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Trends im System Engineering Umfeld 2024
Im Jahr 2024 verzeichnet das System Engineering bedeutende Fortschritte und Trends, die die Art und Weise, wie komplexe Systeme entworfen, entwickelt und verwaltet werden, verändern.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen eine entscheidende Rolle, indem sie Datenanalysen verbessern und Systeme intelligenter machen. Gleichzeitig gewinnt Cybersecurity an Bedeutung, da die zunehmenden Cyberbedrohungen eine verstärkte Sicherheit von Systemen erfordern. Die Verbreitung des Internet of Things (IoT) erfordert fortschrittliche Systemdesigns, um eine Vielzahl vernetzter Geräte zu integrieren und zu verwalten. Quantencomputing verspricht neue Möglichkeiten zur Verarbeitung großer Datenmengen und zur Lösung komplexer Probleme. Edge Computing ermöglicht Echtzeitverarbeitung und niedrige Latenzzeiten durch die Verlagerung von Systemen näher an den Endbenutzer. Schließlich führt die zunehmende interdisziplinäre Zusammenarbeit dazu, dass System Engineers in Teams mit verschiedenen Fachleuten arbeiten, um komplexe Systeme zu entwickeln und zu verbessern. Aber gehen wir in diesem Blog näher auf das Edge Computing ein.
Was ist Edge Computing und was ist der Hauptzweck?
Edge Computing bezieht sich auf eine Technologieinfrastruktur, bei der Datenverarbeitung nahe der Datenquelle oder dem Endbenutzer stattfindet, im Gegensatz zu einem zentralisierten Rechenzentrum. Anstatt Daten über lange Strecken an entfernte Server oder Cloud-Rechenzentren zu senden, werden sie lokal an der "Kante" des Netzwerks verarbeitet.
Der Hauptzweck von Edge Computing besteht darin, Latenzzeiten zu reduzieren und die Leistung zu verbessern, indem Datenverarbeitung und -speicherung näher an den Ort verlagert werden, an dem die Daten erzeugt werden. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die eine schnelle Reaktionszeit erfordern, wie z.B. das Internet der Dinge (IoT), autonomes Fahren, Augmented Reality und industrielle Automation.
Edge-Computing-Systeme bestehen typischerweise aus einer Kombination von lokalen Rechenressourcen, wie z.B. Edge-Geräten, Mikrorechenzentren oder Edge-Servern, sowie Konnektivitätstechnologien wie 5G oder WLAN. Diese Systeme ermöglichen es, Daten lokal zu verarbeiten, zu analysieren und zu speichern, bevor sie selektiv an zentrale Rechenzentren oder die Cloud gesendet werden, was Bandbreitenanforderungen reduziert und die Effizienz des Netzwerks verbessert.
Insgesamt ermöglicht Edge Computing eine dezentralisierte Datenverarbeitung, die eine schnellere Reaktion auf Echtzeitereignisse ermöglicht, die Netzwerklast verringert und die Privatsphäre und Sicherheit von Daten verbessert.
Man findet Edge Computing bereits in vielen Berufsfeldern wieder.
Edge Computing wird in verschiedenen Berufsfeldern gefordert, insbesondere dort, wo Echtzeitdatenverarbeitung und niedrige Latenzzeiten entscheidend sind.
Berufe wie Softwareentwickler für IoT-Anwendungen, Netzwerkarchitekten und Ingenieure, Embedded Systems Engineers, Data Scientists und Analysten, Cybersecurity-Experten, System- und Netzwerkadministratoren sowie industrielle Ingenieure sind gefragt. Diese Fachleute benötigen Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Edge Computing, um die Vorteile dieser Technologie vollständig nutzen zu können.
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