Edge Computing

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist eine verteilte Netzwerkarchitektur, die Daten so nah wie möglich an der Quelle verarbeitet, um die Bandbreite zu minimieren und die Netzwerklatenz zu verringern. Ein wichtiges Ziel des Edge Computing ist es, die Kommunikationszeit zwischen Clients und Servern zu verringern.

In einigen Fällen werden die Daten auf dem Ursprungsgerät selbst verarbeitet – und nur die wichtigsten Daten werden überhaupt vom Gerät übertragen.

Neben der Erleichterung der Datenverarbeitung in Echtzeit bietet das Edge Computing noch weitere Vorteile:

• Verbesserte Reaktionszeit – die Daten müssen zur Verarbeitung nicht zu und von einem entfernten Rechenzentrum transportiert werden.
• Bandbreitenoptimierung – nur die wichtigsten Daten müssen über das Netzwerk übertragen werden.
• Sicherheitsoptimierung – das Sicherheitsrisiko wird reduziert, da weniger unverschlüsselte Daten über das Netzwerk gesendet werden.

Zu den Technologien, die das Edge Computing vorantreiben, gehören das Internet der Dinge (IoT), Software-definierte Netzwerke (SDN), drahtlose Netzwerke der fünften Generation (5G) und Blockchain.

Edge Computing ist ein häufiges und beliebtes Mittel zur Verbesserung von Netzwerken, um die Effizienz zu steigern.

Edge-Analytik

In den Anfängen von Big Data entwickelte sich eine einheitliche Philosophie, und die besten Praktiken bestanden in den meisten Fällen darin, die Daten an ein zentrales Data Warehouse vor Ort oder in der Cloud weiterzuleiten, wo sie gespeichert, abgerufen, analysiert und aufbereitet wurden. Bis vor kurzem war dies das vorherrschende Modell, bis sich die “Edge”-Datenerfassung als praktische Alternative herauskristallisierte.

Um Daten am Rande eines Netzwerks zu sammeln, schauen Unternehmen weit weg vom Data Warehouse und überlegen, wie sie Daten in der Nähe ihrer Quelle sammeln und analysieren können. Ein hervorragendes Beispiel sind Internet-of-Things (IoT)-Systeme, bei denen es möglicherweise nicht praktikabel ist, eine Vielzahl von Geräte- oder Sensordaten in das Data Warehouse zu leiten.

Das Streben nach Edge-Analytics setzt sich in IoT-Architekturen und anderen Arten von Unternehmenssystemen immer mehr durch. Da Unternehmen Daten “ausdünnen” oder auf andere Weise Datenergebnisse herausfiltern können, kann die Edge-Datenerfassung und -Analyse bei Problemen wie Netzwerküberlastung und Latenzzeiten helfen.

Edge Sicherheit

Ein intelligentes Gerät verfügt über eigene Rechenkapazitäten, so dass es Daten so nah wie möglich an der Quelle verarbeiten kann. Dies ist zwar nützlich, wenn eine sofortige Übertragung von Informationen erforderlich ist, erhöht aber auch das Risiko, dass intelligente Geräte am Netzwerkrand zu Angriffsflächen für Cybersecurity-Bedrohungen werden können.

Um diese neue Art von Netzwerkknoten zu schützen, wenden sich viele Unternehmen dem Secure Access Service Edge (SASE) zu, der Software-definierte Wide Area Network (SD-WAN)-Funktionen mit Netzwerksicherheitsdiensten kombiniert. Das SASE-Framework umfasst Funktionen wie Cloud Access Security Brokers (CASBs), Zero Trust und Next-Gen-Firewalls als Service (FWaaS) in einem einzigen Cloud-Service-Modell.

Edge-Computing vs. Fog-Computing vs. MEC-Computing

Das Fehlen einheitlicher Standards hat die Vermarktung von Edge-Computing-Diensten erschwert.

Obwohl “Edge” die gängigste Art der Beschreibung des Konzepts der Ausweitung der Cloud auf den Punkt, an dem die Daten entstehen, zu sein scheint, werden die konkurrierenden Bezeichnungen Fog Computing und MEC Computing von den Anbietern ebenfalls verwendet – manchmal als Synonyme.

Um Verwirrung zu vermeiden, empfehlen Netzwerkarchitekten die Verwendung des Begriffs Edge Computing, wenn es um das allgemeine Konzept der Verringerung der Latenz zwischen der Datenquelle und den unterstützenden Rechen-/Speicherressourcen geht.

Die Bezeichnung Fog Computing sollte verwendet werden, wenn Daten zur Verarbeitung an einen nahe gelegenen Gateway-Server gesendet werden. Fog Computing wird oft mit Cisco in Verbindung gebracht. Gateways können auch als Fog-Server oder Fog-Knoten bezeichnet werden.

Die Bezeichnung Multi-Access Edge Computing sollte verwendet werden, wenn es um den offenen Standardrahmen für Edge Computing geht, der von der gemeinnützigen Gruppe ETSI entwickelt wird. Mit diesem Rahmenwerk soll sichergestellt werden, dass Entwickler Zugang zu einem einheitlichen Satz von APIs haben.

_{Edge-Symbole erstellt von Freepik – Flaticon.}