Edge Computing kompensiert die Schwachstellen der zentralen Cloud-Datenverarbeitung (Bild: Pixabay)
Wir leben in einer zunehmend vernetzten Welt. Schon heute sind schätzungsweise 35 Milliarden Endgeräte mit dem Internet der Dinge verbunden, Prognosen zufolge soll diese Zahl bis 2025 auf über 75 Milliarden ansteigen. Damit einher gehen unvorstellbare Datenmengen, die alle gespeichert und in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Als Lösung wird Edge Computing als der lang erwartete Heilsbringer angepriesen, der die Datenverarbeitung aus den Rechenzentren direkt zu den Verbrauchern verlagert.
Um tatsächlich von den Potentialen der 5G Technologie profitieren zu können, ist die heutige Infrastruktur noch lange nicht bereit. Für den Einsatz von effizienten und intelligenten Industrie-Robotern reicht es nicht aus, wenn die Daten zuerst den Umweg über ein weit entferntes Cloud-Rechenzentrum gehen müssen. Die Reaktionsgeschwindigkeit wird zu langsam – in der Regel mindestens 50 Millisekunden – der Roboter kann nicht ausreichend schnell auf spontane Ereignisse reagieren.
Durch Edge Computing wird die Cloud direkt an den Rand (Edge) des Netzwerks gebracht, man spricht auch von einer dezentralen Datenverarbeitung. Dies ermöglicht erheblich schnellere Reaktionen mit einer Latenz von unter 10 Millisekunden. Der potentiell mangelhafte Breitbandausbau vor Ort stellt im Zuge dieses Paradigmenwechsels ebenfalls kein Hindernis mehr dar. Ein weiterer Vorteil bietet sich für die Nutzung durch Unternehmen, welche sensible Daten und Algorithmen nicht weiter an externe Cloud-Dienstleister leiten müssen.
Datenverarbeitung am Netzwerkrand
Die Verarbeitung der Datenmengen findet zwar vor Ort statt, allerdings heißt dies nicht, dass die Rechenaktivitäten direkt in den Endgeräten selbst vorgenommen werden muss. Das Edge Computing Gerät sollte lediglich so nah an den datengenerierenden Endgeräten verortet sein, um eine möglichst geringe Latenz zu garantieren. Das Edge Computing besteht also nicht aus neuen Netzwerkkomponenten, sondern bietet eine neue Architektur für IoT-Anwendungen – bestehend aus neu arrangierten Serversystemen.
Kern der Technologie bildet das Gateway, das als Knotenpunkt zwischen dem IoT und dem Kernnetz fungiert. Die Daten werden dort gesammelt, nach individuellen Vorgaben entsprechend selektiert und zur weiteren Verarbeitung oder Speicherung an lokale Server gesendet.
Chancen und Hürden für Edge Computing
Beflügelt durch das unaufhaltbare Wachstum der 5G Technologie wird die Verbreitung von Edge Computing parallel dazu ansteigen. Laut Gartner wird in Zukunft über 75% der Datenverarbeitung dezentral stattfinden, der Edge Computing Markt soll eine jährliche Wachstumsrate von 50% erwarten und eine entscheidende Rolle für Industrieroboter, Autonomes Fahren, Künstliche Intelligenz, den Einsatz von Drohnen und viele weitere Industriezweige spielen. Es ist allerdings nicht alles nur Zukunftsmusik. Bereits heute haben wir alltäglich Berührpunkte mit Edge Computing durch die Gesichtserkennung in unseren Smartphones, deren Algorithmus nicht in der Cloud, sondern in den Geräten selbst ausgeführt wird.
Neben den genannten Vorteilen der dezentralen Datenverarbeitung ergeben sich für die Anwender allerdings auch neue Problembereiche. So müssen Unternehmen lernen, die komplexen Schnittstellen vor Ort zu managen. Außerdem gibt es bedenkliche Sicherheitsrisiken: Die Datenverarbeitung findet nicht mehr innerhalb der gut abgesicherten, zentralisierten Cloud-Instanzen statt. Es liegt nun auch an den Unternehmen selbst, für die IT-Sicherheit ihrer eigenen Anlagen zu sorgen.
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