Geringere Latenzzeiten und Echtzeit-Analysen sind nur einige der Vorteile von Edge Computing, das in der Industrie, der Automobilindustrie und der Unterhaltungselektronik Anwendung findet.
Mit dem Aufkommen der digitalen Wirtschaft sind wir mehr denn je auf Daten angewiesen.
In den Fabriken werden kritische Produktionsdaten wie Vibrationen, Temperatur und Luftfeuchtigkeit über Sensoren erfasst, deren anschließende Analyse zu fundierteren Wartungsstrategien führt.
In unserem täglichen Leben bedeutet die Abhängigkeit von intelligenten Geräten in einer „Always-on“-Gesellschaft, dass wir auf Schritt und Tritt mit Daten konfrontiert werden.
Diese zunehmende Konnektivität wird durch das Cloud Computing unterstützt. Die Daten werden in einen virtuellen Raum übertragen, wo sie in einer gehosteten Einrichtung gespeichert und verarbeitet werden. Dieser Ansatz bietet zahlreiche Vorteile - Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, um nur einige zu nennen.
Doch es gibt ein Problem. Das Verschieben großer Datenmengen von mehreren Endpunkten in die Cloud kostet Zeit und Energie. Diese „Fahrten“ werden vielleicht nur in Millisekunden gemessen, aber diese Verzögerung kann bei einigen Echtzeitanwendungen Probleme verursachen. Daher wird nach anderen Datenstrategien gesucht.
Edge computing in Aktion
Hier kommt das Edge Computing ins Spiel. Hier werden Speicherung und Verarbeitung am „Rand“ des Netzes bereitgestellt - physisch näher an den Nutzern, Geräten und Datenquellen. Diese Infrastruktur kann die Latenz des Datenverkehrs verringern und Analysen in Echtzeit ermöglichen.
Bei einigen extrem zeitkritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, Patientenüberwachung und intelligenten städtischen Verkehrssystemen ist die Verbesserung der Reaktionszeit von Endgeräten entscheidend für die Leistung.
In der Tat ist Edge Computing eine schnell wachsende Lösung für die Datenverwaltung in der heutigen hypervernetzten Welt. Der weltweite Markt für Edge Computing hatte im Jahr 2022 einen Wert von 11,99 Milliarden US-Dollar und soll bis 2023 auf 15,96 Milliarden US-Dollar und bis 2030 auf 139,58 Milliarden US-Dollar anwachsen.
Laut Gartner werden bis 2025 bis zu 75 Prozent der von Unternehmen generierten Daten außerhalb eines traditionellen zentralisierten Rechenzentrums oder einer Cloud erstellt und verarbeitet. Wenn sich diese Vorhersage bewahrheitet, kann man mit Fug und Recht behaupten, dass die Ära des Edge Computing nun endgültig angebrochen ist.
Die Fähigkeit des Edge-Computing, ultraschnelle Entscheidungen zu treffen, oft auf dem Gerät, auf dem die Daten erzeugt werden, wird die KI-Revolution zunehmend vorantreiben. Da die Daten nicht mehr von einem Punkt zum anderen und wieder zurück übertragen werden müssen, wird die Latenz auf ein absolutes Minimum reduziert, was neue Anwendungsfälle und -möglichkeiten eröffnet.
System auf einem Chip erklärt
Entscheidend für diese Leistung sind System-on-a-Chip (SoC)-Architekturen. Ein SoC ist keine große Platine mit einer Sammlung diskreter Komponenten, sondern ein integrierter Schaltkreis, der die Funktionalität eines elektronischen Systems auf einem einzigen Chip vereint. Dazu gehören in der Regel eine CPU, ein Grafikprozessor, Speicher, E/A-Schnittstellen, Peripheriegeräte, Netzwerke und Energieverwaltung, die alle in einem hoch integrierten System enthalten sind.
SoCs bieten ein enormes Potenzial für Edge-Computing, da sie in hohem Maße angepasst werden können, um eine einzigartige Kombination aus Energieeffizienz, Integration, Leistung und Sicherheit zu bieten. Diese technischen Merkmale eignen sich gut für Edge-Geräte und -Anwendungen mit unterschiedlichen und oft ressourcenbeschränkten Anforderungen.
Plötzlich können Designer und Ingenieure die Herausforderungen bei der Integration von KI-Funktionen in Sensoren am Rande des Netzwerks meistern, indem sie mehrere Komponenten und Funktionen in einen einzigen Chip integrieren und die Geräte kleiner und energieeffizienter machen. Viele Edge-KI-Anwendungen erfordern die Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit oder mit geringer Latenz. SoCs bieten die notwendige Rechenleistung für diese Aufgaben und minimieren gleichzeitig die Verzögerungen bei der Datenverarbeitung. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, bei denen Entscheidungen in Sekundenbruchteilen entscheidend sind.
Inzwischen können Edge-KI-Sensoren mit anderen Geräten oder Cloud-Diensten kommunizieren und Informationen nach Bedarf und unabhängig von ihrem Betrieb mit niedriger Latenz weitergeben. Die meisten SoCs bieten verschiedene Konnektivitätsoptionen wie Wi-Fi, Bluetooth, 5G und Sensorschnittstellen, um eine nahtlose Datenübertragung und Integration mit externen Systemen zu ermöglichen.
Edge computing Anwendungsfälle
Wo findet Edge Computing also den größten Zuspruch? Die vielleicht geeignetste Endanwendung sind autonome Fahrzeuge - hier besteht ein unternehmenskritischer Bedarf an Edge Computing im Fahrzeug durch IoT-Sensoren, die ein breites Spektrum von Parametern erfassen, darunter Straßenbedingungen und die Nähe zu anderen Fahrzeugen und Fußgängern. Schnellere und genauere Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten werden den Bedarf an präziserer Navigation und Hinderniserkennung erhöhen.
Für künftige intelligente Verkehrssysteme wird Edge Computing eine entscheidende Basistechnologie für die Vehicle to Everything (V2X)-Architektur sein, die die Kommunikation und Interaktion zwischen Autos, Fußgängern und intelligenter Stadtinfrastruktur organisiert und dabei hilft, die Herausforderung der dynamischen Übergabe zwischen den Kommunikationskanälen und der geringen Latenz zu bewältigen, damit Informationen zwischen den Fahrzeugen übertragen werden können. Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Wartung, wobei Edge Computing für die Batterieüberwachung und prädiktive Methoden eingesetzt wird, bei denen Sensoren eine Vielzahl von Bedingungen in Echtzeit erfassen und den Autobesitzer benachrichtigen, wenn es Muster oder Trends gibt, die von der Norm abweichen.
Die Abhängigkeit von einer cloudbasierten, zentralisierten Dateninfrastruktur kann den Stromverbrauch und die Batterielebensdauer von Wearables erheblich beeinträchtigen. Es ist weitaus besser, KI-Operationen so nah wie möglich am Endnutzer durchzuführen - buchstäblich an seinem Handgelenk. Mit selbstlernender KI, die ein neuronales Netzwerk trainiert und Inferenzen am Handgelenk ermöglicht, wird weniger Rechenleistung benötigt, und die Akkulaufzeit von Wearables kann verlängert werden.
Durch die lokale Ausführung der Vorgänge werden auch Latenzprobleme überwunden und die Reaktionszeiten verkürzt, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht und die Möglichkeit für neue Funktionen eröffnet. Durch den Verzicht auf den bidirektionalen Datenfluss über die Cloud wird das Risiko von Netzwerkausfällen verringert und einige Sicherheitsbedenken werden ausgeräumt.
Die Robotik ist ein weiterer Bereich, der Chancen bietet. Viele Fabriken haben sich die Automatisierung und Digitalisierung zu eigen gemacht, um Abläufe zu rationalisieren und die Qualität und Wiederholbarkeit zu verbessern. Roboter sind für diesen Wandel von entscheidender Bedeutung, da sie billiger, flexibler und einfacher zu integrieren und in der Werkstatt zu betreiben sind. Das Aufkommen von Edge Computing könnte die Leistung von Robotern jetzt noch weiter verbessern. So könnte die Objekterkennung mit Hilfe von Edge-Computing-Techniken lokal auf Geräten wie Kameras und Sensoren durchgeführt werden, was die Latenzzeit verkürzt und den Bandbreitenverbrauch verringert. Sie könnten auch Bildklassifizierungen durchführen und so die Qualitätskontrolle in Fertigungsstraßen unterstützen. Außerdem können unerwartete Ereignisse oder Muster in Datensätzen identifiziert werden, die auf mögliche Fehlfunktionen von Geräten hinweisen.
Sicherheits- und Datenschutzüberlegungen
All dies sind positive Anwendungsfälle für Edge Computing in unserer hypervernetzten Welt. Die Einführung einer solchen Architektur bringt jedoch komplexe Datenschutz- und Sicherheitsüberlegungen mit sich. In einer kürzlich vom Journal of Cloud Computing veröffentlichten Anfrage zum Thema Sicherheit und Datenschutz beim Edge Computing wurden drei potenzielle Herausforderungen genannt, die auf die verteilte und heterogene Natur der Architektur zurückzuführen sind und mehr Zusammenarbeit und Forschung erfordern:
- Edge-Knoten in der Nähe der Nutzer können große Mengen an datenschutzrelevanten Daten empfangen, was schwerwiegende Folgen haben kann, wenn Daten nach außen dringen.
- Im Vergleich zu Rechenzentren verfügen Edge-Knoten über begrenzte Ressourcen, so dass es schwieriger ist, komplexe Sicherheitsmechanismen zu unterstützen.
- Die hohe Mobilität der Geräte und Nutzer bedeutet, dass die Edge-Computing-Umgebung sehr unbeständig ist, was den Zugang für Hacker erleichtert und die Entwicklung von Sicherheitsregeln mit Überschneidungen mehrerer Bereiche erschwert.
Diese Faktoren stellen Herausforderungen dar, die bei der Einführung von Best-Practice-Cybersicherheitsinitiativen zur Sicherung des Perimeterrands berücksichtigt werden müssen.
Eine glänzende Zukunft für einen flexiblen Ansatz
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Edge Computing durch SoCs und andere Systeme und Komponenten eine entscheidende Rolle bei der zunehmenden Verbreitung fortschrittlicher Technologien wie der KI spielen wird. Aufgrund seiner geringen Latenz, Flexibilität und Skalierbarkeit eignet es sich hervorragend für ein breites Spektrum von Anwendungen, sofern Sicherheit und Datenschutz gewährleistet sind.
Auch wenn Edge Computing die Notwendigkeit einer zentralisierten Datenverwaltungsarchitektur nicht ersetzen kann, wird es zweifellos neue Möglichkeiten und Alternativen für Entwicklungsingenieure bieten, um praktische und kostengünstige IoT-Systeme zu entwickeln, bei denen Echtzeitanalysen wichtig sind.
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