Virtual Reality und Augmented Reality, Smart Cities und Smart Homes – immer mehr Geräte, Maschinen und Sensoren sind mit dem Internet of Things (IoT) verbunden und generieren ununterbrochen große Datenmengen. Auch das leistungsstärkste Netzwerk benötigt teils zu lange, um die Daten zur Analyse an ein Rechenzentrum oder in die Cloud zu übertragen. Die Lösung heißt Edge Computing: Dezentrale Datenverarbeitung direkt am Roboter in der Produktion oder am IoT-Device.
Datenverarbeitung in Echtzeit mit niedrigsten Latenzen: So können intelligente Anwendungen und Geräte nahezu umgehend auf Daten bei deren Erstellung reagieren. Lassen Sie sich im Video inspirieren.
Datenwachstum an der Edge – also an der Netzwerkperipherie des Internets – übersteigt bei weitem das WAN-Bandbreitenwachstum, sodass es nicht mehr möglich ist, alle Daten in ein Rechenzentrum zu übertragen. Die Datenverarbeitung am Ort ihrer Entstehung spart Zeit, entlastet die Netzwerke und minimiert die Latenz bei der Datenübertragung.
Mithilfe von Edge Computing können Unternehmen die Ergebnisse ihrer Datenverarbeitung und Datenanalyse ohne Verzögerung in Echtzeit nutzen – auch bei verschiedenen Standorten rund um den Globus. Beim Einsatz von Augmented Reality und Virtual Reality – sei es im industriellen IoT-Umfeld oder im Gaming-Bereich – spielt Edge Computing ebenfalls eine große Rolle. Die Daten müssen direkt vor Ort verarbeitet werden, damit die reibungslose Nutzung der Devices wie VR-Brille oder der Augmented-Reality-App auf dem Smartphone gewährleistet ist.
Der Einsatz von Edge Computing im industriellen Umfeld hilft, die Bereiche IT und OT (Operational Technology) näher zusammenzubringen. Durch die Verbindung mit der Edge-Computerplattform profitiert der Roboter von einer sicheren, berührungslosen Verbindung zu IT und Clouds. Ein bereitgestelltes OT-Eco-System, DevOps-Methoden und Container-Technologien können Entwicklungszyklen reduzieren. Außerdem lassen sich innovative Technologien, wie Edge Analytics, lokale künstliche Intelligenz oder Augmented Reality / Virtual Reality, so auch im OT-Umfeld nutzen.
Zu den Einsatzgebieten von Edge Computing zählen beispielsweise die Testfahrten von Prototypen autonom fahrender Autos. Hierbei entstehen durch Sensoren, Steuergeräte und Aktoren große Datenmengen, insbesondere, wenn mehrerer Fahrzeuge parallel an verschiedenen Orten unter unterschiedlichen Bedingungen getestet werden. Mitunter fallen dabei täglich Daten im mehrstelligen Petabyte-Bereich zur Verarbeitung an. Dank einer lokalen Datenanalyse (Code to data) im mobilen Mini-Rechenzentrum vor Ort müssen nur deren Ergebnisse übertragen werden. Diese können somit direkt in die weitere Entwicklung der Fahrzeuge einfließen, da alle Entwicklungslabore rund um den Globus auf die Ergebnisse Zugriff haben.
Außerdem kommt die dezentrale Datenverarbeitung bei autonomen Transportfahrzeugen im Innen- und Außenbereich zum Einsatz. Dabei kommuniziert der Roboter beispielsweise mit Edge über die 5G Campus Network Advanced Solution von T-Systems. Die Technologie ermöglicht eine intelligente, autonome Navigation, Sicherheit und Vermeidung von Hindernissen. Die Lösung kann an verschiedenen Sensor- und Roboter-Setups angepasst werden.
Dezentrale Datenverarbeitung sorgt zudem dafür, dass Gamer Augmented-Reality-Spiele wie Pokémon Go über das Internet störungsfrei überall nutzen können. Mit Edge Computing wird die Datenverarbeitung näher an den Ort gebracht, wo sie notwendig ist. Damit können völlig neue virtuelle Spieleerlebnisse für das Smartphone geschaffen werden.
T-Systems bietet vollständig verwaltete Edge Computing & Edge-Analytics-Services für Near Edge auf Grundlage eines erstklassigen Edge-Software-Ökosystems auf verschiedenen Plattformen an. T-Systems integriert zudem Edge Computing in Public Clouds wie Azure, AWS und Open Telekom Cloud und hat dabei auch immer die IT-Security im Blick.
Der Kern für die Edge-Computing gesteuerte digitale Transformation:
