Industrielle Touchpanel-PCs und Monitore
IP-geschützte Touchscreen-Computer für die HMI-Integration
Was ist Edge Computing?
Edge Computing verlagert Rechenleistung und Speicher näher an den Netzwerkrand, wo die Datenerzeugung stattfindet. Diese Verlagerung von Rechenleistung, Speicher und Konnektivität näher an die Datenquelle bietet erhebliche Geschäftsvorteile, darunter Echtzeit-Datenanalyse und -Entscheidungsfindung – die Grundlage für maschinelle Intelligenz. Durch die Beseitigung von Latenzproblemen und die Erhöhung der Bandbreite in der Nähe von IoT-Sensoren können Unternehmen eine höhere Produktivität und Automatisierung ihrer Prozesse – von der Betriebstechnologie (OT) bis zur Informationstechnologie (IT) – erreichen.
Wie Edge Computing funktioniert
Edge-Computing-Modelle ermöglichen symbiotische Beziehungen zwischen speziell entwickelter Hardware und Software, die zusammenarbeiten, um Interoperabilität mit Millionen von vernetzten IoT-Geräten, großen, unbegrenzten Datensätzen und kognitivem Situationsbewusstsein durch intelligente Sensoren und für KI trainierte Algorithmen des maschinellen Lernens zu gewährleisten.
Gerätedaten
Die rasante Verbreitung von IoT-Technologien und Sensoren trägt dazu bei, unglaubliche Datenmengen zu generieren, die zu besserem maschinellem Lernen und intelligenter Modellierung beitragen.
Intelligente Erkenntnisse
Echtzeit-Datenzugriff und -Einblicke ermöglichen mehr Intelligenz und Automatisierung am Edge, wo Inferenzanalysen Echtzeitverarbeitung ermöglichen.
Strategische Maßnahmen
Strategische Maßnahmen, die auf Daten und Erkenntnissen basieren, verbessern die Kosten, mindern Risiken und steigern Produktivität und Effizienz bei gleichzeitig größerer Agilität.
Ressourcenintensives Training von Algorithmen kann in der Cloud erfolgen und anschließend an den Netzwerkrand verteilt werden, wo leichtere Inferenzkapazitäten schnell auf die Daten reagieren können.
- Deloitte Insights
Warum gewinnt Edge Computing zunehmend an Bedeutung?
Edge-Computing-Geräte gewinnen aufgrund der Datenflut, die durch die rasante Zunahme von IoT-Geräten entsteht, immer mehr an Bedeutung.
Da die Menge an Sensordaten jährlich steigt, ermöglicht Edge Computing deren Echtzeitverarbeitung. Dies führt zu schnelleren Entscheidungen, kürzeren Reaktionszeiten und verbesserter Automatisierung genau dann, wenn es darauf ankommt.
Wichtige Branchentrends
- Weniger Abhängigkeit von der Cloud, aber bessere Workload-Auslastung für Echtzeitinformationen
- Schafft autonomere Regelkreise für mehr Produktivität und Effizienz im Bereich der IT-zu-OT-Übergangsinfrastruktur für cyberphysische Infrastrukturen
- Lokalisierte Verarbeitung in unmittelbarer Nähe der Daten ermöglicht maschinelles Lernen durch Inferenzanalyse und kognitive Echtzeit-Wahrnehmung.
- Extrem niedrige Latenzzeiten und sofortige Reaktionszeiten dank fortschrittlicher Verbindungstechnologien (5G und Wi-Fi 6)
- Erreichen Sie mit maschineller Intelligenz mehr Automatisierung und bessere Geschäftsentscheidungen.
Warum muss Edge Computing robust sein?
Lage, Lage, Lage...
Robustes Edge Computing basiert auf unseren industrietauglichen Designs, die strengen Umwelttests und Validierungen in zertifizierten Testlaboren standgehalten haben. Unsere robusten Edge-Computer bringen Rechenleistung, Speicher und Konnektivität näher an die Datenquelle – selbst in den anspruchsvollsten IoT-Umgebungen. Moderne Hardware für skalierbares Edge Computing muss kompakt, robust, energieeffizient und leistungsstark sein. Viele neue Edge-Computing-Anwendungen werden an rauen, abgelegenen und mobilen Standorten eingesetzt, was für höchste Zuverlässigkeit die Robustheit der Hardware erfordert.
