Was ist Edge-to-Cloud-Computing?

Edge-to-Cloud-Computing ist eine verteilte Computerarchitektur, die Daten auf der Edge eines Netzwerks, nahe ihrer Entstehung, verarbeitet und dabei die Speicherkapazität und Rechenleistung der Cloud nutzt.

In diesem System erfassen und verarbeiten Edge-Geräte, wie IoT-Endpunkte oder Sensoren, zunächst lokal Daten. Diese sofortige Analyse konzentriert sich auf zeitkritische Betriebsvorgänge, bevor relevante Datenteilmengen zur weiteren Verarbeitung in die Cloud übertragen werden. Die Cloud aggregiert dann Informationen aus mehreren Edge-Quellen, um Big-Data-Analyse, maschinelles Lernen und andere Aufgaben durchzuführen, die umfangreiche Ressourcen erfordern.

Edge-to-Cloud-Computing verteilt Verarbeitungsaufgaben, um ein Gleichgewicht zwischen Lokalisierung und Zentralisierung zu erreichen. Edge-Knoten verwalten Aufgaben, die niedrige Latenz erfordern, wie etwa sofortige Antworten, während die Cloud umfassendere Operationen wie Speicherung, Koordination und groß angelegte Modellierung übernimmt.

Warum Edge-to-Cloud-Computing für Entwickler von Bedeutung ist

Edge-to-Cloud-Computing transformiert die Anwendungsentwicklung und -bereitstellung, indem durch die Verteilung der Datenverarbeitung auf Edge-Geräte und die Cloud neue Leistungs-, Sicherheits- und Effizienzfunktionen erschlossen werden.

Lassen Sie uns einige der wichtigsten Vorteile betrachten:

Reduzierte Latenz und verbesserte Performance: Die lokale Verarbeitung von Daten auf Edge-Geräten minimiert die Latenz, da keine ständigen Roundtrips zur Cloud erforderlich sind. Dieser Ansatz führt zu einer besseren Leistung und einer sofortigen Reaktionsfähigkeit der Anwendung für zeitkritische Funktionen wie die Erkennung von Anomalien oder die vorbeugende Wartung.
Verbesserte Sicherheit und Compliance: Edge Computing reduziert die Anfälligkeit wichtiger Daten, indem es sie vor Ort verarbeitet. Rohdaten wie Video-Feeds oder proprietäre Sensorinformationen können in den Systemen des Unternehmens gespeichert werden. Nur verarbeitete Einblicke oder Metadaten werden an die Cloud gesendet, um die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA sicherzustellen und gleichzeitig die potenzielle Angriffsfläche zu minimieren.
Erhöhte Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit: Die Cloud übernimmt die Aggregation, Koordination und Speicherung für große Edge-Knoten. Sie bietet außerdem unbegrenzte Speicherkapazität, während die Edge-Daten im Laufe der Zeit zunehmen.
Geringere Kosten: Die unnötige Übertragung großer, unverarbeiteter Datensätze in die Cloud wird vermieden, indem verwertbare Daten auf der Edge verarbeitet werden. Dadurch werden Bandbreiten- und Speicheranforderungen reduziert, die betrieblichen Kosten gesenkt und gleichzeitig die Performance aufrechterhalten.

Kernkomponenten der Edge-to-Cloud-Architektur

Die Edge-to-Cloud-Architektur stützt sich auf mehrere Kernkomponenten, um verteiltes Computing und effiziente Datenverarbeitung zu ermöglichen. Dieses System integriert Edge-Geräte, Server, Gateways und Cloud-Infrastruktur und ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen lokalisierten und zentralen Ressourcen. Hier ist eine Übersicht über jede Komponente:

Edge-Geräte: Diese Geräte erfassen und verarbeiten Daten direkt an der Quelle, wodurch die Notwendigkeit einer sofortigen Interaktion mit der Cloud minimiert wird. Beispiele umfassen Sensoren, IoT-Geräte und Kameras, die Daten lokal generieren und analysieren, bevor sie zur weiteren Verarbeitung übertragen werden.
Edge-Server und Gateways: Gateways konvertieren oft Daten von Edge-Geräten in ein für die Cloud-Verarbeitung kompatibles Format. Edge-Server übernehmen die lokale Verarbeitung und aggregieren manchmal Daten, bevor sie in die Cloud gesendet werden. Beispielsweise ermöglichen die leistungsstarken Points of Presence (POPs) von Fastly eine schnelle Verarbeitung und Datenübertragung mit niedriger Latenz, indem sie die Rechenleistung näher an den Nutzer bringen. Die POPs optimieren die Verarbeitung auf der Edge und reduzieren die Datenübertragungswege für eine verbesserte Datenverarbeitung in Echtzeit.
Cloud-Infrastruktur: Verwaltet den zentralen Datenspeicher und erweiterte Rechenaufgaben. Sie unterstützt umfangreiche Datenanalysen und Berechnungen, die nicht auf der Edge durchgeführt werden können. Die Cloud und die Edge arbeiten in einem Hybridmodell zusammen, bei dem unmittelbare Aufgaben auf der Edge erledigt werden und die Verarbeitung und Speicherung in größerem Maßstab in der Cloud erfolgt. Das globale Edge-Netzwerk von Fastly verbessert diese Integration und sorgt für eine gleichbleibende Performance.
Netzwerkkonnektivität: Ein reibungsloser Datenfluss zwischen Edge-Geräten, Servern und der Cloud ist für einen effektiven Betrieb unerlässlich. Zuverlässige Konnektivität gewährleistet eine Kommunikation mit niedriger Latenz und verhindert Störungen im System. Die intelligenten Routing-Funktionen von Fastly optimieren Datenübertragungen, reduzieren Engpässe und gewährleisten eine gleichbleibende Reaktionsfähigkeit. Dieses robuste globale Netzwerk unterstützt effiziente Hochgeschwindigkeitsverbindungen, auch in Zeiten mit hohem Traffic.

Wichtige Merkmale und Fähigkeiten des Edge-to-Cloud-Computing

Das Edge-to-Cloud-Computing-Modell bietet eine Reihe von Funktionen, die die Datenverarbeitung und Sicherheit verbessern und zu erheblichen Performance-Verbesserungen führen. Diese Vorteile ermöglichen unmittelbare Erlebnisse und spannende Innovationen in der App-Entwicklung. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten der Technologie betrachten:

Sofortige Verarbeitung: Eine extrem niedrige Latenz kann durch die Verarbeitung von Anfragen auf der Edge erreicht werden. Fastly liefert beispielsweise eine Cache-Invalidierung von unter 150 Millisekunden und sorgt so für blitzschnelle Inhaltsaktualisierungen. Dieses Maß an Reaktionsfähigkeit verbessert das Kundenerlebnis durch Echtzeit-Interaktionen und minimale Verzögerungen.
Programmierbarkeit: Entwickler benötigen Flexibilität, um maßgeschneiderte Apps zu erstellen. Edge-Plattformen wie Fastly statten Ihre Teams dank VCL-Skripting (Varnish Configuration Language)und API-Integration mit programmierbaren Edge-Services aus. Diese Tools ermöglichen unbegrenzte Edge-Konfigurationen und abstrahieren gleichzeitig die Komplexität. Das Ergebnis ist schnellere Innovation für moderne, dynamische Apps und Websites.
Sicherheit: Beim Edge Computing werden Sicherheitsmaßnahmen innerhalb von Millisekunden aktiviert, ohne die Ursprungsinfrastruktur zu überlasten. Die Next-Gen WAF von Fastly arbeitet auf Edge-Servern und wendet Regeln zur Bedrohungserkennung an, bevor der Traffic die Ursprungsinfrastruktur erreicht. Dieser Ansatz ermöglicht die sichere Bereitstellung sensibler Daten über dezentrale Edge-Knoten in der Nähe der Nutzer.

Praxisbeispiele für Edge-to-Cloud-Computing

Edge-to-Cloud-Computing hat die Art und Weise, wie Branchen Daten verarbeiten, verändert, indem es schnellere Verarbeitung und höhere Effizienz ermöglicht. Diese Fähigkeit ermöglicht es Organisationen, Ergebnisse zu erzielen, die mit reinen Cloud-Lösungen unpraktisch oder unmöglich wären.

Hier sind einige wichtige Anwendungen von Edge Computing in verschiedenen Branchen:

Autonome Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge sind in hohem Maße auf Edge Computing angewiesen, um Sensordaten für die sofortige Entscheidungsfindung zu analysieren. Diese Systeme bewerten kontinuierlich die Umgebung, um andere Fahrzeuge und Fußgänger zu identifizieren und die Straßenverhältnisse zu beurteilen. Um die Sicherheit zu gewährleisten, erfordert diese Analyse eine extrem niedrige Latenz für eine schnelle Reaktionsfähigkeit. Edge-to-Cloud-Computing bietet die Performance, die für diese kritischen Berechnungen in Bewegung erforderlich ist.

