Was vor einigen Jahren mit eher bescheidenen Anwendungsfällen begann, hat sich laut IDC mittlerweile über alle Branchen und Bereiche hinweg ausgebreitet. Bestand ein Edge-Netzwerk vor fünf Jahren noch aus ein paar Midrange-Servern in einem robusten Container, so setzen jetzt Player wie Nvidia oder Lenovo GPU-basierte KI-Systeme ein.

"Wenn wir in den letzten zwei Jahren etwas gelernt haben, dann, dass die Fähigkeit, sich schnell an sich ändernde Bedingungen anzupassen, entscheidend für den Geschäftserfolg ist. Unternehmen, die in Edge Computing in Kombination mit KI und modernem Anwendungsdesign investieren, werden einen Vorteil haben, wenn es darum geht, die nächsten Herausforderungen zu meistern", unterstreicht Dave McCarthy, Research Vice President für Cloud und Edge Infrastructure Services bei IDC, die Bedeutung des Edge Computings.

Insgesamt hat IDC mehr als 150 Anwendungsfälle für Edge Computing in verschiedenen Branchen und Bereichen identifiziert. Dabei dürften in diesem Jahr vor allem in die beiden Edge-Anwendungsfälle Content Delivery Networks (CDN) und virtuelle Netzwerkfunktionen investiert werden. Schlüsselt man das Investitionsverhalten nach Branchen auf, investieren laut McCarthy vor allem Fertigung und Handel in Edge Computing.

Edge Computing in der Fertigung

In der Fertigung drehen sich viele Edge-Anwendungsfälle um Prozessoptimierung und Sicherheit, so McCarthy. Diese Unternehmen hätten vor Jahren begonnen, in das Internet der Dinge zu investieren, um dann festzustellen, dass es eine Lücke zwischen dem Sammeln von Daten und der Nutzung dieser Daten gebe. Edge Computing könne diesen Daten Intelligenz hinzufügen, so dass Probleme schneller erkannt und automatisch behoben werden können. Konkret könnten das etwa eine Verbesserung der Produktqualität oder die Reduzierung von Materialverschwendung sein.

Edge Computing im Handel

Im Handel diene Edge Computing dagegen dazu, sowohl den Betrieb als auch das Kundenerlebnis zu verbessern. Das Problem im Handel ist laut McCarthy die Vielzahl an eigesetzten Technologien: Kassenterminals, digitale Beschilderung, Bestandsverfolgung, Sicherheitssysteme und vieles mehr. Erschwerend komme hinzu, dass jedes dieser Systeme seine eigene Verwaltungssoftware habe, die normalerweise in der Cloud läuft.

"Will ein Einzelhändler schnelle, lokale Entscheidungen auf der Grundlage von Daten aus mehreren dieser Systeme treffen, hat er ein Problem. Edge Computing kann als Aggregationspunkt für diese Daten in der Filiale fungieren und mehrere Datensätze kombinieren, um einen fundierteren Überblick über den Betrieb zu erhalten. Außerdem bietet es eine Ausfallsicherheitsebene, falls Cloud oder Netz nicht mehr verfügbar sind, und gewährleiste so die Geschäftskontinuität", so McCarthy.

Immer häufiger kommt dabei laut McCarthy KI zum Einsatz. So würden beispielsweise Videokameras zu einem universellen Sensor, der alles erkennen kann, von Hardwaredefekten über Diebstahl bis hin zur Frage, ob jemand nicht die richtige Sicherheitsausrüstung trägt. Diese immer ausgefeilteren Anwendungsfälle führten zu größeren Datensätze, die es zu analysieren gebe. Eine Anforderung, die auch im Edge kaum mehr ohne GPU-gestützte Systeme zu bewältigen sei.