EdgeArchitekturen

EdgeArchitekturen bezeichnen Architekturansätze im Bereich der dezentralen Datenverarbeitung, die Verarbeitung, Speicherung und Analyse nah an den Datenquellen vorsehen. Ziel ist es, Latenzen zu reduzieren, Bandbreite zu sparen und Echtzeit-Entscheidungen zu ermöglichen. Im Gegensatz zur Cloud, die zentralisiert operiert, verteilen Edge-Architekturen Rechenressourcen entlang des Netzwerks bis an den Rand.

Zu den zentralen Bestandteilen gehören Edge-Geräte wie Sensoren, IoT-Kameras oder industrielle Automaten, Edge-Knoten bzw. Edge-Gateways mit lokalem Speicher und Rechenleistung sowie regional begrenzte Edge- oder Mikro-Rechenzentren. Die Verbindung erfolgt über schnelle Netzwerke wie 5G, Ethernet oder andere WAN/LAN-Angebote. Je nach Modell kann auch eine Kopplung mit Cloud-Ressourcen erfolgen, wobei die Cloud als zentrale Orchestrierungs- und Langzeitspeicher-Komponente dient.

Typische Architekturmuster umfassen mehrstufige Edge-Modelle mit Gerät-, Standort- und regionalen Edge-Ebenen sowie das Konzept des Fog Computing, das Rechen- und Analyseaufgaben näher an die Datenquelle verschiebt. Im Mobilfunkbereich ist hat sich ETSI MEC (Multi-Access Edge Computing) als Standard zur Bereitstellung von Edge-Diensten etabliert. Edge-Architekturen beinhalten oft Edge-KI, bei der Modelle lokal inferiert und aktualisiert werden, um Latenz zu minimieren und Datenschutz zu erhöhen.

Zu den Vorteilen zählen geringe Reaktionszeiten, Entlastung der zentralen Netze, bessere Datenhoheit und höhere Verfügbarkeit auch bei eingeschränkter Konnektivität. Herausforderungen betreffen Sicherheit, Identitäts- und Zugriffsmanagement, das Management heterogener Geräte, Orchestrierung, Skalierung sowie Energie- und Kostenfragen. Typische Anwendungsfelder umfassen Industrie 4.0, autonomes Fahren, Smart Cities, Videoanalytik und Gesundheitsanwendungen, in denen Echtzeitverarbeitung und Datenschutz entscheidend sind.