Leichtgewichtige Datenkommunikation – Direkt an der Maschine
Edge und Edge Computing sind Begriffe aus der Welt der Industrie, die sich auf die Verarbeitung und Speicherung von Daten in der Nähe ihres Entstehungsortes beziehen. Daten werden direkt an der Maschine am Rand des Netzwerks gesammelt, anstatt sie zentral in entfernten Rechenzentren zu verarbeiten. Dieser Ansatz hat in den letzten Jahren aufgrund der steigenden Nachfrage nach Echtzeitdatenverarbeitung und niedriger Latenzzeiten an Bedeutung gewonnen. In diesem Beitrag erfahren Sie alles Wichtige über Edge und Edge Computing.
Inhaltsverzeichnis
Leichtgewichtige Datenkommunikation – Direkt an der Maschine
Edge und Edge Computing sind Begriffe aus der Welt der Industrie, die sich auf die Verarbeitung und Speicherung von Daten in der Nähe ihres Entstehungsortes beziehen. Daten werden direkt an der Maschine am Rand des Netzwerks gesammelt, anstatt sie zentral in entfernten Rechenzentren zu verarbeiten. Dieser Ansatz hat in den letzten Jahren aufgrund der steigenden Nachfrage nach Echtzeitdatenverarbeitung und niedriger Latenzzeiten an Bedeutung gewonnen. In diesem Beitrag erfahren Sie alles Wichtige über Edge und Edge Computing.
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1. Was ist Edge?
Der Begriff Edge bezieht sich in der Industrie auf die Entstehung und Verarbeitung von Daten in der Nähe ihres Entstehungsorts. Edge dient als wichtige Schnittstelle zwischen lokalen Netzwerken und größeren Netzwerken wie dem Internet und spielt eine entscheidende Rolle bei der Datenübertragung und -verarbeitung in vernetzten Systemen. Somit wird die Interaktion zwischen verschiedenen Geräten und Diensten in einem Netzwerk ermöglicht und die Grundlage für das Funktionieren von Anwendungen und Diensten, sei es in Unternehmen, im Internet der Dinge (IoT), in der Telekommunikation oder anderen Bereichen gebildet.
2. Was ist Edge Computing?
Edge Computing ist ein fortschrittliches Konzept in der Informationstechnologie, das darauf abzielt, Datenverarbeitung und -analyse näher an den Entstehungsort der Daten zu verlagern, anstatt diese in zentralen Rechenzentren oder der Cloud durchzuführen. Diese dezentrale Herangehensweise ermöglicht niedrigere Latenzzeiten, eine bessere Datensicherheit und eine effizientere Nutzung der Netzwerkbandbreite. Edge Computing spielt eine entscheidende Rolle in Anwendungen, die schnelle Echtzeitverarbeitung erfordern, wie autonomes Fahren, IoT-Anwendungen und intelligente Fabriken. Es ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Ereignisse und trägt dazu bei, den steigenden Anforderungen an die Datenverarbeitung in einer zunehmend vernetzten Welt gerecht zu werden.
3. Wie funktioniert Edge Computing?
Edge Computing verlagert die Verarbeitung von Daten und die Ausführung von Anwendungen näher an den Ort der Datenerfassung. Anstatt Daten an zentrale Rechenzentren oder die Cloud zu senden, erfolgt die lokale Verarbeitung und Analyse der Daten am Edge, in der Nähe der Datenquelle, wie beispielsweise IoT-Geräten oder Sensoren. Dies ermöglicht niedrigere Latenzzeiten, da Daten nicht über große Entfernungen übertragen werden müssen, und Echtzeitreaktionen auf Ereignisse. Die verarbeiteten Informationen können dann je nach Bedarf mit einer Middleware an zentrale Server oder andere Systeme weitergeleitet werden, wo umfassendere Analysen und Speicherung erfolgen können. Edge Computing optimiert die Datenverarbeitung und -analyse für Anwendungen, die schnelle Reaktionen und eine effiziente Nutzung der Netzwerkressourcen erfordern.
Edge-Kommunikationsprotokolle
Edge-Geräte verfügen über verschiedene Kommunikationsmöglichkeiten, um Daten mit anderen Geräten, Servern oder der Cloud auszutauschen. Zwei gängige Protokolle, die oft in Edge-Computing-Anwendungen verwendet werden, sind MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) und REST (Representational State Transfer).
