Swissbit-Lösungen für Edge Computing und KI
In der Datenverarbeitung und Serverlandschaft ist ein elementarer Wandel im Gange. Die Einführung von Edge-Servern mit Fernverwaltung für lokale Edge-Computing-Anwendungen, Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) am Netzwerkrand, und Konzepte wie verteiltes IoT und Fog Computing lösen zunehmend den traditionellen Ansatz des zentralen Cloud Computings ab.
Im vergangenen Jahrzehnt hat sich Cloud Computing rasant durchgesetzt. Vorteile wie einfache Zugänglichkeit, Kosteneffizienz, Zuverlässigkeit, zentrale Wartung, Skalierbarkeit von Rechenleistung und Speicher, Sicherheit vor Manipulationen und problemlose Migration überzeugten viele Unternehmen, nicht nur ihre Daten, sondern auch ihre Anwendungen in die Cloud zu verlagern.
Doch die jüngsten Entwicklungen im Bereich KI und ML haben die Grenzen der zentralen Datenverarbeitung deutlich gemacht: Latenzzeiten, Abhängigkeit von unterbrechungsfreien Datenverbindungen sowie enorme Sicherheitsbedenken.
Im Bereich der künstlichen Intelligenz, wo schnelle Entscheidungen notwendig sind, stößt Cloud-Computing an seine Grenzen. Bildverarbeitung, wie sie in der Überwachung, Objektkennung und Kollisionsvermeidung Anwendung findet, benötigt die Verarbeitung von Datenströmen direkt an der Quelle oder zumindest so nah wie möglich. Auch für die Content-Bereitstellung ist eine Verteilung auf geografisch verteilte Cache-Server sinnvoll. Edge Computing bietet hier die Lösung mit dezentralisierten, aber leistungsstarken Plattformen, die Rechenleistung und Speicher direkt vor Ort bereitstellen.
Cloud Computing vs. Edge Computing
Vorteile des Edge Computings
- Geringe Latenzzeiten und Echtzeitbetrieb: Die Verlagerung der Verarbeitungsleistung an den Ort, an dem die Entscheidung getroffen werden muss, garantiert eine schnelle Reaktion auf Anfragen.
- Bandbreitenreduzierung: Durch die Vorverarbeitung der Daten am Edge können alle irrelevanten Daten, die sonst an die Cloud übertragen würden, verworfen werden.
- Verbesserte Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit: In vielen Fällen kann der Betrieb fortgesetzt werden, auch wenn die Datenverbindung zur Cloud unterbrochen ist.
- Verbesserter Datenschutz: Unternehmen mit sensiblen Daten können den Zugang zu ihrem geistigen Eigentum streng innerhalb ihrer Grenzen halten.
Anforderungen an Edge-Server
Die Nähe zur Datenquelle bringt auch Herausforderungen mit sich. Edge-Server können hohen oder niedrigen Umgebungstemperaturen, sterilen oder sensiblen Umgebungen und beim Einsatz im Transportwesen sogar Erschütterungen und Vibrationen ausgesetzt sein. Daher müssen alle Serverkomponenten diesen extremen Bedingungen standhalten.
Edge-Server werden häufig mit minimalem oder keinem aktiven Luftstrom im System konzipiert. Die Wärmeableitung erfolgt dann ausschließlich über Konvektion. Dies erfordert Speicherkomponenten mit geringem Stromverbrauch. Zusätzlich gewinnen die Themen Datensicherheit und Verschlüsselung mehr und mehr an Bedeutung.
Schlüsseleigenschaften für Edge-Speicherprodukte
Speicherprodukte für Edge-Server müssen folgende Anforderungen erfüllen:
- Speicher mit einen großen Temperaturbereich sowie geringem Stromverbrauch und moderater Drosselung.
- Mittelgroße Speicherkapazität mit hoher kontinuierlicher Schreibdatenrate und geringer Latenz.
- Vollständig verschlüsselte SSDs mit Fernverwaltungsfunktion.
- SSDs mit hoher Endurance für eine lange Lebensdauer und mit verbesserter Überwachung der Lebensdauer.
- SSDs höchster Qualität mit niedriger DPPM-Rate für unterbrechungsfreien Betrieb.
- Stromausfallgeschützte SSDs für den Betrieb unter unzuverlässigen Stromversorgungssituationen.
- Boot-Laufwerke mit kleinem Formfaktor zusätzlich zu Datenlaufwerken mit hoher Kapazität.
Ausgewählte Produkte
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz ist der Ansatz, Computersystemen eine menschenähnliche Intelligenz zu verleihen, um ihnen eine gelernte Entscheidungsfindung oder Generierung von Inhalten zu ermöglichen. Der so genannte KI-Zyklus umfasst die verschiedenen Phasen der Entwicklung, des Einsatzes und der Wartung von Systemen mit künstlicher Intelligenz. Dieser Zyklus ist iterativ, da die Modelle häufig auf der Grundlage neuer Daten, sich ändernder Anforderungen oder sich entwickelnder Geschäftsanforderungen aktualisiert und verfeinert werden müssen.
Die sechs Phasen des KI-Zyklus
ProblembeschreibungDie Definition des Problems und der erwarteten Lösung ist entscheidend, da sie das Modell beeinflusst. Verschiedene Arten von KI (generativ, analytisch, administrativ) erfordern unterschiedliche Modellarchitekturen und Lernprozesse. |
DatensammlungDas Training von KI erfordert eine große Sammlung hochwertiger Beispieldaten, die auf SSDs mit großer Kapazität wie zum Beispiel den Swissbit Enterprise SSDs in Data Lakes gespeichert werden. |
DatenaufbereitungDie gesammelten Daten müssen vorverarbeitet werden, um sie zu verbessern oder auf die für das Modelltraining erforderlichen Details zu reduzieren. Hochgeschwindigkeits-SSDs und DRAM mit hoher Kapazität sind für diese Phase unerlässlich. |
Modellentwicklung
|
Modell Training
|
Einsatz und Überwachung
|
Ausgewählte KI Produkte
Warum Swissbit ?
- Kompetenter und vertrauenswürdiger Partner: Mehr als 20 Jahre Erfahrung mit anspruchsvollen Speicher- und Sicherheitslösungen auf dem Industriemarkt mit Produkten „Made in Germany“.
- Produkte und Lösungen von höchster Qualität: Unsere Produkte sind auf höchste Zuverlässigkeit, Lebensdauer und Qualitätsstandards ausgelegt.
- Einzigartiger technischer Support und Kundenbeziehungen: Fachkundige Applikationsingenieure und technischer Vertrieb stehen für die Produktberatung zur Verfügung.