Halten Sie 2023 Ausschau nach dieser Technologie

Die jüngsten rasanten technologischen Fortschritte waren für uns von Vorteil, da sie es uns ermöglichen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und zu verbessern. Es ist wichtig, mit den technologischen Fortschritten auf dem Laufenden zu bleiben, da die Welt immer stärker vernetzt ist. Aus diesem Grund muss das Projekt erwähnt werden, das sich auf die Reduzierung der Latenz und der Bandbreitennutzung konzentriert, indem die Berechnung so nah wie möglich an die Quelle der Daten verlagert wird. Edge-Computing ermöglicht die Datenverarbeitung in der Nähe der Datenquelle, am Rand eines Netzwerks. Da die Verarbeitung in der Nähe der Quelle stattfindet, wird vermieden, dass Daten auf einen Server übertragen werden müssen, der sich möglicherweise im ganzen Land befindet. Bei der Verwendung von Edge-Computing werden Daten von der Edge-Computing-Infrastruktur erfasst und den Endbenutzern fast sofort zur Verfügung gestellt.

Angesichts der Tatsache, dass sich viele Unternehmen nach COVID dafür entschieden haben, die Telearbeit fortzusetzen, besteht mehr denn je die Notwendigkeit, die Konnektivität zu automatisieren, zu rationalisieren und zu beschleunigen. Gleichzeitig nimmt die Belastung der öffentlichen Clouds durch immer mehr Geräte des Internet der Dinge (IoT) zu, was den ständig steigenden Verwaltungsaufwand erhöht, der erforderlich ist, um den Betrieb angemessen zu schützen und zu optimieren. Und hier kommt Edge Computing ins Spiel und kann Unternehmen zugute kommen.

Was ist Edge Computing?

Der Standort ist der einzig entscheidende Faktor beim Edge Computing. Bei der herkömmlichen Datenverarbeitung in Unternehmen werden Daten an einem Client-Endpunkt generiert, z. B. auf dem Computer eines Benutzers. Über das Unternehmens-LAN, in dem die Daten von einer Unternehmensanwendung gespeichert und verarbeitet werden, werden die Daten über ein WAN, z. B. das Internet, übertragen. Der Client-Endpunkt erhält dann die Ergebnisse dieser Arbeit. Für die meisten gängigen Geschäftsanwendungen wurde diese Client-Server-Datenverarbeitungsstrategie immer wieder unter Beweis gestellt. Herkömmliche Rechenzentrumsinfrastrukturen haben es jedoch schwer, mit der Zunahme an mit dem Internet verbundenen Geräten und der Menge an Daten, die diese Geräte produzieren und benötigen, Schritt zu halten. Die Idee, so viele Daten unter Umständen zu übertragen, die häufig zeit- oder störungsempfindlich sind, stellt eine enorme Belastung für das globale Internet dar, das bereits häufig überlastet und gestört ist. Infolgedessen haben IT-Architekten ihre Aufmerksamkeit vom zentralen Rechenzentrum auf den logischen Rand der Infrastruktur gerichtet und Speicher- und Verarbeitungsressourcen vom Rechenzentrum an den Ort verlagert, an dem die Daten generiert werden. Ganz einfach: Wenn Sie die Daten nicht näher an das Rechenzentrum verschieben können, platzieren Sie das Rechenzentrum näher an die Daten. Die Idee des Edge-Computings ist nicht neu. Sie basiert auf langjährigen Theorien zur Datenverarbeitung an entfernten Standorten, wie z. B. an entfernten Standorten und Zweigstellen, die besagten, dass es zuverlässiger und effizienter ist, Computerressourcen in der Nähe des gewünschten Standorts zu platzieren, anstatt sich auf einen einzigen zentralen Standort zu verlassen.

Um Daten lokal zu sammeln und zu verarbeiten, platziert Edge Computing Speicher und Server dort, wo sich die Daten befinden. Für den Betrieb im Remote-LAN ist in der Regel nur ein Teil des Racks mit Geräten erforderlich. Die Computerausrüstung wird häufig in abgeschirmten oder gehärteten Gehäusen installiert, um sie vor extremen Temperaturen, Feuchtigkeit und anderen Umwelteinflüssen zu schützen. Nur die Analyseergebnisse werden während der Verarbeitung an das Hauptrechenzentrum zurückgesendet. Dazu gehört häufig auch die Normalisierung und Analyse des Datenstroms, um nach Geschäftsinformationen zu suchen.

Die Konzepte von Business Intelligence können sehr unterschiedlich sein. Beispiele hierfür sind Einzelhandelsumgebungen, in denen es möglich sein könnte, tatsächliche Verkaufsdaten in die Videoüberwachung des Ausstellungsraums zu integrieren, um die wünschenswerteste Produktkonfiguration oder die Nachfrage der Verbraucher zu ermitteln. Prädiktive Analysen sind ein weiteres Beispiel dafür, wie Geräte gewartet und repariert werden können, bevor echte Fehler oder Ausfälle auftreten. In anderen Fällen werden häufig Versorgungseinrichtungen wie die Erzeugung von Strom oder Wasser einbezogen, um die Effizienz der Maschinen und den Leistungsstandard zu erhalten.

