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Im Oktober 2000 veröffentlichten zwei Forscher der UC Berkeley die erste Studie, die die Gesamtmenge an neuen und ursprünglichen Informationen, die in einem bestimmten Jahr auf physischen Medien erstellt und gespeichert wurden, in Zahlen ausdrückte. 1999 lag diese Zahl noch bei 1,5 Exabytes. Dieses Jahr werden wir 74 Zettabytes erreichen und bis 2024 149 Zettabytes. Ein Zettabyte ist gleich 1.000 Exabytes.

Wodurch wurde dieser enorme Anstieg verursacht? Personal Computer gibt es seit den 1970er Jahren, und sie waren bereits in den 80er Jahren in vielen Haushalten zu finden. Das Internet wurde Mitte der 90er Jahre zum Mainstream. Diese Entwicklungen trieben die Datengenerierung in die Höhe, der eigentliche Auslöser kam jedoch erst ein paar Jahre später.

Das erste 3G-fähige Smartphone kam 2001 auf den Markt, das erste iPhone trieb 2007 die kommerzielle Verbreitung in neue Höhen und 2010 folgte kurz darauf das iPad. Bis zum Jahr 2026 prognostiziert Ericsson, dass wir 226 Exabyte mobilen Datenverkehr pro Monat generieren werden. Wenn wir Datenverarbeitung und Datenerzeugung betrachten, gibt es eine Zeit vor dem Mobile Computing und die Zeit danach.

Dies ist heute aufgrund der Auswirkungen relevant, die dies schließlich auf die Rechenzentrumsbranche hatte. Da mobile Anwendungen immer fortschrittlicher und die Erwartungen der Verbraucher an Leistung und Latenz immer anspruchsvoller wurden, wurde die Datenverarbeitung aus dem herkömmlichen Rechenzentrum näher an die Verbraucher verschoben — dies bezeichnen wir heute als den sogenannten Netzwerkrand (Edge).

Wachstum von Edge Computing – Handlungsaufrufe zur Kategorisierung

Das Verbraucherwachstum im Bereich Mobile Computing war natürlich nicht der einzige Treiber. Diese Forderung nach niedrigen Latenzzeiten wurde allgegenwärtig, da jeder von der Wall Street bis zu Walmart den Erfolg in Millisekunden misst. Die Bewegung hin zu Edge ist der bedeutendste Post-Cloud-Trend im Rechenzentrum, und die Einführung neuer Anwendungen und Technologien in den Bereichen des intelligenten Transports, der Telemedizin und unzähligen anderen sorgen dafür, dass Edge nicht mehr wegzudenken ist. Der pandemiegetriebene Anstieg von Remote-Arbeit und Datenverarbeitung beschleunigte diesen Trend weiter.

In den frühen Tagen von Edge war es eine der wichtigsten Herausforderungen für unsere Branche zu verstehen, was „Edge“ wirklich ist. Für einige war es ein einfacher IT-Schrank. Für andere war es mehr oder weniger ein Kleinstrechenzentrum. Die Konfigurationen und Anwendungen, die es unterstützte, waren so vielfältig und einander unähnlich, dass jede breitgefasste Diskussion über Edge sinnlos schien.

Wir haben dies erstmals 2018 mit der Einführung von vier Edge-Archetypen adressiert — eine Möglichkeit, Edge-Implementierungen anhand von Anwendungsfällen zu kategorisieren. Wir haben die Archetypen entwickelt, um Edge besser zu verstehen, und wir nutzen sie, um Edge-Sites so auszustatten, dass sie die Anforderungen der Unternehmen und Endbenutzer erfüllen, die darauf angewiesen sind. Die vier Archetypen sind Data Intensive, Human-Latency Sensitive, Machine-to-Machine Latency Sensitive und Life Critical. Beschreibungen zu jedem dieser Archetypen finden Sie in diesem Whitepaper.

Das war bereits ein guter Anfang, aber nicht mehr — ein Anfang eben. Edge-Anwendungen sind nur eine der Variablen, und noch dazu eine virtuelle. Die physischen Ressourcen, die diese Anwendungen ermöglichen, müssen sich an diesen Edge-Standorten befinden. Da wir das erkannt hatten, wendeten wir einen ähnlichen Prozess an, um diese Edge-Standorte zu kategorisieren, und fanden, ähnlich wie bei den ursprünglichen Archetypen, Gemeinsamkeiten. Heutige Edge-Netzwerke neigen dazu, einem von vier Bereitstellungsmustern zu folgen:

