Was ist Edge Computing und was sind seine Anwendungen?

Edge Computing zielt darauf ab, Webanwendungen und Internetgeräte zu optimieren und die Bandbreitennutzung und Latenz bei der Kommunikation zu minimieren. Dies könnte einer der Gründe für seine rasche Popularität im digitalen Raum sein

In Unternehmen, Betrieben, Fabriken, Krankenhäusern, Banken und anderen Einrichtungen wird täglich ein Übermaß an Daten erzeugt.

Daher ist es immer wichtiger geworden, Daten effizient zu verwalten, zu speichern und zu verarbeiten. Besonders in zeitkritischen Unternehmen ist es wichtig, Daten schnell und effektiv zu verarbeiten, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und Geschäftsabläufe zu beschleunigen.

Dabei kann Edge Computing helfen

Aber was hat es damit auf sich? Ist die Cloud nicht genug?

Lassen Sie uns diese Zweifel ausräumen, indem wir Edge Computing im Detail verstehen

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist eine moderne, verteilte Computing-Architektur, die die Datenspeicherung und -berechnung näher an die Datenquelle bringt. Dies hilft, Bandbreite zu sparen und die Reaktionszeit zu verbessern

Einfach ausgedrückt: Beim Edge Computing laufen weniger Prozesse in der Cloud. Außerdem werden diese Rechenprozesse auf Edge-Geräte verlagert, z. B. IoT-Geräte, Edge-Server oder die Computer der Benutzer. Diese Art der Verlagerung von Berechnungen in die Nähe oder an den Rand des Netzwerks reduziert die Kommunikation über große Entfernungen zwischen einem Server und einem Client. Dadurch werden die Bandbreitennutzung und die Latenzzeit reduziert

Edge Computing ist im Wesentlichen eine Architektur und keine Technologie an sich. Es handelt sich um standortspezifisches Computing, das sich nicht auf die Cloud verlässt, um die Arbeit zu erledigen. Das bedeutet jedoch nicht, dass es die Cloud nicht mehr gibt, sie rückt nur näher

Der Ursprung von Edge Computing

Edge Computing entstand als Konzept in Content Delivery Networks(CDNs), die in den 1990er Jahren geschaffen wurden, um Video- und Webinhalte mit Hilfe von Edge-Servern bereitzustellen, die näher bei den Nutzern aufgestellt wurden. In den 2000er Jahren entwickelten sich diese Netzwerke weiter und begannen, Apps und App-Komponenten direkt auf den Edge-Servern zu hosten.

So kam die erste kommerzielle Nutzung von Edge Computing zustande. Schließlich wurden Edge Computing-Lösungen und -Services entwickelt, um Anwendungen wie Einkaufswagen, Datenaggregation in Echtzeit, Werbeeinblendungen und mehr zu hosten

Edge Computing Architektur

Computing-Aufgaben erfordern eine geeignete Architektur. Und hier gibt es keine "Einheitsgröße für alle". Verschiedene Arten von Computing-Aufgaben benötigen eine unterschiedliche Architektur

Edge Computing hat sich im Laufe der Jahre zu einer wichtigen Architektur entwickelt, um verteiltes Computing zu unterstützen und Speicher- und Rechenressourcen in der Nähe des gleichen geografischen Standorts wie die Quelle einzusetzen.

Obwohl es sich um eine dezentrale Architektur handelt, die eine Herausforderung darstellen kann und eine kontinuierliche Kontrolle und Überwachung erfordert, ist Edge Computing immer noch effektiv bei der Lösung fortgeschrittener Netzwerkprobleme wie der Übertragung großer Datenmengen in kürzerer Zeit als andere Computing-Methoden.

Die einzigartige Architektur des Edge Computing zielt darauf ab, drei wesentliche Netzwerkprobleme zu lösen - Latenz, Bandbreite und Netzwerküberlastung

Latenz

Sie bezieht sich auf die Zeit, in der ein Datenpaket von einem Punkt im Netzwerk zu einem anderen gelangt. Geringere Latenzzeiten tragen zu einem besseren Benutzererlebnis bei, aber die Herausforderung liegt in der Entfernung zwischen dem Benutzer (Client), der die Anfrage stellt, und dem Server, der die Anfrage bearbeitet. Die Latenzzeit kann bei größeren geografischen Entfernungen und Netzwerküberlastungen zunehmen, was die Reaktionszeit des Servers verzögert.

