Edge-Computing-Geschäftsmodelle auf den Punkt gebracht

Edge Computing ist ein Paradigma für verteiltes Computing, bei dem Daten näher an ihrem physischen Standort gespeichert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen Leistung und Skalierbarkeit für die Datenverarbeitung. Daher ist Edge Computing von entscheidender Bedeutung, um anderen wichtigen Technologien dies zu ermöglichen Treppe, wie IoT und 5G. Dadurch ist es möglich, eine größere Datenmenge zu einem niedrigeren Preis zu verarbeiten kosten. Aus diesem Grund ist Edge Computing auch für die Entwicklung der KI von entscheidender Bedeutung Energiegewinnung.

Aspekt	Erläuterung
Definition	Edge Computing ist ein verteiltes Computerparadigma, das die Datenverarbeitung und -berechnung näher an die Datenquelle oder den „Rand“ des Netzwerks bringt. Anstatt alle Daten an zentrale Cloud-Server zu senden, verarbeitet Edge Computing Daten lokal auf Geräten oder auf nahegelegenen Edge-Servern. Dieser Ansatz reduziert die Latenz, verbessert die Echtzeitverarbeitung und minimiert die Notwendigkeit einer umfangreichen Datenübertragung in die Cloud. Edge Computing ist für Anwendungen, die eine geringe Latenz erfordern, wie IoT-Geräte, autonome Fahrzeuge und Echtzeitanalysen, unerlässlich.
Key Concepts	- Verteilte Verarbeitung: Edge Computing verteilt Verarbeitungsaufgaben auf lokale Geräte oder nahegelegene Server und reduziert so die Arbeitsbelastung zentraler Rechenzentren. – Geringe Wartezeit: Es minimiert die Datenübertragungszeit, was zu einer geringeren Latenz und einer verbesserten Echtzeitreaktion für kritische Anwendungen führt. – Dezentralisierung: Edge Computing verlagert die Rechenleistung weg von der zentralisierten Cloud-Infrastruktur an den „Rand“ des Netzwerks, oft näher an den Endbenutzern oder Geräten. – IoT-Aktivierung: Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung des Internets der Dinge (IoT), indem es Daten von einer Vielzahl verbundener Geräte effizient verarbeitet. – Real-Time Analytics: Edge Computing ermöglicht die Datenanalyse und Entscheidungsfindung in Echtzeit und eignet sich daher für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge und industrielle Automatisierung. – Cloud-Integration: Während Edge Computing dezentralisiert ist, ergänzt es häufig das Cloud Computing, indem es Daten lokal verarbeitet, bevor ausgewählte Erkenntnisse oder Zusammenfassungen zur weiteren Analyse an die Cloud gesendet werden.
Eigenschaften	- Nähe zur Datenquelle: Edge-Computing-Ressourcen befinden sich in der Nähe des Ortes, an dem Daten generiert werden, wodurch sich die Entfernungen für den Datenweg verringern. – Redundanz: Es bietet Redundanz und Fehlertoleranz, da die Verarbeitung lokal fortgesetzt werden kann, selbst wenn die Cloud-Konnektivität verloren geht. – Skalierbarkeit: Edge Computing kann horizontal skaliert werden, indem je nach Bedarf weitere Edge-Geräte oder Server hinzugefügt werden. – Sicherheit: Daten können lokal verarbeitet und gesichert werden, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen während der Übertragung zu zentralen Rechenzentren verringert wird. – Echtzeitverarbeitung: Es unterstützt Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung, was für Anwendungen wie selbstfahrende Autos und industrielle Automatisierung von entscheidender Bedeutung ist.
Bedeutung	Edge Computing ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, die geringe Latenz, schnelle Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit erfordern. Es steigert die Effizienz von IoT-Geräten, ermöglicht autonome Systeme und verringert die Belastung der zentralisierten Cloud-Infrastruktur. Die Verbreitung von Edge Computing wird durch die steigende Nachfrage nach sofortiger Datenanalyse in verschiedenen Branchen vorangetrieben.
