wichtigsten Use Cases für Edge Computing?

Edge Computing bietet eine gute Ergänzung zu einem Hybrid Computing-Modell, und zwar speziell dort, wo zentrales Computing für folgende Zwecke verwendet wird:

rechenintensive Workloads
Datenaggregation und Data Storage
künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen
Koordinierung von Operationen in verschiedenen geografischen Regionen
traditionelle Backend-Verarbeitung

Mit Edge Computing können Probleme fast in Echtzeit dort behoben werden, wo sie entstehen. Kurz gesagt, wo eine geringere Latenz und/oder Echtzeitüberwachung geschäftliche Ziele unterstützt, liegt ein Use Case für Edge Computing vor.

Internet of Things (IoT)

Bei IoT-Geräten kann eine Reihe von Netzwerkschritten zwischen dem Eingang und der Erfüllung einer Anfrage liegen. Je mehr Rechenleistung auf dem Gerät selbst zur Verfügung steht oder je näher sich diese am Gerät befindet, desto besser die Nutzererfahrung.

Mobiltechnologien

Häufige Probleme beim Mobile Computing werden durch Latenzzeiten und Serviceausfälle verursacht. Edge Computing kann bei strengen Latenzbeschränkungen helfen, indem Signallaufzeiten reduziert werden. Außerdem lassen sich damit Serviceausfälle auf kleinere Bereiche oder Nutzerpopulationen beschränken, und bei instabilen Netzwerkverbindungen kann die Servicekontinuität verbessert werden.

Telekommunikation

Service-Anbieter modernisieren Ihre Netzwerke, indem sie ihre Workloads und Services vom Netzwerkkern (des Rechenzentrums) zum Edge verschieben, und zwar in die Nähe von Points of Presence (POPs) und Central Offices. Durch die Virtualisierung der Central Offices, den beinahe letzten physischen Schnittstellen zur Servicebereitstellung, können Service-Anbieter ihr Ziel erreichen und Services am Netzwerkrand zur Verfügung stellen.

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Kein einzelner Anbieter kann eine komplette Edge Computing-Lösung bereitstellen. Stattdessen muss eine Lösung aus mehreren Komponenten entwickelt werden. Open Source-Plattformen gewährleisten die Interoperabilität in einem umfassenden Partnersystem, und zwar ohne jegliche Anbieterbindung eines proprietären Technologie-Stacks. Und um neue Use Cases für das Edge Computing zu ermöglichen, investiert Red Hat in Upstream Open Source Communities wie Kubernetes, OpenStack und Fedora IoT.

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