Edge Computing Jobs

KI-Bild von Midjourney

Edge Computing ist eine Technologie, die viele Perspektiven hat. Wir erklären dir, was dahinter steckt und welche Edge Computing Jobs es gibt.

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ist eine Technologie, die sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt hat. Durch die zunehmende Nutzung von intelligenten Ger√§ten und Systemen wie Smartphones, IoT-Ger√§ten oder autonomen Fahrzeugen, werden immer mehr Daten generiert, die in Echtzeit verarbeitet werden m√ľssen. Hierbei kann Edge Computing helfen, da es die Datenverarbeitung n√§her an den Nutzer heranf√ľhrt und somit eine schnellere Verarbeitung erm√∂glicht.

Ein weiterer Vorteil von Edge Computing ist die verbesserte Sicherheit der Daten. Durch die lokale Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks k√∂nnen Unternehmen und Organisationen vertrauliche Daten besser sch√ľtzen, da sie nicht an entfernte Server √ľbertragen werden m√ľssen. Dar√ľber hinaus kann Edge Computing dazu beitragen, Cyberangriffe zu verhindern, da ein Teil der Datenverarbeitung direkt an der Kante des Netzwerks stattfindet und somit potenzielle Angriffsfl√§chen reduziert werden.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Edge Computing ist die Reduzierung des Bedarfs an Cloud-Speicher und Bandbreite. Durch die lokale Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks m√ľssen nicht alle Daten an entfernte Server √ľbertragen werden. Dies kann zu einer Reduzierung der Kosten f√ľr Cloud-Speicher und Bandbreite f√ľhren. Zudem k√∂nnen Unternehmen und Organisationen durch den Einsatz von Edge Computing ihre Anwendungen skalierbarer gestalten und somit besser auf schwankende Anforderungen reagieren.

Ein wichtiger Trend im Zusammenhang mit Edge Computing ist die Kombination mit anderen Technologien wie k√ľnstlicher Intelligenz (KI) oder 5G-Netzwerken. Durch den Einsatz von KI-Systemen an der Kante des Netzwerks k√∂nnen Unternehmen und Organisationen komplexe Datenanalysen in Echtzeit durchf√ľhren und somit bessere Entscheidungen treffen. Die Kombination von Edge Computing und 5G-Netzwerken kann zudem dazu beitragen, die Latenzzeit weiter zu reduzieren und eine nahtlose Verbindung zwischen den Ger√§ten und Systemen zu gew√§hrleisten.

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Einsatzbeispiele

Damit der Einsatz von Edge Computing anschaulicher wird, folgen ein paar Beispiele f√ľr L√∂sungen, die mit Edge Computing realisiert wurden.

Autonome Fahrzeuge

Edge Computing spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und Implementierung autonomer Fahrzeuge. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit an der Kante des Netzwerks k√∂nnen autonome Fahrzeuge schnell und effizient auf Ver√§nderungen in ihrer Umgebung reagieren. Dabei werden Daten von Sensoren und Kameras am Fahrzeug erfasst und an lokale Computer √ľbertragen, die die Daten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen treffen.

Hierbei geht es vor allem um die Erkennung von Hindernissen, die Bestimmung der optimalen Fahrtstrecke und die Steuerung von Bremsen und Lenkung. Durch den Einsatz von Edge Computing kann die Sicherheit und Effizienz autonomer Fahrzeuge verbessert werden.

Ein weiterer Vorteil von Edge Computing im Bereich autonomer Fahrzeuge ist die Reduzierung der Latenzzeit. Da die Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks stattfindet, m√ľssen Daten nicht an entfernte Server √ľbertragen werden, was die Verarbeitungszeit und die Latenzzeit reduziert. Dies ist besonders wichtig, da Verz√∂gerungen bei der Verarbeitung von Daten zu gef√§hrlichen Situationen im Stra√üenverkehr f√ľhren k√∂nnen.

Dar√ľber hinaus kann Edge Computing in diesem Bereich dazu beitragen, autonomes Fahren in l√§ndlichen Gebieten zu erm√∂glichen. Da nicht in allen l√§ndlichen Gebieten eine zuverl√§ssige Internetverbindung vorhanden ist, ist es schwierig, autonome Fahrzeuge mit entfernten Servern zu verbinden. Durch die Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks k√∂nnen autonome Fahrzeuge in l√§ndlichen Gebieten dennoch sicher und effizient betrieben werden.