Herausforderungen	- Managementkomplexität: Die Bereitstellung und Verwaltung von Edge-Geräten im großen Maßstab kann komplex sein und erfordert möglicherweise spezielles Fachwissen. – Sicherheit: Der Schutz verteilter Edge-Geräte vor Cyber-Bedrohungen und Schwachstellen ist eine Herausforderung. – Datenkonsistenz: Die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz über verteilte Edge-Standorte hinweg kann komplex sein. – Kosten: Aufgrund der verteilten Infrastruktur können die anfänglichen Einrichtungskosten und die laufenden Wartungskosten höher sein. – Flexible Kommunikation: Die Gewährleistung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Edge-Geräten und Cloud-Diensten kann eine Herausforderung sein.
Anwendungsbereich	- IoT: Edge Computing ist für IoT-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, bei denen Geräte Daten generieren, die eine Verarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit erfordern. – Autonome Fahrzeuge: Es unterstützt die Echtzeit-Entscheidungsfähigkeiten selbstfahrender Autos. – Smart Cities: Edge Computing unterstützt Smart-City-Anwendungen wie Verkehrsmanagement und Umweltüberwachung. – Fertigung: Es ermöglicht vorausschauende Wartung und Automatisierung in Fertigungsprozessen. – Gesundheitswesen: Edge Computing wird für die Fernüberwachung von Patienten und die Datenanalyse medizinischer Geräte verwendet. – Handel: Es verbessert das Kundenerlebnis im Geschäft und die Bestandsverwaltung.
Fortschritte	Zu den Fortschritten bei Edge-Computing-Technologien gehören leistungsstärkere Edge-Geräte, verbesserte Konnektivität, erhöhte Sicherheit und eine bessere Integration mit Cloud-Diensten. Diese Fortschritte erweitern weiterhin die Fähigkeiten und Anwendungen des Edge Computing.
Future Trends	Die Zukunft des Edge Computing wird wahrscheinlich eine stärkere Integration in 5G-Netzwerke, eine stärkere Akzeptanz in Sektoren wie dem Gesundheitswesen und der Landwirtschaft sowie Fortschritte bei den Edge-KI-Funktionen beinhalten. Edge Computing wird eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung intelligenter Städte und dem Wachstum von IoT-Anwendungen spielen.
Ethische Überlegungen	Edge Computing wirft ethische Bedenken in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit auf, insbesondere bei der lokalen Verarbeitung sensibler Informationen. Zu den ethischen Praktiken gehört die Gewährleistung robuster Sicherheitsmaßnahmen und transparenter Datenverarbeitungsrichtlinien.
Forschung und Bildung	Bildungseinrichtungen und Forschungseinrichtungen führen Studien zur Optimierung von Edge Computing für verschiedene Anwendungen durch. Diese Forschung trägt zur Entwicklung effizienterer Edge-Computing-Lösungen und Lehrmaterialien für aufstrebende Fachkräfte bei.
Wettbewerbslandschaft	Viele Technologieunternehmen und Cloud-Dienstleister investieren in Edge Computing, um ihr Angebot zu erweitern. Der Wettbewerb auf dem Edge-Computing-Markt wird sich voraussichtlich verschärfen, da Unternehmen nach innovativen Lösungen für die Datenverarbeitung am Edge suchen.
Innovationskatalysator	Edge Computing dient als Innovationskatalysator für zahlreiche Branchen und ermöglicht die Entwicklung neuer Anwendungen und Dienste, die von geringer Latenz, Echtzeit-Datenverarbeitung und erhöhter Zuverlässigkeit profitieren. Es treibt Innovationen in autonomen Fahrzeugen, intelligenter Infrastruktur und IoT-Ökosystemen voran.
Economic Impact	Die Einführung von Edge Computing kann wirtschaftliche Auswirkungen haben, da die mit der Datenübertragung an zentralisierte Rechenzentren verbundenen Kosten gesenkt werden. Darüber hinaus bietet es Unternehmen die Möglichkeit, Edge-Computing-Lösungen und -Dienste zu entwickeln, was möglicherweise das Wirtschaftswachstum im Technologiesektor vorantreibt.
Umweltbelastung	Edge Computing kann dazu beitragen, die Umweltbelastung von Rechenzentren zu reduzieren, indem es die Datenverarbeitung optimiert und den Energieverbrauch bei der Datenübertragung minimiert. Dies steht im Einklang mit den Nachhaltigkeitszielen der Technologiebranche.
Global Impact	Edge Computing hat globale Auswirkungen, indem es fortschrittliche Rechenkapazitäten weltweit verfügbar macht, auch in abgelegenen und unterversorgten Regionen. Es demokratisiert den Zugang zur Echtzeit-Datenverarbeitung und ermöglicht Innovationen in verschiedenen Branchen auf der ganzen Welt.

