In letzter Zeit werden Daten in einem noch nie dagewesenen Tempo generiert und daher stehen traditionelle Cloud-Computing-Modelle vor großen Herausforderungen. Es besteht ein Bedarf an schnellerer Verarbeitung, geringerer Latenz und verbessertem Datenschutz. Dies hat zur Entstehung eines revolutionären Paradigmas geführt, das als Edge Computing bekannt ist. Aber was genau ist das und warum ist es wichtig? Finden wir es unten heraus!
Was ist Edge-Computing?
Edge Computing bezieht sich auf ein verteiltes Computerparadigma, das Berechnungen und Datenspeicherung näher an den Ort bringt, an dem sie benötigt werden, typischerweise in die Nähe des Randes des Netzwerks oder näher an den Geräten, die Daten erzeugen oder verbrauchen. Beim Edge Computing erfolgt die Verarbeitung und Analyse von Daten an oder in der Nähe der Quelle, anstatt sich auf eine zentralisierte Cloud-Infrastruktur zu verlassen.
Traditionell werden in einem Cloud-Computing-Modell Daten von verschiedenen Geräten oder Sensoren zur Verarbeitung und Analyse an ein zentrales Rechenzentrum oder einen Cloud-Server gesendet. Allerdings zielt Edge Computing darauf ab, die Einschränkungen cloudzentrierter Ansätze wie Latenz, Bandbreitenbeschränkungen und die Abhängigkeit von einer stabilen Netzwerkverbindung zu überwinden.
Durch die Verlagerung der Berechnungen näher an den Netzwerkrand werden Datenverarbeitung in Echtzeit, schnellere Reaktionszeiten, reduzierter Netzwerkverkehr und verbesserte Zuverlässigkeit ermöglicht. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die eine geringe Latenz erfordern, wie z. B. Geräte für das Internet der Dinge (IoT), autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung, Augmented Reality und Fernüberwachung.
In einer Edge-Computing-Architektur werden Edge-Geräte wie Gateways, Router oder Edge-Server in der Nähe der Datenquellen bereitgestellt. Diese Geräte führen lokale Datenverarbeitung, Filterung und Analyse durch und reduzieren so die Datenmenge, die an die zentralisierte Cloud-Infrastruktur gesendet werden muss. Die verarbeiteten Daten oder relevanten Erkenntnisse können dann zur weiteren Verarbeitung, Speicherung oder Langzeitanalyse an die Geräte zurückgesendet oder in die Cloud übertragen werden.
Edge Computing hat mehrere Vorteile:
#1. Reduzierte Latenz
Durch die lokale Verarbeitung von Daten am Edge können Echtzeitanwendungen schnellere Reaktionszeiten erreichen und so die Verzögerungen minimieren, die durch die Übertragung von Daten an einen Remote-Cloud-Server entstehen.
#2. Bandbreitenoptimierung
Neben der Reduzierung der Latenz wird auch die Datenmenge reduziert, die über das Netzwerk übertragen werden muss, wodurch die Bandbreitennutzung optimiert und die mit der Datenübertragung verbundenen Kosten gesenkt werden.
#3. Verbesserte Zuverlässigkeit
Edge-Geräte können auch dann weiterarbeiten und Daten verarbeiten, wenn die Netzwerkverbindung unzuverlässig oder vorübergehend unterbrochen ist. Dies erhöht die Gesamtsystemzuverlässigkeit und -verfügbarkeit.
#4. Verbesserter Datenschutz und Sicherheit
Da sensible Daten lokal verarbeitet werden können, mindert Edge Computing Datenschutzbedenken und Sicherheitsrisiken, die mit der Übertragung von Daten an externe Server verbunden sind.
#5. Skalierbarkeit
Darüber hinaus kann die Verarbeitungslast auf mehrere Edge-Geräte verteilt werden, was eine skalierbare und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
Warum ist Edge Computing eine entscheidende Technologie, die die Zukunft des Computing prägt?
