Was ist Edge Computing?

Definition

Was ist Edge Computing?

Edge Computing bezeichnet die Verarbeitung von Daten direkt an oder in der Nähe der Quelle. Der Begriff „Edge“ (deutsch: „Rand“) bezieht sich hierbei auf die dezentrale Datenverarbeitung am „Rand des Netzwerks“.

Durch das Edge Computing kann die Menge an Daten reduziert werden, die zur Verarbeitung in ein weiter entferntes Rechenzentrum übermittelt werden müssen. So wird nicht nur die Netzwerkbandbreite geschont, sondern auch Verzögerungen in der Datenverarbeitung vermieden. Die quellennahe Datenverarbeitung ist daher vor allem dort relevant, wo Ergebnisse in Echtzeit benötigt werden.

Die Anwendungsgebiete des Edge Computing sind vielfältig: Vom industriellen Produktionsmanagement, Smart Homes und Medizintechnik bis hin zum autonomen Fahren. Für Technologien wie Augmented und Virtual Reality, wo Verzögerungen inakzeptabel sind, bietet das Edge Computing eine wichtige Grundlage.

Edge Computing und Cloud Computing werden in vielen Industrieumgebungen gezielt miteinander kombiniert: Große Datenmengen werden an verschiedensten Quellen erhoben, lokal vorverarbeitet und anschließend an eine zentrale Cloud-Umgebung übermittelt.

Vorteile

Was sind die Vorteile des Edge Computing?

Im Gegensatz zur Verarbeitung sämtlicher Daten in einem zentralen Rechenzentrum bietet die lokale Vorverarbeitung von Daten mithilfe von Edge Computing-Technologie einige Vorteile:

Schnellere und effizientere Datenverarbeitung:
Wenn Daten nicht über große Entfernungen übertragen werden müssen, können sie schneller analysiert und verarbeitet werden. Auf diese Weise lässt sich die Leistung und die Benutzererfahrung von Anwendungen verbessern, die eine geringe Latenz erfordern, darunter zum Beispiel Videospiele und Augmented Reality. Aber auch in der Industrie spielt die Echtzeit-Verfügbarkeit von Anlagendaten eine Rolle, um Prozesse zu automatisieren und schnellstmöglich auf Störungen zu reagieren.

Geringere Netzwerkauslastung:
Wenn weniger Daten über das Netzwerk gesendet werden, wird die Bandbreite geschont und Netzwerkkosten reduziert. Das ist besonders dann relevant, wenn große Datenmengen durch Sensoren und andere Geräte erzeugt werden. 

Verarbeitung größerer Datenmengen möglich:
Im Rahmen einer lokalen Vorverarbeitung können Daten gefiltert, aggregiert oder komprimiert werden, bevor sie an zentrale Server oder Cloud-Plattformen gesendet werden. Dies ermöglicht es, nur die relevanten Daten zu übertragen und Speicher- sowie Rechenkapazität nicht unnötig zu strapazieren.

Verbesserte Sicherheit und Datenschutz:
Wenn Daten nicht über das Internet übertragen werden müssen, sind sie weniger anfällig für Angriffe oder Datenschutzverletzungen. In besonderen Fällen können Daten durch Edge Computing isoliert und gemäß lokalen Gesetzen und Vorschriften verarbeitet werden, was die Einhaltung von Compliance-Anforderungen erleichtert.

Einsatzgebiete

Wo wird Edge Computing eingesetzt?

Das Edge Computing kommt vor allem dort zum Einsatz, wo große Datenmengen schnell, ressourcensparend und sicher verarbeitet werden müssen.

In vielen Bereichen, darunter Heim- und Städteautomatisierung, autonomes Fahren oder Sicherheitstechnik, ist es unmöglich oder unpraktisch, alle Daten zunächst an entfernte Rechenzentren zu schicken. Das gilt auch für viele Alltagsgeräte und Smartphone-Funktionen wie Türöffner oder die automatische Gesichtserkennung.

Zu den wichtigsten Anwendungsgebieten des Edge Computing gehören die folgenden:

• Heimautomatisierung (Smart Home)
• Autonomes Fahren
• Medizinische Überwachung
• Sicherheitstechnik
• Industrielle Produktion
• Logistik

In der industriellen Produktion ermöglicht Edge Computing die Echtzeit-Auswertung großer Datenmengen aus Sensoren, Steuerungen und anderen Quellen. Diese Daten können eingesetzt werden, um den Status von Anlagen zu überwachen und Vorausschauende Wartungen zu planen („Predictive Maintenance“).

