Unternehmen generieren mittlerweile so schnell Unmengen an Daten, dass herkömmliche Rechenzentrumsinfrastrukturen diese zum Teil nicht mehr bewältigen können. Die Prognose von Gartner ist daher kein Wunder: Bis 2025 werden 75 % der von Unternehmen erzeugten Daten außerhalb zentraler Rechenzentren entstehen.
Hier kommen Edge Computing und künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Kurz als “AI on the Edge” bezeichnet. Dabei handelt es sich um eine dezentrale, mit KI ausgestattete Datenverarbeitungsarchitektur. Experten gehen davon aus, dass diese bis 2028 weltweit verfügbar sein wird. Die Integration von Edge Computing ist jedoch bereits in vollem Gange. So setzen schon heute 27 Prozent der Unternehmen die Technologie ein. 54 Prozent würden gerne mehr darüber erfahren (Gartner/Cisco, 2018).
Mit der KI-Anwendung von Konfuzio verwandeln Unternehmen Edge Computing in AI on the Edge und ermöglichen so ein schnellere, sicherere und kostengünstigere Datenverarbeitung.
Was ist AI on the Edge?
AI on the Edge, auch bekannt als Edge AI oder KI am Edge, beschreibt den Einsatz von künstlicher Intelligenz auf lokalen Geräten oder „am Rand“ eines Netzwerks – anstatt auf zentralen Servern oder in der Cloud. Der Begriff „Edge“ bezieht sich hier auf die dezentralen Endpunkte eines Netzwerks, wie beispielsweise IoT-Geräte, Smartphones, Sensoren oder andere eingebettete Systeme, die Daten erfassen und verarbeiten.
Für die Praxis bedeutet das: Wenn Unternehmen AI on the Edge nutzen, sind sie in der Lage, KI-Algorithmen und -Modelle direkt auf diesen lokalen Geräten auszuführen, ohne eine permanente Verbindung zum zentralen Server oder zur Cloud zu benötigen.
Edge Computing Grundlagen
Edge Computing beschreibt eine dezentrale Datenverarbeitungsarchitektur, bei der Daten nahe der Quelle der Datenproduktion verarbeitet werden, anstatt sie zu zentralen Rechenzentren oder Cloud-Servern zu senden. Diese Technologie ermöglicht es, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Das ist insbesondere in Situationen wichtig, in denen Unternehmen schnelle, intelligente Entscheidungen treffen müssen – ohne lange Latenzzeiten, die bei der Datenübertragung zu entfernten Servern entstehen. Um eine Edge Computing Architektur aufzubauen, benötigen Unternehmen diese 3 Pfeiler:
- Edge Computing Geräte
Physische Edge Computing Geräte sammeln die Daten direkt aus ihrer Umgebung. Das können IoT-Geräte (Internet of Things), Sensoren, Kameras oder andere Datenerfassungsgeräte sein.
2. Edge-Server/Gateways
Diese Komponenten befinden sich in unmittelbarer Nähe zu den Edge-Geräten und sind für die Verarbeitung und Analyse der gesammelten Daten verantwortlich. Sie sind leistungsfähiger als die Edge-Geräte selbst und führen Algorithmen aus, um Daten in Echtzeit zu analysieren.
3. Optional: Edge-Cloud
Dies ist eine erweiterte Form des Edge Computing, bei der Unternehmen lokale Edge-Geräte und -Server mit Cloud-Ressourcen verbinden, um eine höhere Verarbeitungskapazität und Speicherung zu ermöglichen. Diese Art der Architektur schafft eine nahtlose Integration zwischen lokaler Verarbeitung und cloudbasierten Diensten.
Edge Computing vs. Fog Computing
Edge Computing und Fog Computing sind beides dezentrale Datenverarbeitungsansätze, die darauf abzielen, die Datenverarbeitung näher an die Datenquelle zu bringen. Das reduziert die Latenz und steigert so die Effizienz der Datenverarbeitung. Während Edge Computing sich auf die lokale Verarbeitung von Daten nahe den Endgeräten konzentriert, integriert Fog Computing eine zusätzliche Schicht von Computern oder Gateways zwischen den Endgeräten und der Cloud.
Das heißt: Edge Computing führt Datenverarbeitung direkt an den Endgeräten durch, während Fog Computing die Verarbeitung sowohl auf den Endgeräten als auch auf den Gateways ermöglicht. Auf diese Weise schafft Fog Computing eine erweiterte Verarbeitungsfähigkeit.