Inhaltsverzeichnis

Edge-Computer als Grundlage des IoT

Mit den Fortschritten und der weiten Verbreitung des IoT (Internet of Things) wurde es immer wichtiger, eine Methode zu entwickeln, Dies ermöglicht die Analyse von Daten am „Edge“ und nicht an einem Ort, der physisch Hunderte oder Tausende von Kilometern entfernt sein kann. Vor der Einführung von Edge Computing ist es wichtig, das Konzept des IoT zu verstehen.

Die Idee IoT soll Geräte näher bringen, die private Internetverbindungen nutzen und sie „sprechen“ lassen oder Informationen austauschen. Die Geräte sind mit Sensoren ausgestattet und können in Echtzeit überwacht werden. IoT ermöglicht es Unternehmen, ein höheres Maß an Effizienz und Produktivität zu erreichen. Ein weiterer großer Vorteil, den das IoT bietet, ist die Ferne Smartgeräte App von überall auf der Welt.

Mit den zunehmenden Anwendungen des IoT und der zunehmenden Abhängigkeit von Remote Smartgeräte App, mussten Methoden eingeführt werden, um die Herausforderung des schnellen und affektiven Rechnens anzugehen. Hier kommt Edge Computing ins Spiel. Da die Daten, die zu und von der übertragen werden Cloud riesig ist, können Operationen, die schnelle Daten in Echtzeit erfordern, unter Latenzproblemen leiden.

Die Komplexität von Daten lässt sich an einem sehr einfachen Beispiel zusammenfassen. Stellen Sie sich eine Sicherheitsfirma vor, die die Aufnahmen der von ihr installierten Kameras überwachen muss. Wenn ein einzelnes Kameramaterial an die zurückgesendet werden soll Smartgeräte App Raum, es kann leicht erreicht werden. Wenn jedoch im selben Szenario das Live-Bildmaterial von mehreren verschiedenen Kameras übertragen werden soll, wird es ein völlig anderes Story.

Wenn das gleiche Szenario auf die Geräte des IoT angewendet wird, werden Hunderte und Tausende von ihnen gleichzeitig Daten senden und empfangen, was es unbedingt erforderlich macht, dass die Daten zeiteffizient gehandhabt und verarbeitet werden. Um dieses Problem zu lösen, Edge Computing führt im Grunde genommen einen Prozess ein, bei dem Daten lokal analysiert und nur die relevanten Daten an die zurückgesendet werden Cloud for Kommunikation. Dadurch wird die Bandbreite reduziert Bedürfnisse um einen großen Betrag und kann Unternehmen ein Vermögen sparen.

Edge Computing bringt Cloud Computing auf die nächste Stufe

Unternehmen suchen immer nach Möglichkeiten, Kosten zu senken, um Wettbewerbsvorteile gegenüber ihren Konkurrenten zu erzielen. Für die langfristige Nachhaltigkeit ist es wichtig, weiterhin innovativ zu sein und Produkte oder Dienstleistungen hervorzubringen, die sich von denen der Wettbewerber unterscheiden. Wann Cloud Dienste eingeführt und viele Unternehmen darauf umgelenkt wurden, stiegen die Bandbreitenkosten dramatisch an.

Schnelle Reaktion und schneller Service waren immer noch der Schlüssel und Cloud Dienste boten Kunden und Unternehmen gleichermaßen Vorteile, die Bandbreitenkosten erwiesen sich jedoch als auf den Sarg genagelt. Echtzeit und schnelle Verarbeitung ist das Gebot der Zeit. Die Einsatzmöglichkeiten beschränken sich nicht nur auf das Senden und Empfangen von Daten auf kleinem Raum smart Geräte gehen aber so weit wie selbstfahrende Autos u smart Städte.

Die Nachteile von Edge-Computing

Obwohl Edge Computing bringt seine Verarbeitungsvorteile mit sich, es hat auch gewisse Nachteile. Wenn sich Daten am „Edge“ befinden, sind sie angreifbar. Cloud-Dienste wurden zunehmend sicherer durch Cybersicherheitsmethoden, die garantieren, dass die Daten nicht verletzt werden. Das Gleiche gilt nicht für Edge Computing. Mit der zunehmenden Anzahl von IoT-Geräten wird die Sicherheit zu einem schwerwiegenden Problem, wenn sie nicht berücksichtigt wird.

