Vodafone LTE Netzausbau: 5G Supercore Rechenzentren sorgen für Speed
• 18.04.19 Wenn es um das neue 5G-Netz geht, spielt die Verzögerungszeit bei der Signallaufzeit eine grosse Rolle. Diese kurze Latenzzeiten können daher auch nur durch schnelle Hardware in den Rechenzentren erreicht werden. So arbeitet der Mobilfunker Vodafone nun an vier neuen 5G-Supercore Rechenzentren. Damit erhöht Vodafone die Anzahl der Rechenzentren und verringert damit die Wege, die Daten zurücklegen müssen, um verarbeitet zu
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Edge Computing: Datenverarbeitung direkt am Ort des Geschehens
Auch wird das neue Edge Computing die Anzahl der Rechenzentren in Deutschland vervielfachen. Die Rechenzentren wandern dann direkt an den Rande des Netzwerks. So kann dieses dann auch direkt in einer Industriehalle plaziert werden. Diese Echtzeit-Rechenzentren sind dann nicht mehr riesig und mit hunderten Servern ausgestattet. Sie sind unscheinbar. Und sie brauchen in vielen Fällen nicht mehr Platz als ein herkömmliches Notebook.
Vodafone Edge Computing in kleinen Rechenzentren -Bild: Vodafone |
Wenn bei einer Roboterstraße beispielsweise mehrere Roboter perfekt aufeinander abgestimmt arbeiten, erhöht Edge Computing die Präzision, mit der sie das tun. Denn ein Roboter informiert seine Kollegen - beispielsweise über einen aktuellen Arbeitsschritt, den er ausübt und der für die folgenden Schritte wichtig ist - in Echtzeit. Die Informationen, die der Roboter teilt, werden direkt in der Industriehalle verarbeitet und an alle weiteren Roboterarme und Maschinen übertragen.
Mehr Sicherheit im Strassenverkehr durch Edge Computing
Auch im Straßenverkehr werden kleine Echtzeit-Rechenzentren eine bedeutende Rolle spielen. Im Auto werden sich sämtliche Technologien bestmöglich ergänzen müssen. Zum Beispiel 5G, LTE, WLAN, Kameras und Sensoren. Wenn eine Kamera an einem Auto erkennt, dass sich vor dem Auto etwas auf der Straße bewegt, wandern diese von der Kamera erfaßten Daten in ein Echtzeit-Rechenzentrum zur Analyse.
Neue Vodafone LTE Masten -Bild: Vodafone |
Es wird beispielsweise erkannt, dass ein Kind einem Ball hinterherläuft und die Straße überquert. Basierend auf Erfahrungswerten kann sogar ermittelt werden, wie lange das Kind wahrscheinlich benötigen wird, um wieder auf dem Bürgersteig zu sein. Also eine Vorhersage der Zeit, bis die gefährliche Situation beendet ist. Diese zeitkritischen Informationen müssen auf schnellstem Wege zurück zum Auto gelangen, sodass es den Fahrer im Notfall warnt oder zukünftig eigenständig bremst, um einen Unfall zu vermeiden. Weil ein vollautomatisiertes Auto zukünftig pro Minute bis zu ein Gigabyte Daten verbrauchen wird, wäre eine Verarbeitung dieser Daten direkt im Fahrzeug kaum realisierbar.
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