Edge Computing, Fog Computing und MEC: Das steckt dahinter

Technologie

Technologie

Datum 28.05.2021
Lesezeit 7 Min.

Edge Computing, Fog Computing und MEC: Das steckt dahinter

Mit Edge Computing werden Echtzeit-Anwendungen mit garantierten Bandbreiten und extrem geringen Latenzzeiten möglich. Unterstützt wird diese deutliche technische Verbesserung unter anderem durch sogenannte Campus-Netze – dezentralisierte Rechenzentren am jeweiligen Ort der Datenverarbeitung. Hieraus und im Zusammenspiel mit dem 5G-Echtzeitnetz entstehen völlig neue Anwendungsszenarien, die Unternehmen innovative Geschäftsfelder eröffnen und ihnen obendrein helfen Kosten zu sparen.

Um zu verstehen, warum Edge Computing, also Datenverarbeitung näher am Ort des Geschehens, gerade bei industriellen Anwendungen immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist es wichtig, zu wissen, wie Daten im Internet grundsätzlich transportiert werden. Leider erfolgt diese Datenübertragung nicht immer auf dem optimalen oder kürzesten Weg. Ähnlich wie Verpackungseinheiten in der Logistik von Lebensmitteln oder Konsumgütern werden auch Datenpakete häufig zunächst an zentrale Knoten übermittelt und von dort aus an den Empfänger geleitet. Diese Knoten können mehrere hundert Kilometer vom Ursprungsort entfernt liegen – obwohl der beabsichtigte Empfänger vielleicht direkt „nebenan” sitzt. 

Das Problem: Echtzeitanwendungen und feste, garantierte Bandbreiten lassen sich so nur mit Mühe realisieren. Eine mögliche Überlastung einzelner Streckenabschnitte führt bislang dazu, dass Pakete nicht immer innerhalb garantierter Zeiten transportiert werden können. Mit Edge Computing rückt die Datenverarbeitung direkt an Ihr Unternehmensnetzwerk heran, was unnötige „Umwege” zu vermeiden hilft und somit die Geschwindigkeit der Datenübertragung erhöht. Auch der Mobilfunk spielt eine immer größere Rolle: Das 5G-Mobilfunknetz erreicht Leistungsdaten, die gerade beim lokalen Einsatz bislang nur ortsfesten Ethernet-Verkabelungen vorbehalten waren – und beide Technologien lassen sich intelligent miteinander verknüpfen.

 

Edge Computing: Das steckt dahinter 

Edge Computing ist genauso wie Fog Computing und Multi Access Edge Computing (früher auch: Mobile Edge Computing) ein Unterbereich des Cloud Computings. Als Oberbegriff bezeichnet Edge Computing im Gegensatz zu „herkömmlichem” Cloud Computing eine Netzwerkarchitektur, bei der wichtige Datenverarbeitungskapazitäten wie Cloud-Anwendungen und IT-Serviceumgebungen an den Rand („Edge”) eines Netzes verlegt werden. Die Datenverarbeitung und -übertragung erfolgt somit nicht mehr zentralisiert im und über das Netzbetreiber-Rechenzentrum, sondern dezentral und somit direkt oder zumindest näher am Ort des Geschehens. Indem Anwendungen und Datenverarbeitungsaufgaben näher an den Ort der Datennutzung rücken, lassen sich Netzüberlastungen vermeiden und insgesamt deutlich bessere Leistungsdaten realisieren.

Man unterscheidet insgesamt drei Arten des Edge Computings:

  • Fog Computing: Die benötigten Anwendungen werden in dezentralen Mini-Rechenzentren bereitgestellt, die geografisch möglichst nahe am Ursprung der Daten gelegen sind. Der Datentransport vorverarbeiteter Daten zur Analyse in bestehenden Cloud-Systemen (beispielsweise in einer Public Cloud) erfolgt über das offene Internet.
  • Edge Computing: Die Anwendungen liegen auf Servern direkt am Rand des Netzwerks, beispielsweise eines eigenen Campus-Netzes. Die Datenverarbeitung erfolgt am Ort des Geschehens.
  • Multi Access Edge Computing: Früher als Mobile Edge Computing bezeichnet, bezieht Multi Access Edge Computing bewegliche Objekte wie Smartphones, aber auch Transportfahrzeuge und ähnliches auf einem abgeschlossenen Campus in die Datenübermittlung ein. 

