Edge Computing bezeichnet eine IT-Architektur, bei der Datenverarbeitung und -analyse näher am Ort der Datenerzeugung stattfinden – also „am Rand“ (Edge) des Netzwerks statt in zentralen Rechenzentren oder der Cloud. Ziel ist es, Latenzzeiten zu reduzieren, Bandbreite zu sparen und schnellere Reaktionszeiten zu ermöglichen.

Typen/Arten:

• Fog Computing: Verteilte Rechenressourcen zwischen Edge-Geräten und Cloud.
• On-Premises Edge: Verarbeitung direkt in lokalen Geräten oder Anlagen.
• Mobile Edge Computing: Datenverarbeitung in Mobilfunknetzen nahe der Nutzer.

Beispiele:

• Echtzeit-Datenanalyse in Fabriken (Industrie 4.0)
• Autonome Fahrzeuge mit lokaler Sensorverarbeitung
• Smarte Kamerasysteme zur sofortigen Videoanalyse

Vorteile:

• Geringere Latenz und schnellere Datenverarbeitung
• Entlastung der Netzwerke durch reduzierte Datenübertragung
• Verbesserte Datenschutz- und Sicherheitsoptionen durch lokale Datenhaltung
• Erhöhte Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit bei Netzwerkunterbrechungen

Nachteile:

• Höherer Wartungsaufwand durch verteilte Infrastruktur
• Komplexere Verwaltung und Integration verschiedener Systeme
• Möglicherweise höhere Kosten für dezentrale Hardware

Fazit:

Edge Computing ist ein entscheidender Baustein für moderne, latenzkritische Anwendungen und IoT-Szenarien. Es ergänzt klassische Cloud-Modelle durch schnelle, dezentrale Datenverarbeitung und verbessert so Effizienz und Nutzererfahrung.