Mobiles Edge Computing
Was ist Mobiles Edge Computing?
Mobiles Edge Computing (MEC), heute vielleicht besser bekannt als Multi-Access Computing, ist die Beinahe-Echtzeit-Verarbeitung großer Datenmengen, die von Edge-Geräten und -Anwendungen in unmittelbarer Nähe des Erfassungsortes erzeugt werden – mit anderen Worten, die Erweiterung der Edge-Netzwerkinfrastruktur.
Wie wird Mobiles Edge Computing eingesetzt?
Wie Edge Computing verkürzt MEC die Distanz zwischen dem Ort, an dem die Daten erzeugt, gesammelt und in der Cloud analysiert werden. Verarbeitungen, die normalerweise ins Rechenzentrum verlagert werden, werden nun virtuell durchgeführt. Mobile Edge Clouds sammeln, speichern und verarbeiten Informationen in der Nähe von drahtlosen Geräten innerhalb eines Cloud-Netzes. Die Nähe zu den Geräten und damit zu den Nutzern trägt zu erheblichen Leistungsverbesserungen bei, einschließlich höherer Bandbreite, geringerer Latenz, schnellerer Reaktionszeiten und schnellerer Entscheidungsfindung.
Multi-Access vs. Mobiles Edge Computing
Konzeptionell werden diese Begriffe auf hohem Niveau oft austauschbar verwendet; die Entwicklungen in der Mobiltechnologie zwangen Forscher und Technologinnen jedoch, die Definition zu überdenken und zu erweitern.
Ursprünglich war MEC als Bereitstellungssystem für weit verbreitete zellulare Netzwerkkonnektivität und -leistung gedacht und konzentrierte sich auf mobile Netzwerke. Die Forschenden fanden bald heraus, dass Mobiltelefone nicht die einzigen Endgeräte waren, die von einer niedrigen Latenz und einer hohen Bandbreite profitieren konnten. Die Zunahme der vernetzten Geräten würde die Definition sogar noch weiter ausdehnen und andere Verbindungspunkte wie intelligente Technologie, Fertigung und mehr einschließen.
Ende 2017 änderte daher die Gruppe für Branchenspezifikationen des European Telecommunications Standards Institute (ETSI) den Begriff in „Multi-Access Computing“, um über den Bereich der Telekommunikation hinauszugehen und das volle Potenzial des Edge Computing und des Internets der Dinge (IoT) besser zu erfassen.
Warum ist Mobiles Edge Computing wichtig?
In einer zunehmend vernetzten Welt werden durch die Art und Weise, wie Daten am Edge generiert, gesammelt und analysiert werden – insbesondere, wie Informationen zwischen Geräten und der Cloud ausgetauscht werden – in rasantem Tempo neue Technologien, Dienste und Erfahrungen entwickelt. MEC wird zu einem vielseitigen Werkzeug für eine breite Palette von Kontexten und Branchen, sowohl für Verbraucher als auch für Unternehmen.
Sicherheit und Überwachung: Digitale Kameras, die fast ständig im Einsatz sind, erzeugen Daten. Viele Daten. Mit MEC als Teil eines Kameranetzwerkes können die Einrichtungen Daten aus vielen Quellen schneller speichern und verarbeiten. Eine hohe Bandbreite unterstützt eine hohe Bildqualität, und eine zuverlässige Rechenleistung ermöglicht eine schnelle Analyse der Daten vor Ort (statt in einem zentralen Rechenzentrum). So können beispielsweise Sicherheitskameras in einem privaten Lagerhaus potenzielle Bedrohungen durch Gesichtserkennung identifizieren, bevor sie Schaden anrichten. Oder Verkehrskameras können sich aus der Ferne an die Verkehrsbedingungen anpassen, anstatt sie an ein Kontrollzentrum weiterzuleiten.
Augmented Reality, Virtual Reality und Gaming: MEC ermöglicht es Fernarbeitenden in einer Vielzahl von Branchen, darunter Architektur, Bauwesen und Ingenieurwesen, komplexe 3D-Renderings vor Ort mit Headsets und anderen mobilen Geräten zu erstellen und zu nutzen. Normalerweise würden diese datenintensiven Renderings beim Zugriff über ein nicht verteiltes Rechenzentrum zu viel Latenz verursachen, um nützlich zu sein. Mit MEC können Teams jedoch 3D-Konstruktionen in ihre spezifischen Arbeitsabläufe einbinden und die Zusammenarbeit verbessern.