Edge Computing ist aus mehreren Gründen eine entscheidende Technologie, die die Zukunft des Computings prägt. Erstens geht es um die Einschränkungen traditioneller Cloud-Computing-Modelle, die oft mit Latenz und Verarbeitungsgeschwindigkeit zu kämpfen haben. Es bringt die Berechnung näher an die Datenquelle und verkürzt zudem die Zeit, die Daten für die Hin- und Rückübertragung von Daten zwischen Geräten und entfernten Rechenzentren benötigen. Dies ermöglicht die Verarbeitung, Analyse und Entscheidungsfindung von Daten in Echtzeit, was für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und Echtzeitüberwachungssysteme unerlässlich ist.
Zweitens erhöht es den Datenschutz und die Sicherheit. Da vertrauliche Informationen lokal verarbeitet und gespeichert werden, verringert sich die Abhängigkeit von der Übertragung von Daten an Remote-Server. Im Allgemeinen wird dadurch das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff minimiert. Dieser Aspekt ist besonders wichtig in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Regierung, in denen die Vertraulichkeit der Daten von größter Bedeutung ist.
Was ist ein Beispiel für Edge Computing?
Ein Beispiel für Edge Computing ist der Einsatz von Smart-Home-Geräten. In einem herkömmlichen Setup würden Daten von diesen Geräten, wie Thermostaten, Sicherheitskameras und Sprachassistenten, zur Verarbeitung an einen zentralen Server oder eine Cloud gesendet. Beim Edge Computing kann die Verarbeitung und Analyse dieser Daten jedoch lokal auf den Geräten selbst oder auf nahegelegenen Edge-Servern erfolgen.
Beispielsweise kann ein mit dieser Rechenleistung ausgestatteter intelligenter Thermostat Temperatur- und Belegungsdaten von Sensoren in einem Haus sammeln und in Echtzeit Entscheidungen darüber treffen, wie die Temperatur reguliert werden soll, ohne auf einen entfernten Server angewiesen zu sein. Dies ermöglicht schnellere Reaktionszeiten, kürzere Latenzzeiten und eine höhere Effizienz bei der Verwaltung der Heiz- und Kühlsysteme im Haus.
Ein weiteres Beispiel sind autonome Fahrzeuge. Selbstfahrende Autos generieren enorme Datenmengen von verschiedenen Sensoren, darunter Lidar, Kameras und Radar. Die Verarbeitung dieser Daten in Echtzeit und das Treffen sekundenschneller Entscheidungen ist für den sicheren Betrieb autonomer Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung.
Es ermöglicht diesen Fahrzeugen die lokale Verarbeitung und Analyse von Sensordaten, wodurch die Abhängigkeit von einem Remote-Cloud-Server verringert und schnelle Reaktionszeiten für kritische Aufgaben wie Objekterkennung und Kollisionsvermeidung gewährleistet werden.
Was sind die Hauptmerkmale von Edge Computing?
Die wichtigsten Merkmale sind wie folgt:
# 1. Nähe
Dadurch werden Rechenressourcen und Datenverarbeitung näher an den Rand des Netzwerks gebracht, nahe an den Punkt, an dem Daten generiert oder verbraucht werden. Das Gute daran ist, dass die Nähe die Latenz reduziert und eine Verarbeitung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit ermöglicht.
#2. Verteilte Architektur
Dabei handelt es sich um eine dezentrale Architektur, bei der Rechen-, Speicher- und Analysefunktionen auf Edge-Geräte, Edge-Server oder Fog-Knoten verteilt sind. Diese Verteilung verbessert die Zuverlässigkeit, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit.
#3. Lokalisierte Datenverarbeitung
Der Schwerpunkt liegt auf der lokalen Verarbeitung und Analyse von Daten am Edge, anstatt sich auf einen zentralen Cloud-Server zu verlassen. Diese lokalisierte Verarbeitung reduziert den Bedarf an Datenübertragung, spart Bandbreite und verringert die Abhängigkeit von einer ständigen Internetverbindung.
#4. Echtzeit- oder nahezu Echtzeitverarbeitung
Es ermöglicht Analysen und Entscheidungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, die eine geringe Latenz erfordern, wie etwa autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung oder Fernüberwachungssysteme.