Indem Sie die Berechnung näher an der Datenquelle platzieren, verringern Sie die physische Entfernung zwischen dem Server und dem Client und ermöglichen so schnellere Antwortzeiten

Bandbreite

Die Bandbreite ist die Datenmenge, die ein Netzwerk im Laufe der Zeit überträgt, und wird in Bits/Sekunde gemessen. Sie ist bei allen Netzwerken begrenzt, insbesondere bei der drahtlosen Kommunikation. Daher kann nur eine begrenzte Anzahl von Geräten in einem Netzwerk Daten austauschen. Und wenn Sie diese Bandbreite erhöhen möchten, müssen Sie möglicherweise extra bezahlen. Außerdem ist die Kontrolle der Bandbreitennutzung in einem Netzwerk, das eine große Anzahl von Geräten verbindet, schwierig

Edge Computing löst dieses Problem. Da alle Berechnungen in der Nähe oder an der Quelle der Daten stattfinden, z. B. bei Computern, Webcams usw., wird die Bandbreite nur für die Nutzung durch diese Geräte bereitgestellt, was die Verschwendung reduziert

Überlastung

Im Internet tauschen Milliarden von Geräten auf der ganzen Welt Daten aus. Dies kann das Netzwerk überfordern und zu einer hohen Überlastung des Netzwerks und zu Reaktionsverzögerungen führen. Außerdem kann es zu Netzwerkausfällen kommen, die die Überlastung noch verstärken und die Kommunikation zwischen den Benutzern stören.

Durch den Einsatz von Servern und Datenspeichern an oder in der Nähe des Ortes, an dem die Daten erzeugt werden, ermöglicht Edge Computing den Betrieb mehrerer Geräte über ein effizienteres und kleineres LAN, in dem lokale Geräte, die Daten erzeugen, die verfügbare Bandbreite nutzen können. Auf diese Weise werden Überlastungen und Latenzzeiten erheblich reduziert.

Wie funktioniert Edge Computing?

Das Konzept des Edge Computing ist nicht ganz neu; es geht auf Jahrzehnte zurück, die mit Remote Computing verbunden waren. So wurden beispielsweise in Zweigstellen und an entfernten Arbeitsplätzen Computerressourcen an einem Ort platziert, an dem sie den größtmöglichen Nutzen bringen können, anstatt sich auf einen zentralen Standort zu verlassen.

Beim traditionellen Computing, bei dem die Daten auf der Client-Seite (z.B. auf dem PC des Benutzers) erzeugt wurden, wurden sie über das Internet in das LAN des Unternehmens übertragen, wo sie gespeichert und mit einer Unternehmens-App verarbeitet wurden. Anschließend wird die Ausgabe über das Internet zurückgeschickt, um das Gerät des Kunden zu erreichen.

Moderne IT-Architekten haben sich von dem Konzept der zentralen Rechenzentren verabschiedet und sich der Edge-Infrastruktur zugewandt. Hier werden die Rechen- und Speicherressourcen von einem Rechenzentrum an den Ort verlegt, an dem der Benutzer die Daten erzeugt (oder die Datenquelle).

Das bedeutet, dass Sie das Rechenzentrum in die Nähe der Datenquelle bringen und nicht umgekehrt. Sie benötigen einen Teil des Racks, der den Betrieb in einem entfernten LAN unterstützt und die Daten lokal sammelt, um sie zu verarbeiten. In einigen Fällen werden die Geräte in abgeschirmten Gehäusen untergebracht, um sie vor hohen Temperaturen, Feuchtigkeit und anderen klimatischen Bedingungen zu schützen.

Der Edge-Computing-Prozess umfasst die Normalisierung und Analyse von Daten, um Business Intelligence zu finden, wobei nur die relevanten Daten nach der Analyse an das Hauptrechenzentrum gesendet werden. Außerdem kann Business Intelligence hier bedeuten

• Videoüberwachung in Einzelhandelsgeschäften
• Verkaufsdaten
• Prädiktive Analysen für die Reparatur und Wartung von Geräten
• Energieerzeugung,
• Aufrechterhaltung der Produktqualität,
• Sicherstellung der ordnungsgemäßen Funktion von Geräten und mehr.

Vorteile und Nachteile

Vorteile

Die Vorteile von Edge Computing sind wie folgt

#1. Schnellere Reaktionszeiten

Der Einsatz von Rechenprozessen an oder in der Nähe von Edge-Geräten trägt, wie oben erläutert, zur Verringerung der Latenzzeit bei

Nehmen wir an, ein Mitarbeiter möchte eine dringende Nachricht an einen anderen Mitarbeiter auf demselben Firmengelände übermitteln. Es dauert länger, die Nachricht zu versenden, da sie den Weg außerhalb des Gebäudes nimmt und mit einem weit entfernten Server an einem beliebigen Ort der Welt kommuniziert und dann als empfangene Nachricht zurückkommt.

Beim Edge Computing ist der Router für die Datenübertragung innerhalb des Büros zuständig, was die Verzögerungen erheblich reduziert. Außerdem spart er in hohem Maße Bandbreite

#2. Kosteneffizienz

Edge Computing hilft, Serverressourcen und Bandbreite einzusparen, was wiederum Kosten spart. Wenn Sie Cloud-Ressourcen einsetzen, um eine große Anzahl von Geräten in Büros oder Haushalten mit intelligenten Geräten zu unterstützen, werden die Kosten höher. Mit Edge Computing können Sie diese Ausgaben jedoch reduzieren, indem Sie den Rechenanteil all dieser Geräte an den Rand verlagern

#3. Datensicherheit und Datenschutz

Das Verschieben von Daten über international aufgestellte Server bringt Datenschutz-, Sicherheits- und weitere rechtliche Probleme mit sich. Wenn die Daten gekapert werden und in die falschen Hände geraten, kann das große Probleme verursachen

Mit Edge Computing bleiben die Daten näher an ihrer Quelle, innerhalb der Grenzen von Datenschutzgesetzen wie HIPAA und GDPR. Es hilft dabei, Daten lokal zu verarbeiten und zu vermeiden, dass sensible Daten in die Cloud oder ein Rechenzentrum ausgelagert werden. Ihre Daten bleiben auch in Ihrem Unternehmen sicher

Darüber hinaus können Daten, die in die Cloud oder auf entfernte Server gehen, durch die Implementierung von Edge Computing verschlüsselt werden. Auf diese Weise werden die Daten besser vor Cyberangriffe geschützt

#4. Einfache Wartung

Edge Computing erfordert nur minimalen Aufwand und Kosten für die Wartung der Edge-Geräte und -Systeme. Es verbraucht weniger Strom für die Datenverarbeitung, und auch der Kühlungsbedarf, um die Systeme mit optimaler Leistung zu betreiben, ist geringer

Nachteile

Die Nachteile von Edge Computing sind

#1. Begrenzter Anwendungsbereich

Die Implementierung von Edge Computing könnte effektiv sein, aber ihr Zweck und ihr Anwendungsbereich sind begrenzt. Das ist einer der Gründe, warum die Menschen von der Cloud angezogen werden

#2. Konnektivität

Edge Computing muss über eine gute Konnektivität verfügen, um Daten effektiv zu verarbeiten. Und wenn die Konnektivität verloren geht, ist eine solide Ausfallplanung erforderlich, um die auftretenden Probleme zu bewältigen.

#3. Sicherheitslücken

Mit der zunehmenden Nutzung von Intelligente Geräte steigt auch das Risiko, dass Angreifer die Geräte kompromittieren

Anwendungen von Edge Computing

Edge Computing findet in verschiedenen Branchen Anwendung. Es wird verwendet, um Daten in der Nähe oder am Netzwerkrand zu aggregieren, zu verarbeiten, zu filtern und zu analysieren. Einige der Bereiche, in denen es eingesetzt wird, sind

IoT-Geräte

Es ist ein weit verbreiteter Irrglaube, dass Edge Computing und IoT das Gleiche sind. In Wirklichkeit handelt es sich bei Edge Computing um eine Architektur, während IoT eine Technologie ist, die Edge Computing nutzt

Intelligente Geräte wie Smartphones, intelligente Thermostate, intelligente Fahrzeuge, intelligente Schlösser, Smartwatches usw. stellen eine Verbindung zum Internet her und profitieren davon, dass der Code zur effizienten Nutzung auf diesen Geräten selbst und nicht in der Cloud läuft

Netzwerk optimieren

Edge Computing hilft bei der Optimierung des Netzwerks, indem es dessen Leistung im gesamten Web für die Nutzer misst und verbessert. Es findet einen Netzwerkpfad mit der geringsten Latenz und der höchsten Zuverlässigkeit für den Benutzerverkehr. Darüber hinaus kann es auch Verkehrsstaus für eine optimale Leistung beseitigen

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen werden riesige Datenmengen erzeugt. Es handelt sich dabei um Patientendaten von medizinischen Geräten, Sensoren und Apparaten

Daher besteht ein großer Bedarf an der Verwaltung, Verarbeitung und Speicherung dieser Daten. Edge Computing hilft hier, indem es maschinelles Lernen und Automatisierung für den Datenzugriff einsetzt. Es hilft dabei, problematische Daten zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit von Klinikern erfordern, um eine bessere Patientenversorgung zu ermöglichen und gesundheitliche Zwischenfälle zu vermeiden.

Darüber hinaus wird Edge Computing in medizinischen Überwachungssystemen eingesetzt, um schnell und in Echtzeit zu reagieren, anstatt auf die Reaktion eines Cloud-Servers zu warten

Einzelhandel

Auch im Einzelhandel fallen große Datenmengen an, z.B. aus der Bestandsverfolgung, dem Verkauf, der Überwachung und anderen Geschäftsinformationen. Der Einsatz von Edge Computing ermöglicht es, diese Daten zu sammeln und zu analysieren und Geschäftsmöglichkeiten zu finden, wie z.B. Umsatzprognosen, Optimierung von Lieferantenbestellungen, Durchführung effektiver Kampagnen und mehr

Herstellung

Edge Computing wird in der Fertigungsindustrie eingesetzt, um Fertigungsprozesse zu überwachen und maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen anwenden. , um die Produktqualität zu verbessern und Produktionsfehler zu erkennen. Es unterstützt auch die Integration von Umweltsensoren in Fertigungsanlagen

Darüber hinaus bietet Edge Computing Einblicke in die auf Lager befindlichen Komponenten und wie lange sie reichen würden. Es hilft dem Hersteller, genaue und schnellere Geschäftsentscheidungen für den Betrieb und die Fabrik zu treffen.

Konstruktion

Das Baugewerbe nutzt Edge Computing hauptsächlich für die Sicherheit am Arbeitsplatz, um Daten von Sicherheitsgeräten, Kameras, Sensoren usw. zu sammeln und zu analysieren. Es hilft Unternehmen, sich einen Überblick über die Sicherheitsbedingungen am Arbeitsplatz zu verschaffen und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter die Sicherheitsprotokolle einhalten.

Transport

Der Transportsektor, insbesondere autonome Fahrzeuge, produziert täglich Terabytes an Daten. Autonome Fahrzeuge benötigen Daten, die während der Fahrt in Echtzeit gesammelt und analysiert werden, was eine umfangreiche Datenverarbeitung erfordert. Außerdem benötigen sie Daten über den Zustand des Fahrzeugs, die Geschwindigkeit, den Standort, die Straßen- und Verkehrsbedingungen und die Fahrzeuge in der Nähe

Um dies zu bewältigen, werden die Fahrzeuge selbst zum Ort, an dem die Datenverarbeitung stattfindet. Dadurch werden die Daten mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet, um den Bedarf an Datenerfassung und -analyse zu decken.

Landwirtschaft

In der Landwirtschaft wird Edge Computing in Sensoren eingesetzt, um die Nährstoffdichte und den Wasserverbrauch zu verfolgen und die Ernte zu optimieren. Zu diesem Zweck sammelt der Sensor Daten zu Umwelt-, Temperatur- und Bodenbedingungen. Er analysiert deren Auswirkungen, um die Ernteerträge zu steigern und sicherzustellen, dass sie unter den günstigsten Umweltbedingungen geerntet werden.

Energie

Edge Computing ist auch im Energiesektor nützlich, um die Sicherheit bei Gas- und Ölversorgern zu überwachen. Sensoren überwachen kontinuierlich die Luftfeuchtigkeit und den Druck. Außerdem darf die Konnektivität nicht verloren gehen, denn wenn etwas schief geht, z.B. eine überhitzte Ölleitung unentdeckt bleibt, kann das zu Katastrophen führen. Die Herausforderung besteht darin, dass sich die meisten dieser Anlagen in abgelegenen Gebieten befinden, in denen die Konnektivität schlecht ist.

