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 schnelle Popularität im digitalen Raum sein.
Von Unternehmen, Unternehmen, Fabriken, Krankenhäusern, Banken und anderen etablierten Einrichtungen wird täglich ein Überschuss an Daten generiert.
Daher ist es wichtiger geworden, Daten effizient zu verwalten, zu speichern und zu verarbeiten. Bei zeitkritischen Unternehmen ist es besonders offensichtlich, Daten schnell und effektiv zu verarbeiten, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und den Geschäftsbetrieb zu beschleunigen.
Dabei kann Edge Computing helfen.
Aber worum geht es? Ist die Cloud nicht genug?
Lassen Sie uns diese Zweifel ausräumen, indem wir Edge Computing im Detail verstehen.
What Is Edge Computing?
Edge Computing ist die moderne, verteilte Computerarchitektur, die die Datenspeicherung und -berechnung näher an die Datenquelle bringt. Das hilft zu sparen Bandbreite und die Reaktionszeit verbessern.
Einfach ausgedrückt umfasst Edge Computing weniger Prozesse, die in der Cloud ausgeführt werden. Es verlagert diese Rechenprozesse auch auf Edge-Geräte, wie z IoT-Geräte, Edge-Server oder Benutzercomputer. Auf diese Weise, die Berechnungen näher oder an den Rand des Netzwerks zu bringen, wird die Fernkommunikation zwischen einem Server und einem Client reduziert. Daher reduziert es die Bandbreitennutzung und Latenz.
Edge Computing ist im Wesentlichen eine Architektur und keine Technologie an sich. Es handelt sich um ortsspezifisches Computing, das nicht auf die Cloud angewiesen ist, um die Arbeit auszuführen. Dies bedeutet jedoch nie, dass die Cloud nicht existiert; es wird nur näher.
The Origin of Edge Computing
Edge Computing entstand als Konzept in Content Delivery Networks (CDNs) in den 1990er Jahren entwickelt, um Video- und Webinhalte über Edge-Server bereitzustellen, die näher an den Benutzern bereitgestellt werden. In den 2000er Jahren entwickelten sich diese Netzwerke und begannen, Apps und App-Komponenten direkt auf den Edge-Servern zu hosten.
So entstand die erste kommerzielle Nutzung von Edge Computing. Schließlich wurden Edge-Computing-Lösungen und -Dienste entwickelt, um Apps wie Einkaufswagen, Datenaggregation in Echtzeit, Anzeigenschaltung und mehr zu hosten.
Edge Computing Architecture
Rechenaufgaben erfordern eine geeignete Architektur. Und es gibt hier keine „one size fits all“-Richtlinie. Unterschiedliche Arten von Rechenaufgaben erfordern unterschiedliche Architekturen.
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 bereitzustellen.
Obwohl Edge Computing eine dezentrale Architektur verwendet, die eine Herausforderung darstellen kann und eine kontinuierliche Kontrolle und Überwachung erfordert, ist Edge Computing immer noch effektiv bei der Lösung von fortschreitenden Netzwerkproblemen wie dem Verschieben großer Datenmengen in kürzerer Zeit als andere Computermethoden.
Die einzigartige Architektur des Edge Computing zielt darauf ab, drei Hauptherausforderungen im Netzwerk zu lösen – Latenz, Bandbreite und Netzwerküberlastung.
Latency
Es bezieht sich auf die Zeit, in der ein Datenpaket von einem Punkt im Netzwerk zu einem anderen geht. Eine niedrigere Latenzzeit trägt zu einer noch besseren Benutzererfahrung bei, aber die Herausforderung besteht in der Entfernung zwischen einem Benutzer (Client), der die Anfrage stellt, und dem Server, der die Anfrage bearbeitet. Die Latenz kann mit größeren geografischen Entfernungen und Netzwerküberlastung zunehmen, was die Antwortzeit des Servers verzögert.
