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Was ist Edgecomputing?

Edgecomputing ermöglicht IoT-Geräten die Verarbeitung und die Reaktion auf Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, indem Daten am Edge des Netzwerks verarbeitet werden.

Edgecomputing erläutert

Edgecomputing ermöglicht Geräten an Remotestandorten die Verarbeitung von Daten am „Edge“ des Netzwerks, entweder durch das Gerät oder einen lokalen Server. Und wenn Daten im zentralen Rechenzentrum verarbeitet werden müssen, werden nur die wichtigsten Daten übertragen, wodurch die Wartezeit minimiert wird.

Warum verwenden Unternehmen Edgecomputing?

Unternehmen verwenden Edgecomputing, um die Antwortzeiten ihrer Remotegeräte zu verbessern und umfangreichere, zeitnahere Erkenntnisse aus Gerätedaten zu erhalten. Edgecomputing ermöglicht Echtzeitcomputing an Orten, an denen es normalerweise nicht möglich wäre, und verringert Engpässe in den Netzwerken und Rechenzentren, die Edgegeräte unterstützen.

Ohne Edgecomputing würde die enorme Datenmenge, die von Edgegeräten generiert wird, die meisten heutigen Unternehmensnetzwerke überlasten und alle Vorgänge in einem betroffenen Netzwerk behindern. Die IT-Kosten könnten in die Höhe schießen. Möglicherweise würden nicht zufriedene Kunden ihr Geschäft an eine andere Stelle verlagern. Wertvolle Maschinen könnten beschädigt werden oder einfach weniger produktiv sein. Vor allem aber könnte die Sicherheit der Mitarbeiter in Branchen, die zu deren Schutz auf intelligente Sensoren angewiesen sind, gefährdet sein.

Wie funktioniert Edgecomputing?

Um Echtzeitfunktionen für intelligente Apps und IoT-Sensoren zu ermöglichen, löst Edgecomputing drei miteinander verknüpfte Herausforderungen:

  • Verbinden eines Geräts mit einem Netzwerk von einem Remotestandort aus.
  • Langsame Datenverarbeitung aufgrund von Netzwerk- oder Computingeinschränkungen.
  • Edgegeräte, die Netzwerkbandbreitenprobleme verursachen.

Fortschritte bei Netzwerktechnologien wie 5G Wireless haben es ermöglicht, diese Herausforderungen auf globaler, kommerzieller Ebene zu lösen. 5G-Netzwerke können große Datenmengen – die zwischen Geräten und Rechenzentren übertragen werden – in nahezu Echtzeit verarbeiten. (Es gibt sogar ein Drahtlosnetzwerk, das Kryptowährung verwendet, um Benutzer zu ermutigen, die Abdeckung auf schwieriger zu erreichende Bereiche zu erweitern.)

Fortschritte bei der Drahtlostechnologie sind jedoch nur Teil der Lösung, dank der Edgecomputing im großen Stil funktioniert. Die Auswahl, welche Daten in Datenströme über Netzwerke eingeschlossen und ausgeschlossen werden sollen, ist auch wichtig, um die Wartezeit zu verringern und Echtzeitergebnisse zu liefern. Beispiel:

Eine Sicherheitskamera in einem Remotelagerhaus verwendet KI, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und sendet nur diese spezifischen Daten zur sofortigen Verarbeitung an das Hauptrechenzentrum. Anstatt das Netzwerk 24 Stunden am Tag mit der ständigen Übertragung des gesamten Bildmaterials zu belasten, sendet die Kamera nur relevante Videoclips. Dadurch werden die Netzwerkbandbreite und die Compute-Verarbeitungsressourcen des Unternehmens für andere Zwecke freigesetzt.

