Von Edge bis Cloud
Was ist Edge-to-Cloud?
Edge-to-Cloud bedeutet, dass Unternehmensdaten nicht mehr auf das Rechenzentrum beschränkt sind, sondern am Edge in immer größeren Mengen erzeugt, in der Cloud verarbeitet und gespeichert und von einer zunehmend dezentral arbeitenden, globalen Belegschaft genutzt werden.
Wie können Unternehmen Daten in einer modernen Edge-to-Cloud-Umgebung verwalten?
Die generierten Daten von Internet der Dinge (IoT) -Geräten, intelligenten Sensoren und anderen Geräten am Edge, müssen erfasst, gespeichert und verarbeitet werden. Um aus diesen Daten geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen, müssen sie nahtlos zwischen Edge-Geräten, Clouds, Rechenzentren und Benutzern an verschiedenen Arbeitsorten und -umgebungen fließen.
Warum ist Edge-to-Cloud so wichtig?
Ein treibender Faktor hinter dem heutigen Edge-to-Cloud-Ansatz ist der wachsende Bedarf an datenorientierten Echtzeit-Entscheidungen, insbesondere am Edge. So sind Technologien für autonomes Fahren beispielsweise auf Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) angewiesen, die in Sekundenbruchteilen feststellen können, ob es sich bei einem Objekt auf der Straße um ein anderes Fahrzeug, eine Person oder ein Trümmerteil handelt.
Was ist eine Edge-to-Cloud-Plattform?
Eine Edge-to-Cloud-Plattform macht das Beste der Cloud für alle Anwendungen und Daten eines Unternehmens verfügbar, unabhängig davon, wo sich diese befinden. Sie bietet ein einheitliches Benutzererlebnis, bei dem die Sicherheit eine wichtige Komponente darstellt. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform es Unternehmen, neue Geschäftschancen zu nutzen – mit unkomplizierter Point-and-Click-Bereitstellung neuer Services sowie einfacher Skalierbarkeit zur Anpassung an neue Geschäftsanforderungen.
Wie funktioniert eine Edge-to-Cloud-Plattform?
Um überall vom Besten der Cloud zu profitieren, muss eine Plattform mehrere entscheidende Merkmale aufweisen:
Self-Service: Unternehmen müssen in der Lage sein, Ressourcen für neue Projekte wie neue virtuelle Maschinen (VMs) oder Services für Container oder MLOps einfach und schnell bereitzustellen. Die Point-and-Click-Funktion hilft Benutzern, die gewünschten Cloud-Services auszuwählen und bereitzustellen. Eine echte Edge-to-Cloud-Plattform sollte außerdem einen Überblick über die Kosten, die Auslastung und die voraussichtliche Kapazität der gesamten Hybrid-IT-Umgebung, einschließlich der Ressourcen in der Public Cloud, bieten.
Schnell skalierbar: Um die von der Cloud versprochene Agilität bereitstellen zu können, muss eine Plattform über integrierte Pufferkapazitäten verfügen, damit zusätzliche Kapazitäten bei Bedarf bereits installiert und einsatzbereit sind. Auch die Verringerung der Kapazität sollte vereinfacht sein, sodass sich die Auslastung der Infrastruktur genau auf die Geschäftsanforderungen ausrichten lässt.
Pay-as-you-go: Die Abrechnung sollte auf der tatsächlich genutzten Kapazität basieren, damit Unternehmen neue Projekte ohne hohe Vorabkosten oder Verzögerungen bei der Beschaffung in Angriff nehmen können. So werden sowohl eine verschwenderische Überbereitstellung als auch das Risiko von Unterbrechungen durch Unterversorgung vermieden.
Für Sie verwaltet: Eine Edge-to-Cloud-Plattform sollte Ihnen die operative Last der Infrastrukturverwaltung und -aktualisierung abnehmen, damit sich die IT-Abteilung auf das Geschäft und die Generierung von Umsatz konzentrieren kann. Um den Sicherheitsanforderungen von Unternehmen gerecht zu werden, muss eine Edge-to-Cloud-Plattform auch produktionsreife Sicherheit der Enterprise-Klasse bieten, aber auch die Gewissheit, dass die Daten und Anwendungen am Standort des Unternehmens (bzw. beim Colocation-Anbieter) und unter dessen Kontrolle verbleiben. Dieser Ansatz unterstützt außerdem wichtige Nachhaltigkeitsziele, da moderne, energieeffiziente Geräte zum Einsatz kommen und nicht ausgelastete Infrastruktur abgebaut wird.