Indem Sie die Berechnung näher an der Datenquelle platzieren, verringern Sie tatsächlich die physische Entfernung zwischen dem Server und dem Client, um schnellere Reaktionszeiten zu ermöglichen.
Bandbreite
Es ist die Datenmenge, die ein Netzwerk im Laufe der Zeit transportiert und in Bits/Sekunde gemessen wird. Es ist auf alle Netzwerke beschränkt, insbesondere für die drahtlose Kommunikation. Daher kann eine begrenzte Anzahl von Geräten Daten in einem Netzwerk austauschen. Und wenn Sie diese Bandbreite erhöhen möchten, müssen Sie möglicherweise extra bezahlen. Außerdem ist die Kontrolle der Bandbreitennutzung im gesamten Netzwerk, das eine große Anzahl von Geräten verbindet, schwierig.
Edge-Computing löst dieses Problem. Da die gesamte Berechnung in der Nähe oder an der Datenquelle wie Computer, Webcam usw. erfolgt, wird Bandbreite nur für deren Nutzung bereitgestellt, wodurch Verschwendung reduziert wird.
Stau
Das Internet umfasst Milliarden von Geräten, die weltweit Daten austauschen. Dies kann das Netzwerk überfordern und zu einer hohen Netzwerküberlastung und Antwortverzögerungen führen. Darüber hinaus können auch Netzwerkausfälle auftreten und die Überlastung weiter erhöhen, um die Kommunikation zwischen den Benutzern zu stören.
Durch die Bereitstellung von Servern und Datenspeichern am oder in der Nähe des Ortes, an dem die Daten generiert 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 Staus und Latenzen erheblich reduziert.
How Does Edge Computing Work?
Das Edge-Computing-Konzept ist nicht ganz neu; es geht auf Jahrzehnte zurück, die mit Remote Computing verbunden sind. So platzierten Zweigstellen und Remote-Arbeitsplätze Computerressourcen an einem Ort, an dem sie den maximalen Nutzen erzielen können, anstatt sich auf einen zentralen Standort zu verlassen.
Beim traditionellen Computing, bei dem die Daten clientseitig (wie der PC eines Benutzers) erzeugt wurden, wurden sie über das Internet in das Firmen-LAN übertragen, um Daten zu speichern und mit einer Unternehmens-App zu verarbeiten. Als nächstes wird die Ausgabe über das Internet zurückgesendet, um das Gerät des Clients zu erreichen.
Jetzt haben sich moderne IT-Architekten vom Konzept der zentralisierten Rechenzentren verabschiedet und die Edge-Infrastruktur angenommen. Dabei werden die Rechen- und Speicherressourcen von einem Rechenzentrum an den Ort verlagert, an dem der Nutzer die Daten generiert (bzw. die Datenquelle).
Dies bedeutet, dass Sie das Rechenzentrum in die Nähe der Datenquelle bringen und nicht umgekehrt. Es erfordert eine teilweise Zahnstange, die den Betrieb in einem Remote-LAN unterstützt und die Daten lokal sammelt, um sie zu verarbeiten. Einige können die Ausrüstung in abgeschirmten Gehäusen einsetzen, um sie vor hohen Temperaturen, Feuchtigkeit, Feuchtigkeit und anderen klimatischen Bedingungen zu schützen.
Der Edge-Computing-Prozess umfasst die Datennormalisierung und -analyse, um Business Intelligence zu finden, wobei nur die relevanten Daten nach der Analyse an das Hauptrechenzentrum gesendet werden. Darüber hinaus kann Business Intelligence hier bedeuten:
- Videoüberwachung in Einzelhandelsgeschäften
- Verkaufsdaten
- Prädiktive Analytik für die Reparatur und Wartung von Geräten
- Stromerzeugung,
- Aufrechterhaltung der Produktqualität,
- Stellen Sie sicher, dass das Gerät ordnungsgemäß funktioniert und mehr.
Advantages and Disadvantages
Vorteile
Die Vorteile von Edge-Computing sind wie folgt:
# 1. Schnellere Reaktionszeiten
Das Bereitstellen von Rechenprozessen an oder in der Nähe der Edge-Geräte hilft, die Latenz zu reduzieren, wie oben erläutert.