Weitere Anwendungsfälle, die durch Edgecomputing ermöglicht werden:

  • Ein Einzelhandelsgeschäft, 1600 Kilometer vom primären Rechenzentrum des Unternehmens entfernt, verwendet drahtlose POS (Point-of-Sale)-Geräte, um Zahlungen sofort zu verarbeiten.
  • Eine Ölplattform in der Mitte des Ozeans verwendet IoT-Sensoren und KI, um Gerätefehlfunktionen schnell zu erkennen, bevor sie sich verschlimmern.
  • Ein Bewässerungssystem in einem entfernten Feld einer Farm passt die verwendete Wassermenge in Echtzeit an, indem Bodenfeuchtigkeitswerte erkannt werden.

Warum ist Edgecomputing wichtig?

Von der Arbeitsplatzsicherheit bis hin zu Sicherheit und Produktivität, die Vorteile von Edgecomputing sind umfangreich:

Effizientere Vorgänge. Edgecomputing hilft Unternehmen dabei, ihre täglichen Vorgänge zu optimieren, indem große Datenmengen an oder in der Nähe der lokalen Standorte, an denen diese Daten gesammelt werden, schnell verarbeitet werden. Dies ist effizienter als das Senden aller gesammelten Daten an eine zentralisierte Cloud oder ein primäres Rechenzentrum, das mehreren Zeitzonen entfernt ist, was zu übermäßigen Netzwerkverzögerungen und Leistungsproblemen führen würde.

Schnellere Antwortzeiten. Durch die Umgehung zentralisierter Cloud- und Rechenzentrumsstandorte können Unternehmen Daten schneller und zuverlässiger verarbeiten, in Echtzeit oder nahe daran. Bedenken Sie die Datenwartezeit, die Netzwerkengpässe und die verringerte Datenqualität, die entstehen können, wenn Sie versuchen, Informationen von Tausenden von Sensoren, Kameras oder anderen intelligenten Geräten gleichzeitig an eine Zentrale zu senden. Stattdessen ermöglicht das Edgecomputing den Geräten an oder in der Nähe des Edge eines Netzwerks, wichtige Mitarbeiter und Geräte sofort vor mechanischen Ausfällen, Sicherheitsbedrohungen und anderen kritischen Vorfällen zu warnen, damit schnelle Maßnahmen ergriffen werden können.

Höhere Mitarbeiterproduktivität. Mit Edgecomputing können Unternehmen schneller die Daten bereitstellen, die Mitarbeiter benötigen, um ihre Aufgaben so effizient wie möglich zu erledigen. Und an intelligenten Arbeitsplätzen, welche die Vorteile von Automatisierung und vorausschauender Wartung nutzen, sorgt Edgecomputing dafür, dass die Geräte, welche die Mitarbeiter benötigen, ohne Unterbrechungen oder leicht vermeidbare Fehler reibungslos laufen.

Verbesserte Arbeitsplatzsicherheit. In Arbeitsumgebungen, in denen fehlerhafte Geräte oder Änderungen an den Arbeitsbedingungen zu Verletzungen oder Schlimmerem führen können, können IoT-Sensoren und Edgecomputing zur Sicherheit der Menschen beitragen. Auf Offshore-Ölplattformen, bei Ölpipelines und in anderen Anwendungsfällen abgelegener Industriestandorte können beispielsweise eine vorausschauende Wartung und Echtzeitdaten, die am oder in der Nähe des Standorts der Ausrüstung analysiert werden, dazu beitragen, die Sicherheit der Arbeiter zu erhöhen und die Umweltauswirkungen zu minimieren.

Funktionalität an weit entfernten Standorten. Edgecomputing erleichtert die Nutzung von Daten, die an Remotestandorten gesammelt werden, an denen die Internetverbindung nur zeitweilig verfügbar oder die Netzwerkbandbreite eingeschränkt ist, z. B. auf einem Fischereiboot in der Beringsee oder in einem Weingut in der italienischen Provinz. Betriebsdaten wie Wasser- oder Bodenqualität können ständig von Sensoren überwacht und bei Bedarf verarbeitet werden. Sobald die Internetverbindung verfügbar ist, können die relevanten Daten zur Verarbeitung und Analyse an ein zentrales Rechenzentrum übertragen werden.

