ROBIOTIC

Lexikon

Edge Computing

Auf einen Blick

Statt eines zentralen Rechenzentrums gibt es beim Edge Computing dezentrale Strukturen, die am Rande eines Netzwerks existieren - Daten aus Sensoren und (mobilen) Geräten werden also sofort vor Ort verarbeitet und an die relevanten Stellen weitergeleitet, z. B. an Geräte aus dem Internet of Things.

Edge vs. Cloud Computing

Cloud Computing ist eine Technologie, mit der Ressourcen wie Speicher oder Rechenleistung sowie Anwendungen und Dienste über das Internet bereitgestellt werden können. So kann jeder beliebige Nutzer darauf zugreifen, ohne selbst entsprechende Hardware und Software anzuschaffen. Edge Computing ist in vielerlei Hinsicht das Gegenteil. Daten werden z. B. direkt dort verarbeitet, wo sie entstehen, ohne den Umweg über ein Rechenzentrum bzw. über in der Cloud angesiedelte Server eines Drittanbieters zu nehmen. Für das Internet of Things haben beide Technologien ihre Daseinsberechtigung. Die Stärken von Cloud Computing liegen z. B. in der flexiblen Bereitstellung von Services und Ressourcen an ein breites Publikum, während Edge Computing seine Stärken in der schnellen, sicheren Verarbeitung von Daten hat.

Vorteile von Edge Computing

Die Technologie bietet vor allem in industriellen Szenarien Vorteile, z. B:

  • Datenverarbeitung in Echtzeit
  • Datenverarbeitung am Ort des Entstehens
  • Verringerung des Datenaustauschs über das Internet
  • Datenverarbeitung auch ohne Internetanbindung
  • erhöhte Sicherheit der Daten
  • dezentrale Strukturen
  • schnellere Reaktionszeiten für kritische Anwendungen

Anwendungsgebiete

In der Industrie und in Unternehmen gibt es viele Situationen, in denen die Technologie aufgrund ihrer Vorteile aktiv genutzt wird, z. B., wenn es um zeitkritische Anwendungen oder um die Vorverarbeitung der entstehenden Datenflut geht.

Big Data
Weniger gut eignet sich die Technologie in vielen Szenarien, in denen es regelmäßig riesige Datenmengen zu managen gibt - zumindest dann, wenn sie nicht mit anderen Lösungen kombiniert wird. Denn Big Data lebt von der effizienten Aufbereitung, Speicherung und Analyse laufend anfallender Datenmengen. Sprich, es wäre z. B. erforderlich, dass die dezentral vorliegenden Strukturen konstant an den Speicherbedarf angepasst würden. Stattdessen bietet es sich an, die anfallenden Daten in Echtzeit in der Edge vorzubereiten und anschließend zur Aufbewahrung und Weiterverarbeitung an ein Rechenzentrum weiterzuleiten.

Industrie 4.0
Der Ansatz eignet sich außerdem, um Geräte und Maschinen aus dem Industrial Internet of Things zu vernetzen. Durch die dezentrale Struktur und die Verarbeitung und Weiterleitung von Daten in Echtzeit ergibt sich eine schnelle und effiziente Kommunikation, die nicht von externen Services aus der Cloud abhängig ist. Für exakt aufeinander abgestimmte Produktionsketten kann die Verarbeitung direkt vor Ort in der Edge z. B. höhere Produktivität und optimiertes Timing für zeitkritische Prozesse bedeuten.

Predictive Maintenance
Predicitve Maintenance oder die vorausschauende Wartung ist ein wichtiges Konzept in der Smart Factory: Die Geräte und Maschinen melden, sobald sie gewartet werden müssen, und ersetzen damit den festen Wartungsplan. Damit das funktioniert, sammeln die vernetzten Anlagen eine Vielzahl von Sensordaten und Messwerten, welche dann direkt in der Edge ausgewertet werden. So kann der verantwortliche Mitarbeiter schnellstmöglich über eine anstehende Wartung informiert werden.

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