Gaming-Anwendungen funktionieren ähnlich. Das Aufkommen von Cloud-basierten Spielen und der dazugehörigen Hardware (z. B. VR-Headsets, mobile Spiele, Streaming-Services usw.) hat zu einer Dezentralisierung der Videospiele weg von der traditionellen Konsolenerfahrung geführt: lokale Hardware, lokale Software. Gamer können jetzt auf ihre Lieblingsspiele, einschließlich datenintensiver immersiver Erlebnisse, auf dünneren Clients mit geringer bis keiner Latenz zugreifen.
Autonome Fahrzeuge und Roboter: Aufstrebende Technologien wie selbstfahrende Autos und autonome mobile Roboter (AMRs) benötigen robustes maschinelles Lernen, um schnell Entscheidungen treffen zu können. Wenn diese Entscheidungen in einem weit entfernten Rechenzentrum getroffen werden, ist es eine Frage von Sekunden, ob potenzielle Kollisionen oder Hindernisse vermieden werden oder eine eskalierende Katastrophe entsteht. Da beim Auto Entscheidungen in Echtzeit in unmittelbarer Nähe getroffen werden, kann es Menschen, Tiere und den Verkehr erkennen und ihnen ausweichen. Ebenso können AMRs ihre Aufgaben trotz Störungen durch Umgebungseinflüsse oder Mitarbeiter erledigen, sodass Ausfallzeiten minimiert und die Produktivität aufrechterhalten werden.
Die aktuelle Einführung von 5G-Netzen: Als nächste Generation eines globalen Mobilfunkstandards werden 5G und die daraus resultierenden Innovationen auf MEC angewiesen sein, um Maschinen, Objekte, Geräte und Menschen überall zu verbinden. Eines der wichtigsten Verkaufsargumente für weit verbreitete 5G-Netze ist die hohe Bandbreite und die extrem zuverlässige Kommunikation mit geringer Latenz (URLLC), die MEC zu einem praktisch untrennbaren Bestandteil des Gesprächs macht. Die Anwendungen für 5G sind so vielfältig wie das MEC selbst. Sie eignen sich nicht nur für verbrauchernahe Technologien wie Videospiele und Unterhaltung, sondern auch für missionskritische Operationen im Bildungswesen, in der Landwirtschaft, in der Transportlogistik und im Gesundheitswesen – Bereiche, in denen Sekundenbruchteile über Erfolg und Misserfolg oder sogar über Leben und Tod entscheiden.
Die Attraktivität der 5G-Konnektivität gilt auch für ländliche Regionen und andere unterversorgte Gebiete, in denen der Internetzugang nicht immer stark oder verfügbar ist. Wenn der Breitbandzugang dort zu einer zuverlässigen, durchgängigen Realität wird, erhalten Gesundheitsversorgung und Bildung bessere Chancen. Anstatt für eine Grundversorgung stundenlang zu fahren, können die Menschen das Internet nutzen und die Behandlung erhalten, die sie benötigen, auch für die psychische Gesundheit. Mit 5G haben auch Schülerinnen und Schüler weiterhin Zugang zu den Unterrichtsmaterialien, wie es während der Pandemie der Fall war, als sich der Unterricht auf das Lernen zu Hause verlagerte.
HPE und Mobiles Edge Computing
HPE ist das Edge-to-Cloud-Unternehmen und bietet ein robustes Cloud-Portfolio für Storage und Computing über eine beliebige Anzahl von Edges, Colocations und Rechenzentren hinweg.
Mit Lösungen wie der HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform können Organisationen und Unternehmen ihre lokalen Anwendungen und Daten virtuell für spezifische Anforderungen nutzen und so Innovation, Bereitstellung und Geschäftsergebnisse beschleunigen. Anders gesagt: Kunden profitieren von der Einfachheit einer Public Cloud und nutzen den Datenschutz, die Leistung und die Kontrolle ihrer eigenen Umgebung. Und da Daten und Verarbeitung nicht mehr auf das Rechenzentrum beschränkt sind, bietet eine Edge-to-Cloud-Plattform maximale Verfügbarkeit und minimale Latenz für Ihre Datenbestände, sodass Sie Ihre Data Lakes erstellen und nutzen und wichtige Informationen durch Analysen und KI extrahieren können.
HPE GreenLake ist auch as-a-Service erhältlich, so dass Kunden nur für das zahlen, was sie auch verbrauchen. So können neue Projekte ohne hohe Vorlaufkosten und Beschaffungsverzögerungen gestartet werden, und sowohl eine teure Überversorgung als auch das Risiko von Unterbrechungen durch Unterversorgung werden vermieden.