Dies ist besonders besorgniserregend angesichts der zunehmenden Anzahl von Sicherheitsverletzungen, die auf Benutzerseite passieren und passieren können. Ein weiteres Problem, das mit dieser Technologie einhergeht, ist, dass, da Daten übertragen werden müssen und wenn das Gerät ausfällt, Daten Probleme haben können, sie zu erreichen und zu verarbeiten. Der Ausfall eines einzelnen Knotens kann zu einem Engpass werden. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden jedoch Verbesserungen vorgenommen, um sie sicher und ausfallsicher zu machen.

Edge Computing und seine kommerziellen Killer-Anwendungsfälle

Einer der größten und spannende Anwendungen von Edge Computing ist smart Städte. Schnelle Verarbeitung und schnelle Datenübertragung ermöglichen eine weitaus effektivere Verwaltung in Echtzeit. Wenn sich die Bedingungen ändern, reagieren die Geräte dank Edge Computing auf die Änderungen und nehmen entsprechende Anpassungen vor.

Ein anderer Die Hauptanwendung liegt im Bereich des Gesundheitswesens. Über IoT-Geräte können Daten gespeichert und dann verarbeitet und an Orte geliefert werden, an denen sie benötigt werden. Auf die Daten kann von medizinischem Fachpersonal zugegriffen und sie in Echtzeit analysiert werden, anstatt den Aufwand fragmentierter Datenbanken durchlaufen zu müssen.

Angesichts der COVID-Pandemie Videokonferenzen wurden mit zunehmender Verbreitung zur Norm. Von Besprechungen bis hin zu Klassenzimmern begann alles online abgewickelt zu werden. Dies führte auch zu einer Überlastung der Server und in vielen Fällen wurde die Qualität des Videos zu einem Problem.

Mit Edge Computing können diese Probleme gelöst und eine bessere Konnektivität sichergestellt werden. Es kann auch die Privatsphäre der Benutzer erhöhen, indem es Daten verschlüsselt und die Quelle beibehält, anstatt Informationen an das zu senden Cloud das ist nicht geschützt. Im einfachsten Fall können Nutzerdaten von eventuell zielgerichteter Werbung gespeichert werden. Benutzer, die nicht durch Werbung angesprochen werden möchten Wert diese Funktion und sind potentielle Nutzer dieser Technologie.

In Zukunft wird erwartet, dass Edge Computing dazu übergeht, Daten zu nutzen, die durch künstliche Intelligenz zusammen mit maschinellem Lernen verfügbar sind, und dabei hilft, Entscheidungen zu treffen, von denen sowohl Unternehmen als auch ihre Kunden profitieren.

Eines der größten Potenziale, die für Edge Computing bestehen, ist die verstärkte Einführung von 5G-Diensten, die eine viel schnellere Konnektivität ermöglichen und Kommunikation im Vergleich zu den aktuellen Systemen.

Gekoppelt mit 5G-Diensten ist die Welt der Kommunikation und Smartgeräte App wird durch Edge Computing revolutioniert. Auch die Sicherheitsprobleme, die sich aus dieser Technologie ergeben, werden immer mehr betont, da sie sich langfristig auf die Nachhaltigkeit auswirken. Mit fortschreitender Technologie steigen auch die Bedrohungen.

Die Nutzung des weit verbreiteten Edge Computing ist seitdem nur durch die Digitalisierung von Daten möglich Bedürfnisse in Echtzeit abgerufen und verarbeitet werden. Technologien, die dieses Wunder unterstützen, müssen so entwickelt werden, dass sie dem Geschmack und den Anforderungen der Verbraucher entsprechen.

Herausforderungen ergeben sich bei der Datenkonsolidierung rund um den Rand und Cloud entsteht. Die Verwaltung der Daten und die daraus resultierende Strategie zur Erzielung der größtmöglichen Effizienz werden der Schlüssel sein, um die Technologie voranzutreiben und zu verbreiten.

Edge Computing und seine Auswirkungen auf IoT, Computing und Branchen:

Einführung in Edge Computing:
- Edge Computing ist eine Methode, die es ermöglicht, Daten am „Rand“ oder näher an der Datenquelle zu analysieren und zu verarbeiten, anstatt sie an einen entfernten Ort zu senden.
- Es geht auf den Bedarf an schneller und effektiver Datenverarbeitung für Geräte im Internet der Dinge (IoT) ein, bei denen Geräte Informationen austauschen und in Echtzeit überwacht werden.
Herausforderungen im Bereich IoT und Datenverarbeitung:
- Beim IoT handelt es sich um Geräte, die über private Internetverbindungen verbunden und mit Sensoren zur Echtzeitüberwachung und Fernüberwachung ausgestattet sind Smartgeräte App.
- Mit zunehmenden Anwendungen von IoT und Remote Smartgeräte App Bedürfnisse, sind schnelle und effiziente Computerlösungen erforderlich.
- Traditionelle Cloud Beim Rechnen kann es aufgrund der großen Datenübertragungen zu Latenzproblemen kommen.
Edge-Computing-Lösung:
- Edge Computing geht die Herausforderungen der Datenverarbeitung an, indem es Daten lokal analysiert und nur relevante Daten an den Server sendet Cloud.
- Beispielsweise sorgt Edge Computing in Szenarien wie der Überwachung von Überwachungskameras oder IoT-Geräten, die Daten gleichzeitig senden und empfangen, für eine effiziente Datenverarbeitung.
- Dies reduziert den Bandbreitenbedarf erheblich und spart Kosten für Unternehmen.
Vorteile von Edge Computing:
- Edge Computing bietet Vorteile gegenüber herkömmlichem Computing Cloud einschließlich schnellerer Reaktionszeiten und geringerer Bandbreitenkosten.
- Dies ist besonders vorteilhaft für Echtzeitoperationen in Anwendungen von smart von Geräten bis hin zu selbstfahrenden Autos und intelligenten Städten.
Nachteile und Herausforderungen:
- Edge Computing bringt bestimmte Risiken mit sich, beispielsweise Datenschwachstellen und Sicherheitsrisiken, insbesondere bei zunehmender Anzahl von IoT-Geräten.
- Wenn ein Gerät ausfällt, kann die Datenübertragung und -verarbeitung unterbrochen werden, was zu potenziellen Engpässen führen kann.
- Trotz der Herausforderungen zielt die kontinuierliche technologische Entwicklung darauf ab, die Sicherheit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
Kommerzielle Anwendungsfälle:
- Edge Computing hat vielversprechende Anwendungen in verschiedenen Branchen.
- In Smart Cities ermöglicht es eine Echtzeitverwaltung und Anpassungen basierend auf sich ändernden Bedingungen.
- Im Gesundheitswesen speichern und verarbeiten IoT-Geräte Daten sofort Analyse durch Profis, Verbesserung der Effizienz.
- Edge Computing befasst sich auch mit Themen wie Videokonferenzqualität, Datenschutz und gezielter Werbung.
Integration mit KI und maschinellem Lernen:
- Die Zukunft des Edge Computing besteht darin, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zu integrieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die sowohl Unternehmen als auch Kunden zugute kommen.
- Das Potenzial wird noch verstärkt, wenn es mit der Einführung von 5G-Diensten einhergeht, die die Konnektivität revolutionieren werden Kommunikation.
Sicherheit und Datendigitalisierung:
- Die Einführung von Edge Computing basiert auf digitalisierten Daten, die in Echtzeit abgerufen und verarbeitet werden.
- Es ist von entscheidender Bedeutung, Technologien zu entwickeln, die den Vorlieben und Anforderungen der Verbraucher entsprechen.
- Bei der Verwaltung der Datenkonsolidierung rund um den Edge treten Herausforderungen auf Cloud, was effiziente Strategien erfordert, um eine breite Akzeptanz voranzutreiben.

