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Einführung

Mit Edge Computing bezeichnet man, im Gegensatz zum Cloud Computing, die dezentrale Datenverarbeitung an der “Edge” bzw. am Rande des Netzwerkes: den Endgeräten. Die ermöglicht Geräten eine schnellere Reaktionszeit und damit einhergehend häufig eine höhere Sicherheit.

Zum aktuellen Stand

Edge Computing findet seine Anwendung hauptsächlich in Bereichen die dem Internet of Things entstammen. Projekte die auf Edge Computing setzen sind aktuell meist noch Zukunftsprojekte. Ein wichtiger Wachstumstreiber für Edge-Computing-Technologie ist der steigende Bedarf an echtzeitfähigen Kommunikationssystemen. Die dezentrale Datenverarbeitung wird als Schlüsseltechnologie für folgende Projekte eingestuft:

  • Car-to-Car-Kommunikation
  • Smart Grid
  • Smart Factory

Technologieverbreitung

Prototypen und Demonstratoren vorhanden
Branchenübergreifender Einsatz
KMU geeignet?

Technologiebeschreibung

Die Cloud um lokale Recheninstanzen zu erweitern ist keinesfalls ein neuer Ansatz. Bereits 2014 brachte der US-amerikanische Technologiekonzern Cisco den Begriff “Fog-Computing” ins Spiel. Dabei handelt es sich um dezentrale Vorverarbeitung von Daten in sogenannten Fog-Nodes, lokale Minirechenzentren, die der Cloud als Zwischen-Ebenen vorgeschaltet sind. Die aus IoT-Netzen generierten Daten können hier zwischengelagert, vorsortiert und verarbeitet werden.

Edge-Computing wird mittlerweile als Teilgebiet des Fog-Computings angesehen, bei dem IT-Ressourcen wie Rechenleitung und Speicherkapazität noch näher an die Endgeräte des IoT-Netzes heranrücken. Während die Datenverarbeitung bei Fog-Computing erst im Fog-Layer passiert erfolgt, findet diese beim Edge-Computing bereits in leistungsstarken IoT-Routern oder sogar im Endgerät selbst statt. Auch denkbar wäre eine Kombination der beiden Konzepte, bei dem die Daten aus der Edge in das Fog-Layer weitergegeben werden.

Mögliche Einsatzszenarios

  • Lokale Bereitstellung von Inhalten

  • Sensordatenverarbeitung

  • Dienste auf Abruf

  • Datensortierung vor Upload

Chancen für KMU

Schnellere Datenvearbeitung

Verbesserte Ausfallsicherheit

Höher Datensicherheit wegen weniger Datentransfer

Kontinuierliche Datenverfügbarkeit

Schrittweise Einführung einer

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