Angenommen, ein Mitarbeiter möchte einem anderen Mitarbeiter auf demselben Firmengelände eine dringende Nachricht übermitteln. Es dauert länger, die Nachricht zu senden, da sie das Gebäude verlässt und mit einem entfernten Server an einem beliebigen Ort auf der Welt kommuniziert und dann als empfangene Nachricht zurückkommt.
Beim Edge Computing ist der Router für die Datenübertragung im Büro verantwortlich, wodurch Verzögerungen erheblich reduziert werden. Es spart auch in hohem Maße Bandbreite.
# 2. Kosteneffizienz
Edge Computing hilft, Serverressourcen und Bandbreite zu sparen, was wiederum Kosten spart. Wenn Sie Cloud-Ressourcen bereitstellen, um eine große Anzahl von Geräten in Büros oder zu Hause mit intelligenten Geräten zu unterstützen, werden die Kosten höher. Edge Computing kann diesen Aufwand jedoch reduzieren, indem der Rechenteil all dieser Geräte an den Edge verlagert wird.
# 3. Datensicherheit und Datenschutz
Das Verschieben von Daten über Server mit internationalem Standort ist mit Datenschutz, Sicherheit und weitere rechtliche Fragen. Wenn es entführt wird und in die falschen Hände gerät, kann dies zu großen Bedenken führen.
Edge Computing hält Daten näher an ihrer Quelle, innerhalb der Grenzen von Datengesetzen wie HIPAA und DSGVO. Es hilft, Daten lokal zu verarbeiten und zu vermeiden, dass sensible Daten in die Cloud oder ein Rechenzentrum verschoben werden. Somit bleiben Ihre Daten in Ihren Räumlichkeiten sicher.
Darüber hinaus können auch Daten in die Cloud oder entfernte Server übertragen werden verschlüsselt durch die Implementierung von Edge-Computing. Auf diese Weise werden Daten sicherer von Cyber-Angriffe.
# 4. Einfache Wartung
Edge-Computing erfordert minimalen Aufwand und minimale Kosten, um die Edge-Geräte und -Systeme zu warten. Es verbraucht weniger Strom für die Datenverarbeitung und der Kühlbedarf, um die Systeme mit optimaler Leistung zu halten, ist ebenfalls geringer.
Nachteile
Die Nachteile von Edge-Computing sind:
# 1. Begrenzter Fokus
Die Implementierung von Edge-Computing könnte effektiv sein, aber ihr Zweck und ihr Umfang sind begrenzt. Dies ist einer der Gründe, warum Menschen von der Cloud angezogen werden.
# 2. Konnektivität
Edge Computing muss über eine gute Konnektivität verfügen, um Daten effektiv verarbeiten zu können. Und wenn die Konnektivität verloren geht, ist eine solide Fehlerplanung erforderlich, um die auftretenden Probleme zu überwinden.
# 3. Sicherheitslücken
Mit der erhöhten Nutzung von intelligente Geräte, erhöht sich der Risikovektor von Angreifern, die die Geräte kompromittieren.
Applications of Edge Computing
Edge Computing findet Anwendung in verschiedenen Branchen. Es wird verwendet, um Daten nahe oder am Netzwerkrand zu aggregieren, zu verarbeiten, zu filtern und zu analysieren. Einige der Anwendungsgebiete sind:
IoT-Geräte
Es ist ein weit verbreiteter Irrtum, dass Edge Computing und IoT dasselbe sind. In Wirklichkeit ist Edge Computing eine Architektur, während IoT ist eine Technologie die Edge-Computing verwendet.
Intelligente Geräte wie Smartphones, intelligente Thermostate, intelligente Fahrzeuge, intelligente Schlösser, smartwatches, usw., stellen eine Verbindung zum Internet her und profitieren von Code, der auf diesen Geräten selbst ausgeführt wird, anstatt in der Cloud für eine effiziente Nutzung.