MQTT ist ein leichtgewichtiges, nachrichtenorientiertes Protokoll, das sich besonders für die Kommunikation zwischen Geräten in IoT- und Edge-Umgebungen eignet. Es basiert auf dem Publish-Subscribe-Modell, bei dem Geräte Nachrichten an bestimmte „Topics“ (Themen) senden und andere Geräte, die an diesen Topics interessiert sind, die Nachrichten empfangen können. Dies ermöglicht eine effiziente und zuverlässige Kommunikation in Echtzeit zwischen Edge-Geräten und anderen Systemen. MQTT ist ressourcenschonend, was für Edge-Geräte mit begrenzten Ressourcen von Vorteil ist.
REST ist ein Architekturstil für die Kommunikation zwischen Systemen über das HTTP-Protokoll. Es verwendet standardmäßige HTTP-Methoden wie GET, POST, PUT und DELETE, um auf Ressourcen zuzugreifen und diese zu manipulieren. RESTful APIs sind weit verbreitet und werden oft in Webanwendungen und cloudbasierten Systemen verwendet. Edge-Geräte können REST verwenden, um Daten über HTTP-Requests an Server oder Cloud-Dienste zu senden und von ihnen abzurufen. REST ist einfach zu implementieren und gut verstanden, was seine Anwendung in verschiedenen Umgebungen erleichtert.
4. Nutzen von Edge Computing
Edge Computing bietet in verschiedenen Branchen und Anwendungsfeldern zahlreiche Vorteile. In der Automobilindustrie steigert es die Sicherheit autonomer Fahrzeuge, während es in der Industrieautomation die Produktionsprozesse optimiert und ungeplante Ausfallzeiten minimiert. Im IoT-Bereich ermöglicht es die effiziente Verarbeitung von Daten aus vernetzten Geräten, während es im Gesundheitswesen die Echtzeitüberwachung von Patienten ermöglicht. Im Einzelhandel ermöglicht es Echtzeitanalysen von Kundenverhalten, während es in der Öl- und Gasindustrie die Effizienz auf entlegenen Standorten steigert.
In all diesen Branchen bietet Edge Computing eine entscheidende Lösung zur Bewältigung der Anforderungen an Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse.
5. Wie sicher ist Edge Computing?
Edge Computing bietet in Bezug auf die Sicherheit eine Reihe von Vorteilen:
- Lokale Datenverarbeitung: Da Daten am Edge lokal verarbeitet werden, reduziert sich die Notwendigkeit, große Mengen an sensiblen Daten über unsichere Netzwerke zu übertragen. Dies minimiert das Risiko von Datenlecks oder -verlusten während der Übertragung.
- Niedrigere Latenzzeiten: Die geringen Latenzzeiten beim Edge Computing ermöglichen schnellere Reaktionszeiten auf Sicherheitsereignisse. Dies ist entscheidend, um Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.
- Entlastung des Netzwerks: Durch die lokale Verarbeitung von Daten am Edge wird die Netzwerkbandbreite geschont. Dies hilft, Netzwerküberlastungen zu vermeiden und schützt vor DDoS-Angriffen (Distributed Denial of Service).
- Isolation von Sicherheitszonen: Edge-Geräte können in sich geschlossene Sicherheitszonen bilden, in denen Daten und Prozesse isoliert werden können. Dies reduziert das Risiko von Angriffen, bei denen Angreifer versuchen, von einem Edge-Gerät auf das gesamte Netzwerk zuzugreifen.
- Redundanz und Ausfallsicherheit: Edge-Systeme können so konfiguriert werden, dass sie robust gegen Ausfälle und Angriffe sind. Bei einem Ausfall eines Edge-Geräts kann ein anderes die Funktion übernehmen, um die Kontinuität der Datenverarbeitung sicherzustellen.
Insgesamt trägt Edge Computing zur Verbesserung der Sicherheit bei, indem es die Verarbeitung und Analyse von Daten näher an den Ort ihrer Entstehung bringt und gleichzeitig die Integration von Sicherheitsmaßnahmen erleichtert. Dies ist besonders wichtig in sicherheitskritischen Anwendungen und Branchen, in denen Datenschutz und Datensicherheit von größter Bedeutung sind.
6. Edge Computing vs. Serverstruktur
Die Serverstruktur und Edge Computing sind zwei unterschiedliche Herangehensweisen zur Verwaltung und Verarbeitung von Daten in der IT-Infrastruktur eines Unternehmens.
