Was ist Edge Computing? – Definition & Einsatzbereiche

Edge Computing bedeutet, dass Daten direkt an oder nahe an ihrer Quelle verarbeitet und zwischengespeichert werden. Im Unterschied zum Cloud Computing, bei dem Daten zunächst in ein zentrales Rechenzentrum übertragen werden, erfolgt die Verarbeitung hier dezentral näher am Nutzer oder Gerät – gleichsam am Rand des Netzwerks („Edge“). Der Begriff entstand Ende der 1990er Jahre im Umfeld von Content Delivery Networks (CDNs) und wurde später auf allgemeine Rechenleistung ausgeweitet.

Was sind die Vorteile bei der Nutzung eines Edge Servers?

Durch geringe Latenz können Daten nahezu in Echtzeit verarbeitet werden, da sie nicht erst an ein entferntes Rechenzentrum gesendet werden müssen.
Eine Entlastung des Netzwerks wird erreicht, indem zum Beispiel nur gefilterte oder vorverarbeitete Daten übertragen werden.
Datensicherheit kann verbessert werden, weil sensible Informationen lokal verbleiben.
Die Zuverlässigkeit von Systemen steigt, da diese auch bei eingeschränkter oder unterbrochener Internetverbindung funktionsfähig bleiben.
Unternehmen können durch die lokale Verarbeitung die Datenhoheit und Compliance-Anforderungen besser einhalten.
Mit Edge AI lassen sich KI-Modelle direkt vor Ort ausführen, sodass Inferenzaufgaben ohne Umweg über die Cloud in Echtzeit möglich sind.
Auch die Nachhaltigkeit profitiert, weil durch die dezentralisierte Vorverarbeitung weniger Bandbreite benötigt wird.

Welche Nachteile oder Herausforderungen ergeben sich?

Dezentrale IT-Infrastrukturen bringen eine erhöhte Komplexität mit sich, da Planung, Verwaltung und Überwachung vieler Knotenpunkte deutlich anspruchsvoller sind als bei einer zentralisierten Cloud-Lösung.
Die Kosten für Anschaffung, Betrieb und Wartung zahlreicher Edge-Geräte können höher ausfallen, insbesondere wenn Unternehmen große Infrastrukturen aufbauen müssen.
Jedes zusätzliche Gerät vergrößert die Angriffsfläche, sodass besondere Sicherheits- und Verschlüsselungsmaßnahmen erforderlich sind.
Bei vielen verteilten Standorten steigt der Aufwand für Updates und Skalierung, da Software-Rollouts und Wartungsarbeiten auf zahlreichen Knoten durchgeführt werden müssen.
Die begrenzten Hardware-Ressourcen von Edge-Geräten können anspruchsvolle Rechenaufgaben erschweren und erfordern eine sorgfältige Auswahl der Workloads.
Ohne Backup kann ein lokaler Ausfall zu Datenverlust führen.

Bedeutung von Edge Computing: Wie findet die Technologie Anwendung?

Besonders im Zusammenhang mit dem Internet of Things (IoT) und der wachsenden Zahl vernetzter Geräte gewinnt Edge Computing an Bedeutung, da in den genutzten Real Time Applications (Echtzeitanwendungen) enorme Datenmengen entstehen, die nicht vollständig und schnell genug in Rechenzentren übertragen werden können.

Beispiele für Einsatzbereiche:

In der Industrie ermöglicht Edge Computing vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), die Optimierung von Produktionsprozessen sowie die Steuerung automatisierter Lager und Logistiksysteme. Im Gesundheitswesen analysieren Medizingeräte und Wearables Daten lokal, bevor sie weitergeleitet werden. Weitere Felder sind Infrastruktur und Energieversorgung, wo Smart Grids und Stromnetze effizienter gesteuert werden, oder autonomes Fahren, Smart Cities oder Augmented-Reality-Anwendungen. Zudem bewährt sich Edge Computing in extremen Umgebungen wie Ölplattformen oder abgelegenen Forschungsstationen mit eingeschränkter Cloud-Anbindung.

Wann ist Edge Computing sinnvoll, wann Cloud Computing?

Cloud Computing eignet sich für zentrale, rechenintensive Aufgaben, während Edge Computing dort Vorteile hat, wo unmittelbare Geschwindigkeit und lokale Verarbeitung entscheidend sind. Als verwandtes Konzept existiert zudem Fog Computing, bei dem eine zusätzliche Ebene zwischen Cloud und Edge eingeführt wird, um Rechenleistung und Speicher auf regional verteilte Knotenpunkte auszulagern.

Praxis bei fecher:

In Kundenprojekten sorgt fecher mit Cloud Enabling dafür, dass modernisierte Anwendungen flexibel in zeitgemäßen Umgebungen betrieben werden können – und bei Bedarf auch Edge-Ansätze berücksichtigen.

Sie interessieren sich für Anwendungsentwicklung und Softwaremodernisierung? Neben diesem Beitrag zur Definition von Edge Computing finden Sie weitere Erläuterungen und Begriffsklärungen in unserem IT-Glossar!