Aspekt	Beschreibung	Vorteile	Nachteile	Beispiele
Edge-Infrastrukturanbieter	Diese Unternehmen bauen und warten die physische Edge-Computing-Infrastruktur, einschließlich Edge-Rechenzentren, Netzwerkknoten und Hardware für Edge-Bereitstellungen. Sie bieten Unternehmen und Organisationen Infrastructure as a Service (IaaS) an.	– Bereitstellung einer wesentlichen Infrastruktur für Edge Computing. – Möglichkeiten für wiederkehrende Einnahmen durch Infrastrukturleasing und -verwaltung. – Skalierbarkeit zur Erfüllung verschiedener Edge-Computing-Anforderungen. – Unterstützung für Anwendungen und Datenverarbeitung mit geringer Latenz.	– Hohe Vorabinvestitionen in die Infrastrukturbereitstellung. – Konkurrenz durch etablierte Cloud-Anbieter und Telekommunikationsunternehmen. – Geografische Herausforderungen beim Ausbau und Erhalt von Edge-Standorten. – Regulierungs- und Compliance-Überlegungen in verschiedenen Regionen.	EdgeMicro, Vapor IO, EdgeConneX
Edge-Cloud-Anbieter	Diese Unternehmen bieten Edge-Cloud-Dienste an, ähnlich wie herkömmliche Cloud-Anbieter, konzentrieren sich jedoch auf die Bereitstellung von Rechen-, Speicher- und Anwendungsressourcen am Edge. Sie ermöglichen Entwicklern und Organisationen die Bereitstellung und Verwaltung von Edge-Anwendungen.	– Ermöglichen Sie Entwicklern die einfachere Erstellung und Bereitstellung von Edge-Anwendungen. – Reduzierte Latenz für Anwendungen und verbesserte Benutzererfahrungen. – Skalierbarkeit und Flexibilität für Unternehmen zur Anpassung an sich ändernde Edge-Anforderungen. – Möglichkeit für Partnerschaften mit Hardwareanbietern und branchenspezifischen Anwendungen.	– Konkurrenz durch etablierte Cloud-Anbieter, die in den Edge-Markt eintreten. – Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, insbesondere am Rande. – Gewährleistung der Konsistenz und Zuverlässigkeit von Edge-Diensten über verteilte Standorte hinweg. – Probleme bei der Netzwerkkonnektivität und Dienstausfälle.	AWS Wavelength, Azure Edge Zones, Google Anthos
Edge-Softwareanbieter	Diese Unternehmen entwickeln Softwarelösungen, die speziell für Edge-Computing-Umgebungen konzipiert sind. Sie bieten Plattformen und Tools für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Edge-Anwendungen.	– Vereinfachen Sie die Entwicklung und Bereitstellung von Edge-Anwendungen. – Bereitstellung von Tools für Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse am Edge. – Kompatibilität mit verschiedenen Edge-Hardware- und Infrastrukturanbietern. – Unterstützung für Containerisierung und Microservices-Architektur.	– Konkurrenz durch Open-Source-Edge-Softwareprojekte. – Gewährleistung der Kompatibilität mit einer Vielzahl von Edge-Hardware. – Ansprechen spezifischer Anwendungsfälle und Branchen mit maßgeschneiderten Lösungen. – Kontinuierliche Updates und Wartung für sich ändernde Edge-Anforderungen.	FogHorn, Zededa, OpenNebula
Edge-Service-Anbieter	Diese Unternehmen bieten Managed-Edge-Dienste an, einschließlich Datenmanagement, Analyse, Sicherheit und Überwachung. Sie konzentrieren sich darauf, Unternehmen dabei zu helfen, Mehrwert aus Edge-Daten und -Anwendungen zu ziehen, ohne dass umfangreiches internes Fachwissen erforderlich ist.	– Vereinfachen Sie die Edge-Einführung für Unternehmen mit verwalteten Diensten. – Fachwissen in Datenanalyse, Sicherheit und Compliance am Edge. – Skalierbarkeit und Flexibilität, um den unterschiedlichen Kundenbedürfnissen gerecht zu werden. – Möglichkeit zur Partnerschaft mit Edge-Infrastruktur- und Cloud-Anbietern.	– Konkurrenz durch interne IT-Abteilungen und traditionelle Dienstleister. – Gewährleistung von Datenschutz und Compliance in verschiedenen Branchen. – Anpassung der Dienstleistungen an spezifische Kundenanforderungen. – Den Wert von Edge-Services für potenzielle Kunden demonstrieren.	Fastly Compute@Edge, ClearBlade, Swim.ai
Edge-IoT-Anbieter	Diese Unternehmen konzentrieren sich auf die Bereitstellung von Edge-Lösungen für das Internet der Dinge (IoT), indem sie Hardware, Software und Dienste für Edge-Geräte, Gateways und IoT-Plattformen anbieten. Sie ermöglichen es Unternehmen, IoT-Daten am Edge zu sammeln, zu verarbeiten und darauf zu reagieren.	– Ermöglichen Sie IoT-Bereitstellungen mit Edge-Computing-Funktionen. – Unterstützung für Echtzeit-Datenverarbeitung und Edge-Analyse. – Skalierbarkeit für groß angelegte IoT-Bereitstellungen. – Integration mit Cloud-Diensten und Datenanalyseplattformen.	– Konkurrenz durch etablierte IoT- und Industrieautomatisierungsanbieter. – Komplexität bei der Verwaltung verschiedener Edge-IoT-Geräte und -Plattformen. – Gewährleistung der Datensicherheit und des Datenschutzes in IoT-Anwendungen. – Bewältigung von Kompatibilitäts- und Interoperabilitätsherausforderungen in IoT-Ökosystemen.	Microsoft Azure IoT Edge, AWS IoT Greengrass, Intel IoT Solutions