Edge ist eine Strategie zur Erweiterung einer einheitlichen Umgebung vom Hauptrechenzentrum bis hin zu physischen Standorten in der Nähe von Nutzern und Daten. Ebenso wie eine Hybrid Cloud-Strategie es Unternehmen ermöglicht, Workloads sowohl in ihren eigenen Rechenzentren als auch in einer Public Cloud-Infrastruktur (wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud) auszuführen, erweitert die Edge-Strategie eine Cloud-Umgebung auf viele weitere Standorte.
Edge Computing wird heute in vielen Branchen eingesetzt, darunter Telekommunikation, Fertigung, Transportwesen, Versorgungsunternehmen und viele andere. Die Gründe für den Einsatz von Edge Computing sind so vielfältig wie die Organisationen, in denen es genutzt wird.
Use Cases für Edge Computing
Viele Use Cases für Edge Computing resultieren aus der Notwendigkeit, Daten lokal in Echtzeit zu verarbeiten, weil die Übertragung der Daten an ein Rechenzentrum zur Verarbeitung zu inakzeptablen Latenzzeiten führen würde.
Ein Beispiel für Edge Computing, das auf der Notwendigkeit der Echtzeit-Datenverarbeitung basiert, ist eine moderne Produktionsanlage. In der Fabrikhalle erzeugen IoT-Sensoren (Internet of Things) einen stetigen Datenstrom, der verwendet werden kann, um Ausfälle zu verhindern und Abläufe zu verbessern. Einer Schätzung zufolge kann eine moderne Anlage mit 2.000 Geräten pro Monat 2.200 Terabyte an Daten erzeugen. Es ist schneller und kostengünstiger, diese Datenmenge in der Nähe der Geräte zu verarbeiten, anstatt sie zuerst an ein entferntes Rechenzentrum zu übertragen. Dennoch ist es wünschenswert, dass die Geräte über eine zentrale Datenplattform verbunden sind. Auf diese Weise können Geräte beispielsweise standardisierte Software-Updates erhalten und gefilterte Daten teilen, um Abläufe an anderen Fabrikstandorten zu verbessern.
Vernetzte Fahrzeuge sind ein weiteres gängiges Beispiel für Edge Computing. Busse und Züge führen Computer mit sich, um Fahrgastaufkommen und die Servicebereitstellung zu verfolgen. Kraftfahrer können mit der Technologie an Bord ihrer Lkws die effizientesten Routen finden. Bei einem Deployment mit einer Edge-Computing-Strategie wird in jedem Fahrzeug dieselbe standardisierte Plattform wie beim Rest der Flotte ausgeführt. Dadurch werden die Services zuverlässiger, und die Daten werden einheitlich geschützt.
Autonome Fahrzeuge gehen noch einen Schritt weiter. Sie sind ein Beispiel für Edge Computing, bei dem eine große Menge an Echtzeitdaten in einer Situation verarbeitet wird, in der die Konnektivität möglicherweise inkonsistent ist. Aufgrund der schieren Datenmenge verarbeiten autonome Fahrzeuge (z. B. selbstfahrende Autos) Sensordaten an Bord des Fahrzeugs, um die Latenz zu reduzieren. Sie können für Wireless-Updates der Software jedoch weiterhin auf einen zentralen Speicherort zugreifen.
Edge Computing trägt auch dazu bei, dass beliebte Internetdienste schnell laufen. Content Delivery Networks (CDNs) stellen Datenserver in der Nähe der Nutzenden bereit, damit stark frequentierte Websites schnell geladen werden können und schnelle Videostreaming-Dienste unterstützt werden.
Ein weiteres Beispiel für Edge Computing sind 5G-Mobilfunkmasten. Telekommunikationsanbieter betreiben ihre Netzwerke zunehmend mit Network Functions Virtualization (NFV). Dabei verwenden sie virtuelle Maschinen, die auf Standardhardware am Netzwerkrand ausgeführt werden. Diese virtuellen Maschinen können teure proprietäre Geräte ersetzen. Mit einer Edge-Computing-Strategie können Anbieter die Software an Zehntausenden entfernten Standorten konsistent und mit einheitlichen Sicherheitsstandards ausführen. Anwendungen, die in der Nähe der Endbenutzerin oder des Endbenutzers in einem Mobilfunknetz ausgeführt werden, reduzieren auch die Latenz und ermöglichen es Anbietern, neue Dienste anzubieten.