Stellen Sie sich vor, ein Datenerfasser arbeitet am Schreibtisch eines Kollegen auf der anderen Seite der Welt und erstellt Zeile für Zeile Daten mit jeweils 100 Spalten. Jemand im gleichen Büro fragt Sie nach der größten Zahl in Spalte B, und das, obwohl Sie Tausende Kilometer entfernt sind. Sie arbeiten als Cloud, also wird die gesamte Datei an Sie gesendet. Sie müssen das Dokument abrufen, es filtern und die Antwort an die anfragende Person senden, was jede Menge Datenverbrauch für den Download und die Verarbeitung sämtlicher Informationen aus der Ferne bedeutet.
Mit Edge Computing ist der Datenerfasser mit einem Computer am gleichen Schreibtisch verknüpft. Wenn jemand vor Ort die größte Zahl in Spalte B benötigt, wird eine Anfrage über das Netzwerk gestellt, der Computer führt ein Skript aus, um die Daten zu verarbeiten, und liefert der anfragenden Person das gewünschte Ergebnis. Dann sendet der Computer die Zahl auch an Sie zur Archivierung und Markierung der Anfrage. Ihr Computer kann zwar leistungsfähiger sein als der Computer neben dem Datenerfasser, es ist aber viel einfacher, die riesigen Datenmenge an einen Computer zu senden, der nur einige Meter entfernt steht, als alle Daten an Sie zu senden. Zudem erhält die anfragende Person ihre Antwort meist auch schneller. Der einzige Grund, aus dem Sie überhaupt mit einbezogen sind, besteht darin, dass Sie eine Sicherheitskopie des Ergebnisses archivieren, falls ein Fehler im Netzwerk auftritt. Als Cloud kennen Sie die Anfrage und das Ergebnis, doch alle diese Daten bleiben im lokalen Netzwerk. Abgesehen von den Kosten für das Senden von Daten können Sie hier erkennen, dass dies für die Mitarbeiter auch vom Aspekt der Sicherheit her komfortabler ist, denn mehr Daten bleiben lokal.
In der Tat bestimmt oft die Sicherheit die Entscheidung, Edge Computing in einem Netzwerk zu nutzen, mehr als die Einsparung der Kosten zur Datenübertragung, wenn weniger Daten an die Cloud gesendet und von dort empfangen werden. Bei Bruchteilen von Cent pro Paket müssen die Einsparungen bei Datenkosten schon enorm sein, um die Kosten der Anschaffung von Servern, die Tausende Euro kosten, oder selbst von Standard-Computern im Netzwerk aufzuwiegen. Bei mehr Verantwortung für die Daten und mit leistungsstärkeren Einplatinenrechnern (SBC), die immer günstiger werden, ist die beste Lösung oft, zumindest einen Teil der Verarbeitung wieder im lokalen Netzwerk durchzuführen. Die Übertragung an einen Einplatinenrechner, der als lokaler Server dient, ist dasselbe wie die Übertragung an einen der verschiedenen Sensoren oder Geräte im lokalen Netzwerk, die Daten erfassen und übertragen, wobei ein Raspberry Pi mit etwas mehr Speicher 35 US-Dollar kostet und die Antwortzeit im Netzwerk erhöht, Sensor-Informationen lokal hinter der Firewall speichert und verarbeitet und Ihnen Hunderte Cloud-Nachrichten pro Tag spart.
Diese Lösung klingt fast zu schön, um wahr zu sein – wenn sie so einen guten Kompromiss darstellt, warum ist Cloud Computing dann heutzutage so vorherrschend? In Wirklichkeit besteht der Bedarf an Rechenleistung in einem Netzwerk nicht nur zum Filtern einer Tabelle, sondern liegt viel höher. Günstigere SBCs, wie der Raspberry Pi 3 und der BeagleBone Black eignen sich gut für zuhause, wo nur wenig Rechenleistung benötigt wird. Für Netzwerke auf größerer Basis ist es normalerweise günstiger und schneller, de Daten an die Cloud zu senden, wo sie auf extrem leistungsstarken Computern verarbeitet werden können, als Kosten für den Aufbau von Serverfarmen vor Ort zu investieren. Mit der Einführung leistungsstarker x86-Einplatinenrechnern wie dem Intel Joule ist Edge Computing zu einer realistischen Option für weitaus mehr Anwendungen geworden. Jetzt belaufen sich die Investitionen für solche leistungsstarken SBCs auf nur wenige Hundert Euro, und daher kommt in vielen Netzwerken jetzt eine Mischung aus lokaler und cloudbasierter Verarbeitung zum Einsatz. Vertrauliche oder zeitkritische Daten werden von einem lokalen Computer verarbeitet, und alle sonstigen Daten über Clouddienste. Das sorgt für höchstmögliche Sicherheit und Geschwindigkeit, verringert die Systemkosten und das Risiko für Angriffe.
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