Erhöhte Sicherheit. Für Unternehmen ist das Sicherheitsrisiko, tausende mit dem Internet verbundene Sensoren und Geräte zu ihrem Netzwerk hinzuzufügen, ein echtes Problem. Edgecomputing trägt dazu bei, dieses Risiko zu minimieren, indem es Unternehmen ermöglicht, Daten lokal zu verarbeiten und offline zu speichern. Dies verringert die über das Netzwerk übertragenen Datenmengen und hilft Unternehmen, weniger anfällig für Sicherheitsbedrohungen zu sein.

Datenhoheit. Beim Sammeln, Verarbeiten, Speichern und anderweitigen Verwenden von Kundendaten müssen Organisationen die Datenschutzbestimmungen des Landes oder der Region einhalten, in dem bzw. der diese Daten gesammelt oder gespeichert werden, z. B. die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union. Das Verschieben von Daten in die Cloud oder in ein primäres Rechenzentrum über nationale Grenzen hinweg kann die Einhaltung von Vorschriften zur Datenhoheit erschweren. Beim Edgecomputing können Unternehmen jedoch sicherstellen, dass sie die Richtlinien zur lokalen Datenhoheit einhalten, indem sie Daten in der Nähe des Orts verarbeiten und speichern, an dem sie gesammelt wurden.

Reduzierte IT-Kosten. Mit Edgecomputing können Unternehmen ihre IT-Ausgaben optimieren, indem sie Daten lokal und nicht in der Cloud verarbeiten. Neben der Minimierung der Cloudverarbeitungs- und Speicherkosten der Unternehmen verringert Edgecomputing die Übertragungskosten, indem unnötige Daten an oder in der Nähe des Standorts, an dem sie gesammelt werden, aussortiert werden.

Hardware und Netzwerk für Edgecomputing

Beim Edgecomputing befindet sich ein Großteil der Verarbeitungsleistung physisch am oder in der Nähe des Orts, an dem die Daten gesammelt werden. Edgecomputinghardware besteht häufig aus diesen physischen Komponenten:

Edgegeräte umfassen intelligente Kameras, Thermometer, Roboter, Drohnen, Vibrationssensoren und andere IoT-Geräte. Obwohl einige Geräte über integrierte Compute-, Arbeitsspeicher- und Speicherfunktionen verfügen, ist dies nicht bei allen der Fall.

Prozessoren sind die CPUs, GPUs und der zugeordnete Arbeitsspeicher, der Edgecomputingsysteme unterstützt. Je mehr CPU-Leistung beispielsweise ein Edgecomputingsystem bietet, desto schneller kann es Aufgaben ausführen und desto mehr Workloads unterstützt es.

Cluster/Server sind Gruppen von Servern, die Daten an einem Edgestandort verarbeiten, z. B. in einer Fabrikhalle oder in einem kommerziellen Fischereiunternehmen. Edgecluster/Server werden häufig mit der Ausführung von Unternehmensapps, Unternehmensworkloads und den gemeinsamen Diensten einer Organisation beauftragt.

Gateways sind Edgecluster/-Server, die wichtige Netzwerkfunktionen ausführen, z. B. das Aktivieren von Drahtlosverbindungen, das Bereitstellen von Firewallschutz sowie das Verarbeiten und Übertragen von Edgegerätedaten.

Router sind Edgegeräte, die Netzwerke verbinden. Beispielsweise kann ein Router am Edge verwendet werden, um die LANs eines Unternehmens mit einem WAN oder dem Internet zu verbinden.

Switches, die auch als Zugriffsknoten bezeichnet werden, verbinden mehrere Geräte, um ein Netzwerk zu erstellen.

Knoten ist ein Sammelbegriff, der verwendet wird, um die Edgegeräte, Server und Gateways zu beschreiben, die Edgecomputing ermöglichen.

