Edge Computing

Edge Computing ermöglicht eine schnelle, sichere und lokale Datenverarbeitung und ist somit die perfekte Ergänzung zur Cloud im IoT.

Edge Computing: die perfekte Ergänzung zur Cloud im IoT

In vielen Fällen ist es schlichtweg unmöglich, Tausende oder sogar Millionen von IoT-Geräten direkt mit der Cloud zu vernetzen. Genau hier kommt Edge Computing ins Spiel, denn es ermöglicht die dezentrale Datenverarbeitung am „Rand“ eines Netzwerks – nahe der Quelle – und trägt so dazu bei, einige der typischen Herausforderungen von IoT-Anwendungen zu bewältigen:

  • Die Übertragung riesiger Datenmenge an die Cloud kann hohe Kosten für die Datenübertragung mit sich bringen. Zudem entstehen schnell erhebliche Ausgaben für die Speicherung und Verarbeitung in der Cloud.
  • Latenz muss bei IoT-Anwendungen ebenfalls zwingend berücksichtigt werden. Ist die Bearbeitungszeit einer Anfrage in der Cloud zu lang, kann das Probleme mit sich bringen.

Use-Case-Übersicht

  • Oftmals ist es schlichtweg unmöglich, Tausende oder sogar Millionen von IoT-Geräten direkt in der Cloud zu vernetzen.
  • Edge Computing ermöglicht die dezentrale Verarbeitung von Daten nahe der Quelle.
  • Edge Computing hilft Unternehmen dabei, Netzwerklatenz zu reduzieren und letztlich Kosten zu sparen.

So profitieren Unternehmen vom Edge Computing

IoT-Geräte erzeugen immer größere Datenmengen. Unternehmen setzen nun zunehmend auf Edge Computing, um ihre Daten schnell und zuverlässig zu verarbeiten. Doch welche Vorteile bietet Edge Computing genau?

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Niedrige Netzwerklatenz

Die dezentrale Verarbeitung von Sensordaten am Rand des Netzwerks ist eine Möglichkeit, um Netzwerklatenz zu vermeiden. Das macht das Edge Computing zur perfekten Methode für IoT-Anwendungen, bei denen es auf millisekundenschnelle Reaktionszeiten ankommt – beispielsweise bei selbstfahrenden Autos.

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Geringere Kosten

Mithilfe von Edge Computing können die Daten noch vor Übertragung an die Cloud gefiltert und verarbeitet werden. Dadurch sinken die Kosten für die Datenübertragung. Zudem fallen die Kosten für die Cloud-Speicherung und -Verarbeitung von Daten weg, die für die jeweilige Anwendung irrelevant sind.

Höhere Recheneffizienz

Durch den Einsatz von Analyse-Algorithmen oder Machine-Learning-Modellen an einem Edge-Gateway lassen sich Rechenprozesse auf kleinere Datensätze anwenden. Edge Computing ist somit eine effiziente Methode der Datenverarbeitung.

Mehr Geräteautonomie

Mit Edge Computing können Daten dezentral gespeichert und verarbeitet werden. Ein Gerät funktioniert auch dann, wenn es nicht mit dem Netzwerk verbunden ist, wodurch die Zuverlässigkeit der gesamten IoT-Lösung steigt.

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Höhere Sicherheit

Edge Computing kann die Zahl der mit dem Internet verbundenen Sensoren und Aktuatoren verringern. Dadurch nimmt auch der Angriffsvektor für Cyber-Attacken ab.

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Besserer Datenschutz

Durch die lokale Datenverarbeitung und -filterung an einem Edge-Gateway lässt sich die Menge der über ein Netzwerk übertragenen sensiblen und personenbezogenen Daten reduzieren.

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