Einige der Anwendungsfälle, die diese Technologie bietet

Geringere Betriebskosten, verbesserte Lebensdauer und eine Verringerung des Bandbreitenbedarfs und des Netzwerkverkehrs sind allesamt Vorteile von Edge Computing. Wichtige Prozesse können durch eine netzwerk- und geräteeffiziente Echtzeitverarbeitung aufrechterhalten werden. Darüber hinaus bieten sie vier wichtige Eigenschaften, die Unternehmen, die Edge-Computing einsetzen, von Vorteil sind: hohe Sicherheit, hervorragende Skalierbarkeit, um mit einem Betrieb erweitert werden zu können, Vielseitigkeit, um eine Vielzahl von Hindernissen zu überwinden, und Zuverlässigkeit, auf die sich Benutzer verlassen können.

Fernbeobachtung — Angesichts der Tatsache, dass sich ihr Betrieb häufig in abgelegenen Gebieten befindet und Ausfälle katastrophale Auswirkungen haben können, ist die Fernüberwachung für die Öl- und Gasindustrie besonders wichtig. Öl- und Gasunternehmen sehen sich mit langsameren Geschwindigkeiten und schwächeren Verbindungen konfrontiert, wenn sie einfach die Cloud verwenden, um Daten von der Anlage zu speichern und von dort an die Person zu senden, die die Anlage aus der Ferne überwacht. Beides ist entscheidend, wenn etwas schief geht. Die Öl- und Gasindustrie kann mithilfe von Edge-Computing, mit dem Daten lokal analysiert werden können, Analysen in Echtzeit durchführen, die nicht so stark auf eine robuste Konnektivität angewiesen sind.

Wartungsplanung — Bevor es zu einem Ausfall kommt, wollen Hersteller in der Lage sein, Veränderungen an ihren Produkten zu erkennen und zu bewerten, und Edge Computing ermöglicht es Herstellern, genau das zu tun. Anwender, die vorausschauende Wartung nutzen, sind in der Lage, Betriebsunterbrechungen vorherzusehen, sie zu bewältigen und in der Gewissheit, dass ihre Aktivitäten reibungslos ablaufen werden, weiterzumachen. Dank modernster Technologie können Hersteller mithilfe von Sensordaten, die in der Fertigung erfasst werden, Entscheidungen in Echtzeit treffen, da es keine Verzögerungen beim Empfang oder bei der Verarbeitung von Informationen gibt. Edge-Computing ermöglicht präventive Wartungsarbeiten und verbessert so die Qualität der Ergebnisse, die betriebliche Effektivität und die Produktivität.

Effektiverer Kundensupport — Unternehmen können Edge Computing nutzen, um zusätzlich zum Kundenservice in Echtzeit hyperpersonalisierte Kundenerlebnisse über mehrere Kanäle zu schaffen. Unternehmen können ihren Kunden sofort ein besseres Erlebnis bieten, indem sie Kundendaten — Standort, Tageszeit, bisherige Kaufhistorie usw. — verarbeiten und angemessen mit personalisierten Mitteilungen oder Angeboten reagieren.

Aufdeckung von Betrug — Finanzinstitute können dank Edge-Computing, das näher am Quellgerät stattfindet, Betrug auf Transaktionsebene in Echtzeit erkennen. Anstatt betrügerische Tendenzen im Nachhinein zu entdecken, können Banken und Finanzinstitute durch KI-gestützte Analysen am Netzwerkrand proaktive Maßnahmen ergreifen, um diese Probleme zu lösen und ihre finanziellen Auswirkungen zu verringern. Darüber hinaus erhöht dies die Zufriedenheit der Kunden, garantiert die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und schützt die Marke des Instituts.

Vor- und Nachteile dieser Technologie

Edge Computing behebt nicht nur wichtige Infrastrukturprobleme wie Bandbreitenbeschränkungen, übermäßige Latenz und Netzwerküberlastung, sondern bietet auch eine Reihe zusätzlicher Vorteile, die es in anderen Kontexten interessant machen.

