Edge-Compute-Planung
Für Szenarien mit lokaler Verarbeitung von Felddaten planen wir Compute- und Verbindungsarchitektur.
Data center & edge
Wir verbinden zentrale Systeme und Edge-Betrieb in einer Architektur
Workloads aus Rechenzentrum, Edge Compute, Kameras, Sensoren, Produktionslinien und Feldsystemen werden mit Fokus auf Latenz, Sicherheit und Steuerbarkeit geplant.
Herausforderung
Felddaten verlieren Wert, wenn sie nicht richtig in Systeme eingebunden werden
Latenz- und Bandbreitenprobleme entstehen, wenn Kamera-, Sensor- und Produktionsdaten unkontrolliert zentralisiert werden.
Wartung und Sicherheit werden schwach, wenn Edge-Geräte keinem Standard-Betriebsmodell folgen.
Rechenzentrumskapazität wird zum Engpass, wenn Wachstum und KI-Workloads nicht geplant sind.
Ansatz
Wo Daten verarbeitet werden, ist eine Architekturentscheidung
Wir definieren die richtige Aufgabenverteilung zwischen zentralem Rechenzentrum und Edge-Standorten. Latenz, Sicherheit, Bandbreite, Backup und Integration werden gemeinsam bewertet.
Leistungsbausteine
Umfang von Data Center & Edge
Rechenzentrumskapazität
Server, Storage, Netzwerk und Backup werden an Wachstumszielen ausgerichtet.
Integration von Feldsystemen
Kameras, Sensoren, Produktionslinien und IoT-Daten werden sicher mit zentralen Systemen verbunden.
Use Cases
Für Abläufe mit Latenz- und Felddatenanforderungen
KI-Bildverarbeitung und Produktion
Kamera- und Sensordaten werden am Edge verarbeitet und Ergebnisse an zentrale Systeme übertragen.
Verteilte Standorte und Campusstrukturen
Kontrollierte Daten-, Monitoring- und Backup-Architektur zwischen Zentrale und Feldstandorten.
Prozess
Architekturprozess für Data Center und Edge
01
Discovery
Felddaten, Latenz und Kapazitätsbedarf werden analysiert.
02
Verteilung
Es wird definiert, welche Workloads am Edge oder zentral laufen.
03
Architektur
Compute, Storage, Netzwerk und Sicherheit werden geplant.
04
Implementierung
Edge- und zentrale Komponenten werden kontrolliert ausgerollt.
05
Betrieb
Performance, Zugriff und Kontinuität werden regelmäßig beobachtet.
Häufige Fragen zu Data Center & Edge
Ist Edge-Infrastruktur für jedes KI-Projekt nötig?
Nein. Edge- oder zentrale Verarbeitung wird anhand von Latenz, Bandbreite, Datensensitivität und Betriebsbedarf entschieden.
Können bestehende Kamera- oder Sensorsysteme genutzt werden?
Wenn Protokoll, Zugriff und Datenqualität geeignet sind, können bestehende Systeme in die neue Edge- und Integrationsarchitektur eingebunden werden.
Verbinden wir Ihre Felddaten mit betreibbarer Infrastruktur
Wir bewerten Data Center, Edge, Kameras, Sensoren und KI-Workloads und entwickeln eine skalierbare Architektur.