Edge Computing ist ein verteiltes Computing-Framework, das Unternehmensanwendungen näher an Datenquellen wie IoT-Geräte oder lokale Edge-Server bringt. Diese Nähe zu den Daten an der Quelle kann erhebliche geschäftliche Vorteile mit sich bringen, z. B. schnellere Einblicke, verbesserte Reaktionszeiten und bessere Bandbreitenverfügbarkeit.
Das explosive Wachstum und die zunehmende Rechenleistung von IoT-Geräten haben zu einem noch nie dagewesenen Datenaufkommen geführt. Und das Datenvolumen wird weiter wachsen, da sich durch die 5G-Technologie die Anzahl der angeschlossenen Mobilgeräte erhöhen wird.
In der Vergangenheit bestand das Versprechen von Cloud und KI darin, Innovationen zu automatisieren und zu beschleunigen, indem aus Daten verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden. Aber der beispiellose Umfang und die Komplexität der Daten, die von vernetzten Geräten erzeugt werden, haben die Kapazitäten von Netzwerk und Infrastruktur überholt.
Das Senden all dieser gerätegenerierten Daten an ein zentrales Rechenzentrum oder in die Cloud verursacht Bandbreiten- und Latenzprobleme. Edge Computing bietet eine effizientere Alternative: Die Daten werden näher an dem Punkt verarbeitet und analysiert, an dem sie erzeugt werden. Da die Daten nicht zur Verarbeitung über ein Netzwerk an eine Cloud oder ein Rechenzentrum geschickt werden müssen, wird die Latenz reduziert. Edge Computing – und mobiles Edge Computing in 5G-Netzwerken – ermöglichen eine schnellere und umfassendere Datenanalyse, die tiefgründigere Erkenntnisse, schnellere Reaktionszeiten und eine bessere Customer Experience ermöglicht.
Von vernetzten Fahrzeugen bis hin zu intelligenten Bots in der Fabrikhalle – die Menge an Daten, die heutzutage von Geräten generiert wird, ist größer als je zuvor, doch die meisten dieser IoT-Daten werden nicht genutzt. Eine Studie von McKinsey & Company hat beispielsweise ergeben, dass eine Bohrinsel auf hoher See Daten von 30.000 Sensoren generiert – aber weniger als ein Prozent dieser Daten wird derzeit zur Entscheidungsfindung genutzt.1
Edge Computing nutzt die zunehmenden geräteinternen Rechenkapazitäten, um tiefe Einblicke und vorausschauende Analysen nahezu in Echtzeit zu ermöglichen. Diese verbesserten Analysefähigkeiten in Edge-Geräten können Innovationen vorantreiben, die die Qualität verbessern und den Wert steigern. Dies wirft auch wichtige strategische Fragen auf: Wie verwalten Sie die Bereitstellung von Workloads, die diese Art von Aktionen durchführen, wenn die Rechenkapazität erhöht wird? Wie können Sie die eingebettete Intelligenz in Geräten nutzen, um die betrieblichen Abläufe für Ihre Mitarbeiter, Ihre Kunden und Ihr Unternehmen reaktionsschneller zu beeinflussen? Um den größtmöglichen Nutzen aus all diesen Geräten zu ziehen, muss ein erheblicher Teil der Berechnungen an die Edge verlagert werden.
Lesen Sie, wie Unternehmen mit Desktop-as-a-Service (DaaS) das gleiche Maß an Leistung und Sicherheit erreichen können wie bei der lokalen Bereitstellung der Anwendungen.
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Mit Edge Computing können Sie das Potenzial der riesigen ungenutzten Datenmengen erschließen, die von vernetzten Geräten erzeugt werden. Sie können neue Geschäftsmöglichkeiten aufdecken, die betriebliche Effizienz steigern und Ihren Kunden schnellere, zuverlässigere und konstantere Erfahrungen bieten. Die besten Edge-Computing-Modelle können Ihnen helfen, die Leistung zu beschleunigen, indem sie die Daten lokal analysieren. Ein gut durchdachter Ansatz für Edge Computing kann Workloads gemäß vordefinierten Richtlinien auf dem neuesten Stand halten, zur Wahrung der Privatsphäre beitragen und die Gesetze und Vorschriften zur Datenresidenz einhalten.