Was sind einige der Merkmale von Edgehardware?

Edgehardware muss dauerhaft und zuverlässig sein. Diese Geräte müssen häufig in der Lage sein, extreme Wetter-, Umwelt- und mechanische Bedingungen zu überstehen. Insbesondere müssen sie oft Folgendes können:

Lüfterlos und Lüftungslos. Da Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung ist, insbesondere in Branchen, in denen Gerätefehlfunktionen die Produktion anhalten und Mitarbeiter gefährden können, muss Edgehardware vor Staub, Schmutz, Feuchtigkeit und anderen Faktoren geschützt werden, die sie beeinträchtigen könnten.

Temperaturresistent. Edgehardware wird häufig im Freien in eisigem, schwülem oder nassem Klima aufgestellt. Manchmal wird sie sogar unter Wasser eingesetzt. In vielen Fällen ist es ein Muss, dass sie Minusgraden und Temperaturen nahe dem Siedepunkt standhalten können.

Unempfindlich gegenüber plötzlichen Bewegungen. Die Hardware muss Vibrationen und Erschütterungen durch Maschinen oder die natürlichen Elemente standhalten können. Es ist wichtig, diese Komponenten ohne Lüfter, Kabel und andere interne Teile zu bauen, die sich leicht lösen oder brechen können.

Kleiner Formfaktor. Bei Edgecomputern ist „kompakt“ der Name des Spiels. Sie müssen häufig auf engstem Raum untergebracht werden. Beispiele hierfür sind intelligente Kameras, die an Wänden, Regalen und Decken angebracht werden, und intelligente Thermometer, die in Versandkartons verpackt sind.

Ausgestattet mit ausreichend Speicher. Edgecomputer, die große Datenmengen von Edgegeräten sammeln, können einen erheblichen Datenspeicher erfordern. Außerdem müssen sie in der Lage sein, schnell auf große Datenmengen zuzugreifen und diese zu übertragen.

Kompatibel mit neuen und älteren Geräten. Edgecomputer, insbesondere solche, die in Produktions- oder Werksumgebungen ausgeführt werden, verfügen in der Regel über eine Vielzahl von E/A-Anschlüssen, einschließlich USB-, COM-, Ethernet- und universellen Ports. Dadurch können sie sowohl mit neuen als auch mit älteren Produktionsgeräten, Maschinen, Geräten, Sensoren und Alarmen verbunden werden.

Erstellt mit mehreren Verbindungsoptionen. Edgecomputer unterstützen in der Regel sowohl drahtlose als auch kabelgebundene Verbindungen. Auf diese Weise kann der Computer weiterhin eine Verbindung mit dem Internet herstellen, um Daten zu übertragen, wenn eine drahtlose Internetverbindung an einem kommerziellen Remotestandort wie einer Farm oder einem Schiff auf dem Ozean nicht möglich ist.

Fähigkeit, mehrere Arten von Stromversorgungseingängen zu unterstützen. Edgecomputer unterstützen häufig eine Vielzahl von Stromversorgungseingängen, um die Vielzahl der Möglichkeiten zu unterstützen, die an Remotestandorten vorhanden sein können. Sie benötigen auch Überspannungs-, Überlast- und Stromschutzfunktionen, um elektrische Schäden zu verhindern.

Vor Cyberangriffen geschützt. Edgegeräte, die von Netzwerkadministratoren häufig nicht so rigoros verwaltet werden können wie ihre lokalen und Cloud-Gegenstücke, sind tendenziell anfälliger für böswillige Akteure. Um sie vor Schadsoftware und anderen Cyberangriffen zu schützen, müssen Edgegeräte mit Sicherheitstools wie Firewalls und netzwerkbasierten Angriffserkennungssystemen ausgestattet sein.

Manipulationssicher. Da Edgecomputinggeräte häufig an weit entfernten Orten verwendet werden, an denen sie nicht ständig überwacht werden können, müssen sie so gebaut sein, dass sie vor Diebstahl, Vandalismus und nicht autorisiertem physischem Zugriff geschützt sind.

