Edge Computing ist eine verteilte Computerarchitektur, die eine schnelle und präzise Analyse und Verarbeitung von Daten direkt an der Quelle ermöglicht, um eine sofortige und schnelle Reaktion zu gewährleisten. Dies steht im starken Kontrast zur zentralisierten Computerstrategie der Vergangenheit, bei der Daten vollständig auf die Cloud oder ein zentrales Rechenzentrum angewiesen waren. Mit dem Aufstieg der KI-Technologie und der Verbreitung von Smart Devices nehmen Umfang und Komplexität der Daten rapide zu. Besonders in Bereichen wie intelligenter Lagerhaltung, visuell orientierten Fertigungsprozessen oder Verkehrsmanagement in Smart Cities übersteigen die Anforderungen an die Datenübertragung oft die Kapazität des Netzwerks.
Durch den zunehmenden technologischen Fortschritt bei Industriecomputern, Kameras, mobilen Endgeräten, Sensoren und verschiedenen IoT-Geräten steigt die Geschwindigkeit der Datenerzeugung und -sammlung kontinuierlich. Allein auf zentrale Rechenzentren zu setzen, kann den bestehenden Anforderungen nicht mehr gerecht werden, daher hat sich Edge Computing von einem einfachen Trend zur besten Lösung entwickelt.
Edge Computing Architektur
Typische Edge-Computing-Architekturen können in drei Ebenen unterteilt werden: die Geräteebene zur Datenerfassung, die Edge-Ebene zur Echtzeitdatenverarbeitung und die Cloud-Ebene, die für die sichere Speicherung und tiefgehende Analyse verantwortlich ist.
Geräteebene: Diese Ebene umfasst verschiedene Arten von IoT-Geräten, die Daten über eingebaute Sensoren sammeln und überwachen. Beispielsweise konzentrieren sich medizinische Geräte in Krankenhäusern auf die Überwachung der Vitalzeichen von Patienten, während autonome Fahrzeuge Daten über Straßenbedingungen und die Dynamik anderer Fahrzeuge erfassen.
Edge-Ebene: Als Kernstück des Edge Computings befindet sich die Edge-Ebene am nächsten an der Datenquelle und ist breiter verteilt als traditionelle Cloud-Server. Sie kann Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse durchführen, wodurch die Latenz erheblich reduziert wird. Wenn Daten eine tiefere Analyse erfordern, werden sie zur weiteren Verarbeitung in die Cloud-Ebene hochgeladen.
Cloud-Ebene: Obwohl Edge Computing Engpässe und Latenzprobleme in der Cloud-Computing-Architektur adressiert, ergänzen sich Cloud-Computing und Edge-Computing in einer vollständigen Edge-Computing-Architektur. Wenn die Edge-Ebene feststellt, dass bestimmte Daten eine detailliertere Analyse erfordern, werden diese Daten zur tiefergehenden Berechnung und Speicherung in die Cloud-Ebene hochgeladen.
Fünf Vorteile von Edge Computing
Schnelle Reaktion und verbesserte Effizienz: In hochautomatisierten Industrien wie Produktionslinien sind Echtzeitdatenübertragung und -verarbeitung entscheidend. Echtzeitüberwachung und Korrekturmaßnahmen bei Maschinenanomalien reduzieren erheblich Produktionsausfallzeiten und potenzielle Risiken.
Erhöhte Datensicherheit: Edge Computing verarbeitet und speichert die meisten Daten vor Ort und verschlüsselt notwendige Daten, bevor sie an zentrale Rechenzentren zurückgesendet werden, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
Produktivitätssteigerung: Unternehmen können ihre Betriebseffizienz durch Echtzeitdatenfeedback verbessern. Kombiniert mit Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann Edge Computing eine tiefgehende Analyse von Geschäftsdaten durchführen, Unternehmen helfen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und schnelle Entscheidungen zu treffen.