Aber dieser Prozess ist nicht ohne Herausforderungen. Ein effektives Edge-Computing-Modell sollte die Risiken der Netzwerksicherheit, die Komplexität der Verwaltung und die Grenzen der Latenz und Bandbreite berücksichtigen. Ein praktikables Modell sollte Ihnen helfen:
- Ihre Workloads über alle Clouds und auf einer beliebigen Anzahl von Geräten zu verwalten
- Anwendungen an allen Edge-Standorten zuverlässig und nahtlos bereitzustellen
- Offenheit und Flexibilität zu bewahren, um sich an sich verändernde Bedürfnisse anzupassen
- Sicherer und vertrauensvoller zu operieren
Unabhängig davon, welche Variante des Edge Computing Sie interessiert – Cloud Edge, IoT Edge oder Mobile Edge – stellen Sie sicher, dass Sie eine Lösung finden, mit der Sie die folgenden Ziele erreichen können.
Verwalten Sie die Verteilung von Software in großem Maßstab
Reduzieren Sie unnötige Administratoren, sparen Sie die damit verbundenen Kosten und setzen Sie Software dort ein, wo und wann sie benötigt wird.
Nutzung von Open-Source-Technologie
Nutzen Sie eine Edge-Computing-Lösung, die die Innovationsfähigkeit fördert und die Vielfalt der Geräte auf dem heutigen Markt bewältigen kann.
Sicherheitsbedenken ansprechen
Sie können sicher sein, dass die richtigen Workloads zur richtigen Zeit auf dem richtigen Rechner sind. Stellen Sie sicher, dass es einen einfachen Weg gibt, die Richtlinien Ihres Unternehmens zu regeln und durchzusetzen.
Arbeiten Sie mit einem zuverlässigen Partner mit umfassender Branchenkenntnis
Finden Sie einen Anbieter mit einer bewährten Multi-Cloud-Plattform und einem umfassenden Portfolio an Services, die die Skalierbarkeit erhöhen, die Leistung beschleunigen und die Sicherheit Ihrer Edge-Implementierungen verbessern. Fragen Sie Ihren Anbieter nach erweiterten Diensten, die die Intelligenz und Leistung an der Edge maximieren.
CIOs im Bankwesen, im Bergbau, im Einzelhandel sowie in fast jeder anderen Branche entwickeln Strategien, die darauf abzielen, die Customer Experience zu personalisieren, schnellere Einblicke und Maßnahmen zu generieren und einen kontinuierlichen Betrieb zu gewährleisten. Dies kann durch die Einführung einer massiv dezentralisierten Computerarchitektur erreicht werden, die auch als Edge Computing bekannt ist. Innerhalb jeder Branche gibt es jedoch bestimmte Anwendungsfälle, die den Bedarf an Edge IT vorantreiben.
Banken benötigen möglicherweise Edge, um Videoübertragungen von Geldautomaten in Echtzeit analysieren zu können, um die Sicherheit der Verbraucher zu erhöhen. Bergbauunternehmen können ihre Daten nutzen, um ihren Betrieb zu optimieren, die Sicherheit der Arbeiter zu verbessern, den Energieverbrauch zu senken und die Produktivität zu steigern. Einzelhändler können das Einkaufserlebnis für ihre Kunden personalisieren und spezielle Angebote schnell kommunizieren. Unternehmen, die Kiosk-Services nutzen, können die Remote-Verteilung und -Verwaltung ihrer kioskbasierten Anwendungen automatisieren und so sicherstellen, dass diese auch dann funktionieren, wenn sie nicht angeschlossen sind oder eine schlechte Netzwerkverbindung haben.
Verwalten und fördern Sie kostengünstig die Sicherheit von Tausenden von Edge-Servern und Hunderttausenden von Edge-Geräten.
IBM Power Systems und IBM Storage-Lösungen ermöglichen den Einsatz von KI-Modellen an der Edge. Gewinnen Sie Einblicke aus visuellen Live-Daten, die an der Edge generiert werden.
Beschleunigen Sie die Monetarisierung von Daten, um Anwendungen und Modelle für Echtzeit-Einsichten zu erweitern, ohne dass Sie Ihre Daten verschieben müssen.
Autonome Verwaltung revolutioniert Ihre Herangehensweise an das Edge Computing.
Edge Computing bietet eine leistungsstarke Strategie, um die durch neue Technologien verursachte künftige Überlastung der Netze abzumildern.
Innocens BV, ein Startup-Unternehmen für das Gesundheitswesen, identifiziert mit Hilfe von prädiktivem Edge Computing Kleinkinder mit Sepsis-Risiko.
Fußnoten
1„The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype,“ (Link außerhalb von ibm.com) McKinsey Global Institute, McKinsey & Company, Juni 2015