Ein zentraler Unterschied von Fog und Edge Computing liegt in der Reichweite: Edge Computing beschränkt sich auf lokale Endgeräte, während Fog Computing einen größeren Bereich abdeckt, indem es die Verarbeitungskapazität über Gateways auf eine größere Anzahl von Endgeräten ausdehnt. Beide Ansätze haben das Ziel, die Latenz zu minimieren und Bandbreite zu sparen.
Edge Computing ist besonders effektiv für Anwendungen, die sehr niedrige Latenz erfordern, wie beispielsweise autonomes Fahren. Fog Computing hingegen eignet sich gut für Anwendungen in verteilten Netzwerken, wie beispielsweise Smart Grids, wo eine umfassendere Datenverarbeitung und -analyse notwendig ist.
Edge Computing vs. Cloud Computing
Wie Edge Computing ist auch Cloud Computing ein Ansatz der Datenverarbeitung. Während Edge Computing Daten lokal auf Geräten in unmittelbarer Nähe ihrer Entstehungsorte verarbeitet, nimmt Cloud Computing diese an entfernten Standorten bzw. Rechenzentren vor.
Edge Computing analysiert Daten in Echtzeit, was niedrige Latenzzeiten ermöglicht. Im Gegensatz dazu erfordert Cloud Computing eine Datenübertragung über das Internet. Das führt zu höheren Latenzzeiten.
In der Praxis ist Cloud Computing vor allem für Anwendungen geeignet, die große Datenmengen speichern und analysieren müssen, wie beispielsweise Big Data-Analysen und komplexe Berechnungen. Dabei ist Cloud Computing jedoch auf sichere Verbindungen und Serververwaltung angewiesen. Hier punktet Edge Computing mit mehr Datenschutz, da es Daten lokal verarbeitet.
Wie hängen Edge Computing und IoT zusammen?
Edge Computing und IoT sind eng miteinander verbunden, da sie gemeinsam eine leistungsfähige und flexible Datenverarbeitung ermöglichen. IoT-Geräte sammeln große Datenmengen aus ihrer Umgebung. Diese Daten müssen oft effizient analysiert werden, um schnelle Entscheidungen zu ermöglichen. Hier kommt Edge Computing bzw. AI on the Edge ins Spiel. Anstatt alle Daten zur Verarbeitung an entfernte Server zu senden, übernehmen Edge-Server diese Aufgabe lokal auf den IoT-Geräten oder in ihrer Nähe.
Diese dezentrale Architektur ermöglicht es, Latenzzeiten zu minimieren und die Effizienz der Datenverarbeitung zu steigern. Beispielsweise können in intelligenten Städten Sensoren auf Straßenlaternen Verkehrsdaten sammeln und lokal analysieren. Die Ergebnisse nutzen Städte anschließend direkt vor Ort, um Ampelsysteme zu optimieren.
AI on the Edge Beispiele
In der Praxis ermöglichen Edge Computing und AI on the Edge in nahezu allen Branchen effizientere Abläufe. Damit Sie sich ein besseres Bild vom Einsatz der Technologie machen können, zeigen wir 5 konkrete Edge Computing Beispiele, die heute schon möglich sind bzw. uns in naher Zukunft erwarten:
AI on the Edge in der Fertigungsindustrie – Predictive Maintenance
In der Fertigungsindustrie ist AI on the Edge von entscheidender Bedeutung für die Optimierung von Prozessen, insbesondere im Bereich der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance). Hierbei integrieren Hersteller Sensoren direkt in Maschinen, um verschiedene Parameter wie Vibrationen und Temperaturen kontinuierlich zu überwachen. Diese Sensoren generieren große Mengen an Daten, die traditionell an ein zentrales Rechenzentrum oder in die Cloud gesendet werden. Durch den Einsatz von AI on the Edge führen Unternehmen diese Datenanalyse direkt vor Ort, also an der „Edge“ des Netzwerks, durch. Das bedeutet: AI on the Edge analysiert die gesammelten Daten lokal auf den Maschinen oder in der unmittelbaren Umgebung, ohne sie an externe Server senden zu müssen.
Indem Unternehmen KI-Algorithmen lokal einsetzen, erkennen sie Anomalien und Verschleißmuster in Echtzeit. Wenn zum Beispiel ein Sensor ungewöhnliche Vibrationen oder Temperaturschwankungen erfasst, reagiert die lokale KI darauf. Sie identifiziert nicht nur das Problem, sondern sagt auch vorher, wann die Maschine voraussichtlich ausfallen wird.
