"Ab in die Cloud!" war jahrelang das Mantra der IT-Modernisierung. Und für viele Anwendungen – vom Webshop bis zum CRM – ist das auch absolut richtig. Unendliche Skalierbarkeit, keine Hardware-Wartung, Zugriff von überall. Doch in der Industrie 4.0, im Internet der Dinge (IoT) und bei autonomen Systemen stößt dieses Modell an physikalische und ökonomische Grenzen.
Wenn eine Fräsmaschine im Millisekundenbereich entscheiden muss, ob ein Werkstück fehlerhaft ist, ist der Weg in die Cloud und zurück einfach zu lang. Willkommen im Zeitalter von Edge AI.
Bei Edge AI (Artificial Intelligence at the Edge) findet die Datenverarbeitung und die KI-Inferenz (die Anwendung des trainierten Modells) nicht auf entfernten Servern in einem Rechenzentrum statt, sondern direkt auf dem Gerät ("Edge Device") oder einem lokalen Gateway in unmittelbarer Nähe der Datenquelle.
Das Spektrum der Hardware reicht dabei von winzigen Mikrocontrollern (TinyML) über spezialisierte KI-Chips (wie Google Coral oder NVIDIA Jetson) bis hin zu leistungsstarken Industrie-PCs im Schaltschrank.
Die Entscheidung ist selten schwarz-weiß. Hier sind die harten Fakten im Vergleich:
| Kriterium | Cloud AI | Edge AI |
|---|---|---|
| Latenz | Hoch & Variabel (100ms - Sekunden). Abhängig von Netzwerkqualität. | Extrem niedrig & Deterministisch (< 10ms). Echtzeitfähig. |
| Bandbreite | Benötigt hohe Upload-Raten für Rohdaten (Video, Vibration). | Minimal. Nur Ergebnisse oder Metadaten werden übertragen. |
| Datenschutz | Daten verlassen das Unternehmen (potenzielles Risiko). | Daten bleiben lokal. "Privacy by Design". |
| Konnektivität | Internet zwingend erforderlich. Ausfall = Stillstand. | Autonom. Funktioniert auch offline oder bei wackeligem Netz. |
| Rechenleistung | Nahezu unbegrenzt. Skalierbar auf Knopfdruck. | Begrenzt durch Hardware (Größe, Abwärme, Stromverbrauch). |
| Kostenmodell | OPEX: Laufende Kosten für Traffic & Compute. | CAPEX: Einmalige Hardwarekosten + Wartung. |
Wann sollten Sie sich also für eine Edge-Lösung entscheiden? Meistens zwingt Sie einer dieser drei Faktoren dazu:
Ein autonomes Fahrzeug, das bei 100 km/h ein Hindernis erkennt, kann nicht warten, bis ein Server in Frankfurt das Bild analysiert und den Bremsbefehl sendet. Auch in der Robotik, wo Millisekunden über Kollision oder Griff-Erfolg entscheiden, ist die Cloud zu langsam. Edge AI ermöglicht Reaktionen in Echtzeit.
Eine moderne Produktionsanlage mit hunderten Sensoren und hochauflösenden Kameras generiert Terabytes an Rohdaten – pro Tag!
In sensiblen Bereichen wie der Medizintechnik ("Patientendaten") oder kritischer Infrastruktur dürfen Daten oft das Haus nicht verlassen. Oder Sie möchten Ihre proprietären Produktionsdaten nicht einem Cloud-Provider anvertrauen. Mit Edge AI bleibt die "Intelligenz" bei Ihnen, die Daten verlassen nie Ihr Hoheitsgebiet.
In der Praxis sehen wir selten reine Edge- oder reine Cloud-Lösungen. Die modernsten Architekturen sind hybrid:
Die Frage "Edge oder Cloud?" ist keine Glaubensfrage, sondern eine architektonische Entscheidung.
Wir bei ArtBrainCon helfen Ihnen, die richtige Balance zu finden. Wir analysieren Ihre Anforderungen und designen die optimale Architektur – vom Sensor bis zur Cloud.