#5. Bandbreitenoptimierung
Es optimiert die Nutzung der Netzwerkbandbreite, indem es Daten am Edge filtert, zusammenfasst oder vorverarbeitet, bevor sie in die Cloud übertragen werden. Dadurch wird das übertragene Datenvolumen reduziert, Bandbreite gespart und Kosten gesenkt.
#6. Verbesserte Sicherheit und Privatsphäre
Es verbessert die Sicherheit und den Datenschutz, indem vertrauliche Daten lokal oder in einem bestimmten geografischen Gebiet gespeichert werden. Anstatt Daten in die Cloud zu übertragen, wo sie potenziellen Bedrohungen ausgesetzt sein könnten, ermöglicht es die lokale Verarbeitung und Speicherung sensibler Daten.
#7. Offline-Funktionen
Es ermöglicht den Betrieb von Geräten und Anwendungen offline oder mit eingeschränkter Konnektivität. Durch lokale Verarbeitungs- und Speicherfunktionen können Geräte auch dann weiter funktionieren, wenn die Internetverbindung unterbrochen oder nicht verfügbar ist.
#8. Skalierbarkeit und Flexibilität
Es bietet Skalierbarkeit und Flexibilität, indem es die Bereitstellung von Edge-Geräten oder Servern basierend auf spezifischen Anforderungen ermöglicht. Bei Bedarf können am Edge zusätzliche Rechenressourcen hinzugefügt werden, was eine schnelle Skalierung der Edge-Computing-Infrastruktur ermöglicht.
Was ist der Hauptzweck von Edge Computing?
Der Hauptzweck von Edge Computing besteht darin, Rechenressourcen und Datenverarbeitung näher an die Quelle der Datengenerierung zu bringen, anstatt sich ausschließlich auf entfernte Cloud-Server oder Rechenzentren zu verlassen. Ziel ist es, die Einschränkungen traditioneller zentralisierter Computerarchitekturen zu überwinden, indem Rechen-, Speicher- und Analysefunktionen an den Netzwerkrand verteilt werden, der näher am Ort der Datenerstellung oder -nutzung liegt. Man kann auch sagen, dass es dazu dient, die Effizienz, Leistung und Reaktionsfähigkeit von Anwendungen und Diensten zu verbessern, indem die Berechnung dezentralisiert und näher an den Rand des Netzwerks gebracht wird.
Was ist ein anderes Wort für Edge Computing?
Ein anderes Wort oder ein anderer Begriff, der oft synonym mit „Edge Computing“ verwendet wird, ist „Fog Computing“.
Was ist Edge-Computing-Technologie?
Unter Edge-Computing-Technologie versteht man eine Reihe von Technologien und Ansätzen, die zur Ermöglichung von Edge-Computing eingesetzt werden. Es umfasst eine Reihe von Hardware- und Softwarekomponenten, die die Verarbeitungs-, Speicher- und Netzwerkfunktionen am Netzwerkrand ermöglichen. Im Folgenden sind einige seiner Hauptkomponenten aufgeführt:
#1. Edge-Geräte
Dabei handelt es sich um die physischen Geräte am Netzwerkrand, beispielsweise Sensoren, Gateways, Router, Switches oder Edge-Server. Sie sammeln, verarbeiten und übermitteln Daten aus verschiedenen Quellen.
#2. Edge-Server
Hierbei handelt es sich um Computergeräte, die am Rande des Netzwerks eingesetzt werden, um Rechenleistung, Speicher und lokale Datenverarbeitungsfunktionen bereitzustellen. Edgeserver können sich in Rechenzentren, vor Ort oder an verteilten Standorten befinden.
#3. Edge-Betriebssysteme
Hierbei handelt es sich um spezielle Betriebssysteme, die für die Ausführung auf Edge-Geräten oder Edge-Servern konzipiert sind. Sie sind auf geringen Stromverbrauch, Ressourceneffizienz und Echtzeitverarbeitung optimiert. Beispiele hierfür sind Ubuntu Core, Windows 10 IoT Core oder VxWorks von Wind River.