Cloud Computing vs. Edgecomputing vs. Fog-Computing

Edge- und Fog-Computing sind zwischengeschaltete Computingtechnologien, mit denen die von IoT-Geräten an Remotestandorten gesammelten Daten in die Cloud eines Unternehmens übertragen werden können. Sehen wir uns an, wie sich Edgecomputing von Fog-Computing und Cloud Computing unterscheidet, und wie die drei zusammenarbeiten:

Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten auf über das Internet gehosteten Remoteservern zu speichern, zu verarbeiten und anderweitig damit zu arbeiten. Kommerzielle Cloud Computing-Anbieter wie z. B. Microsoft Azure bieten digitale Computingplattformen und Sammlungen von Diensten, die Unternehmen verwenden können, um ihre physische IT-Infrastruktur und die damit verbundenen Kosten zu reduzieren oder zu beseitigen. Cloud Computing ermöglicht Organisationen auch die Bereitstellung sicherer Remotearbeitsfunktionen für ihre Mitarbeiter, eine einfachere Skalierung ihrer Daten und Apps und die Nutzung von IoT.

Edgecomputing ermöglicht das Erfassen, Verarbeiten und Analysieren von Daten an den entferntesten Orten im Netzwerk einer Organisation: dem „Edge“. Auf diese Weise können Organisationen und Industrien mit dringenden Daten in Echtzeit arbeiten, manchmal sogar ohne mit einem primären Rechenzentrum kommunizieren zu müssen, und häufig, indem sie nur die relevantesten Daten an das primäre Rechenzentrum senden, um die Verarbeitung zu beschleunigen. Dadurch werden primäre Computingressourcen wie Cloudnetzwerke nicht mit irrelevanten Daten überlastet, wodurch die Wartezeit für das gesamte Netzwerk verringert wird. Außerdem werden so die Netzwerkkosten reduziert.

Stellen Sie sich eine Ölbohrinsel vor, die mitten im Ozean arbeitet. Sensoren, die Informationen wie Bohrtiefe, Oberflächendruck und Flüssigkeitsdurchfluss überwachen, können dazu beitragen, dass die Maschinen auf einer Bohrinsel reibungslos funktionieren und die Sicherheit der Arbeiter und der Umwelt gewährleistet ist. Um dies zu erreichen, ohne das Netzwerk unnötig zu verlangsamen, senden die Sensoren nur Daten über kritische Wartungsbedürfnisse, Gerätefehlfunktionen und Details zur Sicherheit der Arbeiter über das Netzwerk, was es ermöglicht, Probleme nahezu in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.

Fog-Computing ermöglicht die temporäre Speicherung und Analyse von Daten auf einer Computeebene zwischen der Cloud und dem Edge für Fälle, in denen es aufgrund von Compute-Einschränkungen von Edgegeräten nicht möglich ist, Edgedaten zu verarbeiten.

Aus dem „Nebel“ (Fog) können relevante Daten zur langfristigen Speicherung und zukünftigen Analyse und Verwendung an Cloudserver gesendet werden. Wenn nicht alle Edgegerätedaten zur Verarbeitung an ein zentrales Rechenzentrum gesendet werden, können Unternehmen durch Fog-Computing einen Teil der Last auf ihren Cloudservern reduzieren, was zur Optimierung der IT-Effizienz beiträgt.

