Von der Cloud hast du sicherlich schon was gehört. Der mysteriöse Ort, an dem alle unsere Daten von der NSA ausgewertet werden. Wir benutzen fast alle die Cloud jeden Tag und einer der Gründe, warum das so schnell und einfach funktioniert, ist das Edge-Computing oder auch Fog-Computing genannt.
Die herkömmliche Cloud wie wir sie kennen hat ein unglaubliches Bandbreitenproblem. Allein die Turbine eines Verkehrsflugzeugs generiert in einer halben Stunde 10 Terrabyte an Daten. Die stark beanspruchten Rechenzentren werden bald in die Knie gehen. Um diesem Problem vorzubeugen, ist das Edge-Computing eingeführt worden.
Die Edge-Cloud
Eine Edge-Cloud ist im Grunde nichts anderes als das Gerät selbst. Als Beispiel nehmen wir ein autonom fahrendes Auto. Ein autonomes Fahrzeug, das erst auf Cloud-Daten zugreifen muss, überfährt rote Ampeln, weil die Latenz zum Server einfach zu hoch ist, um rechtzeitig zu reagieren. Das ist auch einer der wesentlichen Punkte des Edge-Computings: Den Analyse- und Entscheidungsprozess zu optimieren.
Die zentrale Cloud ist ebenfalls nachteilig für Machine-Learning-Szenarien. Dort kommt es auf eine sofortige Auswertung von Daten an, um eine schnelle und effiziente Entscheidung zu finden. Auch wenn die Geräte mal vom Netz getrennt sind, können sie trotzdem noch auf die Daten zugreifen. Ein alltägliches Beispiel dafür ist Spotify. Die Musik, die du heruntergeladen hast, kannst du auch im Funkloch oder in der U-Bahn hören, da diese auf deinem Edge-Device, also dem Smartphone, gespeichert sind.
Was sind die Vorteile?
Die Sicherheit wird erhöht, denn durch gesicherte Edge-Geräte werden mehrere Zugangspunkte geschützt. Diese erkennen Fehler und können Gegenmaßnahmen einläuten. Die Netzwerk-Latenz wird durch die Reduzierung von Daten-Transfers verringert, da die Verarbeitung von Daten direkt an den Sammelpunkten stattfindet.
Wo wir schon bei der Datenübertragung sind: Diese wird von der Edge-Cloud zur zentralen Cloud ebenfalls reduziert. Das wird durch die Filterung der Daten in der Edge-Cloud ermöglicht. Einen rechtlichen Vorteil hat das Ganze auch, denn durch die Verarbeitung der Daten in der lokalen Edge-Cloud werden örtliche Vorschriften eingehalten.
Das System ist auch gegen überflüssige Daten robust. Die Streuung und Heterogenität von Daten wird erheblich reduziert. Die Daten werden mit Kontext-Bewusstsein verarbeitet. Das heißt, dass ein Kontext zwischen Ort, Zeit usw. besteht.
Und wer braucht jetzt Edge-Computing?
Beispielsweise Connected Cars, welche Zugriff auf Navigationsdaten, Kommunikation und andere Dienstleistungen über das Internet haben. Für autonom fahrende Autos wird diese Technologie in Zukunft unabdingbar sein.
Unser Stromnetz wird durch Smart-Grid-Stromnetze bereichert werden. Die Smart-Grids haben verbesserte Effizienz und Zuverlässigkeit und reduzieren den unnötigen Verlust. Dadurch wird der Verbrauch gesenkt, da der Strom intelligent eingesetzt wird, und das spart sogar Geld.
Außerdem interessant fürs Edge-Computing sind die Anwendungsbereiche Landwirtschaft, Umwelt, Industrie, Gesundheitswesen, das Smart Home, Militär und Tourismus.
Schon heute gibt es große Edge-Computing-Anbieter wie Cisco, Dell, IBM, Hewlett Packard (HP) und Intel, welche bereits 2014 in diese Technologie investiert haben. Wir freuen uns persönlich besonders auf die Anwendungsmöglichkeiten im Bereich Smart Home.
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Fotos: Tesla PR; Andrew Aitchison / Kontributor / Getty Images