Stichwort: Edge Computing

Edge Computing bezeichnet das dezentrale Verarbeiten von Daten im Rahmen des Internet of Things (IoT). Im Gegensatz zum zentralen Ansatz des Cloud-Computing werden hierbei die Daten möglichst nahe bei den IoT-Sensoren verarbeitet (an der Edge).

Die Topologie des Edge Computing erlaubt ein verteiltes Verarbeiten von Daten entsprechend den divergierenden Geschäftsanforderungen. So können Echtzeitanwendungen, wie die Steuerung autonomer Fahrzeuge, dezentral implementiert werden, während andere Daten, z.B. zur Qualitätssicherung von Produkten, zentral analysiert werden.

Vorteile

Reduzierte Datentransfers. Die lokale Verarbeitung der von den IoT-Geräten erzeugten Daten reduziert massiv den notwendigen Datentransfer mittels fester oder mobiler Kommunikationskanäle.

Reduzierte Latenz. Insbesondere bei Echtzeitanwendungen wie Augmented Reality, Smart City oder Gebäudeautomatisierung werden geringe Latenzen beim Datentransfer gefordert. Hier ermöglicht Edge Computing die schnelle Verarbeitung der Daten und Steuerung der IoT-Geräte.

Verbesserte Verfügbarkeit. Die Topologie des Edge-Computing ermöglicht eine kontinuierliche Datenverarbeitung und Gerätesteuerung auch bei Ausfall der Internet- oder Mobilfunkverbindung.

Kosteneinsparung. IoT-Geräte besitzen zumeist eine für die Datenverarbeitung ausreichende Rechenleistung, womit sich neben den Kosten für den Datentransfer zu und von den zentralen Recheneinheiten, auch die Kosten für die eigentliche Datenverarbeitung erheblich reduziert werden können.

Herausforderungen

System-Komplexität. Das Edge-Computing führt durch die zusätzlichen Datenverarbeitungsgeräte am Rand der Cloud zu einer erhöhten Komplexität des Gesamtsystems. Durch die möglicherweise vielen unterschiedlichen Geräte (Smartphone, PC, Server, …) wird das Gerätemanagement zu einer Herausforderung für die Entwicklungs- und Betriebsorganisationen. Besonders zu beachten bei der Planung und dem Betrieb sind u.a.

  • Workload-Management. Wie verhindert das Gerät Überlastung? Wie reagiert das Gerät auf Überlastung?
  • Anwendungsmanagement / SW-Verteilung. Wie lassen sich Anwendungen auf die dezentralen Geräte verteilen? Wie werden sie aktuell gehalten?
  • Business Continuity Management. Wie werden Ausfälle der Geräte kompensiert?

Sicherheit und Zuverlässigkeit. Neben den IoT-Geräten selbst bieten die zusätzlichen Datenverarbeitungsgeräte weitere Angriffsmöglichkeiten für Hacker. Hier gilt u.a. zu beachten: Datenverschlüsselung bei Transport und temporäre / persistente Speicherung, Zugangs- und Zutrittskontrollen zu den Geräten, ..


Referenzen
Titelbild von jeferrb auf Pixabay

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