Edge Computing vs. Cloud: Was Unternehmen 2025 wirklich brauchen
Edge Computing verlagert Rechenleistung von zentralen Cloud-Rechenzentren an den Rand des Netzwerks (z. B. in Maschinen, Filialen, Gateways oder 5G-Standorte). Das senkt Latenzen, spart Bandbreite und kann Datenschutz verbessern. Dieser Leitfaden erklärt die wichtigsten Unterschiede, zeigt typische Einsatzfälle und liefert eine pragmatische Entscheidungsmatrix.
Was ist Edge Computing – kurz erklärt
- Cloud: Zentrale Rechenzentren, hohe Elastizität, globale Verfügbarkeit.
- Edge: Rechenleistung nahe an Sensoren/Nutzern; kurze Wege, schnelle Reaktionen.
- Hybrid: Kombination: Zeitkritisches an der Edge, Aggregation/Training/Archiv in der Cloud.
Wann Edge unschlagbar ist
- Echtzeit-Anforderungen: Industrielle Steuerungen, Vision-Inspection, autonome Systeme (< 50 ms).
- Bandbreitenersparnis: Kameras/IoT erzeugen große Datenmengen – Vorverarbeitung an der Edge reduziert Uploads.
- Datenschutz/Compliance: Sensible Rohdaten bleiben lokal; nur Metadaten/Ergebnisse gehen in die Cloud.
- Offline-Fähigkeit: Filialen/Standorte arbeiten weiter, wenn die WAN-Verbindung gestört ist.
Wann die Cloud im Vorteil bleibt
- Skalierung & Elastizität: Stark schwankende Lasten, globales Ausrollen.
- Zentrales MLOps/Analytics: Training großer Modelle, Data Lakes, Batch-Analysen.
- Betriebsökonomie: Keine lokale Hardware, vereinfachtes Lifecycle-Management.
Architekturmuster (Praxis)
- Edge Inference, Cloud Training: Modelle werden in der Cloud trainiert und als Container/ONNX an Edge-Geräte verteilt.
- Stream-Vorverarbeitung: Edge filtert/komprimiert Datenströme; nur Events/Metriken werden gesendet.
- Policy-Gate: Datenfreigabe nach Regeln (PII-Maskierung, Schwellenwerte, DLP) direkt am Standort.
- Zero-Touch-Rollout: GitOps/OTA-Updates, signierte Artefakte, Canary-Deployments.
Technologiestack (Beispiele)
- Container & Orchestrierung: Docker/Podman, K3s/Kubernetes am Edge, Device-Fleet-Management.
- Messaging & Streams: MQTT, Kafka, NATS; lokale Pufferung mit zeitgesteuertem Upload.
- KI am Rand (Edge-AI): ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO, Core ML; Modell-Quantisierung (INT8) für geringe Latenz.
- Security: TPM/Secure-Boot, Signierung, Secrets-Management, mTLS, rollenbasierte Updates.
Kosten grob einschätzen
- CapEx: Edge-Hardware (Industrie-PCs, Gateways, GPU/NPU-Beschleuniger), lokale Netzwerktechnik.
- OpEx: Gerätemanagement, Monitoring/Observability, Ersatzteil-/Lifecycle-Kosten.
- Cloud-Kosten bleibt relevant: Zentrale Koordination, Model-Training, Backups/Archiv.
- Business-Effekte: Weniger Ausfälle/Stillstand, geringere Daten-Egress-Kosten, bessere Reaktionszeiten.
Entscheidungsmatrix (Quick-Check)
| Kriterium | Edge sinnvoll | Cloud sinnvoll |
|---|---|---|
| Latenz | < 100 ms erforderlich | > 300 ms tolerierbar |
| Bandbreite | High-Volume (Video/IoT), teure Leitungen | Geringe Datenmengen |
| Datenschutz | Sensible Rohdaten dürfen Standort nicht verlassen | Daten zentral unkritisch |
| Offline-Betrieb | Erforderlich | Nicht nötig |
| Skalierung | Viele ähnliche Standorte/Filialen | Global schwankende Web-/App-Last |
Security-Basics für Edge-Projekte
- Secure Boot & Signaturen: Nur signierte Images/Container starten.
- Geräte-Identitäten: TPM/PKI, Certificates-at-Scale, automatische Rotation.
- Netzwerk: mTLS, Segmentierung, kein offener Ingress aus dem Internet.
- Updates & Patches: OTA-Rollouts, Canary, Rollback-Strategie, Audit-Trail.
- Observability: Metriken, Logs, Traces – lokal puffern, zentral korrelieren.
Typische Stolpersteine
- „Pilot nie produktiv“: Proof-of-Concept ohne Wartungs-/Update-Konzept.
- Shadow-IT am Standort: Geräte ohne zentrale Verwaltung, keine Inventarisierung.
- Datenduplikate: Unterschiedliche Wahrheiten zwischen Edge und Cloud.
- Fehlende SLOs: Latenz-/Verfügbarkeitsziele nicht definiert ⇒ unklare Verantwortung.
Fazit
Edge Computing ist kein Ersatz für die Cloud, sondern die sinnvolle Ergänzung, wenn Latenz, Bandbreite, Datenschutz oder Offline-Fähigkeit geschäftskritisch sind. Erfolgreich wird das Vorhaben mit klaren SLOs, sicherem Gerätemanagement und einer durchdachten Hybrid-Architektur.