Staub und Schmutz
Die lüfterlose Bauweise robuster Edge-Computer ermöglicht eine passive Kühlung des Systems und macht Edge-Computing-Lösungen daher hervorragend geeignet für den Einsatz in Umgebungen, in denen sie Staub, Schmutz, Feuchtigkeit und extremen Temperaturen ausgesetzt sind.
Extreme Temperaturen
Robuste Edge-PCs werden unter Verwendung von Komponenten mit einem breiten Temperaturbereich entwickelt und gebaut. Dadurch entsteht ein System, das sich sehr gut für den Einsatz in Umgebungen eignet, in denen extrem kalte und extrem heiße Temperaturen von -40 °C bis 85 °C auftreten.
Stoß und Vibration
Rugged Edge-Computer zeichnen sich durch ein kabelloses Design, den Einsatz von SSDs (Solid-State-Drives) und eine reduzierte Anzahl von Gelenken aus, wodurch sie der Belastung durch häufige Stöße und Vibrationen gemäß MIL-STD-810H standhalten können.
Geringer Stromverbrauch
Edge-Computing-Hardware nutzt leistungsstarke und gleichzeitig energieeffiziente Prozessoren, die wenig Strom verbrauchen und kaum Wärme erzeugen. Dadurch eignen sie sich ideal für den Einsatz an abgelegenen Standorten. Diese Systeme verfügen über Schutzfunktionen gegen Überspannung, Überstrom und Verpolung, um Schäden durch instabile Stromversorgung zu verhindern.
Geringer Platzbedarf
Robuste Computer zeichnen sich durch ein kompaktes Design aus und benötigen daher nur wenig Platz. Dies ermöglicht den Einsatz auch in beengten Umgebungen. Dank verschiedener Montageoptionen wie Wand- und DIN-Schienenmontage lassen sich robuste Edge-Computer schnell und einfach installieren.
Vorteile von Rugged Edge Computing
Überbrückung der IoT-Daten
Die Sensordaten von IoT-Endpunkten werden mit der täglichen Inbetriebnahme von Millionen von Geräten weiter zunehmen. Rechenressourcen, die näher an die Datenerzeugung verlagert werden, ermöglichen Echtzeit-Einblicke.
Extrem niedrige Latenz
Robuste Edge-Computer bieten Rechenleistung mit extrem niedriger Latenz direkt am Netzwerkrand, indem sie die neuesten fortschrittlichen drahtlosen Technologien in 5G- und Wifi 6-Netzwerken nutzen und so die Datentelemetrie in Echtzeit für die kritischsten Arbeitslasten ermöglichen.
Bandbreitennutzung reduzieren
Edge-Computing-Lösungen reduzieren die benötigte Internet-Bandbreite, da sie die Daten lokal an der Quelle ihrer Entstehung verarbeiten und erst die verarbeiteten Daten zur Fernüberwachung und -steuerung in die Cloud senden.
Kosteneinsparung
Internet-Bandbreite, Cloud-Computing-Dienste und Datenverarbeitungsdauer verursachen hohe Kosten, die durch Edge Computing deutlich reduziert werden können. Zudem sparen robuste Edge-Computer Energiekosten durch den Einsatz energieeffizienter Prozessoren.
Bessere Zuverlässigkeit
Sollte es zu Unterbrechungen, Verbindungsabbrüchen oder Ausfällen der Cloud-Computing-Verbindung kommen, können robuste Edge-Computer den Betrieb weiterhin gewährleisten. Schäden und Fehler an IoT-Geräten lassen sich erkennen und sofort beheben.
Erhöhte Sicherheit
TPM 2.0 schützt robuste Edge-Computing-Hardware vor Manipulationen. Da weniger Daten zur Verarbeitung in die Cloud gesendet werden müssen, verringert sich das Risiko von Paketverlusten und gezielten Angriffen.
KI- und Machine-Learning-Modelle für Unternehmen benötigen eine Kombination aus vielseitiger Hardware und spezialisierter Software, um jedem individuellen Intelligenzbedarf gerecht zu werden. Dank modernster Rechenleistung werden KI-Lösungen gründlich trainiert, optimiert und für sofortige Effizienz und Echtzeit-Einblicke bereitgestellt.
Warum Sie sich für Premio bei Rugged Edge Computern entscheiden sollten
Expertise in Design, Entwicklung und Fertigung von Edge-Computern für die Industrie 4.0-Automatisierung und robuste IoT-Implementierungen in Remote- und mobilen Anwendungen
- Mehr als 30 Jahre umfassende Designkompetenz im Bereich robuster Computerlösungen mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Langlebigkeit
- Thermische Simulationskammern zur Gewährleistung eines breiten Betriebstemperaturbereichs für Remote- und mobile Edge-Einsätze.
