Datenverarbeitung am Netzwerkrand Warum Edge Computing nur mit der richtigen Datenbank funktioniert

Die dezentrale Verarbeitung von Daten mittels Edge Computing ist die logische Weiterentwicklung von Cloud Computing. Durch die verteilte Edge-Architektur kommt dem Datenmanagement dabei eine zentrale Bedeutung zu – damit rückt auch die Datenbank in den Fokus.

Die Cloud hat die IT-Landschaft zwar im Sturm erobert. In bestimmten Szenarien zeigt sie jedoch prinzipbedingte Schwächen, die mit der zentralistischen Cloud-Architektur zusammenhängen. Alle Daten müssen zuerst in ein oder mehrere, meist weit entfernte, Rechenzentren transferiert, und von dort wieder zurückgespielt werden. Bei der Arbeit im Büro oder im Homeoffice ist das in der Regel unkritisch. Die aufgrund der Laufzeiten zwangsläufig entstehenden Latenzen spielen dort keine gravierende Rolle. Anders sieht das bei Echtzeit-Anwendungen aus, wie sie besonders im Internet of Things und im Industrial Internet of Things typisch sind. Die Sensoren in digitalisierten Produktionsketten sind ebenso auf die Datenverarbeitung in Echtzeit angewiesen wie in der Online-Verkehrssteuerung, bei medizinischen Anwendungen oder der vorausschauenden Wartung. Ein autonomes Fahrzeug wäre führerlos und gefährlich, wenn es auch nur kurzfristig auf aktualisierte Daten aus dem Datacenter warten müsste.

Mehr Effizienz und Sicherheit durch Edge Computing

Edge Computing ist die prinzipielle Lösung dieser Probleme. Neben den geringeren Latenzzeiten durch die verteilte, dezentrale Struktur, die solche Anwendungen überhaupt erst möglich machen, ergeben sich auch Kosten- und Sicherheitsvorteile. Unternehmen ersparen sich einen Teil der teuren Netzwerkverbindungen und sensible, vielleicht sogar unternehmenskritische Daten, müssen nicht in eine anonyme Cloud wandern. Zudem sinkenden die Anforderungen an die Bandbreiten im Netz und die limitierende Abhängigkeit von ständig verfügbaren Online-Verbindungen entfällt. Außerdem erhöht die verteilte Datacenter-Struktur die Ausfallsicherheit.