In der heutigen digitalen Welt sind immer mehr Geräte und Anwendungen miteinander vernetzt. Das Internet der Dinge (IoT) ermöglicht es, Daten in Echtzeit zu erfassen und auszuwerten, was zu einer rasant wachsenden Menge an generierten und verarbeiteten Informationen führt.
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich ein neuer Ansatz in der Datenverarbeitung etabliert: Edge Computing. In diesem Artikel wird Edge Computing genauer erklärt, die Entstehungsgeschichte betrachtet, Anwendungsbeispiele gegeben und die Entwicklung in den letzten Jahren analysiert. Zudem wird auf die Vorteile eingegangen, Edge Computing mittels Rechenzentren in Modulbauweise zu realisieren.
Definition
Edge Computing bezeichnet einen Ansatz in der Datenverarbeitung, bei dem die Verarbeitung von Daten näher an der Datenquelle stattfindet. Im Gegensatz zum herkömmlichen Cloud-Computing, bei dem Daten in zentralen Rechenzentren verarbeitet werden, erfolgt die Datenverarbeitung bei Edge Computing direkt an der Peripherie des Netzwerks, also an den „Rändern“ (engl. „edge“) des Netzwerks. Diese dezentrale Verarbeitung von Daten kann Latenzzeiten reduzieren, die Netzwerkbelastung verringern und somit eine effizientere und schnellere Datenverarbeitung ermöglichen.
Entstehungsgeschichte von Edge Computing
Die Idee hinter Edge Computing entstand aus der Notwendigkeit heraus, die wachsende Menge an Daten effizienter zu verarbeiten und die Latenzzeiten bei der Datenübertragung zu reduzieren. Mit der Verbreitung von IoT-Geräten und der steigenden Anzahl vernetzter Anwendungen stieg auch der Bedarf an einer schnelleren und effizienteren Datenverarbeitung. Anfang der 2010er Jahre begannen Forscher und Unternehmen, sich intensiver mit dezentralen Datenverarbeitungslösungen zu beschäftigen, was zur Entwicklung des Edge-Computing-Konzepts führte.
Anwendungsbeispiele für Edge Computing
Edge Computing findet in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen Verwendung, darunter:
- Autonomes Fahren: Bei selbstfahrenden Autos ist eine schnelle Verarbeitung von Sensordaten und die Echtzeitkommunikation zwischen Fahrzeugen entscheidend für die Sicherheit und Effizienz. Edge Computing ermöglicht eine niedrige Latenz und eine schnellere Reaktionszeit.
- Smart Cities: In intelligenten Städten werden Sensoren und IoT-Geräte verwendet, um den Verkehr, die Energieversorgung und andere städtische Infrastrukturen zu überwachen und zu steuern. Edge Computing kann dazu beitragen, die Datenverarbeitung zu beschleunigen und die Netzwerkbelastung zu reduzieren.
- Industrie 4.0: In der Industrie 4.0 werden Produktionsprozesse und Fertigungsanlagen durch IoT-Geräte, Sensoren und automatisierte Systeme gesteuert. Edge Computing kann helfen, die Latenzzeiten zu reduzieren und die Effizienz der Produktion zu steigern.
- Gesundheitswesen: Edge Computing kann im Gesundheitswesen dazu beitragen, medizinische Geräte und Systeme effizienter zu verbinden, die Echtzeitüberwachung von Patienten zu ermöglichen und die Verarbeitung von großen Mengen medizinischer Daten zu beschleunigen.
- Einzelhandel: Im Einzelhandel kann Edge Computing dazu verwendet werden, Echtzeitinformationen über Kundenverhalten und -präferenzen zu sammeln und auszuwerten, um personalisierte Empfehlungen und Angebote bereitzustellen und den Lagerbestand effizienter zu verwalten.
Entwicklung von Edge Computing in den letzten Jahren
In den letzten Jahren hat sich Edge Computing rasant entwickelt und ist zu einem wichtigen Bestandteil moderner IT-Infrastrukturen geworden. Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten und dem wachsenden Bedarf an Echtzeitdatenverarbeitung haben immer mehr Unternehmen Edge-Computing-Lösungen in ihre Systeme integriert. Gleichzeitig haben sich auch die Technologien und Plattformen für Edge Computing weiterentwickelt, um eine effizientere, sicherere und skalierbarere Datenverarbeitung zu ermöglichen.