Intelligente Gebäude

Edge Computing spielt auch eine wichtige Rolle im Bereich der intelligenten Gebäude. Hierbei geht es darum, die Effizienz von Gebäuden zu verbessern und den Energieverbrauch zu reduzieren. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit an der Kante des Netzwerks können Gebäudeautomatisierung und -steuerung optimiert werden.

Edge Computing Jobs
Edge Computing wird beispielsweise im Bereich der intelligenten Gebäude eingesetzt, um die Effizienz von Gebäuden zu verbessern und den Energieverbrauch zu reduzieren. Hierbei werden Daten in Echtzeit an der Kante des Netzwerks verarbeitet, um die Gebäudeautomatisierung und -steuerung zu optimieren.

Ein Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing im Bereich intelligenter Geb√§ude ist die Verwendung von intelligenten Thermostaten. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen intelligente Thermostate die Temperatur im Raum automatisch anpassen, basierend auf Faktoren wie der Anzahl der Personen im Raum, der Tageszeit und dem Wetter. Dies kann den Energieverbrauch reduzieren und die Effizienz des Geb√§udes verbessern.

Ein weiteres Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing im Bereich intelligenter Geb√§ude ist die Verwendung von vernetzten Sensoren. Diese Sensoren k√∂nnen Daten zu Aspekten wie Temperatur, Luftqualit√§t und Lichtverh√§ltnissen sammeln und an lokale Computer √ľbertragen, die die Daten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen treffen. Hierdurch kann die Geb√§udeautomatisierung und -steuerung optimiert und der Energieverbrauch reduziert werden.

Dar√ľber hinaus kann Edge Computing dazu beitragen, die Wartung von Geb√§uden zu optimieren. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen Geb√§udesysteme und -ger√§te √ľberwacht und Wartungsbedarf erkannt werden. Dies kann dazu beitragen, unerwartete Ausf√§lle zu vermeiden und die Lebensdauer von Ger√§ten zu verl√§ngern.

Industrie 4.0

Edge Computing spielt eine wichtige Rolle in der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0), bei der es um die Digitalisierung von Produktionsprozessen geht. Hierbei werden Daten in Echtzeit an der Kante des Netzwerks verarbeitet, um die Effizienz und Qualität der Produktion zu verbessern und die Wartung von Maschinen und Anlagen zu optimieren.

Ein Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing in der Industrie 4.0 ist die Verwendung von vernetzten Sensoren und Kameras in Fertigungsanlagen. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen Produktionsprozesse optimiert und die Effizienz der Fertigungslinien verbessert werden. Durch die √úberwachung von Maschinen und Anlagen k√∂nnen auch Wartungsbedarf erkannt und Wartungsarbeiten geplant werden, um unerwartete Ausf√§lle zu vermeiden.

Ein weiteres Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing in der Industrie 4.0 ist die Verwendung von Robotern und autonomen Fahrzeugen in Fertigungsanlagen. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen Roboter und autonome Fahrzeuge schnell und effizient auf √Ąnderungen im Produktionsprozess reagieren. Dies kann die Effizienz der Produktion verbessern und die Kosten f√ľr die Fertigung senken.

Dar√ľber hinaus kann Edge Computing dazu beitragen, die Qualit√§t der produzierten Waren zu verbessern. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen Fehler und M√§ngel schnell erkannt und behoben werden, bevor fehlerhafte Produkte in den Verkauf gelangen.

Gesundheitswesen

Edge Computing wird auch im Gesundheitswesen eingesetzt, um die Verarbeitung und Analyse von Gesundheitsdaten zu verbessern. Hierbei werden Daten in Echtzeit an der Kante des Netzwerks verarbeitet, um schnelle Diagnosen zu ermöglichen und die Behandlung von Patienten zu optimieren.
Ein Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing im Gesundheitswesen ist die Verwendung von tragbaren medizinischen Ger√§ten wie Fitness-Trackern und Blutzuckermessger√§ten.

Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen diese Ger√§te Gesundheitsdaten sammeln und an lokale Computer √ľbertragen, die die Daten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen treffen. Hierdurch k√∂nnen schnelle Diagnosen erm√∂glicht und die Behandlung von Patienten optimiert werden.

Ein weiteres Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing im Gesundheitswesen ist die Verwendung von vernetzten medizinischen Ger√§ten wie CT-Scannern und MRI-Maschinen. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen diese Ger√§te Bilder und Daten sammeln und an lokale Computer √ľbertragen, die die Daten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen treffen. Hierdurch k√∂nnen schnelle Diagnosen erm√∂glicht und die Behandlung von Patienten optimiert werden.

Dar√ľber hinaus kann Edge Computing dazu beitragen, die Telemedizin zu verbessern. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen Fernuntersuchungen und -behandlungen durchgef√ľhrt werden, ohne dass Patienten physisch anwesend sein m√ľssen. Hierdurch k√∂nnen √Ąrzte und Patienten Zeit und Kosten sparen und die Versorgung von Patienten verbessern.

Smarte Städte

Edge Computing wird auch in der Entwicklung smarter St√§dte eingesetzt, um die Effizienz von St√§dten zu verbessern und den Energieverbrauch zu reduzieren. Hierbei werden Daten in Echtzeit an der Kante des Netzwerks verarbeitet, um die Verkehrssteuerung, Beleuchtung, M√ľllentsorgung und andere Aspekte des st√§dtischen Lebens zu optimieren.

Ein Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing in smarten St√§dten ist die Verwendung von intelligenten Verkehrssystemen. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen Verkehrssysteme optimiert werden, um Staus zu vermeiden und den Verkehrsfluss zu verbessern. Hierdurch k√∂nnen Reisezeiten reduziert und der Energieverbrauch von Fahrzeugen gesenkt werden.

Ein weiteres Beispiel f√ľr den Einsatz von Edge Computing in smarten St√§dten ist die Verwendung von intelligenten Beleuchtungssystemen. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen Beleuchtungssysteme automatisch an die Bed√ľrfnisse von B√ľrgern angepasst werden. Hierdurch kann der Energieverbrauch reduziert und die Lebensqualit√§t in St√§dten verbessert werden.

Dar√ľber hinaus kann Edge Computing dazu beitragen, die M√ľllentsorgung in smarten St√§dten zu optimieren. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit k√∂nnen M√ľllentsorgungssysteme optimiert werden, um Abfall effizient zu sammeln und zu entsorgen. Hierdurch kann der Energieverbrauch reduziert und die Umweltbelastung durch Abfall reduziert werden.

√úber den Autor: Dr. Wolfgang Sender hat Soziologie und Politikwissenschaft studiert und schreibt als Journalist seit 2018 zu Fragen internationaler Karriere. Er ist Autor mehrerer B√ľcher und vieler Fachartikel. Wolfgang hat √ľber 30 Jahre Arbeitserfahrungen in Unternehmen, Medien, Wissenschaft, Politik und Verwaltung. Folgen Sie dem Autor auf LinkedIn.

Edge Computing Jobs

Im Bereich Edge Computing gibt es eine Vielzahl von Jobs und Berufen, die sich mit der Entwicklung, Implementierung und Wartung von Edge-Computing-Systemen befassen. Hier sind einige Beispiele:

Edge-Computing-Entwickler sind f√ľr die Entwicklung von Software und Anwendungen verantwortlich, die auf der Edge Computing-Technologie basieren. Sie m√ľssen √ľber Kenntnisse in den Bereichen Cloud Computing, Netzwerke und Programmierung verf√ľgen und in der Lage sein, innovative L√∂sungen zu entwickeln, die auf die spezifischen Anforderungen von Unternehmen und Organisationen zugeschnitten sind.

Edge-Computing-Architekten befassen sich mit der Gestaltung und Planung von Edge-Computing-Systemen. Sie m√ľssen √ľber ein tiefes Verst√§ndnis der Technologie und ihrer Anwendungen verf√ľgen, um Systeme zu entwerfen, die skalierbar, zuverl√§ssig und sicher sind.

