Einführung

Im Zeitalter immer größerer Datenmengen und latenzsensitiver Anwendungen hat Edge Computing einen wichtigen Paradigmenwechsel bewirkt. Anstatt alle Daten an entfernte Cloud-Rechenzentren weiterzuleiten, bringt Edge Computing Berechnung, Speicherung und Intelligenz in die Nähe der Datenproduktionsorte – Sensoren, Geräte, Maschinen und lokale Netzwerke. Dies verringert die Latenz, spart Bandbreite, verbessert Datenschutz und Sicherheit und ermöglicht Entscheidungen in Echtzeit.

Der Edge-Computing-Markt soll von 49,62 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 272,27 Milliarden US-Dollar im Jahr 2031 wachsen; für den Zeitraum von 2023 bis 2031 wird mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23,7 % gerechnet.

Wachstumsstrategien

Produktinnovation und Neueinführungen

ADLINK hat beispielsweise vor Kurzem robuste Edge-KI-Plattformen der DLAP-Serie für hohe Rechenleistung (z. B. bis zu 91,1 TFLOPS) für Echtzeit-Entscheidungen in industriellen Umgebungen angekündigt. Außerdem wurde ein COM-HPC-Modul im kleinen Formfaktor auf Basis der Intel Core Ultra-Architektur für hohe Leistung in kleinen Formfaktoren herausgebracht.

Partnerschaften, Ökosysteme und Konsortien

ADLINK strukturiert sein EdgeOpen-Konsortium, um gemeinsam mit seinen Ökosystempartnern wie NVIDIA, Foxconn, TTTech Auto, NXP usw. etwas zu entwickeln. Das Unternehmen wurde sogar Mitglied der SOAFEE SIG, um Standards für softwaredefinierte Fahrzeuge voranzutreiben.

Anorganisches Wachstum (Akquisitionen, M&A)

Die großen Akteure neigen dazu, Edge-Infrastruktur- oder Softwareunternehmen zu erwerben, um ihre Kapazitäten zu erweitern. Beispielsweise könnten Edge-Rechenzentrumsanbieter durch die Übernahme von Colocation- oder Mikrorechenzentrumsanbietern wachsen.

Geografische Expansion und Einsatzumfang

Unternehmen investieren in Edge-Rechenzentren und lokale Edge-Knoten, insbesondere in der Asien-Pazifik-Region, Europa und Schwellenländern. Dell beispielsweise hat Edge-Innovationszentren (z. B. in Singapur) eingerichtet, um Lösungen vor Ort anzupassen.

Differenzierung von Software und Services

Neben der Hardware trägt die Bereitstellung von Geräteverwaltung, Orchestrierung, KI/ML-Inferenz, Sicherheit und Integrationsdiensten dazu bei, Kunden an Plattformen zu binden.

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Schlüsselsegmente

Nach Komponente

Hardware

Software

Leistungen

Nach Unternehmensgröße

KMU und Großunternehmen

Nach Anwendung

Intelligente Städte

Industrielles Internet der Dinge

Bereitstellung von Inhalten

Augmented Reality und Virtual Reality

Nach Branche

Herstellung

Energie & Versorgung

Regierung

IT und Telekommunikation

Gesundheitspflege

Einzelhandel und Konsumgüter

Zukünftige Trends

Edge-KI und On-Device-Inferenz

Erhöhte Rechenleistung (z. B. neuronale Netzwerkinferenz) wird an den Rand verlagert, wodurch die Abhängigkeit vom Backhaul zur Cloud abnimmt. Auch die Partitionierung zwischen Gerät, Rand und Cloud ist ein zunehmender Trend (z. B. geteilte DNN-Inferenz).

Integration mit 5G/6G und privaten Netzwerken

Telekommunikationsanbieter und Cloud-Anbieter integrieren Edge-Computing in Funkzugangsnetze und ermöglichen so Edge-Dienste mit extrem geringer Latenz (MEC).

Standardisierung und offene Frameworks

Da Fragmentierung ein Problem darstellt, werden Bemühungen wie SOAFEE, Open Edge Orchestration und Open-Source-Edge-Plattformen an Fahrt gewinnen.

Zusammensetzbare, modulare Edge-Plattformen

Modulare Hardware (z. B. Plug-in-Beschleunigermodule, stapelbare Rechenknoten) zur Personalisierung von Edge-Systemen je nach Arbeitslast.

Sicherheits-, Datenschutz- und Vertrauensrahmen

Sichere Daten an Edge-Knoten, Zero-Trust-Architekturen und lokale Datenverwaltung werden von entscheidender Bedeutung sein.

Autonome Systeme und Robotik am Rand

Autonome Fahrzeuge, Drohnen und Roboter in Bewegung werden für die Echtzeiterfassung und -betätigung auf Edge-Computing angewiesen sein.

Gelegenheiten

Neue Märkte und Industriezweige

Die meisten Bereiche sind noch nicht ausreichend durchdrungen. Die industrielle Automatisierung in Asien, die Einführung von Smart Cities in Lateinamerika usw. sind Goldgruben.

Edge-as-a-Service (EaaS) / Verbrauchsmodelle

Die meisten Unternehmen entscheiden sich für Pay-as-you-go-Modelle anstelle hoher Investitionskosten. Cloud-Anbieter und Edge-Plattform-Unternehmen können auf Servicebasis abrechnen.