Daher bietet der Einsatz von Edge Computing in diesen Anlagen oder in deren Nähe eine bessere Konnektivität und kontinuierliche Überwachungsmöglichkeiten. Edge Computing kann auch Fehlfunktionen von Anlagen in Echtzeit feststellen. Die Sensoren können die von allen Maschinen erzeugte Energie überwachen, z. B. von ElektrofahrzeugeWindkraftanlagen und andere Anlagen mit Netzsteuerung, um die Kosten zu senken und eine effiziente Energieerzeugung zu gewährleisten

Andere Edge-Computing-Anwendungen sind Videokonferenzen, die große Bandbreiten verbrauchen, effizientes Caching mit Code, der auf CDN-Edge-Netzwerken läuft, Finanzdienstleistungen wie Banken für die Sicherheit und mehr

Far Edge vs. Near Edge

Edge Computing umfasst so viele Begriffe wie Near Edge, Far Edge usw., dass es manchmal verwirrend wird. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen dem Far Edge und dem Near Edge verstehen

Far Edge

Es handelt sich um die Infrastruktur, die am weitesten von einem Cloud-Rechenzentrum entfernt ist, sich aber in unmittelbarer Nähe der Benutzer befindet.

Die Far Edge-Infrastruktur eines Mobilfunkanbieters kann sich zum Beispiel in der Nähe der Basisstationen von Mobilfunkmasten befinden

Far Edge Computing wird in Unternehmen, Fabriken, Einkaufszentren usw. eingesetzt. Die Anwendungen, die auf dieser Infrastruktur laufen, benötigen einen hohen Durchsatz, Skalierbarkeit und eine niedrige Latenz, was für Video-Streaming, AR/VR, Videospiele usw. ideal ist. Basierend auf gehosteten Apps wird es als

• Ein Enterprise Edge, der Unternehmensanwendungen hostet
• IoT Edge, der IoT-Apps hostet

Nahe der Kante

Dies ist die Recheninfrastruktur, die zwischen den Cloud-Rechenzentren und dem Far Edge eingesetzt wird. Sie hostet generische Anwendungen und Dienste, im Gegensatz zum Far Edge, der spezifische Anwendungen hostet

Die Near Edge-Infrastruktur kann zum Beispiel für CDN-Caching verwendet werden, Fog Computing usw. genutzt werden. Außerdem werden beim Fog Computing Speicher- und Computerressourcen innerhalb oder in der Nähe der Daten platziert, auch wenn sie sich nicht direkt bei den Daten befinden. Es ist ein Mittelding zwischen einem weit entfernten Cloud-Rechenzentrum und dem Edge, der sich an der Quelle mit begrenzten Ressourcen befindet.

Edge Computing vs. Cloud Computing (Gemeinsamkeiten und Unterschiede)

Sowohl Edge- als auch Cloud-Computing beinhalten verteiltes Computing und die Bereitstellung von Speicher- und Rechenressourcen auf der Grundlage der erzeugten Daten. Sie sind jedoch definitiv nicht dasselbe

Hier ist der Unterschied zwischen beiden

• Bereitstellung: Beim Cloud Computing werden Ressourcen an globalen Standorten mit hoher Skalierbarkeit bereitgestellt, um Prozesse auszuführen. Es kann zentralisiertes Computing in der Nähe der Datenquelle(n) beinhalten, aber nicht am Rande eines Netzwerks. Andererseits werden beim Edge Computing die Ressourcen dort eingesetzt, wo die Daten erzeugt werden.
• Zentralisierung/Dezentralisierung: Durch die Zentralisierung bietet die Cloud effiziente und skalierbare Ressourcen mit Sicherheit und Kontrolle. Edge Computing ist dezentralisiert und wird eingesetzt, um die Probleme und Anwendungsfälle zu lösen, die beim zentralisierten Ansatz des Cloud Computing nicht möglich sind.
• Architektur: Die Cloud Computing-Architektur besteht aus mehreren lose gekoppelten Komponenten. Sie stellt Anwendungen und Dienste nach dem Pay-as-you-go-Modell bereit. Edge Computing geht jedoch über Cloud Computing hinaus und bietet eine stabilere Architektur.
• Programmierung: Die App-Entwicklung in der Cloud ist geeignet und verwendet eine oder wenige Programmiersprachen. Edge Computing kann verschiedene Programmiersprachen für die Entwicklung von Apps erfordern.
• Reaktionszeit: Die durchschnittliche Antwortzeit ist beim Cloud Computing in der Regel länger als beim Edge Computing. Daher bietet Edge Computing einen schnelleren Berechnungsprozess.
• Bandbreite: Cloud Computing verbraucht aufgrund der größeren Entfernung zwischen dem Client und dem Server mehr Bandbreite und Energie, während Edge Computing vergleichsweise weniger Bandbreite und Energie benötigt.

