Edge Computing: Instabilität, Flexibilität und Sicherheit
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.
Was ist Edge Computing?
Es ermöglicht bestimmte Datenumwandlungen und -berechnungen direkt am "Rand" - also direkt dort, wo die Daten erzeugt werden. Dies steht im Gegensatz zu zentralisierten Server-/Wolkensystemen, wo die Daten gesammelt und alle Umwandlungen vorgenommen werden. Daher kann Edge Computing Dutzende oder sogar Hunderte von kleinen oder mikroskopisch kleinen Datenservern (Edge-Geräte) umfassen, die über ein IoT-Netzwerk verbunden sind und die einen Teil oder sogar alle Datenumwandlungen an den gesammelten Daten durchführen, bevor sie diese an einen zentralen Speicherort senden.
Was sind Edge-Analysen?
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.
Vorteile von Edge Computing
• Bietet schnellere Verbindungen/Dienste
• Zuverlässig durch die Implementierung der Netzwerktopologie
• Verteilung der Daten an verschiedene Standorte/Geräte durch eine gemeinsame Datenbank
• Flexibilität der Datenspeicherung durch hybrides Cloud-Computing
• Sicherheit der Daten durch seine Infrastruktur
• Bietet kostengünstige Lösungen
Das Hauptziel des Konzepts ist die Steigerung der Effizienz im Betrieb.
Warum wird Edge Computing benötigt?
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.
Vor welchen Herausforderungen steht das Edge Computing?
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.
• Für eine bessere Fehlerbehebung bei Zwischenfällen muss die Standortverwaltung zuverlässig sein, um den Betrieb von Edge-Computern zu vereinfachen
• Der Betrieb von Edge-Standorten sollte auch bei Ausfall des Netzes fortgesetzt werden.
• Edge-Computing-Standorte verfügen meist nur über geringe oder gar keine technischen Fachkenntnisse vor Ort
• Die Bereitstellung und Optimierung der Kapazität für die Edge-Server für mehrere kleine Standorte ist schwieriger als die Bereitstellung und Optimierung für einen einzelnen Standort
Welche Arten von Edge Computing gibt es?
Sensor-Edge: Sensoren sammeln, übersetzen und übertragen die Daten an die Datenplattformen oder Rechenzentren. Zeitsensible und große Datenmengen profitieren vom Edge Computing, um diese Vorgänge schneller und zuverlässiger durchzuführen.
Cloud-Edge: Die erste Generation des Edge Computing ist die Cloud. Die wichtigsten Merkmale der Cloud sind, dass sie über eine Netzwerkverbindung zugänglich ist, zentralisiert ist und in der Regel aus großen Rechenzentren besteht.
Datenzentrum-Edge: Der Datenzentrum-Edge ist ein entscheidender Punkt, da viele Unternehmen ihre physischen Rechenzentren in die Cloud verlagern. Sie können für das Management von schwerwiegenden Vorfällen oder für spezielle Anforderungen in Betrieb genommen werden, um Flexibilität zu gewährleisten.
Geräte-Edge: Jedes Gerät hat seinen eigenen Zweck. Die von den Geräten gesammelten und analysierten Daten ermöglichen einen unterbrechungsfreien Betrieb und eine frühzeitige Vorhersage für die Wartung.
Compute Edge: Sie können auch als kleine Rechenzentren betrachtet werden. Sie werden in der Regel in der Nähe von IoT-Geräten in Betrieb genommen. Der Zweck ist die Verringerung der Latenzzeit, eine größere Bandbreite und eine höhere Effizienz.
Die Architektur des Edge Computing
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 und 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 und 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!
Was kommt als nächstes?
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.
Produkte
ANNEA Failure Prediction
ANNEA Underperformance Detection
ANNEA Energy Production Forecasting
ANNEA (Drone) Image Recognition
ANNEA Maintenance Planner
ANNEA Monitoring (upcoming)
© 2022 annea.ai GmbH, Alle Rechte vorbehalten.
Deutsch 
English