Die reine Cloud-Lösung ist zu langsam für Ihre Echtzeit-Anforderungen?
Sie entwickeln eine Anwendung – zum Beispiel im Bereich des industriellen IoT, der autonomen Robotik oder im vernetzten Fahrzeug –, bei der Entscheidungen in Millisekunden getroffen werden müssen. Die Latenzzeit, also die Verzögerung durch den Weg der Daten vom Sensor bis in die zentrale Cloud und zurück, ist für diesen Anwendungsfall inakzeptabel hoch. Sie benötigen eine Architektur, die Intelligenz und Rechenleistung näher an die Datenquelle bringt.
Die Peripherie: Edge-Computing-Strategie
Wir verlagern die Intelligenz an den Rand Ihres Netzwerks. Wir analysieren Ihren Anwendungsfall und definieren, welche Daten und welche Rechenprozesse direkt vor Ort – auf einem Gateway, einer Maschine oder in der Fabrikhalle – ausgeführt werden müssen (Edge Computing). Dies ermöglicht eine quasi verzögerungsfreie Reaktion und kann die Anwendung auch bei einem Ausfall der Internetverbindung autonom funktionsfähig halten.
Das Zentrum: Skalierbare Cloud-Architektur
Die zentrale Cloud bleibt das Gehirn Ihrer Operation. Wir konzipieren die Cloud-Architektur (z.B. in AWS oder Azure) so, dass sie die vom Edge vorverarbeiteten, aggregierten und weniger zeitkritischen Daten aufnimmt. Hier finden die langfristige Speicherung, die Analyse großer Datenmengen und das Training von komplexen KI-Modellen statt, die dann wieder an die Edge-Geräte ausgespielt werden können.
Die Verbindung: Sichere & effiziente Datenübertragung
Wir entwerfen das Nervensystem, das Zentrum und Peripherie verbindet. Wir beraten Sie zur optimalen Konnektivität Ihrer Edge-Geräte (z.B. 5G, LoRaWAN) und implementieren effiziente und sichere Protokolle (wie MQTT), um die Datenübertragung zu optimieren. Wir definieren eine klare Daten-Governance, die festlegt, welche Daten am Edge bleiben und welche in die Cloud übertragen werden, um Kosten und Datenschutz-Anforderungen in Einklang zu bringen.
