Edge Computing bringt Rechenleistung näher dorthin, wo Daten entstehen: zu Geräten, Sensoren oder Mobilfunkstandorten. Dadurch müssen bestimmte Daten nicht erst in weit entfernte Rechenzentren übertragen werden. So lassen sich Umwege über zentrale Rechenzentren reduzieren und Anwendungen können schneller auf neue Informationen reagieren.
Was Du in diesem Beitrag erfährst:
- Edge Computing verarbeitet Daten möglichst nah dort, wo sie entstehen.
- Cloud Computing wird durch Edge Computing ergänzt, aber nicht ersetzt.
- Mobilfunk und IoT profitieren von lokaler Datenverarbeitung, weil dadurch Übertragungswege kürzer und Reaktionszeiten geringer werden können.
- Echtzeitfähigkeit hängt von Netz, Anwendung, Standort und Gerät ab.
- Open-RAN-Technologie kann dezentrale Mobilfunkarchitekturen unterstützen.
Was ist Edge Computing?
Edge Computing bedeutet, dass Daten möglichst nah an ihrem Entstehungsort und damit häufig auch in der Nähe der Nutzerinnen und Nutzer verarbeitet werden. Die Verarbeitung kann direkt auf einem Endgerät, in einem lokalen System oder in einem Edge-Rechenzentrum am Rand des Netzes stattfinden.[1] Die Daten müssen dadurch nicht erst an ein weit entferntes, zentrales Rechenzentrum übertragen werden.
Der Begriff „Edge“ steht für den Rand des Netzwerks. Gemeint ist damit der Bereich zwischen dem Gerät, auf dem Daten entstehen, und der zentralen Cloud. Das kann zum Beispiel ein lokaler Server, eine Mobilfunkstation oder ein kleines Rechenzentrum in der Nähe sein. Edge Computing ersetzt Cloud Computing deshalb nicht, sondern ergänzt es: Die Cloud bleibt für zentrale Speicherung und große Auswertungen wichtig, während Edge Computing schnelle Verarbeitung direkt vor Ort ermöglicht.
Edge Computing oder Cloud Computing: Was ist der Unterschied?
Cloud Computing bündelt Rechenleistung in zentralen Rechenzentren. Edge Computing verteilt einen Teil dieser Rechenleistung näher an Geräte, Sensoren oder Netzzugänge.[2] Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen Cloud Computing und Edge Computing.[1],[2]
| Aspekt | Cloud Computing | Edge Computing |
| Ort der Verarbeitung | Zentrale Rechenzentren | Näher an Gerät, Sensor oder Netzrand |
| Stärke | Hohe Skalierbarkeit und zentrale Dienste | Lokale Verarbeitung und schnellere Reaktion |
| Typische Nutzung | Speicherung, Plattformen, zentrale Anwendungen | IoT, Mobilfunk, Echtzeitanwendungen sowie lokale Analyse und Filterung von Sensordaten |
| Grenzen | Transportwege können länger sein | Viele verteilte Geräte und Standorte müssen überwacht, aktualisiert und gegen Angriffe abgesichert werden |
Vergleich zwischen Cloud Computing und Edge Computing
Warum ist Edge Computing für Mobilfunk wichtig?
Viele mobile Anwendungen müssen Daten möglichst schnell verarbeiten. Werden diese zunächst an ein weit entferntes Rechenzentrum übertragen, können längere Übertragungswege die Reaktionszeit erhöhen und zusätzlichen Datenverkehr im Mobilfunknetz verursachen. Edge Computing bringt Rechenkapazität deshalb näher an die Nutzerinnen und Nutzer.[3]
Im 1&1 O-RAN bilden die regional verteilten Far-Edge-Rechenzentren dafür die technische Grundlage. 1&1 kann dort Edge-Computing-Kapazitäten für Content-Anbieter und Dienstebetreiber bereitstellen. Anwendungen und Inhalte lassen sich dadurch näher an den Nutzerinnen und Nutzern verarbeiten beziehungsweise bereitstellen. Davon können beispielsweise Cloud-Gaming, Augmented Reality, vernetzte Mobilität oder industrielle Anwendungen profitieren.
Welche Vorteile bringt Edge Computing für IoT?
Das Internet of Things (IoT), auf Deutsch „Internet der Dinge“, bezeichnet die Vernetzung physischer Geräte, die Daten erfassen, austauschen und teilweise automatisch darauf reagieren.[4] IoT-Anwendungen arbeiten oft mit vielen Sensoren und vernetzten Geräten. Diese können große Datenmengen erzeugen, etwa in Gebäuden, Produktionsanlagen, Fahrzeugen oder Smart-City-Anwendungen. Edge Computing kann hier helfen, Latenzen zu verringern, Daten lokal zu verarbeiten und Bandbreite zu sparen.[5]
Ein Beispiel: Eine Kamera in einer Produktionsanlage muss nicht jedes Video vollständig an eine zentrale Cloud senden. Stattdessen kann ein kleiner Computer direkt vor Ort, ein sogenanntes Edge-System, die Aufnahmen auswerten. Er erkennt zum Beispiel, ob ein Fehler vorliegt, und übermittelt nur die relevanten Informationen. Das spart Übertragungskapazität und kann schnellere Entscheidungen ermöglichen.
Warum hilft Edge Computing bei Echtzeitanwendungen?
Echtzeitanwendungen benötigen sehr kurze Reaktionszeiten. Für moderne Mobilfunknetze gelten dafür technische Zielwerte von wenigen Millisekunden Latenz.[6] Diese Werte sind keine Garantie für die tatsächliche Nutzung im Alltag, sondern technische Zielgrößen. Relevant sind solche niedrigen Latenzen zum Beispiel bei Industrieautomation, vernetzten Fahrzeugen oder AR-/VR-Anwendungen.
Wo liegen die Grenzen von Edge Computing?
Edge Computing bringt nur dann Vorteile, wenn Anwendung, Netz und Infrastruktur zusammenpassen. Ein Videostream, eine E-Mail oder ein Cloud-Backup braucht nicht zwingend Edge Computing. Für viele Alltagsdienste reichen zentrale Cloud-Dienste aus.
Außerdem entstehen beim Ausbau von Edge Computing neue Anforderungen. Verteilte Rechenstandorte müssen sicher betrieben, aktualisiert und überwacht werden. Datenschutz, Ausfallsicherheit und Energieverbrauch müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Edge Computing ist deshalb kein einzelnes Produkt, sondern ein Architekturprinzip für bestimmte Anwendungsfälle.
Fazit: Edge Computing für kurze Datenwege
Edge Computing verlagert Teile der Datenverarbeitung näher an Geräte, Sensoren und Mobilfunkzugänge. Der größte Nutzen entsteht dort, wo viele Daten anfallen oder Anwendungen schnell reagieren müssen. Für Mobilfunk, IoT und Echtzeitanwendungen ist Edge Computing deshalb ein wichtiger Baustein moderner digitaler Infrastruktur. Für mobile Anwendungen ist außerdem eine leistungsfähige Datenverbindung wichtig.
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Autorin: Jessica
Jessicas Schwerpunkte sind iPhones und Updates zu iOS – für das 1&1 Magazin schreibt sie abgesehen davon auch zu Ratgeber- und Verbraucher-Themen.
FAQ: Edge Computing
Literaturverzeichnis
[1] European Telecommunications Standards Institute (2018). Multi-access Edge Computing. https://www.etsi.org/images/files/ETSITechnologyLeaflets/MultiAccessEdgeComputing.pdf
[2] Iorga, M., Feldman, L., Barton, R., Martin, M. J., Goren, N. S., & Mahmoudi, C. (2018). Fog Computing Conceptual Model (NIST Special Publication 500-325). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.500-325
[3] 3rd Generation Partnership Project (2023, 5. Juni). Edge Computing. https://www.3gpp.org/technologies/edge-computing
[4] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (o. D.). Internet der Dinge – Smart leben. https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Verbraucherinnen-und-Verbraucher/Informationen-und-Empfehlungen/Internet-der-Dinge-Smart-leben/Internet-der-dinge-smart-leben.html
[5] 5G Alliance for Connected Industries and Automation (o. D.). Industrial 5G Edge Computing – Use Cases, Architecture and Deployment. https://5g-acia.org/whitepapers/industrial-5g-edge-computing-use-cases-architecture-and-deployment/
[6] International Telecommunication Union (2017, November). Minimum requirements related to technical performance for IMT-2020 radio interface(s) (Report ITU-R M.2410-0). https://www.itu.int/pub/R-REP-M.2410-2017