In einer herkömmlichen Serverstruktur erfolgt die Datenverarbeitung in zentralen Rechenzentren oder Cloud-Servern, die oft weit entfernt von den Datenquellen sind. Im Gegensatz dazu erfolgt bei Edge Computing die Datenverarbeitung näher an der Quelle, wo die Daten erzeugt werden. Dies ermöglicht extrem niedrige Latenzzeiten, was entscheidend für Anwendungen ist, die sofortige Reaktionen erfordern. Weniger Daten müssen über das Netzwerk übertragen werden, was die Netzwerkentlastung und -effizienz verbessert. Edge-Server sind flexibler und können leichter skaliert werden, um auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren, ohne die zentralen Ressourcen erheblich zu beeinträchtigen. Unternehmen haben mehr Kontrolle über ihre Daten und können sie näher überwachen und schützen, was zur Datensicherheit und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen beiträgt.
Die Wahl zwischen einer traditionellen Serverstruktur und Edge Computing hängt von den spezifischen Anforderungen einer Organisation ab. In vielen Fällen kann eine Kombination beider Ansätze, abhängig von den jeweiligen Anwendungsanforderungen, die optimale Lösung sein. Während die Serverstruktur die zentrale Verarbeitung und Speicherung von Daten ermöglicht, bietet Edge Computing die Möglichkeit, Echtzeitanwendungen und datenintensive Aufgaben näher am Ort der Datenerfassung zu optimieren.
7. Historie
Edge Computing hat seine Wurzeln in der Entwicklung von Netzwerktechnologien und verteilten Systemen, die bis in die 1970er Jahre zurückreichen. In den 1990er Jahren etablierte sich die Client-Server-Architektur als gängiges Modell für die Datenverarbeitung, gefolgt von der Ära des Cloud-Computing, die die zentrale Serverstruktur vorantrieb. Der Aufstieg des Internet of Things (IoT) und die enorme Zunahme von Datenmengen aus vernetzten Geräten brachten die Einsicht, dass herkömmliche zentrale Serverstrukturen nicht mehr ausreichten. Dies führte zur Rückkehr zur dezentralen Datenverarbeitung, die als Edge Computing bekannt ist. Insbesondere in Industrie- und Fertigungsanwendungen sowie in Bereichen wie autonomes Fahren und Telekommunikation hat Edge Computing an Bedeutung gewonnen. Die Evolution von Edge Computing ist eng mit technologischem Fortschritt und sich ändernden Anforderungen an die Datenverarbeitung verbunden. Diese wird in einer zunehmend vernetzten Welt eine wichtige Rolle bei der Bewältigung von Echtzeitanforderungen und der Optimierung der Datenverarbeitung in verschiedenen Branchen spielen.
8. Edge Devices
Edge Devices, oder Edge-Geräte, sind speziell entwickelte Hardwarekomponenten, die eine zentrale Rolle im Konzept des Edge Computing spielen. Sie befinden sich in unmittelbarer Nähe zur Datenquelle und verfügen über leistungsstarke Prozessoren und Konnektivitätsoptionen. Mit eingebauten Sensoren können sie Daten erfassen, sind robust gebaut und ermöglichen die lokale Verarbeitung von Daten. Diese Geräte sind entscheidend für die schnelle Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse am Ort der Datenerfassung, und sie finden in verschiedenen Branchen und Anwendungen, darunter die Industrie, Überwachung und autonomes Fahren.
9. Docker Technologie
Docker ist eine Containerisierungstechnologie, die es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen und ihre Abhängigkeiten in leichtgewichtige Container zu verpacken und auszuführen. Diese Container sind portabel und isoliert, sodass sie auf verschiedenen Betriebssystemen und in unterschiedlichen Umgebungen konsistent laufen können. Docker hat die Art und Weise, wie Anwendungen entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden, revolutioniert, da es die Entwicklungsprozesse beschleunigt, Ressourcen effizienter nutzt und die Umgebungsisolation verbessert. Dies hat zu einer breiten Akzeptanz in der Softwareentwicklung und DevOps geführt.
Docker ist auch für Edge Computing von entscheidender Bedeutung, da es die Möglichkeit bietet, Container-Anwendungen auf Edge Devices auszuführen, wodurch die Konsistenz und Portabilität von Anwendungen zwischen Edge- und Cloud-Umgebungen gewährleistet wird. Dies erleichtert die Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen auf Edge-Geräten erheblich.
