Eine Edge-Lösung bezeichnet IT-Architekturen und Technologien, die Datenverarbeitung und Analyse möglichst nahe am Entstehungsort der Daten, also am „Edge“ des Netzwerks, durchführen. Ziel ist es, Latenzzeiten zu reduzieren, Bandbreite zu schonen und Echtzeitverarbeitung zu ermöglichen.

Typen/Arten:

• Edge Computing: Verlagerung von Rechenleistung an lokale Geräte oder Edge-Server.
• Fog Computing: Erweiterung von Edge Computing durch Zwischenschichten zwischen Cloud und Edge.
• Mobile Edge Computing (MEC): Speziell in Mobilfunknetzen zur Verarbeitung nahe am Nutzer.

Beispiele:

• IoT-Geräte in Smart Factories, die lokale Analysen durchführen.
• Content Delivery Networks (CDNs), die Inhalte lokal cachen.
• Autonome Fahrzeuge, die Daten direkt am Fahrzeug verarbeiten.

Vorteile:

• Reduzierte Latenz und schnellere Reaktionszeiten.
• Entlastung der zentralen Cloud und Netzwerk.
• Erhöhte Datensicherheit durch lokale Verarbeitung.

Nachteile:

• Höhere Komplexität bei Verwaltung und Wartung vieler verteilter Systeme.
• Begrenzte Ressourcen an Edge-Geräten im Vergleich zur Cloud.
• Sicherheitsrisiken durch verteilte Angriffsflächen.

Fazit:

Edge-Lösungen sind essenziell für Anwendungen, die schnelle Datenverarbeitung und geringe Latenz erfordern. Sie ergänzen zentrale Cloud-Systeme und ermöglichen eine effiziente, dezentrale IT-Architektur.