5 Wege, wie Edge Computing die Zukunft der IoT beeinflusst

Derzeit gibt es mehr als 3,5 Milliarden Smartphones. Diese kleinen Taschencomputer ermöglichen es uns, fast alles zu tun, und sind unser Tor zu einem riesigen Datennetzwerk, dem „Gehirn“ des modernen Computings. 

Dieses zentralisierte Modell hat bisher gut funktioniert, aber mit dem Aufkommen der IoT (Internet der Dinge) beginnen wir zu erkennen, dass unser aktuelles System weiterentwickelt werden muss.

Index – Die Auswirkungen von Edge Computing

• Was ist Edge Computing?
  • Der Unterschied zwischen Edge Computing und Cloud Computing
• Wie Edge Computing das IoT beeinflusst 
  • #1 Verbesserte Datensicherheit
  • #2 Geschwindigkeit 
  • #3 Kosten 
  • #4 Ressourcennutzung/Skalierbarkeit 
  • #5 Bessere App Leistung (Mobile Edge Computing)
• Wird es das Ende von Cloud Computing sein? 

Was ist Edge Computing?

Es ist ein Umfangsdatenanalysesystem, das auf halbem Weg zwischen der Cloud und dem Gerät liegt, das ein Befehl oder ein Signal zur Analyse gibt.

Je mehr lokale Verarbeitung ein Gerät leistet, desto weniger ist es von der Cloud abhängig und desto schneller wird es sein. Ein Ansatz von Edge Computing ist es das Problem mit der IoT  zu lösen.

Das folgende Video erklärt, wie es funktioniert ??

Der Unterschied zwischen Edge Computing und Cloud Computing

Sprachassistenten wie Siri oder Alexa müssen ihre Anfragen in der Regel in der Cloud lösen und die Zeit die Sie für den Weg aufbringen müssen, kann sehr wichtig sein. 

Eine Latenzzeit, selbst von wenigen Millisekunden, kann entscheidend sein. Wie zum Beispiel bei autonomen Autos, wo sofortige Reaktionen erforderlich sind und diese wenigen Millisekunden den Unterschied zwischen Leben und Tod bedeuten können. 

 

Beim Edge Computing werden die Daten nicht an einen zentralen Server geliefert, sondern das Gerät selbst kann die Daten in Echtzeit sammeln und verarbeiten, um schneller und effizienter zu reagieren.

 

Beim Cloud Computing werden alle Daten an einem zentralen Ort, meist in einem Rechenzentrum, gesammelt und verarbeitet. Alle Geräte, die auf diese Daten zugreifen oder damit verbundene Anwendungen nutzen möchten, müssen sich zunächst mit der Cloud verbinden.

Doch was ihr an Geschwindigkeit fehlt, macht die Cloud an Leistung und Kapazität wieder weg. Indem Sie sich auf eine skalierbare Rechenzentrumsinfrastruktur verlassen, können Sie Ihre Speicher- und Verarbeitungskapazität nach Bedarf erweitern. Dies ergänzt die Edge-Geräte, die nur lokal gesammelte Daten speichern können.

 

Empfohlener Artikel  Die Macht der intelligenten Prozessautomatisierung (IPA)

 

Wie Edge Computing das IoT beeinflusst

Der Begriff IoT bezieht sich auf eine digitale Vernetzung von Alltagsgegenständen mit dem Internet, sodass wir mit ihnen interagieren können.

Das IoT wächst sehr schnell und mit ihm eine riesige Menge an produzierten Daten. Der Umgang mit den gesammelten Informationen ist eine Herausforderung, und Edge Computing könnte ein Teil der Lösung sein.

#1 Verbesserte Datensicherheit 

Mit dem Internet der Dinge steigt die Anzahl der angeschlossenen Geräte und damit auch die Anfälligkeit für Cyberattacken.