#4. Edge Analytics-Software
Diese Software ermöglicht Echtzeit-Datenanalyse und Entscheidungsfindung am Edge. Dazu können Algorithmen für maschinelles Lernen, Modelle für künstliche Intelligenz oder Datenanalyse-Frameworks gehören. Edge-Analysesoftware ermöglicht die lokale Verarbeitung und Generierung von Erkenntnissen, ohne auf einen zentralen Cloud-Server angewiesen zu sein.
#5. Edge-Networking
Damit ist die Netzwerkinfrastruktur gemeint, die Edge-Geräte und Server verbindet. Dabei kann es sich um Technologien wie Edge-Router, Edge-Switches oder softwaredefinierte Netzwerklösungen (SDN) handeln. Edge-Networking ermöglicht eine effiziente Datenübertragung und Kommunikation zwischen Geräten und der Cloud.
#6. Containerisierung und Virtualisierung
Diese Technologien ermöglichen die Kapselung und Isolierung von Softwareanwendungen und -diensten und erleichtern so die Bereitstellung und Verwaltung von Edge-Computing-Umgebungen. Container und virtuelle Maschinen können auf Edge-Geräten oder Servern bereitgestellt werden, um Anwendungen und Dienste modular und skalierbar auszuführen.
#7. Edge-Management und Orchestrierung
Diese Tools und Plattformen helfen bei der Verwaltung und Koordinierung der Bereitstellung, Konfiguration, Überwachung und Wartung der Edge-Computing-Infrastruktur. Sie bieten eine zentrale Kontrolle und Transparenz über verteilte Edge-Geräte und -Dienste.
Welche Arten von Edge Computing gibt es?
Es gibt verschiedene Arten oder Kategorien von Edge-Computing, die basierend auf dem Standort und der Bereitstellung von Edge-Ressourcen klassifiziert werden können. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele.
- Edge-Geräte
- Edge-Server
- Nebelberechnung
- Cloudlet-Computing
Wie funktioniert Edge Computing?
Edge Computing funktioniert durch die Dezentralisierung von Rechenressourcen und Datenverarbeitung an den Rand des Netzwerks, also näher an den Ort, an dem Daten generiert oder verbraucht werden. Nachfolgend finden Sie eine Übersicht darüber, wie es normalerweise funktioniert:
#1. Datengenerierung
Daten werden aus verschiedenen Quellen generiert, wie zum Beispiel Sensoren, IoT-Geräten oder Benutzerinteraktionen mit Edge-Geräten wie Smartphones oder Smart Appliances. Zu diesen Daten können Sensorwerte, Videostreams oder Benutzereingaben gehören.
#2. Datenerfassung und -filterung
Edge-Geräte oder Gateways sammeln die Daten von den Quellen und führen eine anfängliche Filterung oder Vorverarbeitung durch, um die zu übertragende Datenmenge zu reduzieren. Dieser Schritt trägt dazu bei, die Bandbreitennutzung zu optimieren und die Latenz zu reduzieren.
#3. Lokale Datenverarbeitung
Edge-Geräte oder Edge-Server führen eine lokale Verarbeitung und Analyse der gesammelten Daten durch. Dies kann die Ausführung von Algorithmen, die Anwendung von Modellen für maschinelles Lernen oder die Ausführung spezifischer Aufgaben umfassen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen oder Aktionen auf der Grundlage der Daten auszulösen.
#4. Entscheidungsfindung am Rande
Es ermöglicht eine Entscheidungsfindung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit am Netzwerkrand. Durch die lokale Verarbeitung von Daten können Edge-Geräte schnell auf Ereignisse oder Bedingungen reagieren, ohne auf einen entfernten Cloud-Server angewiesen zu sein. Dies ist besonders wichtig für zeitkritische Anwendungen wie autonome Fahrzeuge oder industrielle Automatisierung.
#5. Datenübertragung
Nach der lokalen Verarbeitung und Entscheidungsfindung übermitteln Edge-Computing-Systeme relevante oder zusammengefasste Daten an die Cloud oder andere zentrale Systeme. Dies kann das Senden verarbeiteter Daten, Warnungen oder aggregierter Ergebnisse zur weiteren Analyse, Speicherung oder langfristigen Verarbeitung umfassen.