Stellen Sie sich beispielsweise ein Gebäudeverwaltungsunternehmen vor, das intelligente Geräte verwendet, um die Temperatursteuerung, Lüftung, Beleuchtung, Sprinkler sowie Brand- und Sicherheitsalarm in allen Gebäuden zu automatisieren. Anstatt dass diese Sensoren ständig Daten an ihr Hauptrechenzentrum übertragen, verfügt das Unternehmen über einen Server im Kontrollraum jedes Gebäudes, der unmittelbare Probleme verwaltet und aggregierte Daten nur dann an das Hauptrechenzentrum sendet, wenn Netzwerkdatenverkehr und Computeressourcen über ungenutzte Kapazität verfügen. Diese Fog-Computingebene ermöglicht es dem Unternehmen, seine IT-Effizienz zu maximieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Es ist wichtig zu beachten, dass Edgecomputing nicht vom Fog-Computing abhängig ist. Das Fog-Computing ist einfach eine zusätzliche Option, um Unternehmen dabei zu unterstützen, in bestimmten Szenarien des Edgecomputings mehr Geschwindigkeit, Leistung und Effizienz zu erzielen.

Anwendungsfälle und Beispiele für Edgecomputing

IoT-Geräte und Edgecomputing verändern schnell die Art und Weise, wie Industrien auf der ganzen Welt mit Daten arbeiten. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Verwendungsmöglichkeiten für Edgecomputing in Unternehmen vorgestellt:

Zweigstellen. Intelligente Geräte und Sensoren reduzieren die Anzahl der Ressourcen, die für den Betrieb der sekundären Niederlassungen eines Unternehmens erforderlich sind. Denken Sie an mit dem Internet verbundene HLK-Steuerelemente, Sensoren, die erkennen, wenn Kopierer repariert werden müssen, und Sicherheitskameras. Indem nur die wichtigsten Gerätewarnungen an das primäre Rechenzentrum eines Unternehmens gesendet werden, hilft Edgecomputing dabei, Serverüberlastungen und Verzögerungen zu verhindern und gleichzeitig die Reaktionszeit auf Probleme in der Anlage erheblich zu verringern.

Fertigung. Sensoren in Fabrikhallen können verwendet werden, um Anlagen auf routinemäßige Wartungsprobleme und Fehlfunktionen zu überwachen und die Sicherheit der Mitarbeiter zu gewährleisten. Darüber hinaus können intelligente Geräte in Fabriken und Lagern die Produktivität steigern, die Produktionskosten senken und die Qualität kontrollieren. Und wenn die Daten und Analysen in der Fabrikhalle verbleiben, anstatt an ein zentrales Rechenzentrum gesendet zu werden, kann dies dazu beitragen, teure und potenziell gefährliche Verzögerungen zu vermeiden.

Energie. Energie- und Versorgungsunternehmen verwenden IoT-Sensoren und Edgecomputing, um die Effizienz zu steigern, das Energienetz zu automatisieren, die Wartung zu vereinfachen und Defizite bei der Netzwerkverbindung an Remotestandorten auszugleichen. Strommasten, Windfarmen, Ölplattformen und andere abgelegene Energiequellen können mit IoT-Geräten ausgestattet werden, die rauen Wetter- und anderen Umweltbedingungen standhalten können. Diese Geräte können Daten am oder in der Nähe des Energiestandorts verarbeiten und nur die relevantesten Daten an das Hauptrechenzentrum senden. Im Öl- und Gassektor bieten IoT-Sensoren und Edgecomputing wichtige Echtzeit-Sicherheitswarnungen, die Schlüsselmitarbeiter über erforderliche Reparaturen und gefährliche Gerätefehlfunktionen informieren, die zu Explosionen oder anderen Katastrophen führen könnten.

Landwirtschaft. Edgecomputing kann zur Steigerung der Effizienz und der Erträge in der Landwirtschaft beitragen. Wetterfeste IoT-Sensoren und Drohnen können Landwirten dabei helfen, die Temperatur und Leistung von Geräten zu überwachen, Boden-, Licht- und andere Umweltdaten zu analysieren, die Menge des Wassers und den Nährstoffverbrauch der Pflanzen zu optimieren und die Erntezeit effizienter zu bestimmen. Edgecomputing macht die Verwendung von IoT-Technologie auch an entfernten Standorten, an denen die Netzwerkverbindung eingeschränkt ist, kostengünstiger.