Optimierung des Netzwerks
Edge-Computing hilft bei der Optimierung des Netzwerks, indem es seine Leistung im gesamten Web für Benutzer misst und verbessert. Es findet einen Netzwerkpfad mit der niedrigsten Latenz und der höchsten Zuverlässigkeit für den Benutzerverkehr. Darüber hinaus kann es auch Verkehrsstaus beseitigen, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Gesundheitswesen
Aus dem Gesundheitswesen werden riesige Datenmengen generiert. Es handelt sich um Patientendaten von medizinischen Geräten, Sensoren und Geräten.
Daher besteht ein größerer Bedarf, die Daten zu verwalten, zu verarbeiten und zu speichern. Edge Computing hilft hier durch die Anwendung Maschinelles Lernen und Automatisierung für den Datenzugriff. Es hilft, problematische Daten zu identifizieren, die eine sofortige Behandlung durch das Klinikpersonal erfordern, um eine bessere Patientenversorgung zu ermöglichen und Gesundheitsvorfälle zu vermeiden.
Darüber hinaus wird Edge Computing in medizinischen Überwachungssystemen verwendet, um schnell in Echtzeit zu reagieren, anstatt auf die Aktion eines Cloud-Servers zu warten.
Einzelhandel
Einzelhandelsunternehmen generieren auch große Datenmengen aus der Bestandsverfolgung, dem Verkauf, der Überwachung und anderen Geschäftsinformationen. Der Einsatz von Edge Computing ermöglicht es den Menschen, diese Daten zu sammeln und zu analysieren und Geschäftsmöglichkeiten wie Verkaufsprognosen, die Optimierung von Lieferantenbestellungen, die Durchführung effektiver Kampagnen und mehr zu finden.
Fertigung
Edge Computing wird im Fertigungssektor eingesetzt, um Fertigungsprozesse zu überwachen und maschinelles Lernen und Echtzeit anzuwenden Analytik zur Produktverbesserung Qualitäten und erkennen Produktionsfehler. Es unterstützt auch die in Produktionsanlagen zu integrierenden Umgebungssensoren.
Darüber hinaus bietet Edge Computing Einblicke in die Komponenten auf Lager und deren Lebensdauer. Es hilft dem Hersteller, genaue und schnellere Geschäftsentscheidungen für den Betrieb und die Fabrik zu treffen.
Konstruktion
Die Bauindustrie verwendet Edge-Computing hauptsächlich für die Arbeitssicherheit, um Daten von Sicherheitsvorrichtungen, Kameras, Sensoren usw. zu sammeln und zu analysieren. Es hilft Unternehmen, die Sicherheitsbedingungen am Arbeitsplatz zu überblicken und stellt sicher, dass die Mitarbeiter die Sicherheitsprotokolle befolgen.
Transport
Der Transportsektor, insbesondere autonome Fahrzeuge, produziert täglich Terabyte an Daten. Autonome Fahrzeuge müssen während der Fahrt in Echtzeit Daten gesammelt und analysiert werden, was einen hohen Rechenaufwand erfordert. Außerdem benötigen sie Daten zu Fahrzeugzustand, Geschwindigkeit, Standort, Straßen- und Verkehrsbedingungen sowie zu Fahrzeugen in der Nähe.
Um dies zu bewältigen, werden die Fahrzeuge selbst zum Edge, an dem das Computing stattfindet. Infolgedessen werden Daten mit einer beschleunigten Geschwindigkeit verarbeitet, um die Datenerfassungs- und Analyseanforderungen zu erfüllen.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft wird Edge Computing in Sensoren eingesetzt, um die Nährstoffdichte und den Wasserverbrauch zu verfolgen und die Ernte zu optimieren. Dazu sammelt der Sensor Daten zu Umgebungs-, Temperatur- und Bodenbedingungen. Es analysiert ihre Auswirkungen, um den Ernteertrag 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 Ölversorgungsunternehmen zu überwachen. Sensoren überwachen kontinuierlich Luftfeuchtigkeit und Druck. Darüber hinaus darf die Konnektivität nicht verloren gehen, denn wenn etwas schief geht, beispielsweise eine überhitzte Ölleitung unentdeckt bleibt, kann dies zu Katastrophen führen. Die Herausforderung besteht darin, dass sich die meisten dieser Einrichtungen in abgelegenen Gebieten befinden, in denen die Konnektivität schlecht ist.
