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Verlagerung von Rechen- und Speicherfunktionen näher an Datenquellen, um Latenz zu reduzieren und Bandbreite zu sparen.
Edge Computing verlagert Verarbeitung und Speicherung näher an Datenquellen, um Latenz zu reduzieren, Bandbreite zu schonen und lokale Entscheidungen zu ermöglichen. Es umfasst verteilte Edge-Knoten, schlanke Plattformdienste und hybride Integration mit zentralen Backends. Typische Anwendungsfälle sind IoT-Telemetrie, Echtzeitsteuerung und netzwerkbeschränkte Systeme.
Messung der Zeit vom Ereignis bis zur lokalen/zentralen Reaktion.
Gesendetes Datenvolumen pro Zeiteinheit an zentrale Backends.
Anteil der Zeit, in der Edge-Instanzen korrekt funktionieren.
Fertigung verwendet lokale Edge-Controller für geschlossene Regelkreise und sendet nur aggregierte KPIs an zentrale Systeme.
Videoanalyse läuft an der Kamera oder lokalem Node, nur relevante Ereignisse werden archiviert oder in die Cloud übertragen.
Filialen halten personenbezogene Daten lokal und synchronisieren anonymisierte Metriken zentral.
Anforderungen und Latenzziele definieren sowie geeignete Edge-Standorte identifizieren.
Hardware- und Plattformoptionen evaluieren und Pilotknoten bereitstellen.
Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur für Edge-zu-Cloud-Verbindungen entwerfen.
Anwendungen für lokale Ausführung anpassen und Datenflüsse definieren.
Monitoring, Updates und Betriebsprozesse automatisch einrichten.