Eine Kamera über dem Förderband prüft jedes Bauteil auf Kratzer. Ist ein Teil fehlerhaft, muss ein Greifarm es aussortieren, bevor es die nächste Station erreicht. Dafür bleiben vielleicht 50 Millisekunden. Schickt die Kamera ihre Bilder über das Mobilfunknetz in ein Cloud-Rechenzentrum in Frankfurt oder Irland und wartet dort auf das Urteil eines KI-Modells, wird es knapp, und zwar unabhängig davon, wie schnell die Funkstrecke ist.

An diesem Beispiel zeigt sich, warum 5G und Edge Computing so oft in einem Atemzug genannt werden. Das Funknetz kann Daten schnell und zuverlässig transportieren. Ob eine Anwendung tatsächlich in Echtzeit reagiert, hängt aber davon ab, wie weit der Rechner entfernt ist, der die Daten auswertet. Dieser Beitrag konzentriert sich auf genau dieses Zusammenspiel und auf die Frage, für welche Anwendungen es sich lohnt. Wie 5G selbst funktioniert, mit Frequenzen, Beamforming und Standalone-Kernnetz, erklärt ausführlich der Beitrag 5G erklärt: Technik, Nutzen und Grenzen.

Warum schnelles Funknetz allein nicht reicht

Die Verzögerung, die ein Nutzer oder eine Maschine erlebt, setzt sich aus mehreren Teilen zusammen. Fachleute sprechen von einem Latenzbudget, ähnlich einem Zeitplan, in dem jede Etappe ihren Anteil verbraucht:

• Funkstrecke: vom Gerät zur Antenne und zurück. Hier spielt 5G seine Stärken aus, besonders im Standalone-Betrieb mit eigenem 5G-Kernnetz.
• Transportweg: von der Basisstation durch das Netz des Betreibers bis zum Übergang ins Internet und weiter zum Rechenzentrum. Licht in der Glasfaser legt etwa 200 Kilometer pro Millisekunde zurück. Dazu kommen Router, Umwege und Warteschlangen.
• Verarbeitung: die Zeit, die die Anwendung selbst rechnet, etwa ein Bilderkennungsmodell.
• Rückweg und Aktion: das Ergebnis muss zurück zum Gerät, das dann handelt.

Ein 5G-Netz kann die Funkstrecke auf wenige Millisekunden drücken. Liegt die Anwendung aber in einem Rechenzentrum, das einige hundert Kilometer entfernt ist, und läuft der Datenverkehr über mehrere Netzknoten, frisst der Transportweg den Gewinn schnell wieder auf. In der Praxis messen Nutzer im öffentlichen Mobilfunk deshalb oft Antwortzeiten von etwa 25 bis über 50 Millisekunden, auch mit 5G-Symbol auf dem Display.

Hier setzt Edge Computing an. Der Begriff beschreibt, Rechenleistung dorthin zu verlagern, wo die Daten entstehen, also an den „Rand“ (englisch: edge) des Netzes statt ins zentrale Rechenzentrum. Damit schrumpft der Transportweg, oft auf wenige Kilometer oder auf das eigene Werksgelände.

Wo „der Rand“ liegt: vier Ebenen von Edge Computing

Edge ist kein festgelegter Ort. Je nach Anbieter und Anwendung meint der Begriff ganz unterschiedliche Dinge. Eine grobe Einteilung hilft beim Einordnen:

Die oberen beiden Ebenen liegen beim Anwender selbst, die unterste ist klassische Cloud. Dazwischen liegt die Network Edge, bei der Netzbetreiber Rechenkapazität in ihre eigenen Standorte bringen. Diese Variante heißt im Mobilfunk Multi-Access Edge Computing, kurz MEC. Wie sie funktioniert und warum sie bisher langsamer vorankommt als angekündigt, beschreibt der Beitrag Multi-Access Edge Computing: Was MEC im Mobilfunk leistet.

Für die meisten Unternehmen ist dagegen die On-Premises Edge die wichtigste Ebene: ein Server oder eine kleine Plattform im eigenen Gebäude, die Daten aus Maschinen, Kameras oder Kassen lokal verarbeitet und nur Ergebnisse oder verdichtete Daten in die Cloud schickt.

Was 5G zur Edge beiträgt

Wenn Edge Computing den Rechenort näher heranholt, sorgt 5G dafür, dass auch die Funkstrecke dorthin planbar ist. Drei Eigenschaften sind dabei entscheidend.

Standalone und kurze Wege im Kernnetz

Erst mit 5G Standalone, also einem eigenen 5G-Kernnetz statt der Steuerung über das LTE-Kernnetz, lassen sich Datenströme gezielt lokal ausleiten. Die zuständige Netzfunktion, die User Plane Function, kann dann an einem Standort nahe der Anwendung stehen. Der Datenverkehr verlässt das Netz an dieser Stelle und läuft direkt zum Edge-Server, statt erst durch das zentrale Kernnetz des Betreibers zu wandern.