 

Ausklappbare Informationsgrafik

Fog-, Edge- und Multi Access Edge Computing hängen eng zusammen.

 

Fog Computing: Cloud Computing mit lokalen Anteilen

Der Rand einer Wolke ist häufig mit dichtem Nebel (Englisch: „fog”) umgeben. Ähnlich verhält es sich beim Fog Computing: Die innerhalb eines bestimmten Bereichs (beispielsweise eines Firmenstandorts) erzeugten IoT-Daten werden, soweit möglich dort vorverarbeitet, wo sie anfallen. Anschließend werden nur diejenigen Daten in die eigentliche Wolke (Cloud) übertragen, bei denen dies zwingend notwendig ist. Das ist beispielsweise dann der Fall, wenn für die lokale Auswertung nicht genügend Rechenleistung bereitsteht, oder zwingend ein Public-Cloud-Angebot genutzt werden muss. Ein weiterer solcher Fall kann entstehen, wenn die Auswertung der Daten weder zeitkritisch, noch (enorm) sicherheitsrelevant ist und in der Cloud Kostenvorteile entstehen. In der Summe sorgt Fog Computing dafür, dass nicht nur die Latenzzeiten zwischen Sendern und Empfängern bei kritischen Anwendungen (ohne Public-Cloud-Einbezug) dramatisch sinken. Außerdem steigt das Level an Datensicherheit, da mögliche Abhörangriffe am Rand eines Netzwerks schwieriger durchzuführen sind, als wenn die Daten „irgendwo” in der Cloud liegen.

 

Edge Computing: Datenverarbeitung direkt am Ort des Geschehens

Ursprünglich wurden Fog Computing und Edge Computing begrifflich gleichgesetzt. Mittlerweile gibt es aber Anwendungsszenarien, in denen die komplette Datenverarbeitung, auch mit Hilfe von KI-Algorithmen, vollständig dort geschieht, wo die Daten auch erhoben werden. Die Public Cloud spielt somit bei Edge Computing keine, oder nur noch eine untergeordnete Rolle – es sei denn, das Public-Cloud-System kann auch lokal installiert und genutzt werden. Somit verbessert Edge Computing nochmals die Sicherheit bestehender Fog-Computing-Ansätze und reduziert abermals Verzögerungszeiten – allerdings benötigt Edge Computing meist aufwändigere Server-Hardware vor Ort als das zuvor beschriebene Fog Computing.

 

Multi Access Edge Computing: Virtualisierung der Geräte und mobiler Zugriff

In vielen Fabriken verrichten inzwischen autonome oder teilautonome Fahrzeuge ihren Dienst. Desgleichen ist das Personal häufig mit Smartphones unterwegs, die ebenfalls Daten sammeln, oder die zur Benachrichtigung über Ereignisse verwendet werden. Für die Überwachung des Außengeländes wiederum kommen vermehrt auch Drohnen zum Einsatz. All diese „Geräte” sind nicht ortsfest und via Kabel mit dem Campusnetz verbunden, sondern funken ihre Daten via Mobilfunknetz an die zentrale Edge-Struktur. Multi Access Edge Computing erweitert Edge Computing somit um den ortsungebundenen Zugriff und flexibilisiert den möglichen Transportweg der Daten. Die Datenübermittlung kann grundsätzlich über WLAN, noch besser aber über 5G erfolgen, da hier Störungen weitgehend ausgeschlossen und maximal zulässige Latenzzeiten garantiert werden können. Das zugrunde liegende Prinzip von MEC wurde vom Europäischen Institut für Telekommunikation (ETSI) definiert.

Dabei ist das MEC-Rechenzentrum nicht zwingend eine geschlossene Lösung, die nur der Netzbetreiber als Betreiber eines Funknetzwerks (RAN, „Radio Access Network”) administriert. Auch Drittanbieter von Anwendungen und Inhalten lassen sich hier einbinden. Außerdem ist die Konnektivität nicht auf den Mobilfunk beschränkt, sondern kann auch über WLAN, Ethernet oder MPLS erfolgen. So können spezielle Anwendungsfälle für einen bestimmten geographischen Ort besonders effizient aufgesetzt werden.

Zentrales Element einer Mobile-Edge-Computing-Umgebung ist der MEC-Anwendungsserver, der mit dem Funknetzwerk (RAN) direkt verbunden ist. Er stellt Rechenleistung, Speicherplatz, Konnektivität und Zugriff auf Netzparameter bereit. Außerdem lassen sich auf ihm Anwendungen beispielsweise in virtuellen Umgebungen (VM) ausführen.

Die Tatsache, dass Multi Access Edge Computing auf Basis offener Standards und Anwendungsschnittstellen (APIs) entwickelt wurde, öffnet dieses Netzwerkszenario nebst Serverinfrastruktur auch für Drittanbieter. Außerdem lassen sich neben Mobilfunknetzen auf 4G- und 5G-Basis auch WLAN- und kabelbasierte Anwendungen nahtlos integrieren. MEC unterstützt sowohl Software Defined Networking (SDN), als auch Network Functions Virtualization (NFV).

 

Ausklappbare Informationsgrafik

Nicht nur das Mobilfunknetz, sondern auch die Datenverarbeitung rückt bei MEC auf Wunsch näher an den Kunden heran.

 

Edge Computing und MEC: die wesentlichen Vorteile im Überblick

Besonders geringe Latenzzeiten, sehr hohe Bandbreiten und große Netzkapazitäten: Das sind die Kernvorteile von Edge Computing. Hieraus entstehen jedoch weitere wichtige Eigenschaften, die bei netznahen Infrastrukturen typisch sind:

  • Die Datenverarbeitungszeit insgesamt sinkt.
  • Echtzeitanwendungen mit Latenzen unter zehn Millisekunden im Transportweg werden möglich.
  • MEC-Anwendungen lassen sich bequem vor Ort skalieren.
  • Das zu übertragende Datenvolumen im öffentlichen Netzwerk (außerhalb des Edge-Bereichs) ist geringer, was die vorhandenen Netzkapazitäten schont und Übertragungskosten spart.
  • „Verstopfte” Netzabschnitte wie bei herkömmlicher Datenübertragung sind bei Edge Computing kein Thema mehr.
  • Besonders kritische Anwendungen lassen sich lokal bereitstellen, ohne dass Daten über das „öffentliche” Internet übertragen werden müssen.
  • Die Netzverfügbarkeit ist sehr hoch, da die Konnektivität und deren zugesicherte Eigenschaften unter der direkten Kontrolle der betreibenden Stelle liegen.
  • Das Risiko von Datendiebstählen sinkt, da die Daten je nach Gestaltung der Edge-Architektur „on-premise” bleiben, also vor Ort.

Dem gegenüber stehen allerdings höhere Aufwendungen, wenn eine Vielzahl an Edge-Knoten bereitgestellt und beispielsweise mit Hilfe von MPLS-VPN miteinander verbunden werden sollen. Außerdem müssen dezentral wirksame Sicherheitsmechanismen implementiert und Wartungs- und Administrationsarbeiten vor Ort durchgeführt werden. Um all das kümmern sich jedoch beispielsweise die Vodafone-Spezialisten aus dem Bereich Edge Computing und 5G-Campusnetze.

Schon jetzt betreibt Vodafone zur Unterstützung des Kern-Mobilfunknetzes vier neue 5G-Supercore-Rechenzentren, die die Datenverarbeitung auch jenseits von Spezial-Anwendungen dezentralisieren. Weitere ihrer Art sollen schon in Kürze folgen. Mit Mobile Edge Computing lässt sich dieses dezentrale Prinzip auf eine neue Stufe heben und speziell auf Ihre Bedürfnisse auch bei mobiler Datenerhebung zuschneiden.




Video: YouTube / Vodafone Deutschland

 

Mögliche Anwendungsfelder für modernes Edge Computing

So manches Unternehmen nutzt oder plant bereits Edge Computing als MEC-System und in Form eines 5G-Campusnetzes. Darunter ist beispielsweise das Universitätsklinikum Düsseldorf, das die Vodafone RedBox auf dem hauseigenen Campus nutzen will. So werden schon bald diverse Echtzeitanwendungen wie Tele-Operationen, Ferndiagnosen noch aus dem Rettungswagen heraus und eine krankenhausweite, lückenlose Patientenüberwachung möglich. 

Highspeed-Kabel-Internet für Ihre Business-Anwendungen

Highspeed-Kabel-Internet für Ihre Business-Anwendungen

Für moderne Kommunikation und Zusammenarbeit sind ultraschnelle Daten der Herzschlag ihres Unternehmenserfolges.
  • Gigaspeed bis zu 1000 MBit/s
  • Bis zu 30 Sprachkanäle
  • Feste IP-Adresse optional (VoIP)
  • Hohe Ausfallsicherheit
  • Business-Hotline

Doch auch in anderen Bereichen ist eine solche Lösung vielerorts bereits Teil der vollvernetzten IoT-Zukunft oder wird derzeit prototypisch realisiert:  

  • Smartphone-Interaktion: Die Kommunikation zwischen Smartphones wird deutlich effizienter, wenn die Datenverarbeitung näher an die Geräte heran rückt.
  • Autonomes Fahren: Anwendungen wie autonomes Fahren sind nur mit MEC sinnvoll möglich, da hier große Datenmengen in einem lokal begrenzten Umfeld übertragen und verarbeitet werden müssen. Die hierzu notwendige Rechenleistung wäre in Fahrzeugen nur schwer abzubilden.
  • Gefahrenerkennung: Die KI-gestützte Analyse von Kamerabildern und Bewegungsdaten hilft, mögliche Gefahren noch schneller zu erkennen und darauf basierend Aktionen auszulösen. Das kann ein Hindernis im Straßenverkehr, aber auch ein blockierter Fahrweg in einem Industriebetrieb sein.
  • Maschinenkommunikation (M2M) profitiert ebenfalls stark von MEC, da die Daten vor Ort ausgewertet und in sinnvolle Entscheidungen binnen Millisekunden überführt werden können – egal, ob kabelgebunden oder nicht.
  • Robotersteuerung: Auch die Steuerung beispielsweise von Fertigungsrobotern lässt sich mit Hilfe von MEC verbessern. Wenn jeder an einem bestimmten Prozessabschnitt beteiligte Roboter über die Aktivitäten des jeweils anderen in Echtzeit „Bescheid weiß”, ohne dass diese via Bus-System oder ähnlichen kabelgebundenen Lösungen verbunden sein müssen, sorgt dies für noch mehr Effizienz und Sicherheit im Produktionsprozess.
  • Energieversorgung: Intelligente Stromnetze (sogenannte Smart Grids) erfordern eine blitzschnelle Umverteilung beispielsweise bei Lastspitzen und eine jederzeitige Verfügbarkeit von Auswertungsdaten und Steuerungssystemen.
  • Virtual/Augmented Reality: Bislang besteht zwischen Aktionen eines Anwenders und der zugehörigen Bildveränderung in VR- und AR-Anwendungen häufig bei drahtlosem Einsatz noch eine merkliche Verzögerung. Diese kann bei Anwendern Motion Sickness (also Übelkeit) auslösen und das Erlebnis merklich beeinträchtigen. Durch MEC-Einsatz lässt sich diese Verzögerung soweit reduzieren, dass diese nicht mehr bemerkt wird. In der Folge lassen sich derartige Anwendungen noch realitätsnäher und sicherer gestalten.

Britta Rudolphi mit einer Vodafone RedBox im Vodafone 5G Lab

Vodafone RedBox: Britta Rudolphi, Leiterin des 5G Labs, mit der Box, die ein ganzes 5G-Netz für Industriekunden liefert.

 

Nutzen Sie bereits Edge Computing oder planen Sie dessen Einsatz? Wie binden Sie bislang ortsungebundene Geräte ein? Wir freuen uns auf Ihren Kommentar.

 

 


Ihre Digitalisierungs-Berater:innen für den Mittelstand

Sie haben Fragen zur Digitalisierung? Unser Expert:innen-Team hilft Ihnen kostenlos
und unverbindlich im Chat (Mo.-Fr. 8-20 Uhr). Oder am Telefon unter 0800 5054512

Kommentare

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Facebook Twitter WhatsApp LinkedIn Xing E-Mail