In einer Situation, in der die Bandbreite begrenzt ist oder die Konnektivität aufgrund von Umgebungsfaktoren am Standort unregelmäßig ist, kann Edge Computing hilfreich sein. Beispiele hierfür sind Schiffe auf See, Offshore-Farmen und andere abgelegene Gebiete wie eine Wüste oder ein Dschungel. Wenn Konnektivität verfügbar ist, kann Edge Computing Daten für die Übertragung an einen zentralen Ort erst speichern, nachdem die Berechnungen vor Ort durchgeführt wurden, manchmal auf dem Edge-Gerät selbst, wie z. B. Wasserqualitätssensoren an Wasserreinigern in weit entfernten Gemeinden. Die Menge der Daten, die übertragen werden muss, kann erheblich reduziert werden, indem die Daten lokal verarbeitet werden, wodurch viel weniger Bandbreite oder Verbindungszeit benötigt wird, als dies sonst erforderlich wäre. Außerdem, das Verschieben enormer Datenmengen ist ein Problem, das weit über die Technologie hinausgeht. Datensicherheit, Datenschutz und andere rechtliche Aspekte können komplizierter werden, wenn Reisen über nationale und regionale Grenzen hinweg unternommen werden. Edge-Computing kann verwendet werden, um Daten in der Nähe ihres Ursprungs und innerhalb der Parameter der aktuellen Vorschriften zur Datenhoheit wie der DSGVO aufzubewahren, die festlegt, wie Daten in der Europäischen Union gespeichert, verarbeitet und weitergegeben werden sollten. Dies kann die lokale Verarbeitung von Rohdaten sowie das Maskieren oder Schützen sensibler Informationen ermöglichen, bevor sie an ein primäres Rechenzentrum oder die Cloud übertragen werden, die sich möglicherweise in einem anderen Land befinden. Zu guter Letzt, Edge Computing bietet eine zusätzliche Möglichkeit, Datensicherheit herzustellen und zu gewährleisten. Unternehmen sorgen sich immer noch um die Sicherheit von Daten, auch wenn diese den Netzwerkrand verlassen und zurück in die Cloud oder das Rechenzentrum gelangen, obwohl Cloud-Anbieter IoT-Dienste anbieten und sich durch komplizierte Analysen auszeichnen. Wenn Berechnungen am Edge durchgeführt werden, können alle Daten, die über das Netzwerk zurück in die Cloud oder das Rechenzentrum übertragen werden, verschlüsselt werden, auch wenn die Sicherheit auf IoT-Geräten immer noch fehlt, und die Edge-Bereitstellung selbst kann resistenter gegen Hacker und andere schändliche Aktionen gemacht werden.

Wie dem auch sei, jede Technologie hat ihre Herausforderungen und dieser ist keine Ausnahme. Der Umfang und die Vielfalt der verfügbaren Ressourcen und Dienste sind Teil dessen, was Cloud-Computing für Edge- oder Fog-Computing so attraktiv macht. Der Einsatz von Edge-Infrastrukturen ist zwar effektiv, erfordert jedoch ein klares Verständnis von Umfang und Zweck. Selbst eine groß angelegte Edge-Computing-Bereitstellung erfüllt eine bestimmte Funktion in einem vorher festgelegten Umfang mit minimalen Ressourcen und Diensten. Darüber hinaus, selbst der toleranteste Edge-Einsatz erfordert ein gewisses Mindestmaß an Konnektivität, da Edge-Computing die üblichen Netzwerkeinschränkungen umgeht. Es ist wichtig, eine Edge-Bereitstellung zu planen, die intermittierende oder unzureichende Konnektivität sowie die Auswirkungen berücksichtigt, die am Edge bei einem Verbindungsverlust auftreten. Der Erfolg von Edge-Computing hängt von Autonomie, KI und einer sorgfältigen Fehlerplanung bei Verbindungsproblemen ab. Schließlich, bei der Planung einer Edge-Computing-Bereitstellung müssen sowohl das richtige Gerätemanagement, wie z. B. die richtliniengestützte Durchsetzung der Konfiguration, als auch die Sicherheit der Rechen- und Speicherressourcen, einschließlich Elemente wie Software-Patches und -Updates, berücksichtigt werden, wobei der Schwerpunkt auf der Verschlüsselung der Daten im Ruhezustand und während der Übertragung liegt. Sichere Kommunikation ist ein Merkmal der IoT-Dienste großer Cloud-Anbieter, obwohl sie nicht immer vorhanden sind, wenn eine Edge-Site von Grund auf neu erstellt wird.

Mit dem Wachstum des IoT nimmt Edge Computing als Lösung für die herausfordernden und komplizierten Probleme der Verwaltung von Millionen von Sensoren und Geräten sowie der dafür benötigten Ressourcen zu. Im Vergleich zum Cloud-Computing-Ansatz würden die Datenverarbeitung und -speicherung an den „Rand“ des Netzwerks verlagert, also in der Nähe der Endbenutzer. Es verringert den Verkehrsfluss, um den Bandbreitenbedarf des Internet der Dinge zu verringern. Darüber hinaus beschleunigt Edge-Computing im Vergleich zu herkömmlichen Cloud-Diensten für IoT-Anwendungen in Echtzeit die Reaktionszeiten, indem die Kommunikationslatenz zwischen Edge-/Cloudlet-Servern und Endbenutzern verringert wird.

Nachdem ich das gesagt habe, nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf wenn Sie jemals effiziente Ergebnisse benötigen, während wir ständig auf die Weiterentwicklung dieser Technologie achten.

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