Edge Computing ist ein Paradigma für die verteilte Datenverarbeitung, das Berechnungen und Datenspeicherung näher an die Nutzer und Geräte bringt, die sie benötigen. Dabei werden Rechenressourcen und Datenspeicher näher an den Rand des Netzes gebracht, in die Nähe der Geräte, die Daten erzeugen und sammeln.
Das Hauptziel des Edge Computing besteht darin, die Notwendigkeit der Datenübertragung über große Entfernungen zu verringern, wodurch die Latenzzeit verringert und die Leistung von Anwendungen verbessert werden kann, die eine Echtzeitverarbeitung von Daten erfordern. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten müssen oder die in Umgebungen mit geringer Bandbreite oder offline arbeiten müssen.
Edge Computing wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, unter anderem im Internet der Dinge (IoT), wo es zur Verarbeitung und Analyse der großen Datenmengen dient, die von angeschlossenen Geräten erzeugt werden. Es wird auch in Industrie- und Fertigungsumgebungen eingesetzt, wo es zur Verarbeitung von Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Geräten verwendet wird. Weitere Anwendungen des Edge Computing sind Augmented und Virtual Reality, intelligente Städte und autonome Fahrzeuge.
Eine der größten Herausforderungen beim Edge Computing besteht darin, sicherzustellen, dass die verteilten Rechenressourcen und die Datenspeicherung zuverlässig und bei Bedarf verfügbar sind. Dies erfordert häufig den Einsatz redundanter Systeme und Failover-Mechanismen, um sicherzustellen, dass die Systeme auch dann weiterarbeiten können, wenn eine oder mehrere Komponenten ausfallen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Edge Computing ein Paradigma der verteilten Datenverarbeitung ist, das Berechnungen und Datenspeicherung näher an die Nutzer und Geräte bringt, die sie benötigen. Es wird eingesetzt, um die Latenzzeit zu verringern und die Leistung von Anwendungen zu verbessern, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern, und kommt in einer Vielzahl von Anwendungen zum Einsatz, z. B. im Internet der Dinge, in Industrie- und Fertigungsumgebungen, in der erweiterten und virtuellen Realität, in intelligenten Städten und autonomen Fahrzeugen. Die Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit verteilter Rechenressourcen und der Datenspeicherung ist eine der größten Herausforderungen des Edge-Computing.