Edge-Computing-Techniker sind f√ľr die Implementierung und Wartung von Edge-Computing-Systemen vor Ort verantwortlich. Sie m√ľssen √ľber Kenntnisse in den Bereichen Netzwerke, Hardware und Software verf√ľgen und in der Lage sein, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

Data Scientists spielen eine wichtige Rolle im Bereich Edge Computing, da sie in der Lage sind, gro√üe Datenmengen zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen und Organisationen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie m√ľssen √ľber Kenntnisse in den Bereichen Statistik, Datenanalyse und Machine Learning verf√ľgen.

Es gibt im Bereich Edge Computing eine Vielzahl von Jobs und Berufen, die sich mit der Entwicklung, Implementierung und Wartung von Edge-Computing-Systemen befassen. Diese Jobs erfordern Kenntnisse in verschiedenen Bereichen wie Netzwerke, Cloud Computing, Programmierung, Datenanalyse und Machine Learning.

Cloud-Computing-Spezialisten sind f√ľr die Integration von Cloud-Computing-Systemen in Edge-Computing-Systeme verantwortlich. Sie m√ľssen √ľber Kenntnisse in den Bereichen Cloud-Computing, Netzwerke und Software-Engineering verf√ľgen und in der Lage sein, komplexe Systeme zu implementieren und zu verwalten.

Edge Computing-Entwickler sind f√ľr die Entwicklung von Edge Computing-L√∂sungen und -Anwendungen verantwortlich. Hierbei geht es um die Programmierung von lokalen Computern und Ger√§ten, die Daten in Echtzeit verarbeiten und Entscheidungen treffen.

Cloud-Edge-Integrationsspezialisten befassen sich mit der Integration von Cloud- und Edge-Computing-L√∂sungen . Hierbei geht es darum, Daten und Anwendungen zwischen der Cloud und der Edge nahtlos zu √ľbertragen und zu integrieren.

Edge-Security-Spezialisten sind f√ľr die Sicherheit von Edge Computing-Systemen und -Anwendungen verantwortlich. Hierbei geht es darum, die Systeme vor Cyberangriffen und Datenlecks zu sch√ľtzen und sicherzustellen, dass sie den Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen entsprechen.

Edge-Analysten unternehmen die Analyse von Daten an der Kante des Netzwerks. Hierbei geht es um die Identifizierung von Trends und Mustern in Echtzeit und die Bereitstellung von Entscheidungsunterst√ľtzung f√ľr Unternehmen und Organisationen.

Edge-Systemadministratoren betreiben die Verwaltung und Wartung von Edge Computing-Systemen. Hierbei geht es darum, sicherzustellen, dass die Systeme reibungslos funktionieren und dass alle Geräte und Anwendungen korrekt konfiguriert sind.

Edge-Berater sind f√ľr die Beratung von Unternehmen und Organisationen zu Edge Computing-L√∂sungen und -Anwendungen verantwortlich. Hierbei geht es darum, ma√ügeschneiderte L√∂sungen zu entwickeln, die den Anforderungen und Zielen der Kunden entsprechen.

Daten und Fakten

  • Laut einer Studie von Grand View Research soll der Markt f√ľr Edge Computing bis 2027 auf √ľber 43 Milliarden US-Dollar wachsen.
  • Laut dem "2020 State of the Edge Report" von LF Edge und Edge Computing World gibt es weltweit bereits √ľber 450 Unternehmen im Edge Computing Bereich.
  • Unternehmen setzen zunehmend auf Edge Computing, um ihre Datenverarbeitung in der N√§he ihrer Endnutzer zu optimieren und die Netzwerklatenz zu reduzieren.
  • Edge Computing erm√∂glicht die Verarbeitung von Daten direkt an der Quelle, was die Effizienz und den Datenschutz verbessert.
  • Edge Computing wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Telekommunikation, Gesundheitswesen, Fertigung und autonomes Fahren.
  • Edge Computing erfordert spezielle Kenntnisse in Bereichen wie Netzwerkarchitektur, Sicherheit, Datenverarbeitung und Cloud-Infrastruktur.
  • Karrierem√∂glichkeiten im Edge Computing Bereich umfassen Positionen wie Edge-Architekt, Edge-Entwickler, Cloud-Engineer und IoT-Spezialist.

