Edge Computing als Distributed Cloud

Experten sind der Meinung, dass Edge Computing und Distributed Cloud gemeinsam die Benutzererfahrung eines Netzwerks verbessern. Diese Technologien sind zwar miteinander verwandt, aber dennoch unterschiedlich und einzigartig.

Edge-Computing bezieht sich auf das Computing am Rand eines Netzwerks. Verschiedene Zugangspunkte definieren den Netzwerkrand, daher auch der Name für den Architekturstandard, Multi-Access Edge Computing (MEC). Zu den Edge-Access-Points gehören Mobilfunkmasten, Router, WiFi und lokale Rechenzentren.

Eine Distributed Cloud bezieht sich auf die Berechnung, Speicherung und Vernetzung in einer Mikro-Wolke, die sich ausserhalb der zentralisierten Wolke befindet. Beispiele für eine distributed Cloud sind sowohl Fog- als auch Edge-Computing. Durch die Einrichtung einer distributed Cloud wird das Computing näher an den Endbenutzer gebracht, wodurch die Latenzzeit verringert und die Sicherheit erhöht wird. Mögliche Sicherheitslösungen umfassen eine blockchain-basierte Sicherheitsarchitektur oder die stichprobenartige Überprüfung von Daten auf ihre Integrität. Eine distributed Cloud verarbeitet zudem auch Daten in Echtzeit.

Wachstums-Chancen

Edge-Computing ist bereits Realität. Es wird erwartet, dass die Nachfrage nach Edge-Computing zur Entlastung des Netzwerkverkehrs durch eine deutliche Zunahme der angeschlossenen Technologien steigen wird. Einen wesentlichen Beitrag zu diesem Wachstum leistet das Internet der Dinge (IoT). Gemäss Santhoh Rao (Senior Analyst von Gartner) sind derzeit 10 Prozent der unternehmensweiten Daten ausserhalb eines traditionellen zentralen Rechenzentrums oder eine Cloud. Dieser Anteil wird gemäss Gartner bis 2025 auf 75 Prozent ansteigen.

[Quelle: Researchgate.net, Hybrid Edge Cloud Architecture]

Intelligente Fertigung

• Edge Computing ermöglicht es, intelligente Fertigungsmaschinen zu betreiben, ohne auf ein grosses zentrales Rechenzentrum oder eine Cloud angewiesen zu sein. Die Nutzung des Edge für die Analyse der vor Ort gesammelten Daten minimiert den Umfang der benötigten Dateninfrastruktur und bedeutet weniger häufige Unterbrechungen.
• Mit Edge Computing werden Maschinen in einer intelligenten Fabrik automatisiert. Mit Edge Computing können die vielen Geräte in der Fabrik zusammenarbeiten. Sensordaten können Änderungen der Arbeitsgeschwindigkeit ermöglichen, um sich an die Bedingungen der Maschinen anzupassen. Ausserhalb des IoT-Einsatzes kann die vorausschauende Analyse den Fabrikleitern helfen, den Austausch von Maschinenteilen zu planen und so die Ausfallzeiten zu minimieren.

Konnektivität

• Beim Edge Computing werden die Daten während der Spitzenzeiten des Datenverkehrs in die Cloud ausgelagert, so dass eine schnelle, zuverlässige Echtzeitverbindung gewährleistet ist.
• So benötigen IoT-Geräte beispielsweise oft eine ständige Internetverbindung, manchmal auch mit geringen Latenzzeiten. Edge hilft bei der Bewältigung der von IoT-Geräten produzierten massiven Datenmengen, indem die Daten lokal gespeichert und verarbeitet werden, bis eine Verbindung wiederhergestellt werden kann, oder indem Daten schnell an die zentrale Cloud gesendet werden, wenn das Netzwerk überlastet ist.

Minimierung von Datenstaus

• Da distributed Clouds lokal beim Benutzer liegen, müssen die Daten nur eine kurze Strecke zu den Rechen-, Speicher- oder Netzwerkressourcen zurücklegen. Das bedeutet, dass weniger Daten über grössere Entfernungen zu grossen Rechenzentren oder zentralisierten Clouds gehen und dass die Überlastung des Netzwerks insgesamt abnimmt.
• Eine distributed Cloud kann die Belastung durch tragbare Geräte im Kernnetzwerk reduzieren, da die Daten von diesen Geräten nicht so weit gehen müssen, um zum notwendigen Server für die Datenspeicherung und -Verarbeitung zu gelangen, wodurch die Nutzung der Netzwerkinfrastruktur minimiert wird.

Fazit

Dezentrales Edge-Computing als hybride und distributed Cloud wird letztendlich Verbrauchern und Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten bieten, die Kosten für das Hosting und die Bereitstellung von Anwendungen und Diensten minimieren und die Netzwerkleistung verbessern.

Dezentralisierung ist die nächste Revolution im Cloud Computing und ein wesentliches Element, um die vierte industrielle Revolution voranzutreiben. Unternehmen, die diesen Ansatz wählen, werden sich schneller als andere verändern. Aber es ist auch eine bedeutende Veränderung der Topologien, Strukturen, Wirtschaft und Strategien, die die letzten beiden Generationen von IT-Profis gewohnt sind.

Tech-Glossar

Distributed Cloud: Eine Distributed Cloud stellt ihre Ressourcen nicht mehr nur zentral zur Verfügung, sondern bietet dezentralisierte Cloud Services mit geringerer Distanz zwischen Service-Quelle und Service-Nutzer. ... Multi-Access Edge Computing (MEC) und Fog Computing sind Anwendungen einer Distributed-Cloud-Infrastruktur. [Quelle: cloudcomputing-insider.de]]

Edge Computing: Edge Computing bezeichnet im Gegensatz zum Cloud Computing die dezentrale Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks, der sogenannten Edge. [Quelle: Wikipedia]

Fog Computing: Aus dem Englischen übersetzt-Fog-Computing oder Fog-Networking, auch als Fogging bezeichnet, ist eine Architektur, die Edge-Geräte verwendet, um einen erheblichen Teil der Berechnung, Speicherung und Kommunikation lokal durchzuführen und über das Internet-Backbone zu routen. [Quelle: Wikipedia]

IoT: Das Internet der Dinge ist ein Sammelbegriff für Technologien einer globalen Infrastruktur der Informationsgesellschaften, die es ermöglicht, physische und virtuelle Gegenstände miteinander zu vernetzen und sie durch Informations- und Kommunikationstechniken zusammenarbeiten zu lassen. [Quelle: Wikipedia]