6 reale Anwendungsfälle für Edge Computing

Edge Computing nimmt derzeit eine Schlüsselrolle in fast jedem Industriezweig ein, da es Datenanalyse in oder nahezu in Echtzeit ermöglicht und so wichtige Geschäftserkenntnisse liefert.

Einem Bericht von Accenture zufolge werden die weltweiten Ausgaben für Hardware, Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Edge-Lösungen von etwa 208 $ Milliarden im Jahr 2023 auf 317 $ Milliarden im Jahr 2026 steigen.

„Was Edge so spannend macht, ist das Potenzial, Unternehmen in jeder Branche und Funktion umzugestalten, von der Kundenansprache und dem Marketing bis hin zur Produktion und den Back-Office-Abläufen“, so Accenture.

„In allen Fällen trägt Edge dazu bei, Geschäftsfunktionen proaktiv und anpassungsfähig zu machen – oft in Echtzeit – was in neuen, optimierten Erlebnissen für Menschen resultiert.“

Laut Jason Andersen, Vice President of Strategy and Product Management bei Stratus Technologies, einem Anbieter von autonomen Edge-Computing-Plattformen, gehören Branchen und Betriebe mit hohem Datenaufkommen und hoher Datengeschwindigkeit zu den wichtigsten Anwendungsfällen für Edge Computing.

Hier sind sechs praktische Anwendungsbeispiele für Edge Computing:

6. Lebensmittel und Getränke

Laut Andersen profitieren Nahrungsmittel- und Getränkehersteller von der Echtzeitfähigkeit des Edge Computing.

„Ein Unternehmen, das beispielsweise Hunderte von Backwaren pro Minute verarbeitet, hat bei dieser Art von Belastung einen höheren Automatisierungsgrad und viele Maschinen, die alle Daten ausgeben und von einem menschlichen Bediener gesteuert werden müssen“, sagt er.

Echtzeittransparenz ist bei diesem Komplexitätsgrad von entscheidender Bedeutung, fügt er hinzu.

„Firmen mit diesem Produktionsniveau brauchen Kontrolle, um sicherzustellen, dass die Maschinen wie vorgesehen funktionieren, und Edge Computing kann bei der Steuerung oder zumindest bei der Überwachung der diesen Prozess ausführenden Maschine helfen“, so Andersen.

5. Edge-fähige Kampfjets und -drohnen

Moderne Flugzeuge, wie z. B. Kampfjets und Drohnen, sind zunehmend komplexe Informationssysteme mit fortschrittlicher Bordelektronik und Vernetzungsmöglichkeiten mit anderen Geräten zur Datenerfassung und -auswertung an Bord, so Ian Ferguson, Vice President of Marketing bei Lynx Software Technologies, einem Anbieter von Lösungen für einsatzkritische Anwendungen.

„Mit Edge Computing kann ein Kampfjet beispielsweise Echtzeitdaten übermitteln und sich mit Drohnen koordinieren, ohne auf einen entfernten Server warten zu müssen“, erklärt er.

„Dies beschleunigt und erhöht die Zuverlässigkeit kritischer Kampfentscheidungen.“

Indem die Verarbeitung und Analyse am Rande des Netzwerks stattfindet, können die Flugzeuge unabhängig arbeiten, wenn die Aufrechterhaltung einer Netzwerkverbindung schwierig ist, so Ferguson.

Und Edge Computing trägt auch den Sicherheitsanforderungen Rechnung, da sensible Verteidigungsdaten lokal verarbeitet und somit nicht abgefangen oder verletzt werden können.

„Kurz gesagt, Edge Computing erschließt neue Möglichkeiten, indem es die Verarbeitung und Entscheidungsfindung an den taktischen Rand verlagert“, sagt Ferguson.

4. Brückeninspektion

„Einer der interessantesten realen Anwendungsfälle für Edge Computing, an dem mein Team derzeit arbeitet, ist die Brückeninspektion“, sagt Gretchen Stewart, Chief Data Scientist bei Intel Public Sector.

Da durch das Bundesgesetz über Infrastrukturinvestitionen und Arbeitsplätze (engl. Infrastructure Investment and Jobs Act) Gelder in die Städte und Bundesstaaten fließen, müssen die Teams der öffentlichen Hand Tausende von Brücken inspizieren und die am dringendsten zu reparierenden Bauwerke priorisieren.

„Durch die Ausstattung von Drohnen mit Computer Vision können Inspektoren reparatur- oder wartungsbedürftige Bereiche schnell und genau identifizieren und so ein rechtzeitiges Eingreifen gewährleisten“, so Stewart.