Network Slicing für zugesicherte Qualität

Mit Network Slicing teilt ein Betreiber ein physisches Netz in mehrere logische Netze mit eigenen Eigenschaften auf. Angenommen, ein Logistikdienstleister überträgt Videobilder von Containerbrücken an eine Leitstelle. Ein eigener Slice kann ihm Bandbreite und Latenz auch dann sichern, wenn im öffentlichen Netz gerade viel los ist. Kombiniert mit einem nahen Edge-Server entsteht eine Strecke, deren Verzögerung sich planen lässt. Ob und zu welchen Bedingungen ein Betreiber Slices für Geschäftskunden anbietet, muss im Einzelfall angefragt werden.

Campusnetze: Funk und Rechner auf dem eigenen Gelände

Die direkteste Kombination ist ein 5G-Campusnetz, ein lokales Netz auf dem Firmengelände. In Deutschland vergibt die Bundesnetzagentur dafür seit 2019 Frequenzen im Bereich von 3,7 bis 3,8 GHz an Unternehmen. Funkzellen, Kernnetz und Edge-Server stehen dann im selben Gebäude oder Werk. Daten verlassen das Gelände nicht, was neben der Latenz auch Datenschutz und Betriebsgeheimnisse betrifft. Alternativ betreiben Netzbetreiber Campusnetze als Dienstleistung, teils mit Anbindung an das öffentliche Netz.

Edge-Angebote der Cloud-Anbieter

Die großen Cloud-Anbieter haben früh erkannt, dass nicht jede Anwendung in ihre Regionen passt. Ihre Edge-Angebote folgen meist demselben Prinzip: Hardware des Anbieters steht beim Kunden oder beim Netzbetreiber, wird aber mit denselben Werkzeugen verwaltet wie die Cloud.

• AWS bietet mit Outposts Server-Racks für das eigene Rechenzentrum an und hat mit Wavelength Rechenkapazität in die Netze einzelner Mobilfunkbetreiber gebracht.
• Microsoft vermarktet unter dem Namen Azure Local eine Plattform für Server am eigenen Standort, die über das Azure-Portal verwaltet wird.
• Google fasst seine Angebote für Rechenzentren und Standorte außerhalb der eigenen Regionen unter Google Distributed Cloud zusammen.

Daneben gibt es zahlreiche Plattformen ohne Cloud-Bindung, etwa auf Basis schlanker Kubernetes-Distributionen wie K3s, mit denen sich Anwendungen auf viele kleine Standorte verteilen lassen. Für Unternehmen ist die Wahl oft eine Frage der vorhandenen Cloud-Strategie: Wer bereits stark in einer Cloud arbeitet, profitiert von einheitlicher Verwaltung, bindet sich aber enger an den Anbieter.

Wie bei allen Cloud-Produkten gilt: Namen, Funktionsumfang und regionale Verfügbarkeit ändern sich regelmäßig. Vor einer Entscheidung lohnt der Blick in die aktuelle Dokumentation des Anbieters.

Realistische Anwendungsfälle statt großer Versprechen

Vor einigen Jahren wurden 5G und Edge Computing gern mit Fernchirurgie, autonomen Autos und dem „Internet der Dinge auf Steroiden“ beworben. Diese Szenarien scheitern bisher weniger an der Technik als an Haftung, Zulassung und Wirtschaftlichkeit. Wo die Kombination heute tatsächlich eingesetzt wird, ist unspektakulärer und gerade deshalb interessant.

Bildverarbeitung in der Produktion

Das Eingangsbeispiel ist einer der häufigsten Fälle: Kameras liefern große Datenmengen, die schnell ausgewertet werden müssen. Ein KI-Modell auf einem Edge-Server mit Grafikprozessor analysiert die Bilder in der Halle, in die Cloud gehen nur Fehlerstatistiken. Ob die Kameras per 5G, WLAN oder Kabel angebunden sind, hängt vor allem davon ab, ob sie sich bewegen.

Fahrerlose Transportsysteme und mobile Roboter

Fahrzeuge, die durch große Hallen oder über ein Werksgelände fahren, brauchen eine Funkverbindung, die beim Wechsel zwischen Zellen nicht abreißt. Hier spielen Campusnetze ihre Stärke aus. Die Flottensteuerung läuft auf einem lokalen Server, damit Fahrbefehle ohne Umweg ankommen.

Videoübertragung bei Veranstaltungen

Rundfunkanstalten und Produktionsfirmen nutzen 5G mit reservierten Kapazitäten, um Livebilder aus Stadien oder von Großveranstaltungen ohne Kabel und Satellitenwagen zu übertragen. Ein Edge-Server vor Ort kann die Signale mischen oder vorverarbeiten.

Handel und verteilte Standorte

Angenommen, eine Handelskette mit 200 Filialen will Regalbilder auswerten, um leere Fächer zu erkennen. Statt Videoströme aller Filialen in die Cloud zu schicken, läuft die Erkennung auf einem kleinen Rechner in jeder Filiale. Hier ist 5G oft gar nicht beteiligt, Edge Computing aber schon. Das zeigt: Beide Technologien ergänzen sich, sind aber nicht aufeinander angewiesen.