Technische Umsetzung

Wie wird das Edge Computing in der Praxis umgesetzt?

Die technische Umsetzung des Edge Computing kann auf verschiedene Arten erfolgen. In vielen Fällen verfügen Smartphones, Sicherheitskameras, Router oder andere Geräte bereits über die Kapazitäten zur lokalen Datenverarbeitung.

Gerade in der Industrie werden jedoch auch spezielle Hardware- und Softwarekomponenten angeboten, mithilfe derer die Vorteile des Edge Computing u.a. in bestehenden Produktionsumgebungen genutzt werden können.

Edge-Geräte

Edge-Geräte (engl.: Edge Devices) sind Hardwarekomponenten, welche eine quellennahe Datenverarbeitung ermöglichen. Dafür müssen sie über leistungsfähige Prozessoren und Speicher verfügen. Außerdem müssen sie in der Lage sein, Daten zu sammeln und verarbeitete Daten an andere Systeme zu übermitteln. Hierzu kommen verschiedene Protokolle und Schnittstellenstandards zum Einsatz (siehe nächster Abschnitt).

Um Anwendungen auf (Linux-basierten) Edge-Geräten zu installieren, auszuführen und zu verwalten, kann eine Container-Virtualisierungssoftware wie Docker eingesetzt werden.

Verschiedene Hersteller bieten spezialisierte Edge-Geräte für die Industrie an:

• Edge Controller und Edge Computer von Wago
• Edge Computing Gateways von Welotec
• Edge-Gateways von HMS
• Edge-Geräte von Emerson
• Industrial Edge-Geräte von Siemens
• Edge-Geräte von Phoenix Contact

Protokolle und Schnittstellen

Um Daten zwischen Datenquellen, Edge-Geräten, Rechenzentren und Cloud-Plattformen zu transportieren, werden geeignete Protokolle und Schnittstellen benötigt.

Drahtlose Übertragungs- bzw. Mobilfunkstandards wie Bluetooth oder 5G spielen hierbei eine wichtige Rolle.

Auf der Anwendungsschicht bildet MQTT aufgrund seiner ressourcensparenden Umsetzung eines der wichtigsten Netzwerkprotokolle für die Datenübertragung zwischen IoT-Geräten und anderen Anwendungen. In der Industrie kommt vielfach auch der OPC UA-Standard zum Einsatz.

Cloud Computing

Beim Cloud Computing werden (externe) Computerressourcen genutzt, um große Datenmengen zentral zu speichern und zu verarbeiten. Zu den wichtigsten Vorteilen des Cloud Computing zählen die Skalierbarkeit von Cloud-Umgebungen und der ortsunabhängige Zugriff auf Cloud-Ressourcen.

In der Praxis ergänzen sich Edge Computing und Cloud Computing sehr sinnvoll: Durch die dezentrale Datenverarbeitung des Edge Computing wird die Menge an Daten reduziert, welche in die Cloud transportiert werden müssen. Gleichzeitig dienen Cloud-Plattformen als zentrale Infrastruktur für verarbeitete Edge-Daten und ermöglichen eine weiterführende Speicherung, Analyse und Visualisierung – mit allen Vorteilen des Cloud Computing.

Unternehmen, die Edge Computing und Cloud Computing miteinander kombinieren, profitieren von einer hybriden Architektur, welche die Vorteile der lokalen Datenverarbeitung mit der Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit von Cloud-Umgebungen kombiniert.

Fazit & Ausblick

Welche Rolle wird Edge Computing in Zukunft spielen?

Bereits jetzt findet Edge Computing breite Anwendung in verschiedensten Bereichen, darunter das Internet of Things (IoT), industrielle Automatisierung oder im Gesundheitswesen.

Mit der fortschreitenden Entwicklung von Technologien wie 5G und dem Aufkommen von immer leistungsfähigeren Edge-Geräten wird die Fähigkeit zur lokalen Datenverarbeitung stetig verbessert. Für die Zukunft wird daher ein weiterer Bedeutungsgewinn des Edge Computing prognostiziert. Durch Fortschritte in Bereichen wie Augmented und Virtual Reality könnte die Zahl an Anwendungsfällen, in denen Echtzeitdaten benötigt werden, noch schneller wachsen. 

Auch in der industriellen Produktion setzen immer mehr Unternehmen auf die Vorteile des Edge Computing. Vor allem Betriebe mit mehreren Standorten nutzen die Technologie, um schnell Erkenntnisse aus riesigen Mengen an Sensor- und Anlagendaten zu gewinnen, ohne die existierende Infrastruktur zu überlasten.