Warum ist ein Edge-to-Cloud-Ansatz so wichtig?
Überall auf der Welt durchlaufen Unternehmen derzeit eine digitale Transformation. Oft müssen sie dabei auch ihre bestehende Technologieinfrastruktur überprüfen und ermitteln, ob diese den Anforderungen wachsender Datenmengen, der Edge-Erweiterung, des IoT sowie dezentraler Arbeitsmodelle gerecht wird. Da die Daten über Clouds, Edges, Rechenzentren und Colocations hinweg generiert und genutzt werden, besteht die Gefahr, dass Informationen im Unternehmen isoliert werden und so dessen Fähigkeit einschränken, effektive, datenorientierte Entscheidungen zu treffen.
Auch wenn ein Großteil der Daten noch immer On-Premises gespeichert wird, dürfte die Menge der am Edge – also außerhalb traditioneller Rechenzentren oder Public Clouds – erfassten, verarbeiteten und verwalteten anderen Daten in naher Zukunft erheblich zunehmen. Die Verwaltung von Workstreams an diesen Remote-Standorten neben den On-Premises-Prozessen, um möglichst kosteneffizient unterbrechungsfreie Konnektivität, Konformität und Sicherheit zu gewährleisten, ist kein leichtes Unterfangen. Hierfür bedarf es Plattformen, Funktionen sowie Beratungs- und Consultingservices, mit denen Unternehmen ihre gesamten Daten vom Edge bis zur Cloud verwalten, schützen und optimal nutzen können.
Ein Edge-to-Cloud-Ansatz bietet dabei ein einheitliches Erlebnis mit der gleichen Agilität, Einfachheit und Flexibilität der nutzungsabhängigen Bezahlung für die gesamte Hybrid IT-Umgebung eines Unternehmens. Dadurch müssen Unternehmen keine Kompromisse mehr bei der Ausführung geschäftskritischer Anwendungen eingehen, und wichtige Datenservices für Unternehmen können sowohl lokale Ressourcen als auch die Public Cloud nutzen.
Was ist der Unterschied zwischen Edge- und Cloud-Computing?
Sowohl Edge Computing als auch Cloud Computing finden außerhalb des traditionellen Rechenzentrums statt, wobei der genaue Ort dieser Datenverarbeitung den Unterschied zwischen den beiden Konzepten ausmacht.
Cloud Computing
Cloud Computing bezeichnet ein Bereitstellungsmodell, in dem Datenspeicher, Server, Anwendungen und mehr remote über das Internet bereitgestellt werden. Bei diesem Modell greifen Benutzer auf virtuelle Rechen-, Netzwerk- und Datenspeicherressourcen zu, die von einem Remote-Anbieter online zur Verfügung gestellt werden. Anstatt umfangreiche Computing-, Datenspeicher- und andere IT-Infrastruktur kaufen und warten zu müssen, wird ein Großteil dieser Verantwortung von einem Cloud-Dienstanbieter übernommen.
Edge Computing
Beim Edge Computing handelt es sich im Grunde um eine Evolution des Cloud Computing, die aus den Entwicklungen rund um 5G-Netzwerke und das IoT hervorgegangen ist. Es ermöglicht Unternehmen eine umfassende Analyse der am Edge gesammelten Daten ohne die IT-Infrastruktur eines herkömmlichen Rechenzentrums. Edge Computing kann für viele Zwecke eingesetzt werden, darunter in Bereichen wie Sicherheits- und medizinische Überwachung, autonomes Fahren, Videokonferenzen und Verbesserung des Kundenerlebnisses.
Grundsätzlich optimiert Edge Computing die Menge an Daten, die Unternehmen und Organisationen zu einer bestimmten Zeit verarbeiten können. Dadurch können sie mehr und neue Erkenntnisse so schnell wie nie zuvor gewinnen. Mit detaillierteren Daten von einer Vielzahl verschiedener MEC-Standorte (Multi-Access Edge Computing) sind Unternehmen besser in der Lage, künftige Anforderungen vorherzusehen, zu handhaben, sich darauf vorzubereiten und sich daran anzupassen. Dazu können sie historische und echtzeitnahe Daten sowie eine skalierbare, flexible Verarbeitung nutzen – ohne die Kosten und Einschränkungen älterer IT-Optionen.
Unternehmen müssen sich nicht grundsätzlich zwischen Edge Computing und Cloud Computing entscheiden. Beide Modelle ergänzen sich gegenseitig und eignen sich für unterschiedliche Anwendungsfälle. Mit einer Edge-to-Cloud-Plattform können Unternehmen jedes Modell dort einsetzen, wo es für ihr Geschäft am sinnvollsten ist, und gleichzeitig den Informationsfluss im gesamten Unternehmensnetzwerk aufrechterhalten.
