Die Vor- und Nachteile von Edge Computing

Was ist der Nutzen von Edge Computing?

Verbesserte Nutzung des gesamten Datenpotenzials: Von vernetzten Fahrzeugen bis zu intelligenten Bots in der Fabrik – die Menge an Daten, die weltweit von Geräten generiert wird, ist größer denn je, doch die meisten dieser IoT Daten werden nicht verwertet oder überhaupt genutzt. Eine Studie von McKinsey & Company kam beispielsweise zu dem Ergebnis, dass auf einer Offshore-Ölplattform 30.000 Sensoren Daten generieren. Doch weniger als 1 Prozent dieser Daten wird derzeit für die Entscheidungsfindung eingesetzt.       

“Around 10% of enterprise-generated data is created and processed outside a traditional centralized data center or cloud. By 2025, Gartner predicts this figure will reach 75% ”

Geschwindigkeit: Wenn Sie Daten in der Nähe des Ortes verarbeiten, an dem sie generiert werden, müssen Sie nicht warten, bis sie in die Cloud und wieder zurück gelangen. Diese Reduzierung der Latenz führt zu einer schnelleren Leistung.

Reduzierte Netzwerklasten: Die heutigen Geräte erzeugen so viele Daten, dass es für Netzwerke schwierig sein kann, Schritt zu halten. Durch mehr Verarbeitung am Edge wird die Netzwerkbandbreite reduziert, wodurch Kapazität für die wichtigsten Workloads freigegeben wird.

Reduzierte Kosten: Die Übertragung von weniger Daten kann auch zu niedrigeren Datenübertragungskosten führen. Dies kann erheblich sein, insbesondere in Teilen der Welt, in denen die Gebühren für mobile Daten hoch sind.

Verbesserte Sicherheit: Wenn Sie alle Ihre Daten an einem Ort speichern und verarbeiten, erhalten Angreifer ein großes, attraktives Ziel, aber Edge Computing macht es weniger wahrscheinlich, dass Angreifer einen riesigen Datenschatz gewinnen. Darüber hinaus erschwert Edge Computing DDOS-Angriffe (Distributed Denial of Service).

Beachtung des Datenschutzes: Einige Regionen der Welt haben Datenschutzgesetze, die verlangen, dass Daten in dem Gebiet gespeichert und verarbeitet werden, in dem sie erstellt wurden. Edge Computing kann es Unternehmen erleichtern, diese Vorschriften einzuhalten.

Bessere Zuverlässigkeit: Die Verteilung Ihrer Daten auf mehrere physische Standorte ist ein elementarer Grundsatz der Best Practices für Disaster Recovery/Business Continuity (DR/BC). Wenn viele kleinere Geräte Ihre Workloads verarbeiten, ist es weniger wahrscheinlich, dass ein katastrophaler Fehler auftritt, wenn ein einzelnes Gerät offline geht.

Einzigartige Produkte und Dienstleistungen: Edge Computing ermöglicht eine Reihe von mobilen Geräten, die den Endbenutzern sonst nicht zur Verfügung stünden. Die Nachfrage der Verbraucher nach "intelligenten" Produkten steigt weiter an, und diese Produkte basieren auf Edge Computing.

Verbessertes Controlling: Edge Computing ermöglicht es Unternehmen auch, viele Dinge im Auge zu behalten, die sie sonst nicht verfolgen könnten. Dies ist besonders wichtig für Smart Factories, Smart Agriculture, Smart Grids und IIoT-Anwendungsfälle.

Was sind die Risiken?

Leider hat Edge Computing auch verschiedene Nachteile. Hier sind einige der wichtigsten:

Erhöhte Wartungsbelastung: Wenn Ihr Unternehmen über Dutzende, Hunderte oder sogar Tausende von Edge-Computing-Geräten verfügt, müssen Ihre Mitarbeiter alle diese Geräte warten. Dies kann die IT-Abteilungen stärker belasten und erfordern, dass die Mitarbeiter an viele verschiedene Standorte reisen, was die Kosten erhöhen kann.

Sicherheitsrisiken: Wie bereits erwähnt, verringert Edge Computing einige Sicherheitsrisiken, schafft aber auch einige andere. In einigen Fällen können Angreifer möglicherweise Zugriff auf Netzwerke erhalten, indem sie ein Edge-Gerät kompromittieren. Und anstatt ein paar zentralisierte Systeme zum Schutz zu haben, müssen Teams jetzt viele kleinere Geräte sichern. Sicherzustellen, dass jedes Gerät über ein angemessenes Schutzniveau verfügt, kann zeitaufwändig und kostspielig sein.