Anwendungen im Einzelhandel

Einzelhändler nutzen Edge-to-Cloud-Computing, um Kundenerlebnisse und organisatorische Effizienz zu optimieren:

Intelligente Self-Checkout-Systeme: Edge-Verarbeitung ermöglicht sofortige Transaktionen und reduziert die Wartezeiten.
Sofortige Bestandsverfolgung: Daten von den Regalen werden lokal verarbeitet, um die Lagerbestände aufrechtzuerhalten und Engpässe zu vermeiden.
Personalisierte Einkaufserlebnisse: Edge-Systeme analysieren Kundenpräferenzen lokal und geben ohne Verzögerung Empfehlungen.
Verlustprävention: KI-Überwachungssysteme auf der Edge verfügen über erweiterte Funktionen wie Gesichtserkennung, um Diebstahl und verdächtige Aktivitäten zu bekämpfen.

Fertigung/Industrie 4.0

Industrielle IoT-Geräte profitieren auch auf folgende Weise von Edge Computing:

Automatisierung von Produktionsaudits: Edge-Systeme analysieren Produktionsdaten lokal, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und Fehler zu minimieren.
Maschinenüberwachung und vorausschauende Wartung: Die Analyse von Sensordaten auf der Edge trägt dazu bei, Geräteausfälle vorherzusagen, und ermöglicht so eine proaktive Wartung.
Sofortige Produktionsoptimierung: Fabriken setzen Verarbeitung auf der Edge ein, um die Produktionslinien dynamisch anzupassen, die Effizienz zu verbessern und Abfall zu reduzieren.
Automatisierte Qualitätskontrolle: Durch Edge-Computing unterstützte Inspektionen erkennen Defekte schnell und stellen sicher, dass nur qualitativ hochwertige Produkte im Produktionsprozess voranschreiten.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen werden kompakte, tragbare Edge-Geräte eingesetzt, um die Diagnostik und Überwachung von Patienten zu verbessern. Edge Computing verarbeitet Gesundheitsdaten lokal, wahrt den Datenschutz und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften. Persönliche Patientendaten bleiben auf dem Gerät, während nur kritische Einblicke mit zentralen Systemen geteilt werden.

Intelligente Infrastruktur

Von Städten bis zu Gebäuden unterstützt Edge-to-Cloud-Computing die moderne Infrastruktur mit:

Sicherheitskamerasysteme: Die Videoanalyse auf der Edge identifiziert Bedrohungen lokal und reduziert die Belastung der zentralen Cloud-Ressourcen.
Gebäudeautomationssysteme: Edge Computing verwaltet Beleuchtungs-, HLK- und Energiesysteme, um die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Umweltüberwachung: Sensoren erfassen die Lufttemperatur, -qualität und -feuchtigkeit und lösen Benachrichtigungen aus, wenn Anomalien erkannt werden.
Zugangskontrollsysteme: Anmeldeinformationen werden sofort auf der Edge überprüft, um die Sicherheit zu erhöhen, ohne dass es zu Verzögerungen kommt.

Beschleunigen von Anwendungen mit der Edge-Cloud von Fastly

Edge-to-Cloud-Computing verbessert Ihre Anwendungsentwicklung, indem Daten näher an den Nutzern werden. Dieser Ansatz reduziert die Latenz und verbessert die Performance, sodass Sie schnelle, reaktionsfähige, effiziente und skalierbare Apps erstellen können, die den Anforderungen an das Kundenerlebnis gerecht werden.

Die Edge-Cloud-Plattform von Fastly optimiert die Performance von Anwendungen, indem sie Daten näher an den Nutzern verarbeitet. Dieser Edge-Computing-Ansatz reduziert die Latenz und verbessert gleichzeitig die Geschwindigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit.

Die Integration von Fastly ermöglicht Ihnen Folgendes:

Schnelle Bereitstellung von Inhalten: Das globale Content Delivery Network von Fastly beschleunigt die Bereitstellung von Assets, indem Inhalte an strategischen Edge-Standorten in der Nähe der Endnutzer zwischengespeichert werden. Dieses lokalisierte Bereitstellungsmodell reduziert die Ladezeiten und verbessert die Benutzererfahrung auf der Website.
Schutz von Anwendungen: Leistungsstarke Security-Services wie die Next-Gen WAF und DDoS-Schutz von Fastly schützen Anwendungen vor Bedrohungen und gewährleisten die kontinuierliche Datenintegrität.
Freischaltung sofortiger Erlebnisse: Die Edge-Computing-Funktionen von Fastly führen benutzerdefinierten Code auf der Edge aus. Dieser Ansatz ermöglicht unmittelbare Erlebnisse durch schnelle Entscheidungsfindung und personalisierte Bereitstellung von Inhalten ohne Abhängigkeit von Origin-Servern.
Überwachen der Performance: Observability-Tools bieten Entwicklerteams vollständige Transparenz über die Anwendungsleistung. Sie können mit sofortigen Metriken effektiv Fehler beheben, Anpassungen vornehmen und Services optimieren.

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