„Diese hochentwickelten Algorithmen können selbst kleinste Risse, Rost oder Abnutzungserscheinungen erfassen, was in einer objektiven Rangliste der Brücken mit dem schlechtesten Zustand resultiert.“

Durch die Kombination von Computer Vision und Drohnen mit der Analyse vor Ort werden die Risiken und Kosten, die mit herkömmlichen manuellen Inspektionen verbunden sind, erheblich reduziert.

„In der Vergangenheit waren für Brückeninspektionen oft Spezialausrüstung und Personal erforderlich, um schwer zugängliche Bereiche zu erreichen, was Sicherheitsrisiken und logistische Herausforderungen mit sich brachte“, sagt Stewart.

Dank der mit Computer Vision ausgestatteten Drohnen können die Inspektoren diese Flächen schneller aus der Ferne untersuchen und die Behinderungen für die örtlichen Gemeinden minimieren, fügt sie hinzu.

Diese Daten können die Inspektoren auch für die vorausschauende Wartung zur Vorhersage künftig anfallender Reparaturen verwenden.

3. Betrugserkennung

Laut Alisdair Faulkner, Mitbegründer und CEO von Darwinium, einem Unternehmen für die Prävention von digitalem Betrug, stellt die Verlegung der Betrugserkennung an den Rand und die Nutzung von Content-Delivery-Netzwerken wie Cloudflare und AWS CloudFront sowie deren Kombination mit Sicherheit die einzige Möglichkeit zur Bewältigung der technologischen und kulturellen Faktoren dar, die die Zukunft digitaler Transaktionen bestimmen.

„Die zunehmende Komplexität von Betrugsfällen, die erhöhte Transaktionslast durch den Aufstieg von Sofortzahlungsplattformen wie Zelle und Venmo sowie die vermehrte Nutzung von mobilen Geräten zur Erleichterung von Zahlungen haben die Landschaft verändert“, sagt er.

„Die Branche hat sich weiterentwickelt und wir müssen uns mit ihr anpassen.“

Edge Computing hilft Unternehmen dabei, indem es Berechnungen und Datenspeicherung geografisch näher an den Nutzern und ihren Geräten verteilt.

Dies ermöglicht eine schnellere Distribution, geringere Latenzzeiten und verbesserte Sicherheit/Privatsphäre, da persönliche Daten nicht so weit übertragen werden müssen – wenn überhaupt, sagt Faulkner.

Digitale Unternehmen, die den Edge als Bereitstellungs- und Verschlüsselungspunkt nutzen, profitieren von einer Reihe von Vorteilen, z. B. in den Bereichen Commerce, Banking, Einzelhandel, Gaming, Reisen, Gesundheitswesen, öffentliche Verwaltung und anderen Sektoren, in denen Betrug an der Tagesordnung ist.

„Einer dieser Vorteile ist die Wahrung des Datenschutzes und der Kundensicherheit durch Verschlüsselung am Edge“, sagt Faulkner.

„Mit der Verschlüsselung von Endnutzerdaten am Rande können Unternehmen diese innerhalb ihrer Infrastruktur speichern, was den Datenschutz und die Sicherheit für die Nutzer optimiert.“

2. Früherkennung von Waldbränden

Die Verringerung der Häufigkeit und des Ausmaßes großer Waldbrände erfordert schnelle Reaktionszeiten.

Doch die Abgeschiedenheit und Ausdehnung der Wälder machen die Erkennung und Kommunikation potenzieller Bedrohungen zu einer Herausforderung, sagt Carsten Brinkschulte, CEO von Dryad Networks, einem Anbieter von Lösungen zur Branderkennung und Überwachung des Waldzustands.

Er meint jedoch, dass Edge Computing und KI zur Lösung dieser Herausforderung beitragen können, indem sie leistungsstarke Technologie in die Nähe der Entstehung eines Flächenbrandes bringen.

„Bei Dryad bieten wir eine Ultra-Früherkennung von Waldbränden mit solarbetriebenen Gassensoren in einem groß angelegten IoT-Mesh-Netzwerk im Wald“, sagt Brinkschulte.

Die Silvanet-Lösung von Dryad spürt Brände innerhalb der ersten Stunde auf, indem sie maschinelles Lernen auf solarbetriebene Gassensoren anwendet und Wasserstoff, Kohlenmonoxid und flüchtige organische Verbindungen feststellt, sagt er.

Mithilfe von maschinellem Lernen können die Sensoren Gaszusammensetzungen erkennen und identifizieren, die einen Schwelbrand darstellen könnten, während der Geruch eines vorbeifahrenden Diesel-Lkw herausgefiltert wird, erläutert Brinkschulte.

„Sobald ein potenzieller Schwelbrand bemerkt wird, werden die Informationen über ein groß angelegtes LoRaWAN-Mesh-Netz an Ersthelfer und Forstverwalter weitergeleitet“, erklärt er.

