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Die Analyse von Daten direkt am Netzwerkrand (Edge), nahe der Quelle der Datenerzeugung, reduziert Latenzzeiten sowie die benötigte Bandbreite.
Erweitert Edge AI, indem nicht nur Inferenzen, sondern auch Echtzeit-Analysen – Aggregationen, Schwellenwert-Erkennungen, einfache Visualisierungen – auf Geräten oder lokalen Gateways durchgeführt werden. Zu den Governance-Aspekten gehören die Gewährleistung der Integrität des Analyse-Codes, zeitnahe Modellaktualisierungen und die sichere Übertragung aggregierter Ergebnisse an zentrale Überwachungssysteme.
Praxisbeispiel:
Ein Smart-City-Einsatz nutzt Edge-Analytics auf Verkehrssensoren, um die Anzahl der Fahrzeuge in 5-Minuten-Intervallen zu berechnen, und überträgt lediglich aggregierte Verkehrsstatistiken an das zentrale Dashboard. Dies reduziert das Datenvolumen um 95 % und liefert Stadtplanern nahezu in Echtzeit Einblicke in die Verkehrsbelastung.