Einzelhandel. Große Einzelhändler sammeln häufig große Datenmengen in ihren einzelnen Filialen. Mit Edgecomputing können Einzelhändler umfangreichere Geschäftserkenntnisse gewinnen und in Echtzeit darauf reagieren. Beispielsweise können Einzelhändler Daten zur Kundenfrequenz erfassen, Verkaufszahlen nachverfolgen und den Erfolg von Werbekampagnen in allen ihren Filialen überwachen, und diese lokalen Daten verwenden, um den Bestand effektiver zu verwalten und schnellere, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Gesundheitswesen. Die Verwendungsmöglichkeiten für Edgecomputing im Gesundheitswesen sind umfangreich. Temperatursensoren, die mit Impfstoffen ausgeliefert werden, können dabei helfen, die Integrität in der gesamten Lieferkette zu gewährleisten. Medizinische Geräte für zu Hause wie intelligente CPAP-Computer und Herzmonitore können Patientendaten sammeln und relevante Informationen an den Arzt und das Gesundheitsnetzwerk eines Patienten senden. Krankenhäuser können Patienten besser unterstützen, indem sie IoT-Technologie verwenden, um die Vitalwerte von Patienten zu überwachen und den Standort von Geräten wie Rollstühlen und Tragen genauer zu bestimmen.

Autonome Fahrzeuge. Bei selbstfahrenden Autos, Taxis, Bussen und Lkws gibt es fast keine Fehlerspanne. Edgecomputing ermöglicht es ihnen, sofort und ordnungsgemäß in Echtzeit auf Verkehrssignale, Straßenbedingungen, Hindernisse, Fußgänger und andere Fahrzeuge zu reagieren.

Edgecomputingdienste

Mit der zunehmenden Verbreitung des Edgecomputing ist auch die Anzahl der Arten von verwandten Diensten gestiegen, die dessen Nutzung unterstützen. Die heutigen Edgecomputingdienste reichen weit über Geräte und Netzwerke hinaus und umfassen Lösungen für:

  • Ausführen von KI-, Analyse- und andere Geschäftsfunktionen auf IoT-Geräten.
  • Konsolidieren von Edgedaten im großen Stil, und Beseitigen von Datensilos.
  • Bereitstellen, Verwalten und Sichern von Edgeworkloads per Remotezugriff.
  • Optimieren der Kosten für die Ausführung von Edgelösungen.
  • Ermöglichen einer schnelleren Reaktion von Geräten auf lokale Änderungen.
  • Sicherstellen, dass Geräte nach längeren Offlinezeiträumen zuverlässig funktionieren.

Die neuesten Lösungen umfassen Dienste zur Unterstützung der Integration von Edgecomputing mit gängigen Technologien wie Datenbanken, Betriebssystemen, Cybersicherheit, Blockchain-Ledgern und Infrastrukturverwaltung, um nur einige zu nennen.

Beispiele für Microsoft-Edgecomputingdienste:

Azure IoT Edge

Cloudinformationen und Analytics auf Edgegeräte ausdehnen

Azure Stack Edge

Bringen Sie Azure Compute, Storage und Business Intelligence zum Edge mit von Azure verwalteten Geräten

Azure FXT Edge Filer

Unterstützen von HPC-Workloads mit einer Optimierungslösung für Hybridspeicher

Azure SQL Edge

Abrufen von Echtzeitdatenerkenntnissen für IoT-Server, Gateways und Geräte

Azure Percept

Beschleunigen der Edgeintelligenz von Silicon zu Service

Azure Data Box

Schnelles und kostengünstiges Verschieben gespeicherter oder sich in der Übertragung befindlicher Daten nach Azure und Edgecomputing

Azure Network Function Manager

Bereitstellen und Verwalten von 5G- und SD-WAN-Netzwerkfunktionen auf Edgegeräten

Windows für IoT

Erstellen intelligenter Edgelösungen mit Entwicklertools, Support und Sicherheit auf Unternehmensniveau