Diese intelligente Erkennung, Analyse, Identifizierung und Kommunikation erfolgt in Sekundenschnelle direkt am Gerät und ermöglicht so eine außerordentlich frühzeitige Entdeckung von Waldbränden, sagt er.

„Edge Computing wird durch die geringe Bandbreite des LoRaWAN-Mesh-Netzwerks erforderlich, was eine traditionelle Cloud-basierte Ausführung der KI-Engine ausschließt“, so Brinkschulte.

„Unsere Mesh-Gateway-Technologie schafft ein IoT-Netzwerk, das tief im Wald eingesetzt werden kann, wo keine normale Telekommunikationsnetzinfrastruktur hinreicht.“

1. Telekommunikation

Heutzutage müssen Unternehmen in allen Branchen Entscheidungen in Mikrosekunden treffen, und zwar mit Hilfe von Technologie, die „mitdenkt“.

Das macht Edge Computing in einer hypervernetzten, datenreichen Welt noch notwendiger, sagt Vinay Ravuri, CEO von EdgeQ, einem 5G-Chip-Startup.

Telekommunikationsanbieter sind die nächsten bedeutenden Anwender von Edge Computing, die darauf abzielen, Cloud, Compute und Konnektivität für den Edge-Bereich zu konvergieren.

Vor allem die niedrige Latenzzeit und die erweiterte Abdeckung von 5G werden zur drahtlosen Leitung, die es dem Mobile Edge Computing ermöglicht, sein volles Potenzial auszuschöpfen. Dabei werden die Daten am Rande des Netzwerks verarbeitet, anstatt sie an zentrale Rechenzentren zurückzuschicken, so Ravuri.

„5G wird voraussichtlich viele neue Endkundengeräte unterstützen“, sagt er.

„Durch den Einsatz von Edge Computing in Verbindung mit 5G können Betreiber die riesigen Datenmengen, die diese Geräte lokal generieren, besser nutzen und monetarisieren, indem sie Bandbreite und Zyklen einsparen und die Latenzzeit weiter reduzieren. Die Kombination von Edge Computing mit 5G wird eine Voraussetzung für autonome Anwendungen sein, die Echtzeitverarbeitung erfordern.“

Laut Ravuri werden sich beispielsweise Anwendungen des Mobile Edge Computing schnell auf den Bereich der autonomen und vernetzten Fahrzeuge ausweiten.

Er meint, dass Autos und Verkehrsleitsysteme für ein korrektes Funktionieren ständig Daten erfassen, analysieren und austauschen müssen.

Ob autonomes Fahren oder selbstfahrende Autos – diese „Datenzentren auf Rädern“ müssen den umgebenden Verkehr überwachen und mit ihm kommunizieren, um eine sichere und effiziente Navigation zu gewährleisten.

„Auf diese Weise werden die von Autos und Verkehrssystemen erzeugten Daten lokalisiert, ohne dass sie zur Verarbeitung in eine zentrale Cloud zurückfließen müssen“, sagt Ravuri.

Darüber hinaus werden Objekterkennung und -erfassung „missionskritisch“ werden. Der Einsatz von Edge-Computing-Architekturen in jedem Fahrzeug wird notwendig sein, weil das autonome Fahren hochauflösende Karten mit Berichten über Verkehrsmuster und autonomen Reaktionen in Echtzeit kombiniert.

„Da immer mehr vernetzte Fahrzeuge die Straßen überschwemmen, wird das Netzwerk unglaublich überlastet sein, sodass Datenbewegungen zwischen Autos und lokalen Netzwerken notwendig werden“, so Ravuri.

„Der Einbau von Modemchips in jedes Fahrzeug, um ein stabiles 5G-Netzwerk mit geringer Latenz zu ermöglichen, wäre für das Edge Computing unerlässlich.“

Fazit

Edge-Anwendungsfälle sind evolutionär, nicht revolutionär, erklärt Theresa Lanowitz, Leiterin der Cybersecurity Evangelism bei AT&T Business.

Mithilfe von Anwendungspunkten lassen sich vorhersehbare Geschäftsergebnisse auf einer „Makroebene“ ableiten, indem Daten auf einer „Mikroebene“ gesammelt und analysiert werden.

„Edge Computing ist eine neue Generation des Computing, die eine Veränderung des Computing-Ökosystems mit sich bringt … und das Ziel verfolgt, ein digitales Erlebnis zu bieten, das auf Informationen in nahezu Echtzeit basiert“, sagt sie.

„Und da sich die Anwendungsfälle weiterentwickeln, gewinnt gleichzeitig die Ausfallsicherheit an Bedeutung.“