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Edge-Computing

Experten identifizierten datenbasierte Workload-Anforderungen für jeden Edge-Computing-Anwendungsfall und die entsprechenden Voraussetzungen hinsichtlich Performance, Verfügbarkeit und Sicherheit. Mithilfe der Ergebnisse können Anforderungen besser eingeschätzt und Infrastrukturen optimiert werden.

Vertiv, ehemals Emerson Network Power, veröffentlicht den Forschungsbericht "Vier Edge-Computing-Archetypen und ihre technischen Anforderungen". Darin werden Anwendungsfälle rund um das Thema Edge Computing untersucht, aus denen sich vier zentrale Archetypen für Edge-Anwendungen und die dafür erforderliche Technologie ableiten lassen. Experten von Vertiv für Edge Computing haben gemeinsam mit einem unabhängigen Beratungsunternehmen über 100 Anwendungsfälle identifiziert. Anschließend wurden jene 24 Fälle genauer untersucht, die unter Berücksichtigung der Prognosen zu Wachstum, Kritikalität und finanziellen Auswirkungen den größten Einfluss auf Unternehmen und Endanwender haben.

Die Experten identifizierten datenbasierte Workload-Anforderungen für jeden Edge-Computing-Anwendungsfall und die entsprechenden Voraussetzungen hinsichtlich Performance, Verfügbarkeit und Sicherheit. Sie untersuchten die spezifischen Performance-Anforderungen, darunter Faktoren wie Latenz, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit in Verbindung mit Anforderungen an Verschlüsselung, Authentifizierung und die Erfüllung gesetzlicher Bestimmungen. Auch die Integration in bestehende oder ältere Anwendungen und andere Datenquellen sowie die Anzahl der Edge-Standorte in einem bestimmten Netzwerk waren Gegenstand der Untersuchung.

„Edge Computing birgt enorme Chancen, aber auch eine ungeheure Komplexität. Mit diesem Bericht möchten wir die wichtigsten Edge-Computing-Anwendungsfälle und ihre Auswirkungen auf die Entwicklung und den Betrieb digitaler Infrastrukturen genauer aufzeigen“, so Giordano Albertazzi, President EMEA bei Vertiv. „Wir analysieren, was Edge Computing in seinen unterschiedlichen Ausprägungen tatsächlich bedeutet – von der Verteilung von Inhalten bis hin zu autonomen Fahrzeugen. So können wir unseren Kunden, Partnern und sonstigen Stakeholdern dabei helfen, ihre Edge-Strategien schneller und präziser umzusetzen.“

Die vier Edge-Computing-Archetypen werden folgendermaßen unterschieden:

Datenintensiver Archetyp

Dazu zählen Anwendungsfälle, bei denen aufgrund des hohen Datenvolumens, fehlender Bandbreiten oder hoher Kosten die Daten nicht direkt über das Netzwerk in die Cloud oder von der Cloud zum jeweiligen Nutzungsort transferiert werden können. Dazu gehören beispielsweise Smart Cities, Smart Factories, Smart Homes bzw. Smart Buildings, die Bereitstellung von HD-Inhalten, Hochleistungsrechner, eingeschränkte Konnektivität, Virtual Reality und die Digitalisierung in der Öl- und Gasbranche. Das bekannteste Beispiel ist die Bereitstellung von HD-Inhalten, wo große Anbieter wie Amazon und Netflix aktiv mit Colocation-Anbietern zusammenarbeiten, um die Netzwerke für ihre Datenbereitstellung zu erweitern. Kosten und Latenzzeiten werden durch die geografische Nähe der Nutzer zum Colocation-Anbieter gesenkt.

Menschlich latenzsensibler Archetyp

Zu diesem Archetyp zählen Anwendungsfälle, in denen Services zur Inanspruchnahme durch den Menschen optimiert werden und wo Geschwindigkeit entscheidend ist. Verzögerungen bei der Bereitstellung von Daten beeinträchtigen die Nutzerzufriedenheit und verringern damit potenziell den Umsatz und die Rentabilität des Anbieters. Zu den Anwendungsfällen zählen Beispiele wie der intelligente Einzelhandel (Smart Retail), Augmented Reality, Website-Optimierung und die Verarbeitung von Sprachbefehlen.

Machine-2-Machine latenzsensibler Archetyp

Geschwindigkeit ist auch für diesen Archetyp ausschlaggebend, zu dem der Arbitragemarkt, intelligente Stromnetze und Sicherheitsanwendungen, Echtzeitanalysen, die Verteilung von Content mit geringer Latenz und Simulationen im Verteidigungswesen gehören. Da Maschinen Daten bedeutend schneller verarbeiten können als Menschen, sind die Auswirkungen einer verzögerten Bereitstellung höher als beim menschlich latenzsensiblen Archetyp. Beispielsweise können durch Verzögerungen im Rohstoff- und Aktienhandel, wo innerhalb von Sekundenbruchteilen Preisschwankungen entstehen, aus potenziellen Gewinnen noch Verluste werden.

Überlebenswichtiger Archetyp

Dieser Archetyp umfasst Anwendungsfälle, die sich direkt auf die menschliche Gesundheit und Sicherheit auswirken. Daher sind hier Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit ein absolutes Muss. Zu den Anwendungsfällen zählen intelligente Transportsysteme, die Digitalisierung im Gesundheitswesen, vernetzte/autonome Fahrzeuge, autonome Roboter und Drohnen. Autonomen Fahrzeugen etwa müssen zum sicheren Betrieb aktuelle Daten vorliegen, ebenso wie auch Drohnen, die im E-Commerce oder zur Paketauslieferung eingesetzt werden.

„Angesichts der Entwicklung und des Wachstums von Edge Computing möchten wir einen Beitrag dazu leisten, kritische Infrastrukturen, die künftig zur technischen Unterstützung von Edge Computing notwendig sind, klar und einfach zu organisieren. Dazu haben wir eine Vielzahl von Edge-Anwendungen in Bezug auf die wichtigsten Archetypen unter die Lupe genommen“, so Martin Olsen, Vice President für Global Edge and Integrated Solutions bei Vertiv. „Vertiv nutzt diese erste Untersuchungsphase, um technische Anforderungen für die einzelnen Archetypen festzulegen, damit Edge-Computing-Implementierungen schneller umgesetzt werden können. Außerdem wollen wir so sicherstellen, dass lokale Infrastrukturen die für die jeweilige Anwendung erforderliche Sicherheit, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit bieten.“

www.vertivco.com/de-emea
 

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