Datenverarbeitung

5G, Edge und die Folgen für den Rechenzentrumsmarkt

| Redakteur: Jürgen Schreier

Beträchtliche Zuwachsraten für den Edge-Data-Center-Markt prognostiziert Frost & Sullivan (F&S). Laut F&S dürfte das Marktvolumen im Jahr 2022 rund 3,62 Mrd. Dollar erreichen. Auch beim Rechenzentrumsausrüster Vertiv sieht man einen klaren Trend in Richtung Edge-Rechenzentren.

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Die rasanten Fortschritte in den Bereichen IoT und 5G beschleunigen das Wachstum von Edge-Anwendungen.
Die rasanten Fortschritte in den Bereichen IoT und 5G beschleunigen das Wachstum von Edge-Anwendungen.
( Bild: gemeinfrei / Pexels )

Dem Cloud-Hype folgt der Edge.Hype. Die nächste Ära der Digitalisierung, das steht für die Analysten des Marktforschungsunternehmens Frost & Sullivan (F&S) fest, wird dadurch geprägt sein, dass immer mehr Daten in der Nähe ihres Entstehungsortes, am Rande eines Netzwerks - verarbeitet werden, weil bei vielen Anwendungen extrem geringe Latenzen gefordert sind (Videostreaming, Industrie 4.0).

Infolgedessen sagt die Studie von Frost & Sullivan zum Thema Rechenzentren vorher, dass der Edge-Data-Center-Markt bis 2022 im Jahresdurchschnitt um 36,3 Prozent wachsen wird und, ausgehend von 768 Mio. Dollar in 2017 im Jahr 2022 ein Volumen von 3,6 Mrd. Dollar erreicht. Der Bedarf an edge-basierten Rechenzentren ergibt sich aus drei Faktoren: Latenz, wachsendes Datenvolumen und Reduzierung der Rechenleistung in großen Rechenzentren.

Mehr Daten gehen in die Edge-Rechenzentren

Stichwort Latenz: Anwendungen der nächsten Generation setzten häufig extrem geringe Latenzzeiten voraus. Dazu gehören beispielsweise das Streamen eines Films über Netflix oder eines Spiels über nVIDIA Shield. Beide Applikationen sind sehr "latenzsensitiv". Ähnliches gilt für zahlreiche Industrie-4.0- bzw. IIoT-Anwendungen, wo nicht zuletzt Sicherheitsaspekte die maximal zulässigen Latenzen definieren.

Stichwort Datenmenge: Die Menge der Daten, die eine sofortige Verarbeitung notwendig machen, und die deshalb an ein Edge-Rechenzentrum weitergeleitet und dann unmittelbar an den Nutzer zurückgespielt werden, dürfte weiter zunehmen. Umgekehrt vermindert sich das Datenvolumen, das das großen Rechenzentren (Kernrechenzentren) zugeführt wird.

Auch die Implementierung des 5G-Mobilfunkstandards, der Datenübertragungsgeschwindigkeiten von bis zu 1 GBit/sec ermöglicht, dürfte die "Datenverarbeitung an der Kante" zusätzlich ankurbeln. Edge-Rechenzentren werden bestehende Rechenzentren ergänzen, indem sie als zusätzliche Verarbeitungsschicht in der Nähe der Quelle fungieren.

Mit KI das Rechenzentrum besser managen

Die Nachfrage nach Datentransfer und -speicherung hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. das wird sich bis 2022 auch nicht ändern., wiedertuzm die Investitionen in Rechenzentren vorantreibt. Der globale Internet-IP-Verkehr dürfte von 6,8 ZB (Zettabyte) im Jahr 2016 auf 24,6 ZB bis Ende 2022 steigen, was fastz einer Vervierfachung in sechs Jahren entspricht. Die schnelle Einführung von Smartphones hat zu einer stärkeren Verbreitung des mobilen Internets geführt, die von fast 50 Prozent der gesamten mobilen Nutzer im Jahr 2017 auf mehr als 70 Prozent im Jahr 2022 steigen dürfte.

Auch die wachsende Nachfrage nach Datentransfer und -speicherung hat auch dazu geführt, dass Speicher- und Rechenlösungen immer komplexer und fortschrittlicher werden und einen Wandel hin zu Virtualisierung, Modularität, Edge Computing und Artificial Intelligence (AI) vollziehen. Das Rechenzentrum selbst entwickelt sich vom traditionellen "Brick an Mortar"-Modell hin zu einem eigenständigen modularen Design. Dieser Trend wird eine entscheidende Rolle bei der Expansion des gesamten Rechenzentrumsmarktes spielen - insbesondere mit dem Aufkommen von 5G und Edge Computing.

Ein anderer Trend im Rechenzentrumsmarkt ist die Künstliche Intelligenz (KI). KI wird eine immer wichtigere Rolle spielen, nicht nur bei der Bewältigung von Herausforderungen wie ungeplanten Ausfallzeiten im Rechenzentrum durch Stromausfälle, Mängel bei der Kühlung oder menschliches Versagen, sondern auch bei der Verbesserung und Optimierung der Gesamtleistung des Data Center. Mit Machine- und Deep-Learning-Algorithmen, die eine zustandsbasierte Wartung kritischer Infrastrukturen ermöglichen, können Rechenzentren ihre Betriebskosten senken und die Effizienz des gesamten Infrastrukturmanagements verbessern.

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