Was sind die Vorteile der Edge-to-Cloud-Technologie?
Edge-to-Cloud bietet Unternehmen eine Reihe von Vorteilen:
- Mehr Agilität erreichen: Mit Edge-to-Cloud-Plattformen erhalten Unternehmen die Flexibilität, schnell auf Geschäftsanforderungen zu reagieren, Marktchancen rechtzeitig zu nutzen und die Markteinführungszeit für neue Produkte zu verkürzen.
- Anwendungen modernisieren: Selbst geschäftskritische Workloads, die sich nicht für eine Verlagerung in die Public Cloud eignen, können auf den heutigen As-a-Service-Plattformen effizient ausgeführt werden. Darüber hinaus können Cloud-Services dabei helfen, die Vorteile der Containertechnologie zu nutzen – darunter Einsparungen bei der Rechen- und Speichernutzung, beschleunigte Anwendungsentwicklung und ortsunabhängige Portierbarkeit.
- Vorteile von Hybrid Cloud-Umgebungen ohne Komplexitäten nutzen: Die Edge-to-Cloud-Plattform bietet sämtliche Vorteile der Hybrid Cloud ohne die damit verbundenen Herausforderungen bei der Verwaltung. Anwendungen, die auf einer As-a-Service-Plattform ausgeführt werden, behalten ihr vertrautes Benutzererlebnis. Bestehende Anwendungsverbindungen können beibehalten werden, und die Benutzer müssen keine neuen Kompetenzen oder Prozesse erlernen.
- Optimale Hybrid Cloud-Strategien entwickeln: Mit Edge-to-Cloud-Technologien können Unternehmen problemlos die optimale Kombination aus On- und Off-Premises-Ressourcen zusammenstellen und bei sich verändernden Geschäfts- und Marktbedingungen schnell zwischen den Ressourcen wechseln. Eine Edge-to-Cloud-Plattform ermöglicht sogar die Überwachung und Verwaltung von Public Cloud-Ressourcen.
- Transformativen Nutzen von Anwendungen und Daten realisieren: Einige Datensätze sind einfach zu groß oder zu geschäftskritisch, um sie in die Cloud zu verlagern. Eine Edge-to-Cloud-Plattform bietet maximale Verfügbarkeit und minimale Latenz für die Datenbestände. Das ist eine leistungsstarke Möglichkeit, Data Lakes zu erstellen und zu bereinigen sowie wichtige Informationen durch Analysen und KI zu extrahieren.
Was spricht für eine Nutzung vom Edge bis zur Cloud?
Mit Edge-to-Cloud-Computing können Organisationen die Vorteile des Edge Computing und der Cloud-Infrastruktur nutzen, was es einfacher macht, Echtzeit-Entscheidungen zu treffen und die Systemleistung steigert.
- Geringere Latenz: Die Edge-to-Cloud-Architektur verarbeitet Daten näher an der Quelle, statt sie zur Verarbeitung in die Cloud zu übertragen. Durch diese Nähe wird die Entfernung verkürzt, die zum Senden von Daten an die Verarbeitungsinfrastruktur erforderlich ist. Um Einblicke zu bekommen und Entscheidungen zu treffen, werden Daten lokal verarbeitet, was die Latenz verringert, die nötig wäre, um Daten in die Cloud zu übertragen und weiter zu verarbeiten.
- Mehr Sicherheit: Die Daten, die am Edge gesammelt werden, werden am selben Standort gespeichert, wodurch die Unternehmen ihre Datenschutz-, Compliance- und Governance-Standards erfüllen können. Es ist einfach, Sicherheitsrichtlinien zu implementieren, um Risiken zu senken. Da die Daten vor Ort gespeichert sind, sind sie weniger anfällig für Sicherheitsverletzungen.
- Verbesserte Skalierbarkeit: Die verteilte Architektur macht es Unternehmen möglich, ihre Edge-Computing-Ressourcen nach Bedarf zu erweitern, um eine Parallelverarbeitung zu erleichtern und die Skalierbarkeit zu verbessern.
- Verstärkte Zuverlässigkeit: Mehrere Knoten am Edge senken das Risiko, dass einzelne Punkte ausfallen. Wenn ein Edge-Gerät nicht mehr funktioniert, wird die Workload auf andere Geräte umgelagert, um Ausfallzeiten zu minimieren und einen kontinuierlichen Betrieb sicherzustellen.
