Was ist ‚Edge Computing‘?

Edge Computing ist eine Methode, bei der die Ausführung von Anwendungen, Datenverarbeitung und -speicherung näher an den Ort zu bringen, an dem sie benötigt werden, anstatt sie in ein zentralisiertes Rechenzentrum zu senden. Häufig wird Edge Computing im Kontext von Internet of Things (IoT) eingesetzt, da viele IoT-Geräte an entfernten Standorten platziert sind und große Mengen von Daten generieren. Durch die Platzierung vor Ort können die Latenzzeiten verringert und die Netzwerklast reduzieren werden, indem weniger Daten über längere Distanzen übertragen werden müssen.

Wo wird Edge Computing eingesetzt?

• Smart Home-Systeme: Dabei wird ein System eingesetzt, das es ermöglicht, verschiedene IoT-Geräte in einem Haushalt miteinander zu verbinden und zu steuern, wie zum Beispiel Thermostate, Beleuchtung, Überwachungskameras und Sicherheitssysteme.
• Smart City-Systeme: Hier wird es ermöglicht verschiedene Geräte in einer Stadt miteinander zu verbinden und zu steuern, wie zum Beispiel Verkehrsüberwachung, Parkplatzmanagement, Umweltüberwachung und öffentliche Beleuchtung.
• Industrial Internet of Things (IIoT): Ein IoT-System, das es ermöglicht, verschiedene Geräte in einer industriellen Umgebung miteinander zu verbinden und zu steuern, wie zum Beispiel Maschinen, Produktionsanlagen und Lagerverwaltung.
• Wearable-Technologie: Tragbare Geräten wie Smartwatches und Fitness-Trackern werden immer beliebter und damit auch das sammeln und analysieren dieser Daten, um persönliche Gesundheitsdaten und das Aktivitätsniveau zu verfolgen und ggf. zu ändern.
• Smart Farming: Das Einsetzten von Sensoren und Geräten in landwirtschaftlichen Anlagen zu sammeln und zu analysieren von Daten, wie die Bodenfeuchtigkeit, die Düngemittelversorgung und die Ernteerträge zu optimieren. Ein bekanntes Beispiel für den Einsatz von Smart Farming ist Israel, wo durch den Einsatz von unter anderem IoT-Systemen Wüstengebiete landwirtschaftlich nutzbar gemacht werden konnten und dadurch die landwirtschaftliche Produktivität erhöht wurde.
• Transportsicherheit: In der Logistikbranche werden Daten von Fahrzeugen und Verkehrsinfrastruktur gesammelt und analysiert, um die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen.
• Gesundheitswesen: Hier werden IoT-Systeme eingesetzt, die es ermöglichen, Daten von medizinischen Geräten und Patientenüberwachungssystemen zu sammeln und zu analysieren, um die Behandlung von Patienten zu verbessern und die Pflegequalität zu erhöhen.

Die Vorteile von Edge Computing

• Latenzzeiten: Wie eingangs schon erwähnt, kann durch die Verarbeitung von Daten direkt an der Quelle die Latenzzeiten verringert, da – in der Regel – weniger Daten über längere Distanzen an Rechenzentren übertragen werden müssen. Das ist besonders für Anwendungen wichtig, die auf Echtzeit-Daten angewiesen sind, wie zum Beispiel bei Automatisierung, Steuerung von industriellen Prozessen und autonomes Fahrzeugen.
• Bandbreiteneinsparung: Durch die Verarbeitung von Daten in der Nähe der Quelle werden weniger Daten übertragen und die Bandbreitenkosten gesenkt.
• Erhöhte Zuverlässigkeit: Edge-Computing-Systeme sind weniger anfällig für Ausfälle, da sie nicht von einzelnen zentralen Knoten abhängig sind.
• Einsparung von Ressourcen: Edge-Geräte haben in der Regel beschränkte Ressourcen, daher kann durch die Verarbeitung von Daten in der Nähe der Quelle die Auslastung von zentralen Rechenzentren reduziert werden.
• Flexibilität und Skalierbarkeit: Edge-Computing-Systeme sind flexibler und einfacher skalierbar als zentralisierte Systeme. Es ermöglicht die schnelle Anpassung an sich ändernde Anforderungen und Bedingungen.
• Datensicherheit: IoT-Geräte sind nicht mehr direkt mit der Außenwelt verbunden und somit einem geringeren Risiko ausgesetzt, u.a. für Angriffe auf die Datenintegrität.
• Kosteneinsparung: Durch die Verringerung der Datenübertragung, -speicherung und -verarbeitung, kann die Anzahl von Servern, die für die Verarbeitung von Daten benötigt werden, reduziert werden.

