Expertenbeitrag

 Christian Lutz

Christian Lutz

Mitgründer und President of the Board, crate.io

Edge Computing Edge im Aufschwung – Analytik und Datenverarbeitung nehmen zu

Von Christian Lutz

Die wachsende Bedeutung von Daten könnte als einer der wichtigsten Nebeneffekte der Internetrevolution angesehen werden. Welche Rolle der Edge für Datenanalytik und Datenverarbeitung spielt.

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Daten und deren Auswertung werden für Industrieunternehmen immer wichtiger – der Edge spielt dabei eine entscheidende Rolle.
Daten und deren Auswertung werden für Industrieunternehmen immer wichtiger – der Edge spielt dabei eine entscheidende Rolle.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Durch Metriken für Werbeeinnahmen und Return-on-Investment wurden traditionelle Sponsoring- und Werbemodelle zugunsten von kalten, harten Zahlen und nutzbaren Daten wie Profilen, Aktivitäten, E-Mail-Adressen und Telefonnummern über Bord geworfen. Auch in Fällen, in denen es nicht darum geht, ein Produkt zu verkaufen, liefern Daten aus täglichen Interaktionen mit Servern wertvolle Erkenntnisse und können die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse abwickeln, verändern.

Daten werden immer häufiger über das Internet der Dinge (IoT) und smarte Geräte am Edge, dem Rande des Netzwerks kultiviert, und versorgen die Analyseplattformen der Unternehmen in der Cloud mit den gewünschten Informationen. In der Fertigung zum Beispiel können Maschinen in der Montage aktuelle oder sogar zukünftige Probleme erkennen, indem sie Sensordaten auslesen, um sie dann an die Analyseplattform zurückzusenden, damit das Unternehmen darauf reagieren kann.

Laut einer im September 2021 veröffentlichten Studie von Global Industry Analysts wird der globale Markt für Edge Computing bis 2026 einen Wert von über 17 Milliarden US-Dollar haben. Das ist eine riesige Chance für Unternehmen, von den Innovationen zu profitieren, die diese Art von Marktwachstum mit sich bringt. Und es ist eine noch größere Chance für diejenigen, die Lösungen am Edge anbieten können.

Analysieren am Edge

Die Rückführung von Edge Informationen in eine Cloud-Plattform und ihre anschließende Analyse kann ein langsamer und zeitintensiver Prozess sein. Erkenntnisse, die aus den Informationen am Edge gewonnen werden, ermöglichen eine Reaktion in Echtzeit. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, um die Zukunft vorherzusagen, Ausgaben zu senken, neue Potenziale zu finden oder das Geschäftsmodell zu verändern, um nur einige Beispiele zu nennen.

Informationen bereits vor dem Eintreffen in der Cloud vollständig aufzubereiten und zu aggregieren kann Unternehmen die Möglichkeit geben, sich auf dem Markt zu behaupten und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Diese Informationen müssen sich nicht unbedingt auf ein Produkt, einen Prozess oder eine Dienstleistung beziehen, sondern können auch die Auslastung von Teams oder Systemen analysieren.

Ein Beispiel ist die Fertigung. Unternehmen in diesem Sektor wollen in der Lage sein, Veränderungen in ihren Produktionslinien zu analysieren und zu erkennen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Edge Computing hilft dabei, indem es die Verarbeitung und Speicherung von Daten näher an die Geräte bringt. Dadurch können IoT-Sensoren den Zustand von Maschinen mit geringen Latenzen überwachen und Analysen in Echtzeit durchführen.

Den Edge einbeziehen

Laut IBM wird bis 2025 jede vernetzte Person auf der Welt alle 18 Sekunden mindestens eine digitale Dateninteraktion haben und es wird noch mehr gerätegesteuerte Interaktionen geben. Die schiere Menge an Daten, die verarbeitet werden muss, erfordert eine Analyse an der Quelle, die nur mit einer cleveren, ausgewählten Synchronisierung mit der Cloud möglich ist. Durch die Analyse von Daten am Rande des Netzwerks können intelligente IoT-Geräte Künstliche Intelligenz nutzen, um die besten Datensätze zu erkennen. Dabei sind sie in der Lage, die Zahlen, die nicht nützlich sind, außer Acht zu lassen, um verwertbare Erkenntnisse zu erhalten, die Unternehmen tatsächlich nutzen können.

