Was ist der Unterschied zwischen On-Premise und Edge AI?

On-Premise AI und Edge AI bedeuten beide, dass KI lokal betrieben wird, sind aber nicht dasselbe. Bei On-Premise AI findet die Verarbeitung auf lokalen Servern innerhalb der eigenen Organisation oder am jeweiligen Standort statt. Bei Edge AI erfolgt die Analyse so nah wie möglich an der Datenquelle, zum Beispiel direkt auf einer Kamera, einem Edge-Gerät oder einem kompakten KI-Server.

Der wichtigste Unterschied liegt also darin, wo sich die Rechenleistung befindet.

Was ist On-Premise AI?

Bei On-Premise AI läuft die KI-Software auf Servern innerhalb der eigenen Infrastruktur.

Das kann zum Beispiel sein:

• in einem Serverraum;
• im eigenen Rechenzentrum der Organisation;
• auf einem lokalen GPU-Server;
• an einem zentralen Standort, an dem mehrere Kameras zusammenlaufen.

Die Videostreams werden an diesen Server gesendet und dort analysiert. Das ist besonders interessant für Organisationen, die ein hohes Maß an Kontrolle wünschen über:

• Daten;
• Infrastruktur;
• Sicherheit;
• Integrationen;
• Speicherung;
• Rechenleistung.

Eine On-Premise-Umgebung kann zudem mehrere Kameras und KI-Anwendungen zentral verarbeiten.

Was ist Edge AI?

Bei Edge AI findet die Analyse näher an der Kamera oder am Sensor statt. Die Verarbeitung kann zum Beispiel erfolgen:

• direkt auf der Kamera;
• auf einem Edge-Gerät neben der Kamera;
• auf einem kompakten lokalen KI-Server;
• auf Hardware am Rand des Netzwerks.

Dadurch müssen nicht immer sämtliche Rohvideodaten zuerst an einen zentralen Server oder eine Cloud-Umgebung übertragen werden. Die Analyse findet also buchstäblich am „Edge“ des Netzwerks statt.

Was ist der wichtigste Unterschied?

Eine einfache Möglichkeit, den Unterschied zu verstehen:

On-Premise AI
Lokale Verarbeitung innerhalb der eigenen Infrastruktur, häufig zentral organisiert.

Edge AI
Lokale Verarbeitung so nah wie möglich an der Kamera oder Datenquelle.

Ein On-Premise-Server kann zum Beispiel fünfzig Kameras analysieren. Ein Edge-AI-Gerät kann dagegen direkt neben einer oder wenigen Kameras installiert sein und die Analyse dort durchführen.

Wann ist On-Premise AI sinnvoll?

On-Premise ist häufig interessant, wenn:

• viele Kameras zentral verarbeitet werden müssen;
• mehrere KI-Modelle gleichzeitig eingesetzt werden;
• große Mengen an Rechenleistung benötigt werden;
• bestehende VMS- oder PSIM-Systeme lokal betrieben werden;
• Daten innerhalb der eigenen Infrastruktur bleiben sollen;
• zentrales Management wichtig ist.

Eine zentrale Serverumgebung ist in der Regel einfacher zu verwalten, wenn große Mengen an Kamerastreams an einem Standort zusammenlaufen.

Wann ist Edge AI sinnvoll?

Edge AI kann interessant sein, wenn:

• nur begrenzte Netzwerkbandbreite verfügbar ist;
• ein Standort nur zeitweise oder eingeschränkt verbunden ist;
• sehr schnelle lokale Verarbeitung erforderlich ist;
• nur wenige Kameras KI-Funktionen benötigen;
• Video möglichst lokal verarbeitet werden soll;
• ein zentraler KI-Server nicht praktikabel ist.

Beispiele sind abgelegene Standorte, mobile Kamerasysteme oder temporäre Sicherheitsinstallationen.

Ist Edge automatisch besser für den Datenschutz?

Nicht unbedingt. Lokale Verarbeitung kann dazu beitragen, dass weniger Videodaten über Netzwerke übertragen werden müssen, aber Datenschutz hängt von deutlich mehr Faktoren ab als nur vom Ort der Verarbeitung.

Dazu gehören:

• welche Daten verarbeitet werden;
• welche Metadaten gespeichert werden;
• wer Zugriff hat;
• wie lange Daten aufbewahrt werden;
• wofür die Technologie eingesetzt wird.

Der Ort der KI-Verarbeitung ist daher nur ein Bestandteil einer umfassenderen Datenschutz- und Sicherheitsarchitektur.

Kann On-Premise auch Edge sein?

Ja, manchmal überschneiden sich die Begriffe. Ein kompakter KI-Server, der lokal am Standort und in unmittelbarer Nähe der Kameras betrieben wird, kann sowohl als On-Premise als auch als Edge betrachtet werden. Deshalb ist es wichtiger, die Architektur zu betrachten als nur die Bezeichnung.

Die entscheidenden Fragen sind:

Wo wird das Video verarbeitet?
Wie weit müssen die Daten übertragen werden?
Wie viel Rechenleistung wird benötigt?
Wie wird das System verwaltet?

Welche Option ist besser?

Es gibt keine universell beste Lösung. Die passende Architektur hängt von verschiedenen Faktoren ab:

• Anzahl der Kameras;
• verfügbare Bandbreite;
• Latenz;
• benötigte KI-Kapazität;
• Sicherheit;
• Management;
• Integrationen;
• Kosten;
• Skalierbarkeit.

In größeren Umgebungen wird deshalb häufig ein hybrider Ansatz gewählt, bei dem Edge, On-Premise und teilweise auch Cloud kombiniert werden.

Kurz gesagt:

Edge AI bringt die Verarbeitung näher an die Kamera. On-Premise AI bringt die Verarbeitung in die eigene Infrastruktur. Welche Variante besser geeignet ist, hängt von der Umgebung und der Anwendung ab.

Möchten Sie mehr über den Unterschied zwischen On-Premise und Edge AI erfahren? Lesen Sie diesen Artikel.