Edge Computing-Plattformen und -Tools: Ein Überblick

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, verschiedene Edge Computing-Plattformen und -Tools effektiv zu nutzen. Sie lernen, wie sie Edge-Computing-Anwendungen entwickeln, bereitstellen und verwalten können, um die Datenverarbeitung und -analyse näher an den Datenquellen durchzuführen.

Inhalt

• Einführung in Edge Computing
  • Überblick und Vorteile: Erklärung, was Edge Computing ist, seine Hauptmerkmale und die Vorteile der Nutzung in verschiedenen Anwendungsbereichen.
  • Anwendungsbereiche: Diskussion typischer Anwendungsfälle von Edge Computing, einschließlich IoT, Smart Cities, autonome Fahrzeuge und industrielle Automatisierung.
• Edge Computing Architektur
  • Grundlegende Architektur: Beschreibung der Architektur von Edge Computing, einschließlich der Komponenten und deren Funktionen.
  • Unterschiede zu Cloud Computing: Vergleich von Edge Computing mit traditionellem Cloud Computing, um die einzigartigen Vorteile und Herausforderungen zu verstehen.
• Plattformen für Edge Computing
  • Nutzung von Azure IoT Edge: Einführung in Azure IoT Edge, seine Funktionen und wie es die Entwicklung und Bereitstellung von Edge-Anwendungen erleichtert.
  • AWS IoT Greengrass: Überblick über AWS IoT Greengrass, seine Architektur und Einsatzmöglichkeiten im Edge Computing.
  • Google Cloud IoT Edge: Einführung in Google Cloud IoT Edge, seine Hauptmerkmale und Vorteile.
• Open-Source Edge-Plattformen
  • Eclipse Kura: Erklärung der Funktionen von Eclipse Kura, einer Open-Source-Plattform für IoT- und Edge-Computing.
  • EdgeX Foundry: Einführung in EdgeX Foundry, seine modularen Komponenten und Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Szenarien.
• Edge Computing und Containerisierung
  • Nutzung von Kubernetes am Edge: Überblick über die Nutzung von Kubernetes zur Orchestrierung von Containern am Edge.
  • Container Runtimes: Einführung in Container-Runtimes wie Docker und deren Einsatzmöglichkeiten im Edge Computing.
• Datenverarbeitung und Analytik am Edge
  • Echtzeit-Datenverarbeitung: Techniken und Tools zur Verarbeitung von Daten in Echtzeit am Edge.
  • Datenanalytik: Einsatz von Analytik-Tools zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Edge-Daten.
• Sicherheits- und Datenschutzaspekte
  • Sicherheitsanforderungen: Überblick über die Sicherheitsanforderungen und Best Practices im Edge Computing.
  • Datenschutz: Techniken zur Sicherstellung des Datenschutzes und der Datenintegrität am Edge.
• Entwicklungs- und Deployment-Tools
  • Entwicklungsumgebungen: Vorstellung von Entwicklungsumgebungen und Tools zur Erstellung von Edge-Anwendungen.
  • CI/CD für Edge-Anwendungen: Implementierung von Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) Pipelines für Edge-Computing-Projekte.
• Edge Computing in der Praxis
  • Use Case 1: Smart Cities: Implementierung von Edge Computing für intelligente Verkehrs- und Versorgungsnetze.
  • Use Case 2: Industrielle Automatisierung: Nutzung von Edge Computing zur Echtzeitüberwachung und Steuerung industrieller Prozesse.
• Zukunftstrends und Entwicklungen im Edge Computing
  • Künstliche Intelligenz am Edge: Einsatzmöglichkeiten von AI und Machine Learning am Edge zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und Automatisierung.
  • 5G und Edge Computing: Auswirkungen von 5G auf Edge Computing und zukünftige Trends und Entwicklungen.