Fehlende Daten: Wenn Sie nur eine Teilmenge Ihrer Daten an die Cloud übertragen, nachdem sie am Edge verarbeitet wurden, ist es möglich, dass Ihnen eine wichtige Information fehlt. Unternehmen müssen ihre Edge-Computing-Umgebungen sorgfältig gestalten, um sicherzustellen, dass sie bei Bedarf Zugriff auf alle relevanten Informationen haben.

Skalierbarkeit: Für die horizontale Skalierung Ihres Edge-Computing-Netzwerks müssen Sie neue Hardware bereitstellen. Das ist in der Regel schwieriger als die Skalierung in einer Cloud-Computing-Umgebung.

Ökologische Herausforderungen: Cloud-Server leben in hochgradig kontrollierten Rechenzentren, aber Edge-Geräte befinden sich oft im Freien, wo sie durch Wetter, Staub, Umweltverschmutzung, Menschen oder sogar Tieren gefährdet sein können. Je nach Anwendungsfall müssen Sie Ihre Edge-Geräte möglicherweise so gestalten, dass sie einem Blitzeinschlag standhalten, von einem Lastwagen überfahren oder von Wildtieren angeknabbert werden.

Mangel an Standards: In vielen Edge-Computing-Anwendungsfällen haben sich die Branchen noch nicht auf einen Standard für Schlüsselelemente des Technologie-Stacks geeinigt. Dies erschwert die Interoperabilität und setzt Unternehmen dem Risiko aus, dass sie auf eine Technologie setzen, die bald veraltet ist.

Logistische Hürden: Das Einrichten und Ausführen einer Edge-Computing-Umgebung kann sowohl aus technologischer als auch aus personeller Sicht schwierig sein. Beispielsweise können Unternehmen vor Herausforderungen stehen, wenn es darum geht, Geräte mit Strom zu versorgen, sicherzustellen, dass sich Geräte bei Bedarf automatisch einschalten, oder sogar Platz für Geräte in Anwendungsfällen zu finden, in denen der physische Platz begrenzt ist. Obwohl diese Hürden nicht unüberwindbar sind, sollten Unternehmen sie berücksichtigen, bevor sie sich auf eine Edge-Computing-Initiative einlassen.

Dennoch hilft Ihnen Edge Computing, das Potenzial der riesigen ungenutzten Datenmengen, die von angeschlossenen Geräten erzeugt werden, zu erschließen. Sie können neue Geschäftschancen ermitteln, die betriebliche Effizienz steigern und für ein schnelleres, zuverlässigeres und konsistentes Kundenerlebnis sorgen.

Anwendung von Edge Computing im industriellen Umfeld

Edge Computing bringt Mess- und Steuerungstechnik und die Intelligenz des Edge Computing auf sichere Weise in den Fertigungsbereich. Damit können Anwender, unterschiedliche diagnostische, vorausschauende und vorschreibende Analyse-Anwendungen auszuführen. Zusätzlich wird die Cloud-Connectivity (Data to Cloud) über geeignete Apps / Software und Schnittstellen realisiert, die von Drittanbietern oder von den Endanwendern selbst in einem integrierten Hardware- und Software-Gateway für Automatisierungs-Komponenten genutzt werden.

Mit Edge Computing lassen sich große Datenmengen lokal verarbeiten. Hierfür stellen die verschiedenen Anbieter ein breites Spektrum von Anwendungen bereit, darunter Datenverarbeitung, Datenvisualisierung per Webserver, Datenübertragung in die Cloud- oder IT-Infrastruktur sowie App-Entwicklung mit schnellen Innovationszyklen. Gleichzeitig verringern sich für Anwender die Speicher- und Übertragungskosten, weil große Datenmengen vorverarbeitet werden und anschließend nur relevante Daten in eine Cloud- oder IT-Infrastruktur übertragen werden. Als Cloud-Übertragungsprotokolle kommen häufig MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) oder herstellerspezifische Plattformen z.B. von Red Hat, WISE-PaaS (Advantech) oder MindSphere (Siemens) zum Einsatz.

Industrial Edge bietet im Produktions- und Anlagenumfeld (OT-Bereich) laut Siemens eine Basis zur Umsetzung heutiger und zukünftiger Anforderungen. Automatisierungs-Komponenten werden dabei von Edge-Geräten unterstützt, um größere Datenmengen aus Anlagen nutzbringend zu verarbeiten und Erkenntnisse für eine kontinuierliche Steigerung der Produktivität zu gewinnen. Applikationen wie Condition Monitoring oder Predictive Maintenance halten dabei Einzug in die klassische Automatisierungstechnik.

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