Edge Computing Warum Edge Computing mehr Power vor Ort braucht

Die Beliebtheit von Edge Computing nimmt zu. Für viele Edge-Szenarien aber reichen die im ursprünglichen Konzept vorgesehenen Miniatur-Rechenzentren in den Edge-Devices an der Peripherie nicht mehr aus. Gerade IoT- und IIoT-Anwendungen stellen immer höhere Ansprüche.

Die Wachstumszahlen für Edge Computing sind atemberaubend: Nach einer Untersuchung des Marktforschungsunternehmens IDC sollen bis 2025 die Investitionen in Edge-Lösungen weltweit auf rund 274 Milliarden Dollar anwachsen. Mitverantwortlich dafür ist auch der wachsende Einfluss von Künstlicher Intelligenz, 5G- und IoT-Technologien. Dadurch rücken Rechenleistung und Speicherkapazitäten an die Peripherie heran, sprich an die Sensoren und Geräte vor Ort. Die Erfolgsstory von Edge Computing basiert nicht zuletzt auf einer prinzipbedingten Schwäche von Cloud-Architekturen. Sie sind zentralistisch ausgelegt, Datenerfassung und Datenverarbeitung dadurch räumlich und zeitlich getrennt. Die Daten müssen oft über weite Strecken hinweg in ein oder mehrere Rechenzentren transferiert, dort verarbeitet und anschließend wieder zurückgespielt werden. Dieser Zeitverlust ist für viele Anwendungsszenarien völlig akzeptabel. Eine Aktualisierung von CRM- oder ERP-Einträgen im Büro oder im Homeoffice ist nicht zeitkritisch – zumindest nicht im Sekunden- oder Millisekunden-Bereich. Anders sieht das hingegen bei latenzkritischen oder gar Echtzeit-Anwendungen aus, wie sie gerade im Umfeld von Internet-of-Things und Industrial-Internet-of-Things typisch sind.

Automatisierte Produktionssteuerung und -überwachung oder IIoT-Anwendungen wie etwa die vorausschauende Wartung (engl. Predictive Maintenance) sind ohne die Echtzeit-Verarbeitung lokaler Sensordaten nicht denkbar. Der Transfer und Re-Transfer von Daten in ein entferntes Datacenter wird damit obsolet, die Bänder stünden bei zu großen Latenzen oder gar Verbindungsabbrüchen still. Insofern ist Edge Computing die logische Fortsetzung von Cloud Computing mit anderen Mitteln. Die verteilte, dezentrale Struktur von Edge Computing sorgt für minimale Latenzzeiten und macht solche Echtzeit-Anwendungen damit überhaupt erst möglich. Durch diesen technologischen Sprung ersparen sich Unternehmen zudem einen Teil der Kosten für teure Netzwerkverbindungen, da der Cloud-Traffic sinkt und die Abhängigkeit von ständig verfügbaren Online-Verbindungen partiell entfällt. Unter Sicherheitsaspekten gesehen ist zudem die Tatsache, dass unternehmenskritische Daten nicht in eine anonyme Cloud transferiert werden müssen, ein nicht zu unterschätzender Vorteil.