Daher bietet die Bereitstellung von Edge-Computing auf diesen Systemen oder in deren Nähe eine bessere Konnektivität und kontinuierliche Überwachungsmöglichkeiten. Edge-Computing kann auch Gerätefehlfunktionen in Echtzeit ermitteln. Die Sensoren können die von allen Maschinen erzeugte Energie überwachen, wie z Elektrofahrzeuge, Windparksysteme und mehr mit Netzsteuerung zur Unterstützung der Kostensenkung und effizienten Energieerzeugung.
Andere Edge-Computing-Anwendungen sind für Videokonferenzen, die große Bandbreiten verbrauchen, effizientes Caching mit Code, der in CDN-Edge-Netzwerken ausgeführt wird, Finanzdienstleistungen wie Sicherheitsbanken und mehr.
Far Edge vs. Near Edge
Edge-Computing beinhaltet so viele Begriffe wie Near Edge, Far Edge usw., dass es manchmal verwirrend wird. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen der fernen Kante und der nahen Kante verstehen.
Ferne Kante
Es ist die am weitesten von einem Cloud-Rechenzentrum entfernte Infrastruktur, die den Benutzern am nächsten ist.
Beispielsweise kann sich die Far Edge-Infrastruktur eines Mobilfunkanbieters in der Nähe der Basisstationen von Mobilfunkmasten befinden.
Far Edge Computing wird in Unternehmen, Fabriken, Einkaufszentren usw. bereitgestellt. Die Anwendungen, die auf dieser Infrastruktur ausgeführt werden, benötigen einen hohen Durchsatz, Skalierbarkeit und geringe Latenz, was sich hervorragend für Videostreaming eignet. AR / VR, Videospiele usw. Basierend auf gehosteten Apps ist es bekannt als:
- Ein Enterprise Edge, der Unternehmensanwendungen hostet
- IoT Edge, das IoT-Apps hostet
Nahe Kante
Es ist die Computerinfrastruktur, die zwischen den Cloud-Rechenzentren und dem Far Edge bereitgestellt wird. Es hostet generische Anwendungen und Dienste, im Gegensatz zu Far Edge, das bestimmte Apps hostet.
Zum Beispiel kann die Near-Edge-Infrastruktur für das CDN-Caching verwendet werden, Nebelberechnungusw. Außerdem platziert Fog Computing Speicher- und Computerressourcen innerhalb oder in der Nähe der Daten, möglicherweise nicht bei den Daten. Es ist ein Mittelweg zwischen einem weit entfernten Cloud-Rechenzentrum und dem Rand an der Quelle mit begrenzten Ressourcen.
Edge Computing vs. Cloud Computing (Similarities and Differences)
Sowohl Edge- als auch Cloud-Computing beinhalten verteiltes Computing und die Bereitstellung von Speicher- und Rechenressourcen basierend auf den erzeugten Daten. Sie sind jedoch definitiv nicht gleich.
So unterscheiden sie sich.
- Einsatz: Cloud Computing stellt Ressourcen an globalen Standorten mit hoher Skalierbarkeit zur Ausführung von Prozessen bereit. Es kann ein zentralisiertes Computing umfassen, das näher an der/den Datenquelle(n) liegt, aber nicht am Rand eines Netzwerks. Auf der anderen Seite setzt Edge Computing Ressourcen dort ein, wo die Daten generiert werden.
