In der heutigen, sich rasch entwickelnden technologischen Landschaft hat sich Edge Computing als zentrale Strategie für Unternehmen herauskristallisiert, die ihre betriebliche Effizienz und Reaktionsfähigkeit verbessern möchten. Weil Daten näher an der Datenquelle verarbeitet werden, reduziert Edge Computing die Latenz, verbessert die Entscheidungsfindung in Echtzeit und minimiert die Belastung zentralisierter Rechenzentren. Wie bei jedem technologischen Fortschritt bringt es jedoch neue Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz. Welche Strategien zur Risikominderung in verteilten Edge-Umgebungen bieten sich an? Dieser Frage gehen die Kubernetes- und Container-Experten von Kubermatic aus Hamburg nach.
Zentrale Sicherheits-Herausforderungen verstehen
1.) Größere Angriffsfläche
Die Verbreitung von Edge-Geräten vergrößert die potenzielle Angriffsfläche erheblich. Jedes Gerät stellt einen potenziellen Eintrittspunkt für Cyberbedrohungen dar. Die Gewährleistung der Sicherheit dieser verteilten Endpunkte ist entscheidend, um unbefugten Zugriff und Datenverletzungen zu verhindern.
2.) Ressourcen-Beschränkungen
Edge-Geräte verfügen im Vergleich zu herkömmlichen Rechenzentren häufig über begrenzte Rechenressourcen. Die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, die diese Geräte nicht überfordern, ist ein heikler Balanceakt. Leichte, aber effektive Sicherheitsprotokolle sind unerlässlich, um die Leistung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Daten zu schützen.
3.) Netzwerk-Schwachstellen
Die Kommunikation zwischen Edge-Geräten und zentralen Systemen basiert auf Netzwerken, die anfällig für Angriffe sein können. Die Gewährleistung sicherer Kommunikations-Kanäle und der Schutz von Daten während der Übertragung sind von größter Bedeutung, um Abfangen und Manipulation zu verhindern.
4.) Physische Sicherheit
Im Gegensatz zu zentralisierten Rechenzentren werden Edge-Geräte häufig in weniger kontrollierten Umgebungen eingesetzt. Dies erhöht das Risiko physischer Manipulation oder Diebstahl und erfordert zusätzliche Maßnahmen zum Schutz der Hardware und der von ihr verarbeiteten Daten.
Datenschutz gewährleisten
1.) Datenverschlüsselung
Die Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung ist ein grundlegender Schritt zum Schutz vertraulicher Informationen. Starke Verschlüsselungsprotokolle stellen sicher, dass Daten auch dann unlesbar und sicher bleiben, wenn sie von unbefugten Parteien abgefangen oder abgerufen werden.
2.) Zugriffskontrollen
Die Implementierung strenger Zugriffskontrollen stellt sicher, dass nur autorisiertes Personal und Systeme auf vertrauliche Daten zugreifen können. Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und regelmäßige Zugriffsprüfungen tragen zur Wahrung des Datenschutzes und der Datenintegrität bei.
3.) Datenminimierung
Edge Computing ermöglicht die Datenverarbeitung in Echtzeit, wodurch die Notwendigkeit der Übertragung großer Datenmengen an zentrale Systeme reduziert wird. Durch die Minimierung der Datenbewegung und -speicherung können Unternehmen das Risiko einer Datenfreigabe verringern und den Datenschutz verbessern.
4.) Einhaltung von Vorschriften
Die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie DSGVO, CCPA und HIPAA ist unerlässlich, um das Vertrauen der Benutzer aufrechtzuerhalten und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden. Die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Compliance-Praktiken stellt sicher, dass Datenschutz-Standards eingehalten werden.
Strategien zur Risikominderung
1.) Regelmäßige Sicherheitsprüfungen
Durch regelmäßige Sicherheitsprüfungen lassen sich Schwachstellen und Verbesserungsbereiche identifizieren. Proaktive Maßnahmen wie Penetrations-Tests und Schwachstellen-Bewertungen können potenziellen Bedrohungen vorbeugen.
2.) Edge-Geräteverwaltung
Durch die Implementierung robuster Geräteverwaltungs-Protokolle wird sichergestellt, dass alle Edge-Geräte regelmäßig mit den neuesten Sicherheitspatches und Firmware aktualisiert werden. Zentralisierte Verwaltungs-Plattformen können diesen Prozess rationalisieren und Echtzeitüberwachung und -steuerung ermöglichen.
3.) Zero-Trust-Architektur
Die Einführung eines Zero-Trust-Sicherheitsmodells, das nach dem Prinzip »Niemals vertrauen, immer überprüfen« funktioniert, stellt sicher, dass jede Zugriffsanforderung unabhängig von ihrem Ursprung gründlich authentifiziert und autorisiert wird.
