Vertiv, ehemals bekannt als Emerson Network Power, hat den Bericht „Defining the Four Edge Archetypes and Their Technology Requirements“ veröffentlicht. Es handelt sich um eine umfassende Analyse, die auf Untersuchungen zu Anwendungsfällen von Edge Computing basiert und vier Hauptarchetypen für Edge-Anwendungen sowie die zu ihrer Unterstützung benötigte Technologie identifiziert.Die Experten von Vertiv's Edge haben zusammen mit einem unabhängigen Berater mehr als 100 Anwendungsfälle identifiziert und die Liste auf die 24 eingegrenzt, die schätzungsweise den größten Einfluss auf Unternehmen und Endnutzer haben werden, basierend auf ihren Wachstumsprognosen, ihrer kritischen Bedeutung und ihren wirtschaftlichen Auswirkungen.
Die Experten identifizierten Datensätze, die sich auf die Workload-Anforderungen für jeden Edge-Anwendungsfall und die entsprechenden Leistungs-, Verfügbarkeits- und Sicherheitsanforderungen konzentrierten. In diesem Zusammenhang untersuchten sie spezifische Leistungsanforderungen wie Latenz, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit sowie den Bedarf an Verschlüsselung, Authentifizierung und Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen. Sie analysierten außerdem den Integrationsbedarf mit bestehenden oder älteren Anwendungen und anderen Datenquellen unter Berücksichtigung der Anzahl der Edge-Standorte innerhalb eines gegebenen Netzwerks.
„Edge Computing bietet enormes Potenzial, ist aber gleichzeitig auch komplex. Ziel dieser Studie ist es, die wichtigsten Anwendungsfälle von Edge Computing und ihre Auswirkungen auf die Gestaltung und den Betrieb digitaler Infrastrukturen genauer zu beleuchten“, so Giordano Albertazzi, Präsident von Vertiv in Europa, dem Nahen Osten und Afrika. „Indem wir analysieren, welche Vorteile in ihren verschiedenen Ausprägungen – von der Inhaltsbereitstellung bis hin zu autonomen Fahrzeugen – wirklich relevant sind, können wir unsere Kunden, Partner und andere Stakeholder dabei unterstützen, ihre Edge-Strategien zu optimieren und zu fokussieren.“.
Die vier Archetypen sind:
• Datenintensive Anwendungen – Hierzu zählen Anwendungsfälle, in denen die Datenmenge eine direkte Übertragung über das Netzwerk in die Cloud oder von der Cloud zum Nutzungsort aufgrund von Datenvolumen, Kosten oder Bandbreite unmöglich macht. Beispiele hierfür sind Smart Cities, Fabriken und Wohngebäude, die Verteilung hochauflösender Inhalte, Hochleistungsrechnen, eingeschränkte Konnektivität, Virtual Reality und die Digitalisierung der Öl- und Gasindustrie. Das häufigste Beispiel ist die Verteilung hochauflösender Inhalte, bei der große Content-Anbieter wie Amazon und Netflix aktiv mit Colocation-Anbietern zusammenarbeiten, um ihre Vertriebsnetze zu erweitern. Dadurch werden datenintensive Streaming-Videos näher an die Nutzer gebracht und Kosten sowie Latenzzeiten reduziert.
• Anwendungen mit hoher Latenzempfindlichkeit – Dieser Archetyp umfasst Anwendungsfälle, in denen Dienste für die menschliche Nutzung optimiert sind und Geschwindigkeit oberste Priorität hat. Verzögerungen bei der Informationsübermittlung beeinträchtigen die Nutzererfahrung mit der Technologie und tragen wahrscheinlich zu geringerer Rentabilität und niedrigeren Umsätzen des Einzelhändlers bei. Beispiele für Anwendungsfälle sind Smart Retailing, Augmented Reality, Weboptimierung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP – ein Teilgebiet der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Linguistik, das die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache untersucht).
• Latenzempfindliche Anwendungen für die Maschinenkommunikation – Geschwindigkeit ist auch das bestimmende Merkmal dieses Modells. Dazu gehören Aktienhandel, intelligente Stromnetze, intelligente Sicherheitssysteme, Echtzeitanalysen, latenzarme Inhaltsverteilung und Simulationen von Verteidigungskräften. Da Maschinen Informationen wesentlich schneller verarbeiten können als Menschen, sind die Folgen einer langsamen Verteilung weitaus gravierender als im Modell mit menschlicher Latenz. Beispielsweise können Verzögerungen im Rohstoff- und Aktienhandel, wo Preise im Millisekundenbereich schwanken, potenzielle Gewinne in Verluste verwandeln.
• Lebenskritische Anwendungen – Dieses Modell umfasst Anwendungsfälle, die sich direkt auf die menschliche Gesundheit und Sicherheit auswirken. Daher sind Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung. Zu den Anwendungsfällen zählen intelligente Transportsysteme, digitale Gesundheitslösungen, vernetzte/autonome Fahrzeuge, autonome Roboter und Drohnen. Beispielsweise benötigen autonome Fahrzeuge stets aktuelle Informationen, um sicher zu fahren, ebenso wie Drohnen, die für E-Commerce und Paketzustellung eingesetzt werden können.
„Da Edge Computing sich stetig weiterentwickelt und an Bedeutung gewinnt, ist es unser Ziel, die kritische Infrastruktur, die für seine Zukunft notwendig ist, zu verdeutlichen und zu vereinfachen. Dazu visualisieren wir eine breite Palette zukunftsweisender Anwendungen anhand der wirkungsvollsten Archetypen“, so Martin Olsen, Vice President Global Edge and Integrated Solutions bei Vertiv. „Vertiv baut auf dieser ersten Forschungsphase auf, um die technologischen Anforderungen für jeden Archetyp zu ermitteln. Dies soll dazu beitragen, Edge-Implementierungen zu beschleunigen und sicherzustellen, dass die On-Premises-Infrastruktur die Sicherheit, Geschwindigkeit und Verfügbarkeit bietet, die eine bestimmte Anwendung erfordert.“.