Was sind die Vorteile von Edge Computing gegenüber Cloud Computing?

Der Prozess beim Edge Computing ist effizienter als beim Cloud Computing, da letzteres mehr Zeit benötigt, um die von einem Benutzer angeforderten Daten abzurufen. Cloud Computing kann die Weiterleitung von Informationen an ein Rechenzentrum verzögern, was den Entscheidungsprozess verlangsamt und zu Latenzzeiten führt.

Infolgedessen können Unternehmen Verluste in Bezug auf Kosten, Bandbreite, Datensicherheit und sogar Arbeitsrisiken erleiden, insbesondere in der Fertigung und im Bauwesen. Hier sind einige Vorteile des Edge gegenüber der Cloud

• Die Nachfrage nach einer schnelleren, sichereren und zuverlässigeren Architektur hat das Wachstum des Edge Computing begünstigt und Unternehmen dazu veranlasst, Edge Computing dem Cloud Computing vorzuziehen. In den Bereichen, in denen zeitkritische Informationen benötigt werden, wirkt Edge Computing auch Wunder.
• Wenn der Rechenprozess an abgelegenen Standorten durchgeführt wird, funktioniert Edge Computing besser, da wenig bis gar keine Konnektivität besteht, die einen zentralisierten Ansatz ermöglicht. Es hilft bei der lokalen Speicherung und funktioniert wie ein Mikro-Rechenzentrum.
• Edge Computing ist eine bessere Lösung für die Unterstützung intelligenter und spezialisierter Geräte, die besondere Funktionen ausführen und sich von normalen Geräten unterscheiden.
• Im Vergleich zum Cloud Computing kann Edge Computing die Bandbreitennutzung, die hohen Kosten, die Sicherheit und den Stromverbrauch in den meisten Bereichen effektiv angehen.

Aktuelle Anbieter von Edge Computing

Um Edge Computing schnell und einfach in Ihrem Unternehmen einsetzen zu können, benötigen Sie einen Edge Computing Service Provider. Sie helfen dabei, die Daten zu verarbeiten und effizient zu übertragen, bieten eine robuste IT-Infrastruktur und verwalten die riesigen Datenmengen, die von den Edge-Geräten erzeugt werden

Hier sind einige der wichtigsten Edge-Computing-Anbieter

#1. Amazon Webdienste

AWS bietet konsistente Erfahrungen mit einem Cloud-Edge-Modell und stellt Lösungen und Dienste für IoT, ML, KI, Analytik, Robotik, Speicherung und Berechnung bereit

#2. Dell

Dell bietet Edge-Computing-Orchestrierung und -Verwaltung über OpenManage Mobile. Dell ist ideal für digitale Städte, Einzelhändler, Hersteller und andere

#3. ClearBlade

ClearBlade hat seine Edge Native Intelligent Asset Application veröffentlicht, mit der ein Edge-Wartungsunternehmen Alarmgeräte erstellen und sich mit IoT-Geräten verbinden kann, ohne programmieren zu müssen

Andere namhafte Edge-Computing-Anbieter sind Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex und andere

Letzte Worte 👩‍🏫

Edge Computing kann eine effiziente, zuverlässige und kostensparende Option für moderne Unternehmen sein, die mehr digitale Dienste und Lösungen als je zuvor nutzen. Es ist auch ein hervorragendes Konzept zur Unterstützung der Fernarbeitskultur, um eine schnellere Datenverarbeitung und Kommunikation zu ermöglichen.