- Zentralisierung/Dezentralisierung: Durch die Zentralisierung bietet die Cloud effiziente und skalierbare Ressourcen mit Sicherheit und Kontrolle. Edge Computing ist dezentralisiert und wird verwendet, um Bedenken und Anwendungsfälle zu adressieren, die im Zentralisierungsansatz von Cloud Computing nicht bereitgestellt werden.
- Die Architektur: Die Cloud-Computing-Architektur besteht aus mehreren lose gekoppelten Komponenten. Es stellt Apps 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 nutzt einen oder mehrere Programmiersprachen. Edge Computing erfordert möglicherweise verschiedene Programmiersprachen, um Apps zu entwickeln.
- Reaktionszeit: Die durchschnittliche Reaktionszeit ist beim Cloud Computing normalerweise höher als beim Edge Computing. Daher bietet Edge Computing einen schnelleren Rechenprozess.
- Bandbreite: Cloud Computing verbraucht aufgrund der größeren Entfernung zwischen Client und Server mehr Bandbreite und Leistung, während Edge Computing vergleichsweise weniger Bandbreite und Leistung benötigt.
What Are the Benefits of Edge Computing over 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 Informationsweitergabe an ein Rechenzentrum verzögern, was den Entscheidungsprozess verlangsamt und Latenzen verursacht.
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 von Edge gegenüber Cloud.
- Die Nachfrage nach einer schnelleren, sichereren und zuverlässigeren Architektur hat das Wachstum des Edge Computing populär gemacht und Unternehmen dazu veranlasst, Edge Computing gegenüber Cloud Computing zu wählen. In Bereichen, in denen zeitkritische Informationen benötigt werden, wirkt Edge Computing Wunder.
- Wenn der Rechenprozess an entfernten Standorten ausgeführt wird, funktioniert Edge Computing besser, da nur wenige oder keine Konnektivität vorhanden ist, um einen zentralisierten Ansatz zu ermöglichen. Es wird bei der lokalen Speicherung helfen und als Mikro-Rechenzentrum arbeiten.
- Edge Computing ist eine bessere Lösung zur Unterstützung intelligenter und spezialisierter Geräte, die spezielle Funktionen ausführen und sich von normalen Geräten unterscheiden.
- Edge-Computing kann in den meisten Bereichen im Vergleich zum Cloud-Computing effektiv die Bandbreitennutzung, hohe Kosten, Sicherheit und Stromverbrauch angehen.
Current Providers of Edge Computing
Um Edge-Computing schnell und einfach in Ihrem Unternehmen oder Unternehmen bereitzustellen, benötigen Sie einen Edge-Computing-Dienstleister. Sie helfen dabei, die Daten zu verarbeiten und effizient zu übertragen, bieten eine robuste IT-Infrastruktur und verwalten riesige Datenmengen, die von den Edge-Geräten generiert werden.
Hier sind einige der bemerkenswerten Edge-Computing-Anbieter:
# 1. Amazon Web Services
AWS bietet konsistente Erfahrungen mit einem Cloud-Edge-Modell und bietet Lösungen und Dienste für IoT, ML, KI, Analytik, Robotik, Speicherung und Berechnung.
# 2. Dell
Dell bietet Edge-Computing-Orchestrierung und -Management über OpenManage Mobile. Dell eignet sich hervorragend für digitale Städte, Einzelhändler, Hersteller und andere.
# 3. ClearBlade
ClearBlade veröffentlichte ihre Edge Native Intelligent Asset Application, die es einem Edge-Maintainer ermöglicht, Warngeräte zu erstellen und sich ohne Codierung mit IoT-Geräten zu verbinden.
Andere namhafte Edge-Computing-Anbieter sind Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex und mehr.
Schlussworte
Edge Computing kann eine effiziente, zuverlässige und kostensparende Option für moderne Unternehmen sein, die digitale Dienste und Lösungen als je zuvor nutzen. Es ist auch ein hervorragendes Konzept, um die Kultur der Remote-Arbeit um eine schnellere Datenverarbeitung und Kommunikation zu ermöglichen.