- Geringere Kosten: Die Datenverarbeitung vor Ort statt in der Cloud verringert die IT-Investitionen eines Unternehmens, da Ausgaben für Übertragung und Speicherung gekürzt werden.
Was ist eine Edge-to-Cloud-Architektur?
Die Edge-to-Cloud-Computing-Architektur teilt die Prozesse – zur Datenerfassung, -verarbeitung, speicherung und analyse – auf mehrere Edges im Netzwerk auf.
Verschiedene Komponenten einer Edge-to-Cloud-Architektur
- Cloud: Eine Cloud ist ein Lager für Workloads wie Modelle für maschinelles Lernen und Anwendungen. Sie kann privat oder öffentlich sein. Sie hostet und führt die Anwendungen zur Kontrolle der Knoten am Edge aus. Die Workloads am Edge interagieren mit den Workloads in der Cloud.
- Edge-Gerät: Unter einem Edge-Gerät versteht man Geräte wie Sensoren, Gateways, Auslöser und IoT-Geräte, die sich am Edge des Netzwerks befinden. Sie sammeln Informationen und übertragen diese zur weiteren Verarbeitung in die Cloud.
- Edge-Knoten: Darunter versteht man Edge-Geräte, Edge-Gateways und Edge-Server, auf denen Computing ausgeführt wird.
- Edge-Gateways: Ein Edge-Gateway ist ein Edge-Server, der als Medium zwischen den Geräten und den Cloud-Technologien fungiert. Ein Edge-Gateway hostet Anwendungen, Workloads und Services und verwaltet Netzwerkprozesse, um Daten zur Verarbeitung in die Cloud zu übertragen.
- Edge-Cluster: Unter Edge-Clustern versteht man Edge-Cloud-Computing-Geräte, die zum Ausführen von Anwendungs-Workloads eingesetzt werden, sowie gemeinsam genutzte Services im Netzwerk.
- IoT-Sensoren: IoT-Sensoren sind Geräte, die Daten sammeln und zur Verarbeitung und Analyse an den Edge übertragen. Mit IoT-Sensoren und Edge-Cluster sind Unternehmen in der Lage, Echtzeit-Analysen zu erstellen.
Wie fließen Daten durch die Edge-to-Cloud-Architektur?
Die Daten werden am Edge des Netzwerks generiert – durch Sensoren, Edge-Server und IoT-Geräte.
Dann werden sie auf den Edge-Servern durch Datenfilterung und Aggregation vor Ort verarbeitet, um Einblicke zu erhalten. Die Edge-Geräte filtern und wählen Daten nach bestimmten Kriterien aus. Diese werden über die Netzwerkverbindung in die Cloud übertragen, um ihren Schutz und ihre Integrität sicherzustellen.
Anschließend speichern, verarbeiten und analysieren die Datenbanken die Daten mithilfe der Edge-Cloud-Computing-Ressourcen. Mit Analyseverfahren lassen sich Ergebnisse erzielen und datenorientierte Entscheidungen treffen.
Mit welchen Herausforderungen ist Edge-to-Cloud verbunden?
Unternehmen sollten vor der Implementierung von Edge-to-Cloud-Technologien folgende Problematiken beachten.
- Sicherheit: Datenübertragung von Edge-to-Cloud-Technologien kann unberechtigten Zugriff oder unerlaubte Eingriffe zur Folge haben. Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, durch die Einhaltung strikter Protokolle und Authentifizierungsmechanismen den Datenschutz zu gewährleisten und die Risiken gering zu halten.
- Netzwerk: Grundsätzlich gibt es Edge-Geräte an verteilten Standorten mit beschränkter Netzwerkverbindung. Daher ist es schwierig, eine hohe Bandbreite zwischen Edge-Geräten und der Cloud einzurichten. Es ist unerlässlich, sich mit Netzwerküberlastung, Latenz und Bandbreitenproblemen auseinanderzusetzen.
- Ausgaben: Für eine Edge-to-Cloud-Umgebung braucht man mehrere Edge-Geräte, die regelmäßige Wartung und Upgrades benötigen, was wiederum zu Ausfallzeiten und hohen Wartungskosten führt.
Was ist die Zukunft von Edge-to-Cloud?