Die Schattenseiten: Betrieb, Sicherheit und Kosten

Edge Computing verschiebt Rechenleistung von wenigen großen Rechenzentren an viele kleine Standorte. Das hat Folgen, die in Präsentationen gern unterschlagen werden.

Betrieb im großen Maßstab. Ein Rechenzentrum mit 1.000 Servern zu betreiben ist Routine. 300 Standorte mit je drei Servern zu betreiben, ist eine andere Aufgabe. Updates, Überwachung und Fehlerbehebung müssen automatisiert und aus der Ferne funktionieren, denn niemand fährt für einen Neustart in jede Filiale. Ohne Erfahrung mit Infrastruktur als Code und zentralem Monitoring wird Edge schnell teuer.

Physische Sicherheit. Ein Server in der Werkshalle oder im Lagerraum ist schlechter geschützt als einer im Rechenzentrum. Verschlüsselte Datenträger, gesicherter Startvorgang und ein Zero-Trust-Ansatz, bei dem kein Gerät automatisch als vertrauenswürdig gilt, gehören deshalb zur Grundausstattung.

Mehr Angriffsfläche. Jedes vernetzte Gerät und jeder Edge-Knoten ist ein möglicher Einstiegspunkt. Je mehr IoT-Sensoren im Spiel sind, desto wichtiger werden Gerätemanagement und Netzsegmentierung.

Kosten und Nutzen. Campusnetze, Industriemodule mit 5G-Unterstützung und Edge-Server mit Grafikprozessoren sind deutlich teurer als WLAN und Cloud-Instanzen. Der Aufwand lohnt sich nur, wenn die Anwendung die kurze Latenz oder die lokale Datenhaltung wirklich braucht.

Was das für Ihr Unternehmen bedeutet

Unsere Einschätzung: Edge Computing ist für viele Unternehmen relevanter als 5G. Wer große Datenmengen lokal erzeugt, etwa durch Kameras, Maschinen oder Sensoren, und schnell reagieren muss, kommt um Rechenleistung vor Ort kaum herum. 5G wird dann interessant, wenn die Geräte mobil sind, große Flächen abgedeckt werden müssen oder WLAN an seine Grenzen stößt. Die Kombination beider Technologien ist ein Spezialfall für anspruchsvolle Anwendungen, kein Standard für jede Digitalisierungsinitiative.

Für die Planung hilft eine einfache Reihenfolge:

1. Anforderung klären: Welche Reaktionszeit braucht die Anwendung tatsächlich, 10, 100 oder 1.000 Millisekunden? Viele Projekte überschätzen diesen Wert.
2. Datenmengen abschätzen: Wie viele Daten entstehen, und welche davon müssen wirklich zentral gespeichert werden?
3. Rechenort festlegen: Gerät, Standort, Netzbetreiber oder Cloud-Region.
4. Erst dann die Funktechnik wählen: Kabel, WLAN, öffentliches 5G oder Campusnetz.
5. Betrieb mitplanen: Wer aktualisiert und überwacht die Systeme an den Standorten?

Wer diese Fragen für die eigene Umgebung durchgehen möchte, findet auf unserer Seite zu Edge Computing mit Beratung, Coaching und Seminaren Unterstützung bei Architektur, Plattformwahl und Schulung der Teams.

Häufige Fragen zu 5G und Edge Computing

Braucht Edge Computing zwingend 5G?

Nein. Die meisten Edge-Installationen sind per Kabel oder WLAN angebunden. 5G ergänzt Edge Computing dort, wo Geräte mobil sind oder große Flächen ohne Kabel versorgt werden müssen.

Wie niedrig ist die Latenz mit 5G und Edge wirklich?

Das hängt stark vom Aufbau ab. Im Campusnetz mit lokalem Server sind Antwortzeiten im niedrigen zweistelligen Millisekundenbereich möglich. Im öffentlichen Netz mit einer Anwendung in einer entfernten Cloud-Region liegen sie meist deutlich höher. Belastbare Werte liefern nur Messungen in der eigenen Umgebung.

Ist Edge Computing sicherer als die Cloud?

Nicht automatisch. Sensible Daten bleiben zwar vor Ort, was für Datenschutz und Betriebsgeheimnisse ein Vorteil sein kann. Dafür sind viele verteilte Systeme schwerer abzusichern und zu pflegen als eine zentrale Cloud-Umgebung.

Lohnt sich ein eigenes 5G-Campusnetz für Edge-Anwendungen?

Für einzelne Hallen und stationäre Maschinen ist modernes WLAN meist günstiger. Ein Campusnetz kann sich lohnen, wenn mobile Maschinen große Flächen befahren oder besonders hohe Anforderungen an Zuverlässigkeit bestehen. Mehr zu Campusnetzen steht im eingangs verlinkten Beitrag zur 5G-Technik.