#6. Cloud-Integration
Edge Computing beinhaltet häufig die Integration mit cloudbasierten Systemen oder Diensten. Cloud-Plattformen können für die Langzeitspeicherung, erweiterte Analysen, Schulungen zum maschinellen Lernen oder die Bereitstellung zusätzlicher Rechenressourcen bei Bedarf verwendet werden. Edge-Geräte können Cloud-Ressourcen für Aufgaben nutzen, die umfangreiche Rechenleistung oder die Analyse historischer Daten erfordern.
#7. Management und Orchestrierung
Die Edge-Computing-Infrastruktur erfordert Management und Orchestrierung, um die ordnungsgemäße Bereitstellung, Konfiguration, Überwachung und Wartung von Edge-Geräten, Edge-Servern und zugehörigen Softwarekomponenten sicherzustellen. Dabei kann es sich um zentralisierte Verwaltungsplattformen oder Tools handeln, die Kontrolle, Transparenz und Automatisierung für die Bereitstellungen bieten.
Was ist Edge Computing Accenture?
Unter Edge Computing versteht man die Praxis, Daten in der Nähe der Quelle oder „Edge“ zu verarbeiten, wo sie generiert werden, anstatt sie an eine zentrale Cloud oder ein zentrales Rechenzentrum zu senden. Accenture ist ein globales professionelles Dienstleistungsunternehmen, das eine breite Palette an Beratungs-, Technologie- und Outsourcing-Dienstleistungen anbietet. Sie arbeiten mit Organisationen zusammen, um ihnen dabei zu helfen, Edge-Computing-Technologien und -Strategien zu nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern, ihre digitalen Fähigkeiten zu erweitern und Innovationen voranzutreiben.
Accenture erkennt das Potenzial von Edge Computing bei der Ermöglichung der Datenverarbeitung in Echtzeit, der Reduzierung der Latenz, der Verbesserung der Netzwerkeffizienz und der Ermöglichung neuer Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen. Sie bieten Dienstleistungen im Zusammenhang mit Edge Computing an, einschließlich Strategieentwicklung, Architekturdesign, Implementierung und Integration. Accenture unterstützt Kunden bei der Bewertung ihrer Edge-Computing-Anforderungen, der Identifizierung geeigneter Edge-Infrastruktur, der Optimierung der Netzwerkkonnektivität und der Entwicklung von Edge-fähigen Anwendungen.
Durch den Einsatz von Edge Computing können Unternehmen ihre Fähigkeit verbessern, Daten näher am Ursprungsort zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren und so schnellere Erkenntnisse und Reaktionen zu ermöglichen. Dies ist besonders wertvoll in Szenarien, in denen die Entscheidungsfindung in Echtzeit entscheidend ist, wie etwa autonome Fahrzeuge, Smart Cities, industrielles IoT, Gesundheitsüberwachung und Remote-Asset-Management.
Die Expertise von Accenture im Bereich Edge Computing ermöglicht es ihnen, Kunden bei der effektiven Einführung dieser Technologie zu unterstützen und ihr Potenzial zu nutzen, um die digitale Transformation voranzutreiben, die betriebliche Effizienz zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen.
Edge-Computing vs. Cloud-Computing
Edge Computing und Cloud Computing sind zwei unterschiedliche Paradigmen im Bereich Computing, die jeweils unterschiedliche Zwecke erfüllen und spezifische Anforderungen erfüllen. Im Folgenden sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Edge Computing und Cloud Computing aufgeführt:
#1. Nähe zu Daten und Verarbeitung
Beim Edge Computing erfolgt die Datenverarbeitung näher an der Quelle oder am „Rand“ des Ortes, an dem sie erzeugt werden, typischerweise an oder in der Nähe der Geräte oder Sensoren. Diese Nähe ermöglicht eine Verarbeitung in Echtzeit, reduziert die Latenz und minimiert die Notwendigkeit einer Datenübertragung an zentrale Rechenzentren. Im Gegensatz dazu beinhaltet Cloud Computing die Verarbeitung und Speicherung von Daten in entfernten Rechenzentren, die oft geografisch weit von den Geräten entfernt sind, die die Daten erzeugen.