- Globale, schlüsselfertige Fertigungs- und Supportinfrastruktur zur Beschleunigung skalierbarer Massenimplementierungen robuster Edge-Computing-Lösungen
- Lange Produktlebenszyklen zur Gewährleistung der Hardwarezuverlässigkeit
- Tiefes Verständnis von IoT-Technologien in den Bereichen Rechenleistung, Speicherung und Konnektivität, die für Edge Computing entwickelt wurden
- Optionen für regulatorische Prüfungen und Konformitätsbewertung für robuste Edge-Computer auf dem nordamerikanischen Markt
Unsere Partner
Premio ist Teil des Intel Partner Alliance Programms und bietet damit exklusiven Zugang zu Halbleiterlösungen und leistungsstarker Prozessortechnologie. Als Titanium-Mitglied entwickelt und fertigt Premio Systemlösungen für den gesamten Netzwerkbereich – von der Edge bis zur Cloud.
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Premio ist Teil des NVIDIA Partnernetzwerks und bietet umfassendes Wissen über die neuesten Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Unsere robusten Edge-Computing-Lösungen sind validiert und unterstützen Enterprise Performance Acceleration Cards (GPUs) aus dem NVIDIA-Portfolio für Rechen-, Virtualisierungs- und Visualisierungsprodukte.
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Die Edge-Computer von Premio sind für den Betrieb von AWS IoT Greengrass zertifiziert und eignen sich daher für Entwickler, die eine weniger zentralisierte Verarbeitungsplattform für ihr IoT-Netzwerk benötigen. AWS IoT Greengrass ermöglicht es Edge-Computern, die gesammelten und generierten Daten lokal zu verarbeiten.
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Premio ist Teil des Hardware-Partner-Ökosystems von Hailo, das es Technologieführern ermöglicht, fortschrittliche Deep-Learning-Funktionen auf eine Vielzahl von Edge-Computern mit domänenspezifischer Leistungsbeschleunigung zu bringen.
Häufig gestellte Fragen
Rugged Edge Computing wird eingesetzt, um Anwendungen zu ermöglichen, die Echtzeit-Datenverarbeitung und -speicherung mit geringer Latenz in instabilen Umgebungen erfordern, die für herkömmliche Desktop-Computer ungeeignet sind.
Ein Beispiel für Edge Computing ist der Einsatz eines Edge-Computers in der Wüste zur Überwachung und Steuerung von Ölförderanlagen. Ein Edge-Computer wird in unmittelbarer Nähe der Datenquelle eingesetzt, wo Entscheidungen getroffen werden müssen. In diesem Beispiel erfasst der Edge-Computer Informationen von den Ölförderanlagen, verarbeitet und analysiert sie in Echtzeit und ermöglicht den Bedienern so schnelle Entscheidungen. Darüber hinaus können Edge-Computer zur Fernüberwachung und -steuerung von Öl- und Gasförderanlagen genutzt werden.
Eine weitere Anwendung, die eine Echtzeit-Datenverarbeitung mit geringer Latenz erfordert, sind autonome Fahrzeuge, bei denen Edge-Computer Daten innerhalb von nur einer Millisekunde verarbeiten, analysieren und Entscheidungen treffen müssen.
Robustes Edge-Computing ist entscheidend, weil es Echtzeit-Rechenleistung und Speicherkapazität mit geringer Latenz näher an die Datenquelle bringt – insbesondere in rauen Umgebungen, in denen herkömmliche Desktop-PCs nicht bestehen. Anwendungsbereiche wie autonome Fahrzeuge, Fernüberwachung und -steuerung von Maschinen und Anlagen, Überwachung und Sicherheit sowie Fabrikautomation profitieren davon, da Edge-Computing diese Anwendungen erst ermöglicht, die ohne diese Technologie nicht realisierbar wären. Da diese Anwendungen häufig Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse erfordern, ist die Nutzung der Cloud nicht möglich, da die Datenübertragung über Tausende von Kilometern vom Ursprungsgerät zur Cloud und zurück oft einige Sekunden dauert – zu lang für Anwendungen, die Echtzeit-Entscheidungen erfordern. Darüber hinaus entlastet Edge-Computing die Cloud angesichts der stetig wachsenden Anzahl datengenerierender IoT-Geräte.
