Home Cloud Datenverarbeitung Die Höhen und Tiefen der Datenlatenz

Was ist Latenz?

Wenn wir das Wort “Latenz” hören, denken wir in der Regel an Videostreaming, Musikdownloads oder Mobiltelefonverbindungen. Und obwohl Probleme mit der Latenz in diesen Fällen frustrierend oder unangenehm sein können, kann eine niedrige Latenz im Bereich der edge computing und Datenübertragung über den Erfolg von Unternehmen entscheiden. Latenz ist definiert als die Zeit, die ein Endbenutzer benötigt, um Daten von ihrer Quelle abzurufen. Bitte beachten Sie, dass Latenz nicht mit Bandbreite zu verwechseln ist.

Die Latenz bezieht sich auf die Zeit, die die Daten benötigen, um den Endnutzer zu erreichen, im Gegensatz dazu, wie viele Daten über eine Verbindung übertragen werden können. Latenz gibt es in verschiedenen Formen, von denen jede für alle Unternehmen von Nutzen sein kann.

Die 3 Arten der Datenlatenz

  1. Irgendwann werdendie Daten nicht regelmäßig aktualisiert. Im Allgemeinen können diese Daten einmal in die Datenbank eingegeben werden, und es gibt wenig bis gar keine Änderungen.

    Beispiel: Kontaktinformationen von Lieferanten und Kunden. Diese Art von Daten wird in der Regel nur einmal gespeichert, und der Erfolg der Unternehmen hängt nicht davon ab, ob die Daten rechtzeitig aktualisiert werden.

  2. Near-Time-Daten sind Informationen, die in festgelegten Intervallen aktualisiert werden. Im Gegensatz zu Echtzeitdaten werden Near-Time-Daten nicht kontinuierlich, sondern “so zeitnah wie nötig” aufgezeichnet. Near-Time-Daten sind kostengünstiger und einfacher zu verwalten als Echtzeitdaten.

    Beispiel: Monatlicher Verkaufsbericht oder täglicher Kassenbericht. Diese Informationen werden in festgelegten Intervallen aufgezeichnet und gesendet, und der Abruf dieser Informationen muss nicht in Echtzeit erfolgen.

  3. Daten in Echtzeit sind das , was wir mit edge computing. Dabei handelt es sich um Daten, die sofort in der Datenbank verfügbar sind, sobald eine Geschäftsaktivität stattfindet, und zwar ohne oder mit nur sehr geringer Latenzzeit. Echtzeitdaten sind am teuersten und am schwierigsten zu erreichen. Sie bieten jedoch eine unmittelbare Rendite, wenn die richtigen Geräte und Prozesse vorhanden sind.

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Die Schichten, die die Latenzzeit beeinflussen

Ein erfolgreiches Latenzmanagement hängt von einer zuverlässigen Infrastruktur ab,
die aus 3 Schichten besteht:

  • Edge – die Quelle, wo die Daten, Informationen und/oder Computerleistung gesammelt werden
  • Gateway – wo die Daten übertragen und gespeichert werden, bis sie entweder auf der cloud oder einer edge Plattform zentralisiert werden
  • Rechenzentrum – physisches Gebäude oder Räume, in denen die cloud und edge computing Plattformen gespeichert sind

Die Funktionalität dieser drei Schichten ist entscheidend für
Anwendungsleistung und Endbenutzererfahrung.

Datenlatenz, die Cloud, und Edge Computing

In einer typischen cloud Umgebung erfolgt die Datenverarbeitung an einem zentralen Datenspeicherort. Daher ist die Latenzzeit in einer cloud Umgebung weniger vorhersehbar und schwieriger zu messen. Die Dienste sind anfälliger für Latenzprobleme, da die Verlagerung von Anwendungen auf cloud das grundlegende Problem der Entfernung zwischen den cloud Diensten und den Nutzern nicht beseitigt. Zu den Faktoren, die zur Latenz beitragen, gehören die Anzahl der Kommunikationsschritte zwischen Boden und Satellit oder die Anzahl der Router-Sprünge zwischen Quelle und Ziel. Wenn virtuelle Maschinen (VMs) in getrennten Netzen betrieben werden, kann dies ebenfalls zu Verzögerungen bei der Bereitstellung der Dienste führen.

Eingabe Edge Computing

Edge computing kann Latenzprobleme innerhalb der cloud verringern, da eine geringe Datenlatenz die Grundlage für edge computing. Edge computing findet in der Nähe des physischen Standorts statt, an dem die Daten verarbeitet werden, und nutzt das industrielle Internet der Dinge (IIoT), z. B. intelligente Sensoren, um Daten zu sammeln und zu analysieren. Diese Geräte können dann Entscheidungen in Echtzeit treffen. Die Echtzeit-Analyse edge kann dazu beitragen, Korrelationen, versteckte Muster und andere wertvolle Informationen in Unternehmen zu finden. Da die Daten sofort verfügbar sind, sobald die Geschäftsaktivität stattfindet, ist dies für geschäftskritische Prozesse von großem Nutzen.

Wie die 3-Layer-IIoT-Architektur Echtzeitsteuerung und Datenerfassung für bestimmte Anwendungen unterstützt, erfahren Sie in unserem früheren Beitrag Understanding Edge Architecture Through the IIoT Lens


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