Avere vFXT für Azure

Ausführen dateibasierter Hochleistungsworkloads in der Cloud

Azure Front Door

Erhalten Sie schnelle, zuverlässige und sicherere Bereitstellung von Cloudinhalten mit intelligentem Bedrohungsschutz

Azure Confidential Ledger

Speichern unstrukturierter Metadaten in einer Blockchain mithilfe eines verwalteten REST-API-Diensts

Azure Sphere

Geräte mit Microcontrollern sicher vernetzen – vom Chip bis in die Cloud

Ein Hinweis zu Edgecomputing für KI- und Analysediensten

KI- und Analysedienste für das Edge sind besonders nützlich, um Automatisierung, Produktivität, Wartung und Sicherheit zu verbessern. Hier ist nur ein Beispiel: Die Bereitstellung von Vorhersagemodellen für Fabrikkameras kann helfen, Probleme mit der Qualitätskontrolle und der Sicherheit zu erkennen. In diesem Fall löst die Lösung eine Warnung aus und verarbeitet die Daten lokal, um eine sofortige Aktion auszuführen, oder sendet sie zur sofortigen Analyse an die Cloud, bevor eine Aktion ausgeführt wird.

Häufig gestellte Fragen

  • Edgecomputing ist eine Netzwerktechnologie, mit der Geräte an Remotestandorten Daten verarbeiten und Aktionen in Echtzeit ausführen können. Dies funktioniert, indem die Netzwerkwartezeit durch die Verarbeitung der meisten Daten am „Edge“ des Netzwerks minimiert wird – z. B. vom Gerät selbst oder von einem Server in der Nähe – und nur die relevantesten Daten zur nahezu sofortigen Verarbeitung an das Hauptrechenzentrum gesendet werden.

    Weitere Informationen

  • “Edge-Cloud Computing“ ist eine andere Bezeichnung für „Edgecomputing“ – die beiden Begriffe bedeuten dasselbe: Geräte durch Minimieren der Netzwerkwartezeit in die Lage versetzen, an Remotestandorten Daten zu verarbeiten und Aktionen in Echtzeit auszuführen.

    Weitere Informationen

  • Die Edgecomputingtechnologie umfasst Netzwerklösungen und Hardware, damit intelligente Geräte in entfernten oder schwierigen Umgebungen funktionieren können, ohne dass eine vollständige Verbindung mit einem zentralen Netzwerk erforderlich ist. Netzwerklösungen umfassen Technologien wie 5G und Lösungen, die dazu beitragen, die Wartezeit zu reduzieren, indem die über das Netzwerk gesendete Datenmenge minimiert wird. Zu den gängigen Edgegeräten gehören Kameras, Sensoren, Server, Prozessoren, Switches und Router, die über das Netzwerk eine Verbindung mit einem zentralen Rechenzentrum herstellen. In vielen Fällen führen Edgegeräte KI lokal aus und senden nur bestimmte kritische Daten zur zusätzlichen Verarbeitung an das primäre Rechenzentrum.

    Weitere Informationen

  • Edgecomputing wird häufig für Orte wie Fabrikhallen, Verkaufsräume im Einzelhandel, Versandcontainer, Krankenhäuser, Baustellen, Energienetze und Farmen – und sogar für die Internationale Raumstation – verwendet, wo Geräte oder Sensoren in Echtzeit funktionieren müssen, aber nur über eine eingeschränkte Verbindung mit einem primären Rechenzentrum verfügen. So können Unternehmen beispielsweise Sensoren verwenden, um sicherzustellen, dass Maschinen sicher und effizient betrieben werden. um zu erkennen, wenn die Bestände in den Regalen der Verkaufsläden niedrig sind, um die Bewässerung von Farmen basierend auf der Bodenfeuchtigkeit zu erhöhen oder zu reduzieren und zu erkennen, wenn Arbeiter in Gefahr sein könnten.

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