Dies ist ein Trend, der sich ebenfalls abzeichnet. In der gleichen Studie stellte IBM fest, dass 91 Prozent der befragten Unternehmen planen, innerhalb von fünf Jahren irgendeine Form von Edge Computing zu implementieren. Es gibt keinen Grund mehr, die Hände in den Schoß zu legen, denn es hat sich gezeigt, dass die Datenverarbeitung am Netzwerk-Edge in vielen Branchen Anwendung findet, zum Beispiel in der Fertigung, im Sport- und Fitnessbereich und in der Landwirtschaft, allerdings nicht notwendigerweise in Verbindung mit der Cloud.

Für Unternehmen kann die Nutzung von Daten am Netzwerk-Edge ein wenig banal erscheinen. Es lohnt sich jedoch auch Erkenntnisse aus diesem Bereich in Betracht zu ziehen, um die Produktivität zu steigern. Die Zoom-Müdigkeit kann zum Beispiel zu einem alltäglichen Hindernis werden, und die Erkenntnis, dass zwölf Meetings an einem Tag nicht der beste Beitrag zur Produktivität und zum Geschäftserfolg sind, wäre hilfreich.

Unternehmen können die Vorteile intelligenter Edge-Integrationen auch innerhalb ihrer Backend-Infrastruktur nutzen, ein wichtiger Wachstumsbereich seit der Pandemie. In den Bereichen Local Data Center, Compute und Gateway sind Edge-Geräte angesichts wachsender Anforderungen an die IT-Teams und schrumpfender Budgets zu einer Notwendigkeit geworden.

So suchen beispielsweise Manager von lokalen Rechenzentren nach Lösungen, die ihnen die Überwachung und Verwaltung ihrer Infrastruktur ermöglichen, und die sie schnell installieren können. Auch die Gateway-Edge-Lösungen, die Unternehmen nutzen möchten, sind einfach einzurichtende Lösungen. Sie ermöglichen es IT-Fachleuten, sich darauf zu verlassen, dass der Zugang nur denjenigen gewährt wird, die ihn auch erhalten sollen, und bei Bedarf dennoch eine Fernverwaltung möglich ist.

Mit kleinen Schritten an den Edge

Wie bei vielen Innovationen in der Technologiebranche kann das Vorankommen dadurch gebremst werden, dass Unternehmen nicht wissen, wo sie anfangen sollen. Die Reise in die Zukunft am Edge kann jedoch mit kleineren Lösungen beginnen, die Künstliche Intelligenz nutzen, um IT-Teams zu entlasten. Von dort aus können Unternehmen Lösungen in verschiedenen Abteilungen einführen, um Produktivität zu gewährleisten.

Seit Jahren werden die Märkte für KI- und Edge-Lösungen mit komplexen Anwendungsfällen für die Fertigung und kleinen, mit Sensoren ausgestatteten Geräten überschwemmt. Wenn man von schwerer Maschinerie und komplexer Sprache absieht, gibt es jedoch für jedes Unternehmen die Möglichkeit, Edge-Technologien zu nutzen, die nicht entmutigend, sondern tatsächlich sinnvoll, einfach zu bedienen und einzusetzen sind, sowie ohne zeitaufwändiges Setup auskommen.

Letztendlich geht es beim Edge Computing darum, Daten zu nutzen, sie sinnvoll zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, um die Effizienz zu steigern. Durch den Einsatz von KI im Edge-Bereich können Unternehmen Geld sparen, neue Geschäftsfelder finden, mehr Kunden gewinnen und ihre Kundenbindung verbessern. Ziel ist es, wertvolle Informationen in Alleinstellungsmerkmale zu verwandeln und anhand von Analysen der Daten Ideen zu entwickeln, wie Unternehmen ihr Angebot und Geschäftsmodell verbessern können.

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