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    Was versteht man unter Edge Computing?

    Edge Computing bezeichnet eine Form der Datenverarbeitung, die vor Ort oder in der Nähe einer Datenquelle stattfindet, um die Notwendigkeit der Datenverarbeitung in einem entfernten Rechenzentrum zu reduzieren. Unternehmen erhalten dadurch eine schnellere und effektivere Möglichkeit, Daten mithilfe von Anwendungen der Enterprise-Klasse zu verarbeiten. Früher erzeugten Edge-Punkte enorme Datenmengen, die häufig verworfen wurden. Mit dem Aufkommen von Mobile Computing und dem Internet der Dinge (IoT) kann die IT-Architektur nun dezentralisiert werden. Unternehmen erhalten so nahezu Echtzeit-Einblicke mit geringerer Latenz und niedrigeren Bandbreitenanforderungen für Cloud-Server – und das alles bei gleichzeitig erhöhter Sicherheit für sensible Daten.

    Warum ist Edge Computing wichtig?

    Die sensibelsten Daten werden bereits verarbeitet, und lebenswichtige Systeme, die sicher und zuverlässig funktionieren müssen, basieren zu einem großen Teil auf Edge- Computing , das bereits an Standorten wie Fabriken, Einzelhandelsgeschäften und Krankenhäusern stattfindet. Für diese Standorte sind latenzarme, netzwerkunabhängige Lösungen unerlässlich. Edge-Computing hat das Potenzial, Unternehmen branchen- und funktionsübergreifend zu transformieren – von Kundenbindung und Marketing bis hin zu Produktion und Backoffice-Prozessen. Es unterstützt proaktive und flexible Geschäftsprozesse, häufig in Echtzeit, und führt so zu verbesserten Nutzererlebnissen. Edge ermöglicht es Unternehmen, die digitale und die reale Welt zu integrieren.

    Vorteile und Anwendungen von Edge Computing

    Edge Computing ermöglicht schnelle Entscheidungen und optimiert das Nutzererlebnis durch maximale Relevanz an jedem Kontaktpunkt. Die Cloud-Infrastruktur trägt nun dazu bei, dass Edge Computing zur Entwicklung neuer Erkenntnisse und Erlebnisse beiträgt.

    Im Folgenden sind einige gängige Vorteile von Edge Computing aufgeführt:

    • Enorme Datenmengen: Die Cloud kann zwar extrem große Datenmengen verarbeiten, doch entstehen erhebliche Übertragungskosten und es gibt Kapazitätsgrenzen im physischen Netzwerk. Die Datenverarbeitung am Netzwerkrand kann sich unter solchen Umständen als äußerst vorteilhaft erweisen.
    • Datenschutz: Benutzer können entscheiden, die Kontrolle über sensible Daten lokal zu behalten, anstatt sie in die Cloud zu übertragen.
    • Abgelegene Gebiete: Einige Anwendungsfälle fallen in Bezug auf die Konnektivität unter die Kategorie "abgelegen". Sei es, dass sie tatsächlich abgelegen sind (wie z. B. eine Ölbohr- oder Offshore-Plattform) oder praktisch abgelegen (z. B. bei mobilen oder transportbezogenen Szenarien unter Nutzung von Edge Computing).
    • Kostensensitivität: Die Datenverarbeitung ist mit unterschiedlichen Kostenprofilen entlang des gesamten Cloud-Kontinuums verbunden, die optimiert werden können, um die Gesamtsystemkosten zu senken.
    • Autonomer Betrieb: Benutzer benötigen möglicherweise eine durchgängige Verarbeitung innerhalb der lokalen Umgebung, um den Betrieb aufrechtzuerhalten, wenn der Zugriff auf die Cloud nicht möglich ist oder voraussichtlich nur zeitweise oder instabil sein wird.