Zur Homepage
DE

Schnelle und dezentrale Datenverarbeitung dank Edge-Computing

Edge-Computing

Industrielle Cloud-Lösungen gewinnen immer mehr an Bedeutung. Doch ohne eine leistungsfähige Rechenleistung direkt in der Fertigung sind die Echtzeitanforderungen, die die Datenerfassung direkt an der Maschine erfordert, kaum lösbar. Dieser Paradigmenwechsel wird für das Internet der Dinge (IoT) eine unverzichtbare Schlüsseltechnologie.

Schnelle und dezentrale Datenerfassung

Bereits jetzt geht man auf dem US-Markt von einem prognostizierten Umsatz von neun Milliarden US-Dollar bis 2024 aus. Die Investitionsausgaben für Edge-Computing-Geräte und -Infrastrukturen werden sich laut einer Statista-Studie bis 2028 auf satte 146 Milliarden US-Dollar belaufen. Einige Branchen wie Finanzdienstleister und das produzierende Gewerbe nutzen Edge-Computing bereits ausgiebig in ihrem Tagesgeschäft, und Länder wie China nutzen das Potenzial der neuen Technologie mit voller Überzeugung. Sind auch Sie bereit für eine schnelle und dezentrale Datenverarbeitung? Wir begleiten Sie gerne auf Ihrem Weg.

So funktioniert Edge-Computing

Edge-Computing bezeichnet den Gegensatz zur Cloud. Anstelle eines weit entfernten Rechenzentrums werden die Daten in direkter Nähe der Geräte verarbeitet, die die Daten generieren. Dadurch verkürzt man die Reaktionszeiten (Latenzzeiten), was insbesondere bei Applikationen, die Echtzeit-Daten verwenden, eine Beschleunigung der Funktionen bedeutet. Die dezentrale Datenverarbeitung am Rande des Netzwerks steht hierbei im Vordergrund. Daher auch der Name: Edge (engl. für Rand/Kante), abgeleitet von dem Anwendungsbereich am Ende des Datenstroms. Dort, wo die Verbraucher die Informationen auch tatsächlich konsumieren.

Deshalb setzt Edge-Computing auf eine dezentrale Verarbeitung von Daten. Durch die lokale Datenverarbeitung kann ebenso Cloud-Speicherplatz gespart werden und sensible Daten bleiben auf dem Firmengelände und landen nicht in der Cloud, was potenzielle Schwachstellen der Sicherheit minimiert.

Entwickelt als notwendige Ergänzung für das IoT (Internet of Things) kann Edge auf vielerlei Weisen Verwendung finden: vom IoT-Sensor an der Anlage über ein Smartphone bis hin zur Mikrowelle. Unter anderem werden Edge-Devices auch als Edge-Gateways innerhalb der Edge-Computing-Infrastruktur bezeichnet.

Edge-Computing als unverzichtbare Schlüsseltechnologie: Warum Edge-Computing?

Edge-Computing-Systeme unterscheiden zwischen „Wegwerfdaten“ (Daten, die sich durch minimales oder fehlendes Potenzial für eine spätere Wiederverwendung auszeichnen) und „kritischen“ / „hyperkritischen“ Daten. Das Edge-System dient hierbei als hyper-responsive Vermittlerschicht zwischen den cyber-physischen Systemen auf der einen und dem Datacenter auf der anderen Seite.

Hierbei priorisiert das System angesichts der immensen Datenflut im Hinblick auf die Archivierung, um nur die wiederverwendbaren Daten zu sichern. Dadurch lassen sich Engpässe bei der Datenvermittlung zum Rand des Netzes vermeiden, die Netzwerkbelastung minimieren und die Arbeit in Echtzeit ermöglichen. Nach der ersten Analyse werden demnach Rohdaten gelöscht und nur die daraus abgeleiteten Erkenntnisse an den Server weitergeleitet.

Edge-Computing bildet die Verbindung zwischen den Kern-Rechenzentren und der IoT-Sensorik der Endgeräte. Es entlastet konventionelle Computing-Systeme und garantiert eine reibungslose Funktionalität kognitiver Systeme und anderen latenzsensiblen Anwendungen.

