Mobile-Menu

Localhost – Der IP-Insider-Podcast: Folge 14 Cloud- und Edge-Computing – auf die Mischung kommt es an

Von Dipl.-Ing. (FH) Andreas Donner 2 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

In der 14. Folge von Localhost, dem Podcast von IP-Insider, geht es um die ideale Kombination von Cloud- und Edge-Computing für die Analyse von Sensordaten mithilfe von KI – und das vor dem Hintergrund sensorseitig begrenzter Rechenkapazitäten und geringen bzw. problematischen Netzwerkverbindungen in die Cloud.

Heute Thema bei Localhost, dem Podcast von IP-Insider: die clevere Verzahnung von Cloud- und Edge-Computing im Hinblick auf KI-Anwendungen.(Bild:  Vogel IT-Medien)
Heute Thema bei Localhost, dem Podcast von IP-Insider: die clevere Verzahnung von Cloud- und Edge-Computing im Hinblick auf KI-Anwendungen.
(Bild: Vogel IT-Medien)

Carsten Trinitis.(Bild:  TUM Campus Heilbronn)
Carsten Trinitis.
(Bild: TUM Campus Heilbronn)

Roman Karlstetter.(Bild:  IFTA Ingenieurbüro für Thermoakustik)
Roman Karlstetter.
(Bild: IFTA Ingenieurbüro für Thermoakustik)

In der heutigen Folge unseres Podcasts beschäftigen wir uns mit der idealen Kombination von Cloud- und Edge-Computing – oder besser gesagt, dem durch rasant steigende Sensordatenmengen und stetig wachsenden Einsatz Künstlicher Intelligenz künftig immer dringender nötigen Zusammenspiel dieser beiden Ansätze.

Aber der Reihe nach: Lokale Sensoren, egal ob in Maschinen oder Turbinen, ob in Fahrzeugen, Satelliten oder im IoT sowie immer leistungsfähigere Smartphones und mobile Devices, generieren rasant wachsende Datenmengen, deren Auswertung und zielgerichtete Nutzung auch über den Einsatz von KI deutlich an Bedeutung gewinnt. Doch beispielsweise ein Beobachtungs-Satellit mit sehr begrenzter Datentransfer-Bandbreite und je nach Position enormer Latenz, kann die anfallenden Messdaten für einen gewinnbringenden Einsatz von KI keinesfalls vollständig zur Erde übertragen – die erste Auswertung der anfallenden Daten und ihre Bearbeitung mit KI muss also im Satelliten erfolgen, um dann konsolidierte Ergebnisdaten mit sehr viel geringerem Volumen an die Erde zu übertragen.

Und genau über dieses Dilemma, dass man am liebsten alle entstehenden Sensordaten für eine möglichst genaue Auswertung mittels KI verwenden möchte, die dafür nötige Zentralisierung der Daten aber aufgrund der schieren Mengen schlicht nicht mehr möglich ist, möchte ich mich heute mit meinen Gesprächspartnern Professor Dr. Carsten Trinitis und Dr. Roman Karlstetter unterhalten.

Carsten Trinitis ist seit 2021 Professor für Rechnerarchitektur und Betriebssysteme an der Technischen Universität München am Campus Heilbronn und dort an der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT) . Seine Forschung umfasst Mikroprozessorarchitekturen, hardware-orientierte Optimierungen in der Raumfahrt, rechenintensive Codes sowie die Simulation elektrostatischer Felder. Zudem ist er Sprecher der Fachgruppe „Informatik und Ethik“ der Gesellschaft für Informatik.

Roman Karlstetter ist Technical Lead Software beim der IFTA, dem Ingenieurbüro für Thermoakustik in Puchheim, wo er seit 2013 tätig ist. Nach seinem Bachelor- und Masterstudium an der Technischen Universität München widmete er sich mit seiner Promotion dem Forschungsschwerpunkt der effizienten Verarbeitung und langfristigen Speicherung von Sensordaten im industriellen Kontext.

Alle Localhost-Folgen, gibt es auf Spotify, Apple Podcasts, Amazon Music und natürlich auf der Podcast-Seite von IP-Insider.

Sie haben Themenvorschläge und Anregungen für kommende Podcast-Folgen? Schreiben Sie uns eine E-Mail!

(ID:50271438)

Jetzt Newsletter abonnieren

Täglich die wichtigsten Infos zu Netzwerktechnik, IP-Kommunikation und UCC

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung. Die Einwilligungserklärung bezieht sich u. a. auf die Zusendung von redaktionellen Newslettern per E-Mail und auf den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern (z. B. LinkedIn, Google, Meta).

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung