Was bedeutet Edge Computing
Edge Computing ist ein verteiltes Rechenparadigma, das Berechnungen und Datenspeicherung näher an den Ort bringt, an dem sie benötigt werden, um die Reaktionszeiten zu verbessern und Bandbreite zu sparen.
Die Ursprünge des Edge-Computing liegen in Content-Delivery-Netzwerken, die in den späten 1990er-Jahren geschaffen wurden, um Web- und Videoinhalte von Edge-Servern aus bereitzustellen, die in der Nähe der Benutzer aufgestellt wurden. In den frühen 2000er-Jahren entwickelten sich diese Netzwerke weiter, um Anwendungen und Anwendungskomponenten auf den Edge-Servern zu hosten, was zu den ersten kommerziellen Edge-Computing-Diensten führte, die Anwendungen wie Händlerlokalisierer, Einkaufswagen, Echtzeit-Datenaggregatoren und Werbeeinblendungs-Engines hosteten
Das Wort "Edge" bedeutet in diesem Zusammenhang buchstäblich geografische Verteilung. Edge Computing ist Computing, das an oder in der Nähe der Datenquelle durchgeführt wird, anstatt sich auf die Cloud (siehe auch Cloud Training) in einem von einem Dutzend Rechenzentren zu verlassen, die die ganze Arbeit erledigen. Das bedeutet nicht, dass die Cloud verschwinden wird. Es bedeutet, dass die Cloud zu Ihnen kommt.
Selbstfahrende Autos sind das ultimative Beispiel für Edge Computing. Aufgrund von Latenz, Datenschutz (mehr Infos Datenschutz Schulung) und Bandbreite können Sie nicht all die zahlreichen Sensoren eines selbstfahrenden Autos in die Cloud einspeisen und auf eine Antwort warten. Ihre Fahrt kann diese Art von Latenz nicht überleben, und selbst wenn sie es könnte, ist das Mobilfunknetz zu inkonsistent, um sich darauf für diese Art von Arbeit zu verlassen.
Aber Autos bedeuten auch eine vollständige Abkehr von der Verantwortung des Benutzers für die Software, die auf seinen Geräten läuft. Ein selbstfahrendes Auto muss fast zentral verwaltet werden. Es muss automatisch Updates vom Hersteller erhalten, es muss verarbeitete Daten zurück in die Cloud senden, um den Algorithmus zu verbessern, und das Alptraumszenario eines Botnetzes für selbstfahrende Autos lässt das Toaster- und Geschirrspüler-Botnetz, vor dem wir uns Sorgen gemacht haben, wie einen Comic-Film aussehen.
Die Ursprünge des Edge-Computing liegen in Content-Delivery-Netzwerken, die in den späten 1990er-Jahren geschaffen wurden, um Web- und Videoinhalte von Edge-Servern aus bereitzustellen, die in der Nähe der Benutzer aufgestellt wurden. In den frühen 2000er-Jahren entwickelten sich diese Netzwerke weiter, um Anwendungen und Anwendungskomponenten auf den Edge-Servern zu hosten, was zu den ersten kommerziellen Edge-Computing-Diensten führte, die Anwendungen wie Händlerlokalisierer, Einkaufswagen, Echtzeit-Datenaggregatoren und Werbeeinblendungs-Engines hosteten
Das Wort "Edge" bedeutet in diesem Zusammenhang buchstäblich geografische Verteilung. Edge Computing ist Computing, das an oder in der Nähe der Datenquelle durchgeführt wird, anstatt sich auf die Cloud (siehe auch Cloud Training) in einem von einem Dutzend Rechenzentren zu verlassen, die die ganze Arbeit erledigen. Das bedeutet nicht, dass die Cloud verschwinden wird. Es bedeutet, dass die Cloud zu Ihnen kommt.
Selbstfahrende Autos sind das ultimative Beispiel für Edge Computing. Aufgrund von Latenz, Datenschutz (mehr Infos Datenschutz Schulung) und Bandbreite können Sie nicht all die zahlreichen Sensoren eines selbstfahrenden Autos in die Cloud einspeisen und auf eine Antwort warten. Ihre Fahrt kann diese Art von Latenz nicht überleben, und selbst wenn sie es könnte, ist das Mobilfunknetz zu inkonsistent, um sich darauf für diese Art von Arbeit zu verlassen.
Aber Autos bedeuten auch eine vollständige Abkehr von der Verantwortung des Benutzers für die Software, die auf seinen Geräten läuft. Ein selbstfahrendes Auto muss fast zentral verwaltet werden. Es muss automatisch Updates vom Hersteller erhalten, es muss verarbeitete Daten zurück in die Cloud senden, um den Algorithmus zu verbessern, und das Alptraumszenario eines Botnetzes für selbstfahrende Autos lässt das Toaster- und Geschirrspüler-Botnetz, vor dem wir uns Sorgen gemacht haben, wie einen Comic-Film aussehen.