Als eine Variante der Multi Cloud bietet Edge Computing Analytics die Möglichkeit, eine höhere Datensicherheit zu gewährleisten, über mehr lokale Daten Kontrolle zu erhalten und eine bessere Skalierbarkeit mit höherer Ausfallsicherheit. Denn es müssen nicht immer alle Daten über das Netz in die zentrale Cloud geschickt werden.
Edge Computing ist ein zentrales Element für viele IoT- und Machine Learning-Initiativen, damit möglichst frühzeitig die Daten analysiert und Entscheidungen möglichst lokal getroffen werden können, ohne immer auf das für die Cloud notwendige Netz angewiesen zu sein. Für manche Anwendungsfälle, wie z. B. den digitalen Zwilling, ist das Netz mit ausreichenden Kapazitäten und Latenzen auch in der Zukunft weder wirtschaftlich möglich noch in der Realität vorhanden. Deswegen scheiden hierbei viele bisherige Blockchain-Ansätze aus.
Selbst das gerade für IoT-Anwendungsfälle entwickelte IOTA-Transaktionsverfahren, das statt auf Blöcken auf Knoten eines gerichteten azyklischen Graphen (DAG) basiert, hat noch keine Praxisreife erreicht und ist stark auf die Verwendung von virtuellen Währungen beschränkt.
Edge Computing hingegen ist der nächste logische Schritt für eine Multi-Cloud-Nutzung. Es macht die Stärken einer hybriden Cloud zu deutlich günstigen Kosten nutzbar. Einige Cloud-Anbieter, wie z. B. Amazon FreeRTOS, Lambda@Edge in CloudFront, Snowball Edge oder IoT Greengrass, haben diesen Trend auch erkannt und bieten gerade für den IoT-Bereich inzwischen eigenständige On-Premise-Erweiterungen für Edge Computing an.
Edge Computing bietet eine gesunde Mischung und Balance für eine verteilte Datenverarbeitung, um so nicht nur einen isolierten Dienst, sondern eine integrierte System-of-Systems-Architektur zu realisieren. Ein System-of-Systems (SoS) ist ein Verbund von Systemen, die ihre Fähigkeiten und Ressourcen vereinigen, um ein neues, komplexeres System zu schaffen, das mehr bietet als die Summe der Einzelsysteme, aus denen es besteht. Ein SoS erfüllt fünf wesentlichen Merkmale: operative Unabhängigkeit der Elemente, unabhängiges Management der Elemente, evolutionäre Entwicklung, emergentes Verhalten und eine geographische Verteilung.
Auch in Zukunft kann man von den enormen Fortschritten und dem immer noch stark darin schlummernden Innovationspotenzialen der Cloud profitieren. Manchmal muss man sein gewohntes Rechenzentrum und damit verbundene Denkansätze verlassen, um auch in entfernten Ecken dezentral, autonom und lokal Dienste anbieten zu können. Weniger ist wie so oft auch hier mehr und das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile!
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