  • Geografisch verteilt: Diese Standorte ähneln einander in der Größe und sind über große Geografien verteilt — in der Regel über ein Land oder eine Region. Einzelhandelsgeschäfte, die über die gesamte Fläche einer Kette verstreut sind, oder Finanzdienstleistungen für Verbraucher, zu denen auch Bankfilialen gehören, sind gute Beispiele.
  • Hub and Spoke: Auch hier wird in der Regel ein großer Bereich abgedeckt, wie etwa ein Land oder eine Region, aber die Standorte sind mit mehreren kleineren Bereitstellungen um einen größeren Hub herum organisiert. Kommunikations- und Logistiknetzwerke neigen dazu, dieses Modell anzunehmen.
  • Lokal konzentriert: Hier handelt es sich um kleinere Netzwerke, die häufig Campus-Situationen bedienen, wie etwa solche, die im Gesundheitswesen, in der Bildung und an industriellen Standorten üblich sind. Auch diese bestehen zum großen Teil aus einer Reihe kleiner Bereitstellungen, die mit einer größeren zentralen Einrichtung verbunden sind.
  • Eigenständige Grenze: Dieses Muster mit weit gestreuten Ausmaßen, die von regional bis global reichen, besteht aus den größten einzelnen Edge-Standorten. Diese Standorte verfügen oft über viele Eigenschaften herkömmlicher Rechenzentren, sind aber in der Regel modular aufgebaut. Sie werden häufig von Cloud-Anbietern eingesetzt, um größere Regionen abzudecken. Kleinere Versionen werden zudem für die Disaster Recovery verwendet.

Diese Kategorisierung ist von großem Wert. Denn sie gibt uns zwei Möglichkeiten, um Edge-Standorte zu definieren — nach Archetyp (Anwendungsfall) und nach Geografie. Es gibt jedoch noch mehr zu berücksichtigen. Die physische Umgebung und die entsprechenden Eigenschaften der Standorte innerhalb einer bestimmten Gruppe bilden eine letzte Ebene der Standortanalyse, mit deren Hilfe wir diese Edge-Standorte schnell und einfach konfigurieren können, um die spezifischen Anforderungen unserer Kunden zu erfüllen. Diese Kategorien sind:

  • Konditioniert und kontrolliert (<6 kW pro Rack oder >6 kW pro Rack): Dies sind speziell gebaute Räume, die klimakontrolliert und sicher sind. Der einzige Unterschied zwischen den Standorten besteht in der Rack-Dichte.
  • Kommerziell und bürobasiert: Hier handelt es sich um genutzte Räume mit bestehender, aber eingeschränkter Klimakontrolle sowie um Standorte, die in der Regel weniger sicher sind.
  • Robust und strapazierfähig: Hier sind robustere Systeme und Gehäuse zum Schutz vor großen Mengen an Luftpartikeln erforderlich. Hierbei handelt es sich häufig um Industriestandorte, die die Gefahr einer Wassereinwirkung bergen und sich in der Nähe von schwerem Verkehr oder Maschinen befinden. Ihnen fehlt die Klimakontrolle und sie sind weit weniger sicher.
  • Alleinstehend im Freien: Dies sind unbemannte Standorte im Freien, die den Elementen ausgesetzt sind und einen Schutz oder ein Gehäuse erfordern. Sie können sich an entfernten Orten befinden, deren Erreichen einige Zeit in Anspruch nimmt, wenn geplante oder ungeplante Servicearbeiten durchgeführt werden müssen.
  • Besonderheit: Diese Standorte verfügen üblicherweise über Eigenschaften einer der oben genannten Kategorien, müssen jedoch aufgrund besonderer regulatorischer Anforderungen, die möglicherweise mit Anwendung, Standort oder anderen Faktoren verknüpft sind, unterschiedlich behandelt werden.

Mit dieser Arbeit wurde eine klare und zuvor nicht existierende Methodik etabliert, die uns dabei hilft, Folgendes zu verstehen: (1) die IT-Funktionalität und -Charakteristika, die jeder Standort unterstützen muss, (2) den physischen Footprint des Edge-Netzwerks und (3) die Infrastrukturattribute, die für jede Bereitstellung erforderlich sind. Mit diesen Eckdaten können wir schneller und effizienter genau das konfigurieren, bauen und einsetzen, was benötigt wird, und gleichzeitig die Zeit für Installation und Service vor Ort minimieren. Einfach ausgedrückt ist es uns dadurch möglich, ein Standardisierungselement in Edge einzubringen, das zuvor unmöglich schien. Wie wir im Rechenzentrum gesehen haben, reduziert die Standardisierung die Zeiten und Kosten und optimiert den Bereitstellungsprozess für unsere Kunden.

Wenn Sie ein Netzwerk mit Edge-Assets verwalten, wie würden Sie Ihre Standorte in diesen drei Bereichen kategorisieren? Wurden Sie jemals gefragt: „Was ist Ihr Edge?“

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