Die Vorteile von Edge-Computing

  • Zentraler Vorteil des Edge-Computing: Datensicherung und Echtzeitverarbeitung.
  • Da zentrale Rechenzentren nicht benötigt werden, können potenzielle Fehlerquellen vermieden werden.
  • Verbesserung der Sicherheit, da verschlüsselte Daten in Netzwerknähe verarbeitet werden und dafür das Gelände nicht verlassen müssen.
  • Das System führt eine Ermittlung von Viren durch und fängt verfälschten Daten und wehrtHackerangriffe ab.
  • Das zu übertragende Datenvolumen wird signifikantverringert sowie der damit einhergehenden Datenaustausch und Übertragungsstrecke, wodurch sich die Übertragungskosten und die Wartezeiten verkürzen.
  • Verbesserung der Servicequalität insgesamt.
  • Echtzeit-Anforderungen im Internet der Dinge werden besser unterstützt als zum Beispiel in der reinen Cloud-Nutzung.
  • Das Edge-Rechenzentrum wertet die übermittelten Daten sofort aus und selektiert, was an das Kern-Rechenzentrum weitergeleitet wird. Dadurch können natürlich auch wichtige Informationen verloren gehen, weshalb eine exakte Programmierung notwendig ist.
  • Mittels dieser Datenaggregation wird nicht nur Speicherplatz gespart, sondern auch eine flüssige Arbeit in Echtzeit garantiert.
  • Durch die Daten von IoT-fähigen Geräten ist eine kontinuierliche Überwachung und Eingriff in die verschiedenen Funktionen in Echtzeit möglich.
  • Auch autonome und semi-autonome IoT-Geräte können über Edge miteinander kommunizieren und die Echtzeit-Übertragung von Daten aus dem Kern-Rechenzentrum kann für Augmented-Reality-Anwendungen verwendet werden.
  • Die Fähigkeit zur Visualisierung erweitert die Skalierbarkeit der Anwendung, was bedeutet, dass sich die Anzahl der sich im Netzwerk befindenden Edge-Geräte problemlos steigern lässt.

Edge vs. Cloud

Verarbeitung von Daten

Arten von Daten

Latenzzeiten

Verwendung

Edge-Computing

Dezentral am Rand des Netzwerkes

Zeitkritische Daten

Niedrig (geringe Distanz zwischen Anwender und Anwendung)

Lokal oder als Vorverarbeitung für die Cloud

Cloud-Computing

Zentral auf Cloud/Server

Keine Echtzeit-Daten

Hoch (weite Distanz zwischen Anwender und Anwendung)

Generelle Internetanbindung notwendig


Die Definition der Daten

Der erste Schritt zur komplexen produktionsnahen IT-Lösung in der Cloud ist die klare Definition der Daten. Hier kommt es darauf an, die Expertise aus dem Bereich Automation für die Erfassung der Daten zu nutzen. Signalformen, Verarbeitungsgeschwindigkeiten, Infrastruktur, IT-Sicherheit – es sind viele technische Details zu beachten, bevor sinnvolle Informationen in der Cloud landen. Im zweiten Schritt ist es essenziell, die Daten zu nutzen, Erkenntnisse zu gewinnen und Verbesserungen im eigentlichen Prozess zu initiieren. Dazu braucht es interdisziplinäres Fachwissen aus dem Bereich Fabrikplanung, Logistik oder Verfahrenstechnik.

 

Wir von Leadec A&E bieten Ihnen diese einzigartige Kombination aus Automation, Production-IT und Engineering, um aus Ihren Daten Mehrwerte zu schaffen.

Edge-Computing ist eine ebenbürtige und ergänzende Anwendung zur reinen Arbeit in der Cloud. Gerade bei der Vernetzung der Produktionsmittel in der Industrie 4.0 und in Verbindung mit Informations- und Kommunikationstechnik spielt Edge-Computing bereits eine zentrale Rolle.

 

Edge-Computing ist bereits jetzt in vielen Bereichen unverzichtbar. Sollte nun Ihr Interesse geweckt sein, können Sie sich gerne an uns wenden. Wir beraten Sie und entwickeln eine auf Sie zugeschnittene Lösung im Bereich Edge-Computing.


Leadec Automation & Engineering GmbH

 

Meitnerstraße 11
70563 Stuttgart

Das könnte Sie auch interessieren:

Alle
  • [Translate to Deutsch (DE):]

    Prüfsysteme

    Die Test- und Prüfsoftware von Leadec orientiert sich ausschließlich an dem Ziel der Qualitätssicherung. Wir entwickeln kundenspezifische Prüfsysteme, die exakt auf Sie und Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, unabhängig vom Anwendungsbereich.

  • Condition Monitoring

    Wenn es um die Zustandsüberwachung Ihrer Prozesse geht, ist Leadec genau der richtige Partner! Mit unserer Online-Überwachung und der anschließenden automatisierten Diagnose finden wir Schwachstellen, bevor sie Probleme verursachen können.

  • [Translate to Deutsch (DE):]

    Smart Factory Lösungen

    Die Digitalisierung schreitet voran – und mit ihr Industrie 4.0 (Smart Factory). Überlassen Sie nichts dem Zufall und bereiten Sie sich mit Leadec auf eine intelligente und sich selbst regulierende Produktion vor.