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Unterschiede, Vor- und Nachteile Edge Computing oder Cloud Computing?

| Autor / Redakteur: Dipl.-Phys. Oliver Schonschek / Florian Karlstetter

Edge Computing gehört zu den aktuellen Top-Trends in der Digitalisierung. Cloud Computing hingegen wird schon als Basistechnologie eingestuft. Edge Computing könnte der Cloud aber den Rang ablaufen, so die Prognose einiger Marktforscher. Manche sagen sogar, die Edge werde die Cloud komplett verdrängen. Für strategische Entscheidungen sollten Unternehmen wissen, was Edge Computing und Cloud Computing unterscheidet.

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Edge Computing oder Cloud Computing - wo liegen die Unterschiede, was sind die Vor- und Nachteile?
Edge Computing oder Cloud Computing - wo liegen die Unterschiede, was sind die Vor- und Nachteile?
(Bild: © metamorworks - stock.adobe.com [M])

Prognosen der Marktforscher überzeichnen oft: Zwei von drei Unternehmen in Deutschland nutzen bereits Cloud Computing, so der Cloud-Monitor 2018 von Bitkom und KPMG. Sowohl diese Cloud-Nutzer als auch die Unternehmen, die noch über den Einsatz von Cloud Computing nachdenken, waren sicherlich erstaunt, dass Marktforscher von Gartner das Ende der Cloud vorhersagten. So war im Jahr 2017 zu lesen: „The Edge Will Eat the Cloud“, Edge Computing werde also Cloud Computing verschlingen.

Diese Vorhersage war bewusst provokant, aber es war und ist genauso wenig korrekt, als wenn man sagen würde, die Cloud sei das Ende der Rechenzentren. Bekanntlich führt Cloud Computing zu Veränderungen bei Datacenter, nicht aber zu deren Ablösung, denn die Cloud braucht selbst Rechenzentren.

Wie Edge Computing und Cloud Computing zusammenhängen, welche Unterschiede es gibt und wo die Edge Vorteile oder Nachteile gegenüber der Cloud hat, soll nun genauer betrachtet werden. Ziel ist es, Unternehmen bei anstehenden Entscheidungen zu helfen, Cloud Computing oder eben Edge Computing einzusetzen.

Die richtige Sicht auf Edge Computing

Cloud Computing wird oftmals als Bereitstellung und Nutzung von IT-Ressourcen über das Internet oder eine andere Netzwerkverbindung beschrieben. Rechenleistung, Speicherkapazität und Anwendungen zum Beispiel werden nicht lokal betrieben oder bereitgestellt, sondern in der Cloud, also auf Cloud-Servern. Die Nutzer greifen aus der Ferne über ein Netzwerk auf die IT-Ressourcen zu.

Der Digitalverband Bitkom beschreibt Edge Computing so: Der Ansatz besteht darin, den größten Teil der zu erfüllenden Aufgaben nicht in einem zentralen Rechenzentrum zu bewältigen, sondern an dem Ort zu erledigen, an dem die Daten entstehen, sofern der Anwendungsfall dies erlaubt und die informationstechnischen Anforderungen erfüllt werden können.

Offensichtlich finden Teile der Datenverarbeitung nicht in der Cloud, also auf mehr oder weniger zentralen Cloud-Servern statt, sondern lokal auf Geräten, die sich in der Nähe befinden, wo die Daten entstehen. Edge Computing erfolgt „am Rand“ des Netzwerkes, das am Ort der Datenentstehung genutzt wird.

Wie Edge Computing konkret aussieht, kommt unter anderem auf die „Edge-Geräte“ an, auf denen die Daten verarbeitet werden. Man unterscheidet:

  • Thin Edge Devices bieten relativ wenig Rechenleistung und Speicherkapazität, sie können nur für Aufgaben genutzt werden, die geringe IT-Ressourcen bedürfen, wie einfache Datenanalysen. Sie sind in aller Regel kein Ersatz für einen Cloud-Service.
  • Thick Edge Devices haben umfangreiche IT-Ressourcen zur Verfügung, bieten viel Rechenleistung und Speicherkapazität. Sie können zum Beispiel aufwendige, komplexe Analysen übernehmen und umfangreiche Datenbestände (von Sensoren in der Nähe beispielsweise) speichern und aufbereiten. Diese Edge-Geräte sind letztlich Edge-Server und können durchaus verschiedene Aufgaben übernehmen, die sonst über Cloud Computing gelöst würden.

