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Was ist Edge Computing für Cloud und IoT?

Edge Computing ist ein Begriff, der heutzutage immer häufiger verwendet wird, obwohl er häufig nicht von einer leicht verdaulichen Definition dessen begleitet wird, was genau Edge Computing bedeutet. Normalerweise sind Erklärungen entweder zu aggressiv und voller Fachjargon, als dass ein Laie sie entschlüsseln könnte, oder zu vage, um ein aussagekräftiges, klares Verständnis dafür zu vermitteln, was Edge Computing wirklich ist, warum es nützlich ist und warum sich so viele weitere Unternehmen diesem Weg zuwenden Umgang mit aufkommenden IT-Hindernissen und Verbesserung der Leistungsfähigkeit anderer Technologien, nämlich Cloud Computing und IoT.

Was ist Edge Computing?

Im Folgenden werden wir genau erklären, was Edge Computing ist und warum es in unserer digitalen Welt immer wichtiger wird, wenn wir uns mit den neuen Herausforderungen bei der Datenverarbeitung auseinandersetzen, die mit immer fortschrittlicheren Technologien einhergehen.

Cloud Computing und IoT erklärt

Was ist Edge Computing? IoT

Bevor wir die Mechanismen von Edge Computing veranschaulichen können, ist es wichtig zu verstehen, wie Cloud Computing – eine völlig andere Technologie und ein völlig anderer Begriff, der in keiner Weise mit Edge Computing austauschbar ist – funktioniert und mit welchen aktuellen Hindernissen es konfrontiert ist.

Cloud Computing bietet Rechenleistung über das Internet, indem Benutzer mit leistungsstarken Servern verbunden werden, die von Drittanbietern gewartet und gesichert werden. Auf diese Weise können Benutzer die Rechenleistung dieser Server nutzen, um Daten für sie zu verarbeiten.

Mit Cloud-Computing-Diensten wie der Microsoft Azure-Cloud, Amazon Web Services, der Google Cloud Platform und der IBM Cloud können Benutzer die erheblichen Vorabkosten vermeiden, die mit der Erstellung eines leistungsstarken lokalen Server-Setups verbunden sind, sowie die Verantwortung für dessen Wartung und Sicherung Server. Dies bietet Menschen und Unternehmen eine Option für ein “Pay-as-you-go-Modell” für ihre Informationsverarbeitungsanforderungen, wobei die Kosten je nach Nutzung variieren.

Das Internet der Dinge oder IoT ist ein verwandtes Konzept, das die Vernetzung alltäglicher Geräte über das Internet über Cloud Computing umfasst. Auf diese Weise können Geräte, die keine Computer sind, miteinander sprechen, Daten sammeln und ferngesteuert werden, ohne direkt miteinander verbunden zu sein.

Nehmen Sie zum Beispiel eine Überwachungskamera. Die Kamera kann ihre Informationen über das Wi-Fi-Heimnetzwerk an die Cloud senden, während der Benutzer bei der Arbeit über sein Telefon auf die Daten zugreifen kann. Kein Gerät muss direkt miteinander verbunden sein, nur das Internet.

Auf diese Weise kann der Benutzer Informationen über einen Server senden und empfangen, mit dem beide Geräte über ihre Internetverbindung verbunden sind.

Das gleiche Modell kann auf vielfältige Weise verwendet werden. Alles, von Smart-Home-Technologie wie Smart Lights, Smart ACs und anderen Geräten bis hin zu Arbeitsschutzmechanismen wie Wärme- und Drucksensoren, kann mithilfe von IoT die Automatisierung erhöhen und verwertbare Daten erstellen.

Durch die drahtlose Verbindung von Geräten kann IoT die Arbeitsbelastung des Menschen verringern und die Gesamteffizienz für Verbraucher und Hersteller verbessern.

Hindernisse für Cloud Computing und IoT

Was ist Edge Computing? Daten

Während IOT weiter wächst und Anwendungen in nahezu allen Branchen eingesetzt werden, steigt die Belastung für Rechenzentren, die für Cloud Computing verwendet werden, exponentiell an. Die Nachfrage nach Rechenressourcen beginnt, das Angebot dieser Ressourcen zu übersteigen, was die Gesamtverfügbarkeit verringert.

Als Cloud Computing zum ersten Mal auf den Markt kam, waren Client-Computer die einzigen Geräte, die eine Verbindung dazu herstellten. Da das Internet der Dinge jedoch explodiert ist, hat die Datenmenge, die verarbeitet und analysiert werden muss, die zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbare Rechenleistung verringert. Dies verlangsamt die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und erhöht die Latenz, wodurch die Leistung im Netzwerk beeinträchtigt wird.

Hier kommt Edge Computing ins Spiel

Was ist Edge Computing? Kante

Nachdem Sie nun Cloud Computing, IoT und die Hindernisse für beide Technologien verstanden haben, sollte das Konzept von Edge Computing leicht verständlich sein.

In einfachen Worten, Edge Computing platziert einen Großteil der Arbeitslast lokal dort, wo die Daten zuerst erfasst werden, und nicht in der Cloud selbst. Wie der Name schon sagt, zielt Edge Computing darauf ab, die Last der Datenverarbeitung näher an der Datenquelle (dh am „Rand“ des Netzwerks) zu platzieren.

Dies bedeutet beispielsweise, Wege zu finden, um einen Teil der Arbeit zu erledigen, die im Rechenzentrum auf dem lokalen Gerät ausgeführt werden würde, bevor es gesendet wird, wodurch sowohl die Verarbeitungszeit (Latenz) als auch die Bandbreite reduziert werden. Im Kontext einer Überwachungskamera würde dies bedeuten, eine Software zu entwickeln, die Daten aufgrund bestimmter Prioritäten diskriminiert und die Daten auswählt, die zur weiteren Verarbeitung an die Cloud gesendet werden sollen.

Auf diese Weise benötigt das Rechenzentrum nur etwa 45 Minuten wichtiger Daten und nicht 24 Stunden Video. Dies verringert die Belastung der Rechenzentren, verringert die Informationsmenge, die zwischen den Geräten übertragen werden muss, und erhöht die Gesamteffizienz des Netzwerks.

Was ist Edge Computing? Tesla

Geschwindigkeit und Verarbeitungsleistung sind mit dem Aufkommen anspruchsvollerer Technologien besonders wichtig geworden. Frühere Anwendungen von IoT im Cloud Computing erforderten die Verarbeitung kleinerer Datenmengen und waren im Allgemeinen weniger zeitkritisch.

Bei fortgeschritteneren Anwendungsfällen kann die Bedeutung einer geringeren Latenz jedoch nicht unterschätzt werden. Kein Beispiel veranschaulicht diesen Punkt besser als der von selbstfahrenden Autos. Diese Geräte sind für die sichere Navigation in einer komplexen Umgebung mit hohen Einsätzen mit schwerwiegenden physischen Folgen verantwortlich.

Ein selbstfahrendes Auto benötigt Cloud Computing, um Updates empfangen, Informationen senden und mit anderen Servern über das Internet kommunizieren zu können. Es hat jedoch nicht den Luxus, seine Verarbeitungsleistung entsprechend der Verfügbarkeit dieser Verbindung zu begrenzen.

Ausfälle und andere Komplikationen können die Stärke einer Verbindung beeinträchtigen und die Datenverarbeitung beeinträchtigen, die das selbstfahrende Auto benötigt, um sicher auf Straßen und Autobahnen zu navigieren. Daher wird ein Großteil der äußerst zeitkritischen Daten lokal direkt auf der Fahrzeug-CPU verarbeitet, um sie vor einem solchen Engpass zu schützen und sicherzustellen, dass das Gerät auch bei unvorhersehbaren Verbindungen mit voller Effizienz arbeiten kann.

Diese Kombination aus erhöhter lokaler Arbeitslast und anhaltender Cloud-Konnektivität ist ein hervorragendes Beispiel für Edge-Computing und wie eine ähnliche Systemarchitektur die Effizienz aller beteiligten Technologien verbessern kann.

Immer noch etwas kompliziert? Das ist gut. Sie können sich in den Kommentaren unten jederzeit an uns wenden, wenn Sie noch Fragen haben. Wir beantworten diese gerne und helfen den Menschen, die immer komplexer werdende Welt zu verstehen, die wir jeden Tag für uns selbst aufbauen.

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