Eine Form des Distributed Computing, bei der Datenspeicherung und -verarbeitung näher an eine Einheit bzw. ein Gerät gebracht werden, anstatt auf einen zentralen Standort zu vertrauen.
Edge Computing wird häufig in IoT-Bereitstellungen sowie für Anwendungen eingesetzt, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind, weil die Entscheidungsfindung eng an der Datenerstellung erfolgt.
Eine Form des Distributed Computing, bei der Datenspeicherung und -verarbeitung näher über einzelne Geräte erfolgt, anstatt auf einen zentralen Standort zu vertrauen.
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Sie können Geld sparen und die Leistung bestimmter Anwendungen steigern, z.B. autonome Systeme, bei denen Sie Entscheidungen nahezu in Echtzeit benötigen.
Edge Computing wird oft genutzt, um Internet of Things-Bereitstellungen zu unterstützen.
Beschreibung
Eine Form des Distributed Computing, bei der Datenspeicherung und -verarbeitung näher an eine Einheit bzw. ein Gerät gebracht werden, anstatt auf einen zentralen Standort zu vertrauen.
Edge Computing eignet sich besonders für Anwendungen, bei denen Latenzprobleme schwerwiegende Auswirkungen auf die Leistung haben, z.B. im industriellen IoT, der medizinischen Bildgebung oder Virtual Reality/Augmented Reality. Mit der Verlagerung des Computing zu den Rändern von Netzwerken können Sie die Leistung verbessern.
Vorteile
Wenn Sie Anwendungen haben, die gegenüber Datenlatenz sehr empfindlich sind, bietet Ihnen Edge Computing einen deutlichen Leistungsschub.
Unternehmen sparen Geld, wenn sie die Verarbeitung lokal durchführen lassen und so die Datenmenge minimieren, die zentral oder in der Cloud gespeichert werden muss. Es wird weniger Energie für den Transport von Daten verbraucht. Damit ist Edge Computing potenziell auch nachhaltiger.
Trade-offs
Edge Computing führt zu vielfältigeren und komplexeren Bereitstellungsszenarien für Ihr Unternehmen. Denken Sie an die Herausforderungen der Überwachung und an die Tests, die mit komplexen und dezentralen Architekturen verbunden sind – und an die Herausforderung für Ihr Management.
Sie müssen überlegen, wie Sie an den Aussengrenzen Ihres Netzwerks mit dem Datenschutz umgehen. Das gilt insbesondere, wenn Sie ressourcenbegrenzte IoT-Sensoren nutzen, die Ihre Möglichkeiten zur Verschlüsselung von Daten einschränken.
Anwendung
Edge Computing wird häufig in Internet of Things (IoT)-Bereitstellungen eingesetzt, wo die Bandbreitenkosten für den Transport großer Datenmengen über große Entfernungen unerschwinglich sein können.
Zunehmend wird Edge Computing auch für Anwendungen eingesetzt, die Echtzeitdaten nutzen – wie Videoverarbeitung und -analyse, autonome Fahrzeuge und Robotik. Unterstützt wird das durch schnellere Netzwerktechnologien wie die 5G.
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