#2. Datenvolumen und Bandbreite
Es eignet sich für Szenarien, in denen große Datenmengen generiert werden, es jedoch aufgrund der begrenzten Bandbreite oder aus Kostengründen unpraktisch oder ineffizient ist, alle Daten in die Cloud zu übertragen. Stattdessen filtert und verarbeitet es Daten lokal und übermittelt nur relevante Informationen oder aggregierte Erkenntnisse an die Cloud. Cloud Computing hingegen eignet sich gut für Anwendungen, die enorme Speicherkapazität und umfangreiche Datenverarbeitungsfunktionen erfordern.
#3. Latenz und Echtzeitverarbeitung
Edge Computing zielt darauf ab, die Latenz durch die lokale Verarbeitung von Daten zu minimieren und so Analysen und Entscheidungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu ermöglichen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für zeitkritische Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und Gesundheitsüberwachung. Beim Cloud Computing müssen Daten an entfernte Rechenzentren übertragen werden, was zu Latenz führt und es weniger geeignet für Anwendungen macht, die eine sofortige Verarbeitung erfordern.
#4. Skalierbarkeit und Ressourcenverfügbarkeit
Cloud Computing bietet praktisch unbegrenzte Skalierbarkeit und Rechenressourcen. Unternehmen können ihre Rechenkapazität ganz einfach je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern und für die Ressourcen nach Bedarf bezahlen. Beim Edge Computing sind die verfügbaren Rechenressourcen auf die Edge-Geräte selbst oder eine lokale Infrastruktur beschränkt, was möglicherweise Einschränkungen hinsichtlich der Verarbeitungsleistung, des Speichers und der Netzwerkkapazität aufweist.
#5. Netzwerkabhängigkeit
Cloud Computing ist in hohem Maße auf Netzwerkkonnektivität angewiesen, um Daten zu und von entfernten Rechenzentren zu übertragen. Beim Edge Computing wird die Abhängigkeit vom Netzwerk reduziert, da die Datenverarbeitung lokal erfolgt. Dies kann in Szenarien von Vorteil sein, in denen die Netzwerkkonnektivität zeitweise, unzuverlässig oder kostspielig ist.
#6. Datenschutz und Sicherheit
Edge Computing kann den Datenschutz und die Sicherheit verbessern, indem sensible Daten lokal gespeichert werden und so das Risiko unbefugter Zugriffe oder Datenschutzverletzungen während der Übertragung in die Cloud verringert wird. Cloud Computing hingegen erfordert eine sorgfältige Abwägung von Datensicherheitsmaßnahmen, da Daten in entfernten Rechenzentren gespeichert und verarbeitet werden, die von Cloud-Dienstanbietern verwaltet werden.
Ist Tesla ein Edge Computing?
Nicht komplett. Tesla, das Elektrofahrzeug- und Energieunternehmen, nutzt Edge Computing in seinen Fahrzeugen, gilt jedoch nicht in erster Linie als Edge-Computing-Unternehmen. Edge Computing spielt in Teslas Fahrzeugen eine Rolle, um Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit zu ermöglichen, aber Teslas Kerngeschäft dreht sich um Elektrofahrzeuge, erneuerbare Energien und verwandte Technologien.
Ist Edge Computing eine Hardware oder Software?
Edge Computing umfasst sowohl Hardware- als auch Softwarekomponenten. Es bezieht sich auf ein verteiltes Computerparadigma, das Hardware-Infrastruktur und Softwareanwendungen kombiniert, um die Datenverarbeitung und -analyse an oder in der Nähe von Edge-Geräten oder Sensoren zu ermöglichen.
- CLOUD COMPUTING: Definition, Typen, Vor- und Nachteile & PDF (ausführlicher Leitfaden 2023)
- TOP CLOUD-DIENSTLEISTER IM JAHR 2023: Ultimativer Leitfaden
- Die Bedeutung der Internetgeschwindigkeit für Online-Gaming
- CLOUD ENGINEER: Definition, Aufgaben, Jobs, Gehalt und wie man einer wird
- SPRACHASSISTENTEN: Alles, was Sie über Sprachassistenten wissen müssen
- GPS-Tracking-Software
Bibliographie
