Edge Computing und KI

Edge Computing und KI

Edge Computing ist eine dezentralisierte Rechenarchitektur, bei der Daten nicht in einem zentralen Rechenzentrum, sondern näher an der Quelle der Daten (am “Rand” des Netzwerks) verarbeitet werden. Diese Technologie ist besonders wichtig für Anwendungen, die Echtzeitverarbeitung von Daten erfordern, wie das Internet der Dinge (IoT), autonome Fahrzeuge und industrielle Automatisierung.

Edge Computing verringert die Latenzzeiten, da die Datenverarbeitung direkt am Erfassungsort erfolgt und nicht an entfernte Rechenzentren gesendet werden muss. Dies führt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung und verringert den Datenverkehr im Netzwerk.

Vorteile von Edge Computing:

  • Geringere Latenzzeiten: Durch die Verarbeitung von Daten vor Ort können Echtzeitentscheidungen schneller getroffen werden.
  • Reduzierte Bandbreitenanforderungen: Es muss weniger Datenverkehr ins Netzwerk gesendet werden, was die Bandbreitenanforderungen reduziert und die Effizienz steigert.
  • Verbesserte Zuverlässigkeit: Da die Daten vor Ort verarbeitet werden, sind Systeme weniger anfällig für Netzwerkprobleme und Ausfälle zentraler Rechenzentren.

Verwandte Begriffe:

IoT, Cloud Computing, Edge Devices, Fog Computing

Glossar / Begriffserklärungen