Diese Vorhersagen sind äußerst wertvoll, da sie den Herstellern ermöglichen, Wartungsarbeiten genau dann durchzuführen, wenn sie benötigt werden – und nicht nach einem starren Zeitplan. Dies minimiert ungeplante Stillstandszeiten erheblich. Denn: Hersteller warten die Maschinen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Das wiederum steigert die Produktivität, da die Maschinen länger ohne Unterbrechungen laufen. Zudem sparen Hersteller Kosten, weil sie teure Notfallreparaturen vermeiden.
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Landwirtschaft – Precision Agriculture
In landwirtschaftlichen Betrieben platzieren Unternehmen Sensoren in den Feldern, die Bodenfeuchtigkeit, Temperatur und andere Umweltfaktoren messen. Die gesammelten Daten werden lokal analysiert, um den optimalen Bewässerungs- und Düngemitteleinsatz zu berechnen. Dies verbessert die Effizienz der Landwirtschaft, spart Ressourcen und ermöglicht eine genauere Ernteplanung.
Gesundheitswesen – Mobile Patientenüberwachung
Patienten nutzen tragbare medizinische Geräte, die kontinuierlich Vitaldaten wie Herzfrequenz und Blutdruck erfassen. Krankenhäuser analysieren diese Daten lokal, um Gesundheitszustände in Echtzeit zu überwachen. Bei Abweichungen können medizinische Fachkräfte sofort reagieren und Patienten rechtzeitig behandeln, was die Patientensicherheit erhöht.
AI on the Edge im Transportwesen – Autonome Fahrzeuge
Autonome Fahrzeuge sind mit verschiedenen Sensoren wie Kameras, Lidar und Radarsystemen ausgestattet, um ihre Umgebung zu erfassen. Durch Edge Computing werden die von diesen Sensoren gesammelten Daten in Echtzeit analysiert. Dies ermöglicht den autonomen Fahrzeugen schnelle Entscheidungen, wie das Erkennen von Hindernissen und das Anpassen der Fahrtroute, was die Sicherheit im Straßenverkehr erhöht.
Einzelhandel – Intelligente Verkaufsautomaten
Beschreibung: Intelligente Verkaufsautomaten sind mit Sensoren ausgestattet, die den Lagerbestand überwachen und Daten über den Produktverkauf sammeln. Durch lokale Datenanalyse optimiert der Verkaufsautomat den Lagerbestand, indem er den Bedarf an bestimmten Produkten vorhersagt. Dies führt zu einer effizienten Bestandsführung, minimiert Ausverkäufe und verbessert die Kundenzufriedenheit.
Telekommunikationsbranche – Netzwerkoptimierung durch AI on the Edge
In der Telekommunikationsbranche stehen IT-Manager und CTOs vor der Herausforderung, nicht nur die Netzwerkleistung zu maximieren, sondern auch die Betriebskosten zu minimieren und gleichzeitig auf die steigenden Anforderungen an Datensicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu reagieren. AI on the Edge bindet Sensoren und fortschrittliche Algorithmen direkt in Netzwerkkomponenten wie Router, Switches und Basisstationen ein. Telekommunikationsunternehmen sind so in der Lage, die Netzwerk-Performance in Echtzeit zu optimieren und proaktiv auf potenzielle Engpässe zu reagieren.
Ein praxisnahes Beispiel ist die intelligente Überwachung von Netzwerkverkehr und -auslastung. Durch Edge-basierte KI erkennen IT-Manager automatisch Muster im Datenverkehr, die auf zukünftige Engpässe hindeuten. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine präventive Optimierung der Netzwerkkapazität, noch bevor die Leistung beeinträchtigt wird. Darüber hinaus ermöglicht die lokale Verarbeitung von Daten durch Edge Computing eine schnelle Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen, indem die KI verdächtige Aktivitäten direkt am Ursprungsort erkannt und blockiert – bevor sie das gesamte Netzwerk gefährdet.
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Konfuzio – Intelligente Lösungen für AI on the Edge
Konfuzio verfügt über hochspezialisierte KI-Lösungen für Unternehmen, die komplexe Datenverarbeitungsprozesse schneller, sicherer und kostengünstiger gestalten möchten. Dazu benutzt der etablierte Anbieter eine Software, die fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning kombiniert. Konfuzio ermöglicht es Unternehmen so, AI on the Edge in umfassende Datenverarbeitungen und -analysen zu integrieren und so von der richtungsweisenden Technologie zu profitieren.
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