Mit Edge Analytics können datengetriebene Unternehmen ihre Daten direkt analysieren, nachdem sie von Geräten mit IoT-Verbindung und IoT-Sensoren erfasst wurden. So können Engpässe bei der Datenverarbeitung beseitigen werden.
Erfahren Sie, was Edge Analytics ist, welche Vorteile dieses Verfahren bietet und welche konkreten Anwendungsfälle es gibt, um diesen neuen Datentrend besser zu verstehen.
Schnellere Datenverarbeitung und -analyse, weniger Schritte von der Erfassung bis zur Nutzung Ihrer Datenbestände: Das ist das Versprechen von Edge Analytics. Diese Art der Datenverarbeitung, die auch als Analyse am Netzwerkrand bezeichnet werden kann, ist eine Analysemethode, die in der Nähe der Datenquelle erfolgt. So werden alle Schritte vermieden, die mit dem Übertragen der Daten an ein Rechenzentrum verbunden sind.
Wie funktioniert Edge Analytics?
Edge Analytics folgt einer ganz anderen Logik als die herkömmliche Datenanalyse, bei der die Daten im Normalfall zur Analyse an ein entferntes Rechenzentrum wie einen Server oder eine Cloud weitergeleitet werden. Bei Edge Analytics sammeln die angeschlossenen Geräte oder Sensoren am Netzwerkrand in Echtzeit Daten aus verschiedenen Quellen wie Industriemaschinen, Fahrzeugen, Überwachungsgeräten, IoT-Sensoren usw.
Die auf diese Weise gesammelten Rohdaten werden lokal vorverarbeitet. Sie werden dann gefiltert und für die sofortige Analyse aufbereitet. Diese lokale Vorverarbeitung dient dazu, die Daten zu bereinigen, auszuwählen, zu normalisieren und zu komprimieren, um die Menge der zu übertragenden Daten zu reduzieren und ihre Qualität vor der Analyse sicherzustellen. Nach dieser Vorphase werden die Daten außerdem vor Ort am Netzwerkrand mithilfe von Algorithmen und Modellen analysiert, die zuvor auf den lokalen Geräten oder Servern bereitgestellt wurden.
Mit Edge Analytics haben Sie die Möglichkeit, Ihre Datenanalysestrategie zu verfeinern, indem Sie nur die wichtigsten Daten oder außergewöhnliche Ereignisse an ein entferntes Rechenzentrum weiterleiten. Das Ziel? Die benötigte Netzwerkbandbreite zu reduzieren und Speicherressourcen zu sparen!
Welche Vorteile bietet Edge Analytics?
Obwohl die Nähe zwischen der Datenquelle und den Mitteln zu ihrer Verarbeitung und Analyse als größter Vorteil von Edge Analytics erscheinen mag, bietet dieses Verfahren fünf wichtige Vorteile.
Vorteil Nr. 1: Beschleunigung der Entscheidungsfindung in Echtzeit
Eine geringere Entfernung zwischen dem Ort, an dem die Daten gesammelt werden, und dem Ort, an dem sie verarbeitet und analysiert werden, bietet eine Aussicht auf Zeitersparnis in zweierlei Hinsicht. Da Edge Analytics die Daten am Netzwerkrand verarbeitet, wo sie auch generiert werden, wird eine Echtzeitanalyse möglich, da die Latenz, die mit dem Übertragen von Daten an einen entfernten Standort verbunden ist, eliminiert wird. Diese Echtzeitverarbeitung bietet einen weiteren Vorteil: Sie ermöglicht die Entwicklung einer eigenständigen Datenanalyse.
Vorteil Nr. 2: Reduzierung der Latenz zwischen Datenerfassung und -analyse
Edge Analytics verspricht die Nutzung Ihrer Datenbestände in Echtzeit, da die Datenverarbeitung lokal stattfindet. Bei Anwendungen, die schnelle Reaktionen erfordern, wie dem Internet der Dinge (IoT) oder industriellen Steuerungssystemen (z. B. für die Produktion oder die vorausschauende Wartung), reduziert die Datenverarbeitung am gleichen Ort die Latenz deutlich und optimiert die Verarbeitungszeiten.
Vorteil Nr. 3: Begrenzung der erforderlichen Netzwerkbandbreite
Die traditionelle Datenanalyse beruht fast immer auf der Übertragung großer Datenmengen an ein entferntes Rechenzentrum. Dies hat eine intensive Beanspruchung der Netzwerkbandbreite zur Folge. Das ist vor allem dann der Fall, wenn Ihre Tätigkeit große Datenmengen in hohem Tempo generiert. Edge Analytics hat den Vorteil, dass weniger Daten übertragen werden müssen, da ein Teil der Analyse lokal durchgeführt wird. Es werden nur die wichtigsten Informationen oder relevante Analyseergebnisse übertragen, was die Netzwerklast verringert.
Vorteil Nr. 4: Optimierung der Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten
Wie Sie wissen, sind nicht alle Daten gleich kritisch. Bestimmte sensible Daten dürfen aus Sicherheits- oder Datenschutzgründen das lokale Netzwerk nicht verlassen. Mit Edge Analytics können diese Daten lokal verarbeitet werden, was die Sicherheit und den Datenschutz erhöhen kann, da die Übertragung sensibler Daten an externe Standorte vermieden wird.
Vorteil Nr. 5: Mehr Skalierbarkeit
Durch eine deutliche Verringerung der Netzwerklast erleichtert Edge Analytics die Skalierbarkeit, indem Bandbreitenengpässe vermieden werden, und es ebnet den Weg für eine deutlich größere Zahl an IoT-Objekten, ohne das Risiko einer Netzwerküberlastung. Denn die Datenanalyse kann auf mehrere Verarbeitungsknoten verteilt werden, was die horizontale Skalierbarkeit erleichtert. Durch das Hinzufügen neuer Geräte oder Server am Netzwerkrand kann die gesamte Verarbeitungskapazität erhöht und eine steigende Nachfrage bewältigt werden, ohne dass die zentrale Verarbeitungsarchitektur neu konfiguriert werden muss.
Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für Edge Analytics?
Obwohl das Phänomen der Edge Analytics noch relativ neu ist, wird es bereits in vielen Branchen massiv eingesetzt.
In der Industrie
Edge Analytics wird bereits häufig in der Fertigung und der industriellen Automatisierung eingesetzt. Das Verfahren trägt insbesondere dazu bei, die Produktionswerkzeuge in Echtzeit zu überwachen, um Störungen zu erkennen, die Produktion zu optimieren, die Wartung zu planen oder auch die Gesamteffizienz von Anlagen und Prozessen zu verbessern.
Im Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen und in der Telemedizin wird Edge Analytics in vernetzten medizinischen Geräten eingesetzt, um die Vitalzeichen von Patienten zu überwachen, Anomalien zu erkennen und das medizinische Fachpersonal in Echtzeit zu alarmieren.
In Smart Cities und in der Mobilität
Edge Analytics eignet sich auch sehr gut für die Bereiche städtische Mobilität und Smart Cities. Bei der Entwicklung eines autonomen Stadtverkehrs zum Beispiel ermöglicht die Echtzeitanalyse das Erkennen von Hindernissen, die Interpretation der Straßenumgebung und das Treffen autonomer Entscheidungen während der Fahrt.
In der Sicherheitsbranche
Auch die Überwachungs- und Sicherheitsbranche hat den Trend der Edge Analytics aufgegriffen, indem sie die Echtzeitanalyse von Videostreams zur Erkennung von Bewegungen oder auch zur Gesichtserkennung nutzt.