4.) KI und maschinelles Lernen
Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen kann die Bedrohungserkennungs- und -reaktionsfähigkeiten verbessern. Diese Technologien können Muster analysieren, Anomalien erkennen und in Echtzeit auf Bedrohungen reagieren und so eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten.
Edge-Umgebungen bieten beispiellose Geschwindigkeits-, Effizienz- und Echtzeit-Verarbeitungsvorteile. Sie bringen jedoch auch einzigartige Herausforderungen bei Sicherheit und Datenschutz mit sich, die bewältigt werden müssen, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Unternehmen können ihre verteilten Edge-Umgebungen schützen, indem sie diese Herausforderungen verstehen, robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren und den Datenschutz gewährleisten. Kubermatic ist bestrebt, seinen Kunden dabei zu helfen, diese Komplexitäten zu bewältigen und sichere, widerstandsfähige Edge-Computing-Infrastrukturen aufzubauen.
1004 Artikel zu „Edge Computing“
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Edge Computing für OEMs – Smart Factory braucht intelligente Maschinen
Der Druck auf Maschinen- und Anlagenbauer (OEM) steigt: Sie müssen neue Wege finden, um den steigenden Kundenanforderungen gerecht zu werden, ihnen einen Mehrwert bieten und gleichzeitig die Effizienz und das Wachstum des eigenen Unternehmens steigern. Mit zunehmender Konnektivität im Zeitalter des Industrial Internet of Things (IIoT) setzen Endnutzer vermehrt auf abonnementbasierte Modelle, um Investitionskosten zu senken, die Lebensdauer der Maschinen zu verlängern und ihre eigenen strengen Produktivitätsziele zu erreichen. Hier kommt Edge Computing ins Spiel.
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Die explosionsartige Zunahme an vernetzten Geräten wird den Bedarf an Edge-Computing-Lösungen noch weiter erhöhen. Bei der Abwägung der Vorteile und Risiken der dezentralen Datenverarbeitung sind viele Unternehmen allerdings verunsichert. Dabei lassen sich beide Punkte problemlos unter einen Hut bringen, wie die Checkliste von Lucy Kerner, Director Security Global Strategy and Evangelism bei Red Hat, zeigt.…
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Das Internet der Dinge, 5G und Edge Computing treiben die industrielle Innovation voran
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Edge Computing – oder wie Netzwerke intelligenter werden
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Internet of Things für Unternehmen – »Edge Computing ist die Zukunft im Bereich des IoT«
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Mithilfe der Ergebnisse aus dem Forschungsbericht »Vier Edge-Computing-Archetypen und ihre technischen Anforderungen« können Anforderungen besser eingeschätzt und Infrastrukturen optimiert werden. Im Forschungsbericht »Vier Edge-Computing-Archetypen und ihre technischen Anforderungen« werden Anwendungsfälle rund um das Thema Edge Computing untersucht, aus denen sich vier zentrale Archetypen für Edge-Anwendungen und die dafür erforderliche Technologie ableiten lassen. Experten von…
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Vier Wege, um Computing- und Energieeffizienz im Rechenzentrum zu verbessern
KI-Anwendungen verringern die Effizienz und erhöhen den Energiebedarf in Rechenzentren. Laut aktueller Prognosen werden Rechenzentren bis zum Jahr 2030 für etwa 3,2 Prozent des gesamten Strombedarfs in der EU verantwortlich sein. Im Vergleich zu 2018 entspricht dies einem Anstieg von ganzen 18,5 Prozent [i]. Hauptgrund dafür sind die höheren Rechenleistungen, aufgrund von komplexen Anwendungen…
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Höhere Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz in der Cloud durch Serverless Computing
Im Zuge eines immer stärkeren Wachstums des traditionellen Cloud-Computing-Marktes hat sich mit Serverless Computing ein innovativer neuer Ansatz entwickelt, der die Verwaltung physischer Server überflüssig macht. Er ermöglicht es Unternehmen – ohne sich um die eigene Infrastruktur kümmern zu müssen – ihren Fokus gänzlich auf die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen zu richten. Marktforschungsinstitute erwarten,…
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Berlin Recycling stärkt Unternehmenswissen mit USU Knowledge Management
Um die Nutzung des organisationsweiten Wissens weiter zu optimieren, hat sich die BR Berlin Recycling GmbH für den Einsatz von USU Knowledge Management entschieden. Geplant ist der Aufbau einer Wissensdatenbank, die als »single source of truth« den zentralen Zugang zu qualitätsgesicherten Inhalten sicherstellen soll. Entlang der Prozesse soll dieses Wissen sukzessive unterschiedlichen Service-Bereichen aus dem…