Edge-Rechenzentren und Mikro-Rechenzentrumsnetzwerke

Bau von Mikro-DCs in der Nähe von Ballungsräumen oder digitalen Hotspots, um Edge-Knoten für lokale Unternehmen zu platzieren.

Hybride Edge-Cloud-Orchestrierungsplattformen

Gefragt sind Tools zur Vereinheitlichung des Managements über Cloud-, Core- und Edge-Ebenen hinweg.

Wichtige Akteure und aktuelle Entwicklungen

ADLINK-Technologie

Als Experte für Hard- und Software-Edge-Systeme liefert ADLINK robuste DLAP-Edge-KI-Systeme für Fabrikhallen (mit Hochdurchsatz und Echtzeit-Inferenzunterstützung). Darüber hinaus wurde ein kompaktes COM-HPC-Modul für Edge-Implementierungen mit begrenztem Platzangebot auf den Markt gebracht. ADLINK ist mit seinem EdgeOpen-Konsortium Vorreiter bei der gemeinsamen Entwicklung und arbeitet mit Partnern im gesamten KI- und IoT-Ökosystem zusammen, um die Einführung zu beschleunigen.

Dell Technologies

Dell investiert massiv in Edge-Infrastruktur. Das Unternehmen hat ein Edge Innovation Center (z. B. in Singapur) eingerichtet, um Edge-Lösungen für Smart Cities, die Fertigungsindustrie und die Logistikbranche zu entwickeln und zu testen. Dells führende Position in den Bereichen Server, Speicher und Integration verschafft dem Unternehmen einen Vorsprung in den Edge-Segmenten.

EdgeConnex Inc.

EdgeConnex ist im Edge-Rechenzentrums-/Colocation-Markt tätig. Das Unternehmen wächst durch Partnerschaften und Akquisitionen, um Mikro-Rechenzentren zu entwickeln, die auf Edge-Workloads zugeschnitten sind. So hat beispielsweise EQT Infrastructure eine Partnerschaft mit EdgeConnex geschlossen, um Rechenzentrumskapazitäten im Megawattbereich für Cloud-, KI- und Edge-Infrastrukturen zu entwickeln.

Abschluss

Edge Computing ist kein Schlagwort mehr, sondern ein architektonischer Baustein für digitale Systeme der nächsten Generation. Angesichts des Wachstums des IoT, der Nachfrage nach Echtzeitanalysen, der Entstehung von KI und der Notwendigkeit latenzempfindlicher Anwendungen bietet Edge Computing ein starkes Wertversprechen.

Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen tiefgreifende Hardware- und Software-Innovationen, solide Partnerschaften, die Orchestrierung von Ökosystemen und skalierbare Geschäftsmodelle kombinieren. Das Wettbewerbsumfeld umfasst Chiphersteller, Hardware-OEMs, Cloud-Anbieter, Telekommunikationsunternehmen und Rechenzentrumsbetreiber.

In den kommenden Jahren werden mit der Weiterentwicklung der 5G/6G-Einführung und der Verbreitung von Edge-nativen Anwendungen zunehmend diejenigen erfolgreich sein, die sichere, modulare, standardbasierte und vertikal optimierte Edge-Systeme bereitstellen können.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was sind die Unterschiede zwischen Edge Computing und Cloud Computing?

Beim Edge Computing werden Daten in der Nähe ihres Entstehungsortes (auf Geräten, Gateways, Mikro-Rechenzentren) verarbeitet, während beim Cloud Computing die Datenverarbeitung in weit verstreuten, riesigen Rechenzentren konsolidiert wird. Edge minimiert Latenz und Bandbreitenverbrauch und kann Datenschutz und Sicherheit verbessern.

Warum ist Edge Computing jetzt so wichtig?

Aufgrund der zunehmenden Menge an Sensor-/IoT-Daten, Echtzeit-KI/ML-Anwendungsfällen, 5G-Rollouts, die Konnektivität mit reduzierter Latenz unterstützen, und der Ineffizienz und Kosten, die mit der Übertragung all dieser Daten in die Cloud verbunden sind.

Welches sind die größten Herausforderungen bei der Einführung von Edge Computing?

Zu den Herausforderungen zählen die Heterogenität der Edge-Geräte, die Variabilität der Konnektivität, die Orchestrierung und Verwaltung verteilter Ressourcen, Bedrohungen der Cybersicherheit, Standardisierungsdiskrepanzen sowie der Umgang mit der Wartung und den Kosten zahlreicher verstreuter Knoten.

Welche Branchen werden den größten Nutzen aus Edge Computing ziehen?

Industrielle Automatisierung, autonome Systeme (Drohnen, Fahrzeuge, Roboter), Smart Cities, Einzelhandelsanalysen, Videoüberwachung, Telekommunikation/MEC, Gesundheitswesen, Energienetzüberwachung und AR/VR-Anwendungen.

Worin müssen Unternehmen investieren, um Spitzenerfolg zu erzielen?

Fachwissen zu eingebetteten Systemen, Fachwissen zu KI-Inferenz, Container-Orchestrierung (z. B. Kubernetes on Edge), Netzwerkprotokollen, Sicherheit (Zero Trust) und Bereitstellungs-/Remoteverwaltungstools.