10. Deployment auf Edge Devices
Das Deployment auf Edge Devices ist der Prozess der Bereitstellung von Anwendungen und Software auf den dezentralen Edge-Geräten in einem Edge-Computing-Netzwerk. Anders als bei herkömmlichen Cloud-basierten Bereitstellungen erfordert dieses Vorgehen spezielle Überlegungen. Hierzu gehören die Containerisierung von Anwendungen, die Berücksichtigung von variabler Konnektivität, Skalierbarkeit, Überwachung und Sicherheitsaspekte. Die Anpassung der Software an die begrenzten Ressourcen der Edge-Geräte ist von Bedeutung, ebenso wie die Implementierung von Versionierung und die Möglichkeit von schnellen Rollbacks. Insgesamt spielt das Deployment eine zentrale Rolle für den erfolgreichen Einsatz von Edge-Computing-Anwendungen in verschiedenen Branchen, da es sicherstellt, dass Anwendungen effizient und zuverlässig auf den verteilten Edge-Geräten funktionieren.
11. Anwendungsbeispiele Edge Devices
Edge-Geräte sind entscheidend für den Einsatz von Edge Computing, da sie die Datenerfassung, Verarbeitung und Entscheidungsfindung in unmittelbarer Nähe zur Datenquelle ermöglichen. Hier sind einige Beispiele und Anwendungsfälle, in denen Edge-Geräte eine wichtige Rolle spielen:
- IoT (Internet of Things): Edge-Geräte sind in IoT-Anwendungen weit verbreitet. Sensoren und Aktoren in vernetzten Geräten wie intelligenten Thermostaten, Überwachungskameras, intelligenten Verkehrssystemen und industriellen Maschinen erfassen Daten und verarbeiten sie lokal. Dies ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Ereignisse und senkt den Datenübertragungsbedarf.
- Autonomes Fahren: Fahrzeuge sind mit Edge-Geräten ausgestattet, die Sensordaten wie Radar- und Lidardaten in Echtzeit verarbeiten. Dies ist entscheidend für die schnelle Entscheidungsfindung und Sicherheit in autonomen Fahrzeugen.
- Industrie 4.0: In der Industrieautomation werden Edge-Geräte in Fabriken eingesetzt, um Maschinendaten zu sammeln und vor Ort zu analysieren. Dies ermöglicht die Steuerung von Produktionsprozessen in Echtzeit und die Vorhersage von Wartungsbedarf.
- Smart Cities: In städtischen Umgebungen sammeln und verarbeiten Edge-Geräte Daten aus verschiedenen Quellen, wie Verkehrsüberwachungskameras, Umweltsensoren und intelligenten Beleuchtungssystemen. Dies trägt zur Verbesserung der städtischen Effizienz und Lebensqualität bei.
- Telekommunikation: Edge-Geräte werden in Telekommunikationsnetzen eingesetzt, um den Datenverkehr zu optimieren und die Latenzzeiten in 5G-Netzwerken zu minimieren. Dies verbessert die Leistung von Anwendungen wie Augmented Reality und Virtual Reality.
- Gesundheitswesen: In medizinischen Anwendungen werden tragbare Geräte und medizinische Sensoren als Edge-Geräte verwendet, um Gesundheitsdaten in Echtzeit zu überwachen und an medizinische Fachkräfte weiterzuleiten.
Diese Edge-Geräte sind in der Lage, Daten zu verarbeiten, Entscheidungen zu treffen und bei Bedarf nur relevante Informationen an zentrale Server oder die Cloud weiterzuleiten. Dies trägt dazu bei, die Bandbreite zu schonen, die Datensicherheit zu verbessern und die Leistung von Anwendungen zu steigern, die schnelle Reaktionen erfordern. Insgesamt spielen Edge-Geräte eine zentrale Rolle bei der Implementierung von Edge Computing in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen.
Edge Computing in der Praxis
Edge Computing bietet in der Praxis die Möglichkeit, Daten nahe der Quelle zu verarbeiten, wodurch Latenzzeiten reduziert werden und Anwendungen schneller reagieren können. Darüber hinaus ermöglicht es eine bessere Datensicherheit und Bandbreiteneffizienz, da weniger Daten über das Netzwerk transportiert werden müssen.
In der Praxis können so Maschinendaten schnell und effektiv an andere Geräte und Systeme übergeben werden. Mit einer Middleware, wie dem OPC Router, können die Maschinendaten daraufhin an unterschiedliche Cloud Umgebungen, ERP-Systeme oder Datenbanken übergeben werden. Auch andere Geräte der Feldebene, wie Waagen oder Drucker, lassen sich in der Praxis mit einer Middleware verbinden. So kann das Edge Computing genutzt werden, um schnell und effizient einen automatisierten Datentransfer direkt an der Maschine aufzubauen. Daraufhin lassen die sich jederzeit und unkompliziert mit Hilfe des Edge Computings und dem OPC Router als Middleware skalieren.
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