- Kleine, energieeffiziente Rechenarchitekturen mit sowohl Mehrkern-CPUs als auch GPU-leistungsorientierten Beschleunigern
- Schnellerer Speicher und Rechenleistung
- Drahtlose 5G-Netzwerke für die Datenverarbeitung im Submillisekundenbereich für geringere Latenz, mehr Bandbreite und schnellere Konnektivität in Echtzeit.
- Optimierung des Ausgleichs für die Konsolidierung der Arbeitslast und die Lokalisierung der anwendungsspezifischen Datenverarbeitung.
Edge Computing ist zwar nicht neu – bereits seit Mitte der 1990er-Jahre wurden Edge-Computer in verschiedenen Formen zur Speicherung, Verarbeitung und Verteilung von Daten eingesetzt –, doch hat die Anzahl der eingesetzten Edge-Computer in letzter Zeit deutlich zugenommen. Mit dem Ausbau der 5G-Technologie wird diese Zahl voraussichtlich weiter steigen. Branchenführende Analysten schätzen, dass der Markt für Edge Computing bis 2027 ein Volumen von 43 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Edge Computing ersetzt Cloud Computing nicht, sondern ergänzt und verbessert es. Es entlastet die Cloud, indem es Daten direkt auf dem Edge-Computer speichert, verarbeitet und analysiert. Nur Daten, die bestimmte Ereignisse auslösen, werden zur Fernüberwachung und -analyse in die Cloud gesendet. Dadurch wird die Cloud bei der stetig wachsenden Anzahl von IoT-Geräten entlastet. Große Cloud-Anbieter wie Amazons AWS bieten Dashboards zur Gerätesteuerung und -anbindung aus der Cloud an.
Wolke
Cloud Computing bezeichnet die Bereitstellung von IT-Dienstleistungen wie Speicherplatz und Rechenleistung über das Internet. Dadurch können Benutzer von überall auf der Welt mit ihrem eigenen Computer auf diese Dienste zugreifen, ohne in die Infrastruktur investieren zu müssen, die zum Speichern und Verarbeiten ihrer Daten erforderlich ist.
Rand
Edge Computing hingegen ist dezentraler und beinhaltet den Einsatz von Edge-Computing-Geräten am Rand eines Netzwerks. Diese Geräte werden nahe der Datenquelle platziert, um die Daten lokal zu verarbeiten. Edge Computing hat sowohl mobiles Computing als auch IoT-Technologien ermöglicht.
- Ubiquitäre Intelligenz (IoT + Cloud + KI) – Modellierung, Training und Inferenz werden disaggregiert und über neue KI-Anwendungen verteilt, die durch Dateneinblicke zugänglich sind.
- Edge-Cloud-Computing (5G + Cloud) – Basisstationen und Cloud-Knoten kommunizieren mit Endgeräten, um Daten auszutauschen, befinden sich aber gleichzeitig in unmittelbarer Nähe, um die notwendige Rechenleistung und extrem niedrige Latenzzeiten zu gewährleisten. Ausgewogene Verteilung der Arbeitslast auf unternehmenskritische Anwendungen.
- Autonome Infrastruktur – (5G + KI) Autonomie ermöglicht wirtschaftliches und operatives Wachstum. Vollständig intelligente Automatisierung kann Kosten senken, Risiken minimieren und ungewollte Ausfallzeiten verhindern.
Die Realisierung von Echtzeit-Entscheidungen und prädiktiven Analysen ist ein zunehmend strategisches Ziel in der Industrie – eine Notwendigkeit, die durch die rasante digitale Transformation und den wachsenden Bedarf an Automatisierungsmodernisierungen in einem breiten Spektrum kommerzieller und Fertigungsanwendungen vorangetrieben wird. Robustes Edge-Computing spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem es die Datenverarbeitung auf Basis verschiedenster Sensordaten beschleunigt und den Zugriff sowie die Analyse direkt an der Datenquelle ermöglicht. Beispielsweise ist das Hauptziel vieler neuer IoT-Anwendungen die Bereitstellung einer Intelligenz, die über menschliche Fähigkeiten und Geschwindigkeit hinausgeht. In diesen Anwendungen ist maschinelles Lernen erforderlich, das jedoch durch dedizierte Hardware unterstützt werden muss, um Algorithmen effektiv zu verarbeiten und auszuführen.