Stel­len Sie sich eine smar­te Fabrik vor. Anstatt die Video­da­ten einer Über­wa­chungs­ka­me­ra zur Ana­ly­se in die Cloud zu schi­cken (lang­sam und teu­er), plat­ziert man einen klei­nen Com­pu­ter (den “Edge”) direkt neben der Kame­ra. Die­ser ana­ly­siert das Video in Echt­zeit vor Ort. Nur das Ergeb­nis (z.B. “Feh­ler­haf­tes Teil erkannt”) wird an die Cloud gesen­det. Edge Com­pu­ting bedeu­tet also, die Daten­ver­ar­bei­tung näher an die Daten­quel­le zu ver­la­gern, um schnel­ler, güns­ti­ger und auto­no­mer zu sein.

Nein, es ist die per­fek­te Ergän­zung. Cloud Com­pu­ting bie­tet enor­me, zen­tra­li­sier­te Rechen­leis­tung und Spei­cher­ka­pa­zi­tät. Edge Com­pu­ting bie­tet dezen­tra­le, schnel­le Rechen­leis­tung direkt am Ort des Gesche­hens. Eine intel­li­gen­te Archi­tek­tur nutzt bei­des: Der Edge-Com­pu­ter trifft die schnel­len Ent­schei­dun­gen vor Ort, und die Cloud sam­melt die Ergeb­nis­se, führt lang­fris­ti­ge Ana­ly­sen durch und trai­niert die KI-Model­le, die dann wie­der auf den Edge-Gerä­ten zum Ein­satz kom­men.

Cloud Edge ist über­all dort rele­vant, wo phy­si­sche und digi­ta­le Wel­ten in Echt­zeit inter­agie­ren. Die wich­tigs­ten Bran­chen sind die pro­du­zie­ren­de Indus­trie (Indus­trie 4.0) für die Steue­rung von Maschi­nen und die vor­aus­schau­en­de War­tung, die Logis­tik für das Track­ing von Waren, der Ein­zel­han­del für die Ana­ly­se von Kun­den­strö­men in Echt­zeit und der Bereich Auto­mo­ti­ve für ver­netz­te und auto­no­me Fahr­zeu­ge.