Gründe für Edge Computing

Denkt man zurück an die ersten Cloud-Prognosen der Marktforscher, erinnert man sich an dieses Bild: Alle Daten würden in Zukunft zentral in der Cloud gespeichert und verarbeitet. Die bisherigen Endgeräte wären zu reinen Anzeige- und Eingabegeräten geworden. Tatsächlich aber gibt es weder die Cloud, sondern vielmehr Multi-Clouds. Ebenso findet nicht die ganze Datenverarbeitung über Cloud Computing statt. Stattdessen nutzen die Unternehmen Hybrid Cloud Computing, also eine Mischung aus lokaler IT und Cloud-Diensten.

Für Hybrid Cloud Computing und damit für die anteilige Datenverarbeitung auf lokaler IT sprechen zahlreiche Gründe:

  • Datenschutz und IT-Sicherheit: Bestimmte Daten sollen nicht in einer Cloud, sondern in der eigenen IT (On-Premises-IT) verarbeitet werden.
  • Unabhängigkeit: Bei bestimmten Fällen der Datenverarbeitung möchte man unabhängig von dem Cloud-Provider sein.
  • Bandbreite der Verbindung: Je nach Anwendungsfall müssen große Mengen an Daten zeitnah verarbeitet werden. Reicht die Bandbreite für die Cloud-Nutzung nicht aus, findet die Datenverarbeitung lokal statt.
  • Latenz: Gerade bei zeitkritischen Anwendungsfällen möchte man zeitliche Verzögerungen und ein Auseinanderlaufen der Datenströme vermeiden. Dann nutzt man lieber On-Premises-IT statt der Cloud.

Ein ähnliches Bild bietet sich bei Edge Computing: Edge Computing kommt insbesondere in Verbindung mit dem Internet der Dinge (IoT, Internet of Things) zum Tragen. Zahlreiche Sensoren und Endpunkte liefern große Mengen an Daten, die sensibel sein können und häufig in nahezu Echtzeit verarbeitet werden müssen. Ein typisches Beispiel sind Connected Cars, vernetzte Fahrzeuge, die auf Basis der zahlreichen Sensordaten wichtige und zeitkritische Entscheidungen vorbereiten sollen, also zum Beispiel, ob ein automatisches Bremsmanöver eingeleitet werden soll oder nicht. Dann spricht vieles für Datenanalysen vor Ort oder in der Nähe, auf Edge-Geräten, genauer Thick Edge Devices oder Edge-Servern.

Cloud Computing bleibt wichtig

Wie die zitierte Bitkom-Beschreibung von Edge Computing bereits zeigt, geht es nicht um die Verlagerung aller Arten der Datenverarbeitung hin zu Edge Computing. Vielmehr muss die Edge für den Anwendungsfall passend sein und die IT-Anforderungen erfüllen können. Zum anderen möchte niemand auf die Vorteile der Cloud wie Kostensenkung durch Synergien verzichten, wenn es nicht sein muss.

Beispiele für typische Cloud-Aufgaben trotz Edge Computing sind alle zentralen Aufgaben, die nicht sehr zeitkritisch sind. Darunter fallen zum Beispiel Archivierungsaufgaben und übergreifende Auswertungen für mehrere Standorte. Man spricht auch von „Cold Data“, also Daten, die nicht in Echtzeit analysiert werden müssen, und bei denen eine zentrale und entfernte Verarbeitung möglich ist.

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Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem eBookEdge Computing versus Cloud Computing“. Das komplette Werk steht registrierten Usern zum Download zur Verfügung.

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Über den Autor

Dipl.-Phys. Oliver Schonschek

Dipl.-Phys. Oliver Schonschek

IT-Fachjournalist, News Analyst, Influencer und News Analyst / Commentator bei Insider Research