Edge Computing

Die Technologie hat viele Vorteile für unser tägliches Leben gebracht. Diese Vorteile sind zwar revolutionär, aber die Technologie muss sich noch weiterentwickeln, und es gibt noch viele Bereiche, die abgedeckt werden müssen. Insbesondere wenn es um Daten - das neue Gold - geht, müssen verschiedene Technologien und Rahmenwerke entwickelt und getestet werden, um die Datenerfassung und -verarbeitung skalierbarer und zuverlässiger zu machen. Ein neuer Ansatz, das so genannte Edge Computing, befasst sich mit dem Problem der (hochfrequenten) Datenverarbeitung und -übertragung in komplexen technologischen Umgebungen und macht diese Prozesse sicherer und effizienter.

Nicht nur verschiedene Industriezweige, sondern auch einige unserer täglichen Lebensaktivitäten werden durch Edge-Computing-Geräte verbessert. Dazu gehören zum Beispiel das Gesundheitswesen, die Infrastruktur, die Fertigung, die Sicherheit, das Finanzwesen und der Energiesektor.

In unserem letzten Blogbeitraghaben wir Edge Computing als eine der Technologien erwähnt, die das Internet of Things (IoT) und insbesondere das Industrial Internet of Things (IIoT) erst möglich gemacht haben. Das zeigt eine großartige Perspektive des technologischen Fortschritts. Die Technologie entsteht aus spezifischen Bedürfnissen und diese Bedürfnisse helfen anderen Technologien, sich ebenfalls zu entwickeln und voranzukommen.

WHAT IS EDGE COMPUTING?

It allows to do certain data transformations and calculations directly at the “edge” – meaning, directly where the data is produced. This is opposed to having centralized server / cloud systems, where the data is gathered and all the transformations are made. Hence, edge computing can imply dozens or even hundreds of small or microscopic data-servers (edge-devices), connected through an IoT network, which execute part or even of the data-transformations on the collected data before sending the data to a central repository.

WHAT ARE EDGE ANALYTICS?

Edge-Analysen werden durch Edge-Computing-Technologie unterstützt. Im Wesentlichen bedeutet dies die Analyse von Daten, die von IoT-Geräten stammen, und die anschließende Übertragung der Daten an einen zentralen Speicherort. Darüber hinaus verspricht sie ein enormes Potenzial zur Steigerung der Qualität von Echtzeitdaten. In Kombination mit der Cloud bietet die Edge-Analytik eine bessere Verwaltung von IoT-Daten.

BENEFITS OF EDGE COMPUTING

• Provides faster connection/services
• Reliable due to the implementation of network topology
• Distribution of data to various locations/devices through a common database
• Flexibility of the data storage by hybrid cloud computing
• Security of the data by its infrastructure
• Offers low-cost solutions

Das Hauptziel des Konzepts ist die Steigerung der Effizienz im Betrieb.

WHY IS EDGE COMPUTING NEEDED?

Computer, Betriebssysteme, Anwendungen, Benutzeroberflächen und IoT-Geräte benötigen eine höhere Rechenleistung, um effizient arbeiten zu können. Die Menge der verarbeiteten Daten vervielfacht sich, z. B. durch die Einführung von 5G, das eine schnellere Datenübertragung auf Mobil- und IoT-Geräten ermöglicht. Bevor sich die Datenverarbeitung immens vervielfachte, wurde erwartet, dass künstliche Intelligenz (KI) und Cloud-Technologie die Daten automatisieren und die Innovationsrate erhöhen würden. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden und bessere Netzwerk- und Infrastrukturmöglichkeiten zu bieten, wird Edge Computing dringend benötigt.

WHAT CHALLENGES DOES EDGE COMPUTING FACE?

Auch wenn es viele Vorteile mit sich bringt, ist es nicht einfach, Edge-Computer in Betrieb zu nehmen und ihre Qualität zu erhalten. Unternehmen müssen sich mit den möglichen Problemen befassen, die in der Zukunft auftreten könnten, um erhebliche Verluste zu vermeiden.

• For better troubleshooting during the incidents, site management operations have to be reliable to simplify the operations for edge computing
• Edge computing locations mainly have narrow or no technical expertise located on site
• Providing and optimising the capacity for the edge servers to multiple small-scale locations are harder than providing and optimising for a single location
• Edge site operations should be ongoing even when the network is down

WHAT ARE THE TYPES OF EDGE COMPUTING?

Sensor-Edge: Sensors collect, translate and transfer the data to the data platforms or datacentres. Time sensitive and large amount of data benefit from edge computing to perform these operations in a faster and more reliable way.

Cloud edge: The first generation of edge computing is Cloud. The prime characteristics of Cloud are being accessible through a network connection, being centralised and commonly consisting large datacentres.

Datacentre edge: Datacentre edge serves as a crucial point as many businesses transfer their physical datacentres to the Cloud. They can be commissioned for a high severity incident management or for special needs to bring flexibility.