Mit Edge Computing hätte jedes Gerät die Kapazität, seine eigenen Informationen zu verarbeiten und zu speichern. Da diese Daten nicht an zentrale Server übertragen werden, verringert sich die Wahrscheinlichkeit von Angriffen.

 

  Lesen Sie auch | Cybersicherheit für Startups (Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung)

 

#2 Geschwindigkeit 

Ein weiterer Vorteil von Edge Computing für IoT Geräte ist die mögliche Einsparung bei der Datenübertragung. Sie könnten nur die relevanten, vorgegeben Informationen speichern und den Rest verwerfen, wodurch unnötiges Senden von Daten, das das Internet verlangsamt, vermieden wird.

Wenn die Informationen in einer lokalen Datenbank gespeichert und verarbeitet werden, ist es außerdem nicht mehr notwendig, die Daten bei jeder Interaktion in die Cloud zu senden, was die Reaktionszeit reduziert.

#3 Kosten 

Die Einsparungen bei der Datenübertragung wirken sich nicht nur auf die Geschwindigkeit und den belegten Platz im Server aus, sondern auch auf die logistischen Investitionen zur Aufrechterhaltung und Erweiterung der IT-Ressourcen, damit der Informationsfluss nicht abreißt. Die Kosten für die Cloud werden deutlich reduziert.

 

➡️  Vielleicht interessiert Sie auch | 7 Wege, wie Big Data unsere Unternehmen zukünftig beeinflussen wird

 

#4 Ressourcennutzung/Skalierbarkeit 

Edge Computing ermöglicht Erweiterungen auf IoT-Geräten in Kombination mit lokalen Zentren, je nach deren Bedürfnissen. Diese Skalierbarkeit ist weniger kostspielig und kann flexibel eingesetzt werden. 

#5 Bessere App Leistung (Mobile Edge Computing)

Die Verbesserung der Geschwindigkeit  und der Latenzzeit ermöglichen Reaktionen, die in Echtzeit erfolgen. Die Sensoren der IoT-Geräte können automatisch auf die erkannten Reize reagieren. 

Wird es das Ende von Cloud Computing sein?

Wenn wir z.B. eine Google-Suche durchführen, geht dieser kleine Informationsfluss in die Cloud, wird verarbeitet und gibt uns dann die benötigten Informationen auf unseren Bildschirm zurück.

IoT-Geräte sammeln eine Vielzahl von Informationen, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Da die Daten nicht mehr in die zentrale Cloud zurückkehren können, glauben manche an ein Ende von Cloud Computing. Das glauben wir jedoch nicht, da Cloud Computing das Edge Computing in vielerlei Hinsicht ergänzt.

 

Obwohl ein Großteil der Verarbeitung und unmittelbaren Entscheidungsfindung auf dem Gerät selbst erfolgt, wird es dennoch einen Bedarf für eine zentralisierte Cloud geben, in der die wichtigsten Informationen gespeichert werden.

 

Am Rand werden Erkennung, Inferenz und Aktion stattfinden, während sich die Cloud auf das zentrale Lernen konzentriert. Das Gelernte zeigt sich in aktualisierten Informationen, die an jedes Gerät weitergegeben werden. So sind unsere Geräte stets betriebsbereit und mithilfe von Updates immer auf dem neuesten Stand, ohne dass wir etwas tun müssen. 

Einer der Hauptaspekte des maschinellen Lernens ist, dass es zum Lernen eine große Menge an Daten benötigt. Bei einem Modell, das Edge und Cloud kombiniert, laufen große Datenmengen an einem zentralen Punkt ein, was die Geräte zunehmend intelligenter macht.

Wenn Unternehmen versuchen, sich zu transformieren und effektiver zu werden, werden sie höchstwahrscheinlich beide Modelle einbeziehen müssen. So können Sie neue Wege finden, ihre jeweiligen Stärken zu maximieren und sie zu nutzen, um ihre Schwächen zu überwinden.