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Verarbeitung von Daten nahe an der Quelle (z. B. IoT-Geräte), um Latenz, Bandbreite und Datenschutz zu optimieren.
Edge Processing bedeutet, Datenverarbeitung nahe an der Quelle (IoT, Sensoren, Gateways) durchzuführen, um Latenz, Bandbreite und Datenschutz zu verbessern. Es verschiebt Analyse, Filterung und Entscheidungen vom zentralen Cloud‑Rechenzentrum auf lokale Geräte oder Edge‑Knoten. Geeignet für Echtzeit‑Analysen, Offline‑Funktionen und resilientere verteilte Architekturen.
Gemessene Zeit vom Ereignis bis zur lokalen Entscheidungsantwort.
Menge der an die zentrale Infrastruktur übertragenen Daten pro Zeiteinheit.
Prozentualer Anteil der Betriebszeit der Edge‑Komponenten.
In einer Fertigungslinie werden Vibrationsdaten an Edge‑Knoten vorverarbeitet und nur Anomalien an die Cloud gemeldet.
Verkehrsdaten werden lokal aggregiert und Entscheidungen zur Ampelsteuerung dezentral getroffen, um Latenz zu minimieren.
Sensoren senden Daten an ein Gateway, das offline Analysen durchführt und nur zusammengefasste Ergebnisse über schwankende Mobilfunkverbindungen sendet.
Anforderungsanalyse: Latenz, Datenschutz, Datenvolumen definieren.
Architekturentwurf: welche Logik lokal, welche zentral läuft.
Auswahl und Deployment von Edge‑Knoten, Container‑Runtimes und Orchestrierung.
Monitoring, Sicherheitskonfiguration und regelmäßige Updates einführen.