Steigender Bedarf an Edge-Cloud-Computing-Lösungen
Mit Technologien wie zum Beispiel Robotik, erweiterter Realität, heterogener Hardware und KI hat Edge-to-Cloud eine strahlende Zukunft vor sich. Es ist eine leistungsstarke Lösung, um die Latenz zu verringern, Daten zu verarbeiten und bei einem Netzwerkausfall Persistenz sicherzustellen. Unternehmen müssen sich für Edge Computing entscheiden, um von den Vorteilen der verteilten Cloud-Technologien profitieren zu können. Firmen müssen bereit sein für Partnerschaften und Ökosysteme, statt sich auf einen Ansatz mit nur einem einzigen Anbieter zu verlassen.
Folgende Herausforderungen gibt es zu bewältigen
Die Verwaltung der Datenkonsistenz und Interoperabilität über verschiedene Edge-Geräte und Plattformen hinweg sowie die Überwindung von Latenz- und Bandbreitenbeschränkungen sind potenzielle Herausforderungen beim Edge-to-Cloud-Computing. Wenn diese überwunden werden, wird eine hohe betriebliche Effizienz und digitale Transformation in verschiedenen Branchen gewährleistet.
Wie kann HPE Sie bei der Anpassung an die Edge-to-Cloud-Realität unterstützen?
HPE bietet die Vorteile des modernen Cloud-Erlebnisses überall – über Edges, Colocation-Standorte, Rechenzentren und mehrere Clouds hinweg – mit der HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform. Mit dieser Plattform können Kunden ihre Workloads in ein Cloud-Betriebsmodell umwandeln und modernisieren, Anwendungen vom Edge bis zur Cloud optimieren und schützen und ihr Unternehmen zukunftssicher transformieren, da sämtliche Arten von Daten standortunabhängig bewältigt und genutzt werden können. Sie bietet ein breites Portfolio von Cloud-Services, wie maschinelle Lernprozesse (MLOps), Container, Datenspeicher, Computing, VMs, Datenschutz und mehr, die ohne Vorabkosten innerhalb von 14 Tagen zur Verfügung stehen. Ausgefeilte Messtechnologie ermöglicht präzise und transparente nutzungsabhängige Bezahlung. HPE übernimmt die aufwändige Verwaltung der Infrastruktur – und das mit Überwachung und Management rund um die Uhr.
Die Grundlage für das gesamte Portfolio ist die einheitliche Plattform HPE GreenLake Central, die Prozesse und Erkenntnisse aus Ihrer hybriden Umgebung an einem Ort zusammenführt. In dieser Self-Service-Plattform können Benutzer über einen einfachen Mausklick aktuelle Informationen zu Kosten und Kapazität abrufen oder sehr einfach auf die Verwaltungsfunktionen für Container, virtuelle Maschinen und andere Services zugreifen, die sie abonniert haben.
Eine weitere Optimierung der Edge-to-Cloud-Erfahrung stellt HPE GreenLake Lighthouse dar, das ein nahtloses, intelligentes Betriebserlebnis für die einfache Ausführung und Verwaltung verschiedener Workload-optimierter Lösungen bietet. Es handelt sich dabei um eine sichere, Cloud-native Infrastruktur, die den gesamten Prozess rund um das Bestellen und Warten auf eine neue Konfiguration überflüssig macht und es den Kunden stattdessen ermöglicht, mit nur wenigen Klicks neue Cloud-Services in HPE GreenLake Central hinzuzufügen und innerhalb von Minuten gleichzeitig auszuführen. Kunden können mit HPE GreenLake Lighthouse eine Vielzahl von Cloud-Services standortunabhängig ausführen, beispielsweise im eigenen Rechenzentrum, bei einem Colocation-Anbieter oder am Edge.
Das Cloud-native und intelligente HPE GreenLake Lighthouse basiert auf der HPE Ezmeral Software und kann verschiedene Cloud-Services und Workloads autonom optimieren, indem Ressourcen so zusammengesetzt werden, dass sie je nach geschäftlicher Priorität die beste Leistung, die niedrigsten Kosten oder eine Kombination beider Faktoren bieten.
Unternehmen, die einen datenorientierten Ansatz für ein optimales Cloud-Betriebsmodell für alle Umgebungen verfolgen, können wiederum vom HPE Edge-to-Cloud Adoption Framework profitieren. Dieses basiert auf der umfassenden Erfahrung von HPE bei der Bereitstellung von Lösungen On-Premises, um ein breites Spektrum von Geschäftsanforderungen von Kunden auf der ganzen Welt zu erfüllen. HPE hat mehrere kritische Bereiche identifiziert, die Unternehmen berücksichtigen und messen sollten, um ein effektives Cloud-Betriebsmodell umzusetzen.