Fern-Datenerfassung: Traditionelle Datenerfassungsmethoden stoßen oft in abgelegenen Gebieten mit instabilen Netzwerkverbindungen oder begrenzter Bandbreite auf Schwierigkeiten, wie Offshore-Ölfelder oder Schiffe. Edge Computing bringt Rechen- und Speicherkapazitäten direkt an diese entfernten Standorte und gewährleistet eine reibungslose Datenerfassung und -übertragung.
Kostenoptimierung: Die Übertragung großer Datenmengen verbraucht erheblich Bandbreite und verursacht relativ hohe Einrichtungskosten. Die Edge-Computing-Architektur ermöglicht jedoch die selektive Übertragung wesentlicher Kerndaten und reduziert somit die Gesamtkosten für die Einrichtung.
Das Kernstück der Edge-Ebene - Edge-Computer
Als zentrales Systemkomponente der Edge-Ebene ist der Edge-Computer für die Verarbeitung und Analyse der von der Geräteebene gesammelten Daten verantwortlich. Um Aufgaben schnell und robust auszuführen, benötigen Edge-Computer die folgenden Merkmale.
Hohe Haltbarkeit: Da sich Edge-Computer in unmittelbarer Nähe zur Geräteebene befinden, müssen sie in sich ständig ändernden und rauen Umgebungen höchste Zuverlässigkeit gewährleisten. Dies wird besonders wichtig, wenn diese Geräte extremen Klimabedingungen oder herausfordernden Umgebungen ausgesetzt sind. Ein lüfterloses Design sorgt für Stabilität, auch in verschmutzten, staubigen oder feuchten Umgebungen. Zudem sind Stoßfestigkeit und Vibrationsresistenz essenziell beim Betrieb in stark vibrierenden Umgebungen.
Hervorragende Leistung: Edge-Computer müssen Daten von der Geräteebene effizient analysieren und speichern können, daher ist die Leistung ein kritischer Faktor. Die zunehmend komplexen Datenanalyseaufgaben beschleunigen sich auch mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologie. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, sind Edge-AI-Computer entstanden. Neben der Unterstützung von Multi-Core-CPUs verfügen sie auch über GPUs, die speziell für die Echtzeit-Bildverarbeitung entwickelt wurden.
Reiche I/O-, Konnektivitäts- und Speichermöglichkeiten: Um die direkte Verbindung mit verschiedenen Geräten sicherzustellen, benötigen Edge-Computer eine Auswahl an gängigen I/O-Schnittstellen. Für die Konnektivität sorgen Optionen wie WiFi, 4G, 5G, GNSS und Bluetooth zusätzlich zur kabelgebundenen Übertragung, um nahtlose Verbindungen in unterschiedlichen Einsatzszenarien zu gewährleisten. Angesichts der großen Menge an von der Geräteebene gesammelten Daten unterstützen Edge-Computer zudem Optionen für große oder schnelle Speicher.
Industrieller Schutz: Edge-Computer werden oft in abgelegenen oder rauen Umgebungen eingesetzt. Daher sind industrielle Schutzfunktionen entscheidend. Funktionen wie Breitspannungseingang, ESD-Schutz, Überspannungsschutz und EMV-Schutz gewährleisten einen effizienten und stabilen Betrieb unter verschiedenen Bedingungen.
Flexible Installationsoptionen: Edge-Computer werden häufig in beengten Räumen und verschiedenen anderen Standorten installiert, daher sind vielfältige Installationsoptionen erforderlich. Ob Wandmontage, VESA-Montage, DIN-Schienen-Montage oder Panelmontage - diese Optionen bieten den Nutzern verschiedene Installationsmöglichkeiten, um unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden.
TAICENN Edge Computing Lösung:
Leistungsstarke und robuste TBOX-2TX5 Serie:
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- DC 12V Eingang, optional breiter DC 9~36V Eingang
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Panel Mount Monitor TM-PCA/PRA:
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- DC 12V Stromeingang, optional breiter DC 9~36V Eingang
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