Die Nachteile von Edge Computing

• Kompatibilitätsprobleme: Edge-Geräte und -Systeme müssen oft mit bestehenden zentralen Systemen und Netzwerken kompatibel sein, was zu Kompatibilitätsproblemen führen kann.
• Ressourcenbeschränkungen: Edge-Geräte haben in der Regel beschränkte Ressourcen, was die Implementierung von Anwendungen und dazugehörige Sicherheitsmaßnahmen erschweren kann.
• Verfügbarkeit von Strom und Netzwerkbandbreite: Oft werden Edge-Systeme an Orten betrieben, an denen die Stromversorgung und die Netzwerkbandbreite begrenzt sind.
• Kosten für die Wartung und Pflege: Oft müssen Edge-Geräte vor Ort gewartet und gepflegt werden, was zusätzliche Kosten verursachen kann.
• Qualität des Edge-Geräts: Der Erfolg von Edge-Computing hängt von der Qualität des Systems ab, das zur Verarbeitung und Speicherung von Daten verwendet wird.
• Verteilte Umgebung: Da Edge-Geräte und -Standorte sich oft an unterschiedlichen Orten befinden, kann es schwierig sein, eine einheitliche Sicherheitsstrategie umzusetzen und sicherzustellen, dass alle Geräte und Daten geschützt sind.
• Angriffe auf den Rand: Da Edge-Geräte oft direkt mit der Außenwelt interagieren, sind sie anfälliger für Angriffe, wie zum Beispiel Denial-of-Service-Angriffe und Angriffe auf die Datenintegrität.

Edge Computing Ansätze

• Edge-Geräte: Kleine, leistungsstarke Geräte, die das Verarbeiten von Daten und das Ausführen von Anwendungen ermöglichen. Beispiele für Edge-Geräte sind IoT-Gateways und industrielle Steuerungssysteme. Beispiele werden im nächsten Abschnitt Software für Edge Computing aufgeführt.
• Edge-Server: Leistungsstarke Server, die wie Edge-Geräte die Verarbeitung von Daten und die Ausführung von Anwendungen ermöglichen. Edge-Server können in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, darunter der Öl- und Gasindustrie, der Landwirtschaft und der Transport- und Logistikbranche. Beispiele werden ebenfalls im nächsten Abschnitt Software für Edge Computing aufgeführt.
• Edge-Cloud-Plattformen (oder auch FOG Computing genannt): Anbieter von Public-Cloud-Plattformen bieten auch Edge-Cloud-Plattformen an, die arbeitet in der Regel unterstützend zu Cloud-Computing. Der FOG ist eine Erweiterung der Cloud, bei der die Datenverarbeitung und -analyse nicht in der Cloud stattfindet, sondern an den Randnetzwerkgeräten, den sogenannten Fog-Nodes. Die FOG-Nodes) ermöglichen es unter anderem, die Ressourcen flexibel zu erhöhen oder zu verringern, um die Anforderungen der Anwendungen zu erfüllen. Und es ermöglicht Entwickler ihre Anwendungen in der Cloud entwickeln und diese dann auf Edge-Geräte bereitstellen. Beispiele für Edge-Cloud-Plattformen sind AWS Greengrass (von Amazon Web Services), Azure IoT Edge (von Microsoft), Google Cloud IoT Edge (von Google Cloud) und Kaa IoT Platform (ene Open-source Edge-Computing-Plattform).
• Mobile Edge Computing (MEC): MEC ist ein Konzept, bei dem die Cloud-Computing-Funktionalität in die Nähe des mobilen Endbenutzers gebracht wird, hier geht es vor allem darum, die Latenzzeiten zu reduzieren, Durch MEC werden Anwendungen und Dienste direkt an den mobilen Geräten der Benutzer auszuführen und Daten direkt an noch in den mobilen Netzwerken zu verarbeiten. Einige Beispiele für MEC-Angebote sind AWS Wavelength (von Amazon Web Services), Azure Mobile Edge (von Microsoft), Google Distributed Cloud (von Google Cloud) und Edge TPU (ebenfalls von Google Cloud, speziell für KI anwendungen)

