Edge Computing ist ein neues Modell des Cloud Computing, das die Rechenleistung näher an den Nutzer bringt. Es ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung und erhöhte Sicherheit, indem es Daten am Rande des Netzwerks speichert und verarbeitet, anstatt in einem zentralen Rechenzentrum. Edge Computing entwickelt sich schnell zu einer praktikablen Alternative zum traditionellen Cloud Computing, da es den Nutzern mehr Kontrolle über ihre Daten und die Möglichkeit einer schnelleren Datenverarbeitung bietet.
Edge Computing hat zahlreiche Vorteile gegenüber dem traditionellen Cloud Computing, darunter eine bessere Leistung, geringere Latenzzeiten und eine größere Skalierbarkeit. Durch die Verringerung der Entfernung zwischen dem Benutzer und seinen Daten kann Edge Computing die Latenzzeit verringern und die Reaktionsfähigkeit verbessern, was es ideal für Anwendungen macht, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern. Darüber hinaus kann Edge Computing kostengünstiger sein als herkömmliches Cloud-basiertes Computing, da es den Bedarf an teuren Rechenzentren und Cloud-Speicherplatz eliminiert.
Edge Computing kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter IoT, Video-Streaming und mobile Anwendungen. Bei IoT-Anwendungen kann Edge Computing zur Verringerung der Latenzzeit und zur Verbesserung der Datensicherheit eingesetzt werden, indem Daten am Rande des Netzwerks gespeichert und verarbeitet werden. Darüber hinaus ist Edge Computing aufgrund seiner Skalierbarkeit ideal für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten müssen, wie z. B. Videostreaming und mobile Anwendungen.
Obwohl Edge Computing zahlreiche Vorteile gegenüber dem traditionellen Cloud-basierten Computing hat, birgt es auch einige potenzielle Herausforderungen. So ist Edge Computing beispielsweise von der Verfügbarkeit eines lokalen Netzwerks abhängig, das unzuverlässig sein kann. Darüber hinaus hängt die Sicherheit des Edge-Computing von der Sicherheit des lokalen Netzwerks ab, und wenn das Netzwerk kompromittiert wird, könnten die auf dem Edge gespeicherten Daten angreifbar sein.
Bei der Implementierung von Edge Computing ist es wichtig, die Sicherheit des lokalen Netzes zu berücksichtigen. Edge Computing erfordert die sichere Speicherung und Übertragung von Daten, und es muss sichergestellt werden, dass das lokale Netz sicher ist, um zu verhindern, dass böswillige Akteure auf die Daten zugreifen. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
Es gibt eine Reihe von Edge-Computing-Plattformen, wie AWS IoT, Azure IoT und EdgeX Foundry. Diese Plattformen bieten den Benutzern die Tools und Dienste, die für die sichere Speicherung und Verarbeitung von Daten am Rande des Netzwerks erforderlich sind. Darüber hinaus können sie Benutzern die Möglichkeit bieten, sich sicher mit externen Systemen zu verbinden, z. B. mit Cloud-Speicher- und Analysediensten.
Das OpenFog-Konsortium und das Industrial Internet Consortium haben eine Reihe von Standards entwickelt, um die Interoperabilität zwischen Edge-Computing-Plattformen zu gewährleisten. Zu diesen Standards gehören die OpenFog-Referenzarchitektur, das Industrial Internet Connectivity Framework und die Edge Application Platform Interface. Durch die Verwendung dieser Standards können Entwickler sicherstellen, dass ihre Anwendungen mit verschiedenen Edge-Computing-Plattformen interoperabel sind.
Edge Computing und Cloud Computing sind zwei verschiedene Modelle des Computing, und es ist wichtig, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen. Edge Computing wurde entwickelt, um die Rechenleistung näher an den Benutzer heranzubringen, und es ist ideal für Anwendungen, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern. Cloud Computing hingegen ist darauf ausgelegt, zentralisierte Rechenleistung bereitzustellen, und eignet sich ideal für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten müssen.
Edge Computing ist ein neues Modell des Cloud Computing, das sich schnell zu einer praktikablen Alternative zum herkömmlichen Cloud Computing entwickelt. Indem es die Rechenleistung näher an den Benutzer bringt, kann Edge Computing die Latenzzeit verringern und die Leistung verbessern, was es ideal für Anwendungen macht, die Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern. Darüber hinaus kann Edge Computing kostengünstiger sein als herkömmliches Cloud-basiertes Computing, da es den Bedarf an teuren Rechenzentren und Cloud-Speicherplatz eliminiert.
Es gibt drei Arten von Edge Computing:
1. mobiles Edge Computing: Diese Art des Edge-Computing findet auf mobilen Geräten wie Smartphones und Tablets statt. Mobile Edge Computing ermöglicht es mobilen Geräten, Daten lokal zu verarbeiten, ohne sie an einen zentralen Server senden zu müssen. Dies kann Zeit und Bandbreite sparen und den Datenschutz und die Sicherheit verbessern.
2. Fog Computing: Fog Computing ist dem Mobile Edge Computing ähnlich, findet aber am "Rand" des Netzes statt, also näher am Nutzer. Fog Computing kann zur Verbesserung der Latenzzeiten, zur Verringerung der Bandbreite und zur Erhöhung der Sicherheit eingesetzt werden.
3. Cloudlets: Cloudlets sind kleine, in sich geschlossene Cloud-Computing-Systeme, die am Rande des Netzes eingesetzt werden können. Cloudlets können zur Leistungssteigerung, Verbesserung der Sicherheit und Kostensenkung eingesetzt werden.
Ein Beispiel für Edge Computing ist ein Content Delivery Network (CDN). Ein CDN ist ein System aus verteilten Servern, das den Benutzern Inhalte abhängig von ihrem Standort bereitstellt. Durch die Zwischenspeicherung von Inhalten an verschiedenen Standorten rund um den Globus kann ein CDN die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Bereitstellung von Inhalten verbessern.