Unternehmen, die Edge Computing Jobs bieten

Es gibt viele große, mittelständische und kleine Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die spezielle Edge Computing Jobs anbieten oder bei denen es Jobs mit Anteilen im Bereich Edge Computing gibt.

Einige dieser Unternehmen sind:

SAP: Der deutsche Softwarehersteller SAP setzt auch auf Edge Computing und bietet Lösungen an, die sich vor allem an die Industrie und den Einzelhandel richten. Dabei geht es um die lokale Verarbeitung von Daten und die Integration von intelligenten Geräten und Systemen in bestehende IT-Systeme.

Deutsche Bahn: Auch die Deutsche Bahn hat das Potenzial von Edge Computing erkannt und setzt auf entsprechende L√∂sungen. Hierbei geht es vor allem um die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, um eine schnellere und effizientere Wartung und Instandhaltung von Z√ľgen und Infrastruktur zu erm√∂glichen.

Continental: Der Automobilzulieferer Continental setzt ebenfalls auf Edge Computing und bietet Lösungen an, die sich vor allem an die Automobilindustrie richten. Hierbei geht es um die lokale Verarbeitung von Daten in Fahrzeugen, um die Sicherheit, Effizienz und Komfort von Fahrzeugen zu verbessern.

Bosch Rexroth: Das Unternehmen Bosch Rexroth bietet Lösungen im Bereich Edge Computing an, die vor allem auf die Fertigungsindustrie ausgerichtet sind. Dabei geht es um die lokale Verarbeitung von Daten und die Integration von intelligenten Geräten und Systemen in bestehende Fertigungsprozesse.

Deutsche Post DHL: Auch die Deutsche Post DHL setzt auf Edge Computing und bietet Lösungen an, die vor allem auf die Logistikbranche ausgerichtet sind. Dabei geht es um die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, um eine schnellere und effizientere Lieferung von Paketen und Waren zu ermöglichen.

Bosch: Der Technologiekonzern Bosch bietet eine Vielzahl von Edge-Computing-Lösungen an, die auf verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, der Produktion oder der Gebäudeautomation ausgerichtet sind. Hierbei geht es vor allem um die lokale Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks, um eine schnellere und effizientere Verarbeitung zu ermöglichen.

Siemens: Auch Siemens ist ein wichtiger Player im Bereich Edge Computing. Das Unternehmen bietet eine breite Palette von Lösungen an, die auf verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, der Fertigung oder der Energieversorgung ausgerichtet sind. Hierbei geht es insbesondere um die Nutzung von intelligenten Geräten und Systemen zur lokalen Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks.

Telekom: Die Deutsche Telekom bietet ebenfalls Edge-Computing-Lösungen an, die auf verschiedenen Branchen ausgerichtet sind. Hierbei geht es insbesondere um die Kombination von Edge Computing und 5G-Netzwerken, um eine schnelle und zuverlässige Verbindung zwischen den Geräten und Systemen zu gewährleisten.

HPE: Hewlett Packard Enterprise (HPE) bietet eine breite Palette von Edge-Computing-Lösungen an, die auf verschiedene Branchen wie die Automobilindustrie, die Fertigung oder die Gesundheitsbranche ausgerichtet sind. Hierbei geht es insbesondere um die lokale Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks, um eine schnellere und effizientere Verarbeitung zu ermöglichen.

Infineon: Infineon ist ein f√ľhrender Anbieter von Halbleitern und bietet auch L√∂sungen im Bereich Edge Computing an. Hierbei geht es insbesondere um die Entwicklung von leistungsstarken Chips und Systemen, die eine schnelle und effiziente Verarbeitung von Daten an der Kante des Netzwerks erm√∂glichen.

Diese Unternehmen zeigen, dass Edge Computing in verschiedenen Branchen eine wichtige Rolle spielt und immer mehr Unternehmen auf diese innovative Technologie setzen, um ihre Prozesse zu verbessern und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Entsprechend wächst auch die Zahl von Edge Computing Jobs in Deutschland.

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