Device edge: Each device has its specific purpose. The collected and analysed data from devices offer uninterrupted operations and advance prediction for maintenance.

Compute edge: They can also be considered as small datacentres. They are usually commissioned next to IoT devices. The purpose is decreasing the latency, having a larger bandwidth and higher efficiency.

THE EDGE COMPUTING ARCHITECTURE

Die Art und Weise, wie die Architektur einer Technologie aufgebaut ist, bestimmt ihre Funktionsweise. Architekturen mit fortgeschrittenen Funktionalitäten sind komplexer. Die Architektur kann jedoch vereinfacht erklärt werden.

Der Ausgangspunkt sind die Edge-Geräte. Die erzeugten Daten werden über eine sichere Netzverbindung mit der erforderlichen Mindestbandbreite an die Edge-Server übertragen. Nach der Speicherung auf den Edge-Serverwerden die Daten an die Edge-Cloud gesendet, wo ein weltweiter Zugriff mit einer aktiven Netzwerkverbindung möglich ist. Da sie hauptsächlich von Unternehmen genutzt wird, bevorzugen die meisten von ihnen eine Hybrid-Cloud , die mehr Flexibilität bietet.

EDGE COMPUTING VS. CLOUD COMPUTING:

Beim Vergleich von Edge Computing und Cloud Computing gibt es einige Gemeinsamkeiten, die zu Verwirrung und Missverständnissen führen können. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Edge Computing und Cloud Computing zu verstehen.

Cloud Computing steht für die Nutzung verschiedener Dienste wie Software, Entwicklungsplattformen, Speicher, Server und andere Anwendungen mit einer aktiven Netzwerkverbindung. Im Laufe der Zeit hat die Cloud-Technologie viel in zentralisierte Dienste mit großen Rechenzentren investiert.

Edge Computing überbrückt die Lücke, in der Netzwerkanforderungen oder andere Fragen ein Problem darstellen. Es bietet sofortige Rechenleistung und Datenanalyse im Gegensatz zu zentralisierten Rechenzentren mit Cloud Computing. Neben den Vorteilen des Cloud Computing kann es zu unbemerkten Verzögerungen kommen. Für Unternehmen oder Betriebe ist jeder Augenblick wichtig, deshalb überbrückt Edge Computing diese Lücke so reibungslos.

EDGE COMPUTING AND IOT

Edge Computing und IoT-Technologie profitieren voneinander und steigern ihre Effizienz. Die Grundlagen und die Entwicklung des Edge-Computing spiegeln den Bedarf an sofortiger Verarbeitung großer Datenmengen wider, die von IoT-Geräten erzeugt werden. Es erhöht das Konnektivitätsniveau und beseitigt die Latenzprobleme. Auf diese Weise vervielfacht Edge Computing die Effektivität und Vertrauenswürdigkeit der von IoT-Geräten erzeugten Daten. Mit zunehmender Dichte, Nachfrage und Menge von IoT-Geräten wird der Bedarf an Edge Computing immer wichtiger.

ANNEA AND EDGE COMPUTING

Edge Computing hat einen großen Anteil daran, wie das Fachwissen von ANNEA angewendet und bereitgestellt wird. Je nach Sensortyp, der entweder bereits implementiert ist oder noch implementiert werden soll, stehen verschiedene Techniken zur Verfügung.

Um ein besseres Ergebnis zu erzielen, empfehlen wir, die ANNEA-Sensoren auf den Windkraftanlagen zu installieren, um eine höhere Auflösung der Daten zu erhalten. Dadurch können bestimmte Berechnungen automatisch durchgeführt werden, was zu einer höheren Effizienz führt. Wir analysieren verschiedene Arten von Hochfrequenzdaten, die extrem schwierig zu übertragen sind. Daher führen wir die Vorverarbeitung der Daten direkt in den ANNEA-Sensorboxen durch, bevor sie in die Cloud oder auf unsere ANNEA-Plattform übertragen werden.

Nach der Übertragung dieser großen Datenmengen ist es möglich, sie auf der ANNEA-Plattform zu visualisieren und zu analysieren. Auch die Kombination mit bestehenden Daten und die Anwendung verschiedener Modelle ist möglich. Die Plattform bietet volle Kontrolle und Transparenz über den aktuellen und zukünftigen Zustand Ihrer Maschinen. Die ANNEA-Plattform hat das Ziel, einen nahtlosen Prozess zu bieten und gleichzeitig modernste Technologie mit komplexen und riesigen Datensätzen zu kombinieren und sicherzustellen, dass alle Datensicherheitsmaßnahmen vorhanden sind.

Kontaktieren Sie das ANNEA-Expertenteam , um mehr über unseren maßgeschneiderten Ansatz zu erfahren!

WHAT IS NEXT?

Wir hoffen, dass Sie je mehr Sie lesen, desto mehr Einblicke erhalten, wie ANNEA seine einzigartigen Lösungen bereitstellt. Unser nächstes Thema wird unsere berühmte Automated Predictive Engine sein.