Software für Edge Computing

• K3s und mikroK8S: Beides Open-Source-Kubernetes-Distribution, die speziell für Edge Computing und IoT-Umgebungen entwickelt wurde. Klein und leicht, was es ideal für die Verwendung in Edge-Geräten macht.
• EdgeX Foundry: Dies ist ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, eine Plattform für Edge Computing zu schaffen, die für die Integration von IoT-Geräten und Anwendungen geeignet ist. Es bietet eine Reihe von Werkzeugen und Diensten für die Entwicklung von Edge-Anwendungen.
• EdgeIQ: Eine Edge-Computing-Software, die es Unternehmen ermöglicht, Daten direkt an den Edge-Geräten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren.
• EdgeCore: Eine Edge-Computing-Software, die es Unternehmen ermöglicht, Anwendungen und Dienste direkt an den Edge-Geräten auszuführen und Daten direkt an den Edge-Geräten zu verarbeiten.
• Eclipse Edge Native: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung von Edge-Anwendungen, die in der Lage ist, Edge-Geräte und -Server zu verwalten und zu überwachen.
• Eclipse Kura: Eine offene Quelle Edge-Computing-Plattform, die die Entwicklung und Verwaltung von IoT-Anwendungen ermöglicht.
• Ubuntu Core: Ein Betriebssystem für Edge-Geräte, das es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen und Dienste direkt auf Edge-Geräten auszuführen.
• Portainer Edge Agent: Mit dem Portainer Edge Agent können Sie Edge-Geräte in Ihre Docker-Umgebung integrieren, um eine einheitliche Verwaltung und Überwachung von Edge-Geräten und Cloud-basierten Docker-Hosts zu ermöglichen.

Links

• https://de.wikipedia.org/wiki/Edge_Computing: Dieser Wikipedia-Artikel beschreibt Edge Computing als eine Technologie, die es ermöglicht, Datenverarbeitung und -analyse direkt an den Edge-Geräten durchzuführen. Es erklärt auch die Unterschiede zwischen Edge Computing und Cloud Computing und gibt Beispiele für Anwendungen.
• https://www.ibm.com/de-de/cloud/what-is-edge-computing: Diese Seite von IBM beschreibt Edge Computing als eine Technologie. Es gibt auch Beispiele für Anwendungen in verschiedenen Branchen und erklärt die Vorteile von Edge Computing im Vergleich zu Cloud Computing.
• https://www.networkworld.com/article/3224893/what-is-edge-computing-and-how-it-s-changing-the-network.html: Dieser Artikel von Network World beschreibt Edge Computing. Es wird auch auf die Auswirkungen von Edge Computing auf das Netzwerk eingegangen und wie es das Netzwerk verändert.
• https://lora-alliance.org/resource_hub/why-lorawan-is-the-connectivity-platform-for-smart-city-applications/: Diese Seite von LoRa Alliance, einer Organisation die sich mit LoRaWAN beschäftigt, beschreibt LoRaWAN als einen Funkstandard, der es ermöglicht, Geräte in weiten Bereichen zu vernetzen und Daten über ein langes Funknetzwerk zu übertragen. Es wird erklärt, wie LoRaWAN in Smart-City-Anwendungen verwendet werden kann und wie es die Sicherheit und Skalierbarkeit von IoT-Netzwerken verbessert.
• https://www.iot-now.com/2020/02/13/101240-lorawan-starter-kit-agriculture-launched-cloud-access/: Dieser Artikel von IoT Now beschreibt den Start eines LoRaWAN Starter Kits speziell für die Landwirtschaft. Es erklärt, wie das Kit die Verbindung von landwirtschaftlichen Geräten zum Internet ermöglicht und wie es einen einfachen Zugang zu Cloud-Services ermöglicht, um Daten zu sammeln und zu verarbeiten.
• https://www.computerwoche.de/a/was-ist-edge-computing,3550237: Dieser Artikel von Computerwoche beschreibt, was Edge Computing ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es bietet. Es geht darum, Datenverarbeitung und Analyse näher an die Quelle zu bringen, um die Latenzzeiten zu reduzieren und die Datensicherheit zu erhöhen.
• https://www.telekom.com/de/konzern/details/edge-computing-564064: Diese Seite von der Deutschen Telekom beschreibt Edge Computing als eine Technologie, die es ermöglicht, Datenverarbeitung und -analyse direkt an den Edge-Geräten durchzuführen.
• https://www.ionos.de/digitalguide/server/knowhow/edge-computing-erklaerung-und-definition/: Dieser Artikel von IONOS beschreibt ebenfalls Edge Computing als eine Technologie und gibt Beispiele für Anwendungen in verschiedenen Branchen.