Edge Computing Vom digitalen Labyrinth zur klaren Datenstrategie

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KI-Tools verändern unsere Arbeitswelt grundlegend. Im Interview erläutert Gridscale-CEO Henrik Hasenkamp die Herausforderungen, die Unternehmen bei der Einführung dieser Technologien erwarten, und zeigt auf, wie Edge-KI innovative Lösungen bieten kann.

In den verschlungenen Tiefen einer IT-Infrastruktur lauern zahlreiche Herausforderungen: Veraltete Software, komplexe Datenströme und Sicherheitsrisiken warten wie ver­borgene Fallen nur darauf, ausgelöst zu werden. Besonders der Mittelstand, oft mit begrenzten Ressourcen ausgestattet, ist bei der Digitalisierung anfällig und kämpft mit dem digitalen Wirrwarr aus Hybrid- und Multicloud-Umgebungen. Genau hier setzt das Kölner Technologieunternehmen Gridscale an: Es bietet eine Plug-and-Play-Appliance für den Aufbau von Cloud- und Edge-Computing-Services und betreut vor allem kleine und mittlere Unternehmen. Seit der Gründung im Jahr 2014 hat CEO Henrik Hasenkamp mit seinem Team das Unternehmen konsequent weiterentwickelt und zu einem Anbieter von Software­lösungen sowie Plattformbetreiber für zahlreiche mittelständische Unternehmen, IT-Dienstleister und Systemhäuser ausgebaut.

Die Studie „Zwischen Himmel und Erde: Edge Computing in Deutschland, Österreich und der Schweiz 2024“ zeigt, dass 53 Prozent der Unternehmen Edge Computing als Motor der Digitalisierung betrachten, insbesondere für KI, IoT und Industrie 4.0. Der Bedarf an lokaler Datenverarbeitung wächst, da 76 Prozent der Unternehmen ein steigendes Datenvolumen verzeichnen. Wichtige Treiber sind die Anforderungen an Datensicherheit (71 %), Datensouveränität (66 %) und niedrigere Latenzen (81 %). 87 Prozent betonen die Notwendigkeit eines einheitlichen Managements von Edge- und Cloud-Infrastrukturen.

IT-BUSINESS: Herr Hasenkamp, wie können mittelständische Unternehmen KI-Services effektiv in ihre Geschäftsmodelle einbinden, um trotz begrenzter Ressourcen Vorteile zu erzielen?

Hasenkamp: Viele mittelständische Unternehmen sehen KI als Allheilmittel oder stürzen sich in komplexe Projekte, ohne klare Ziele zu definieren. Doch gerade bei begrenzten Ressourcen ist ein strukturierter Ansatz entscheidend, um Prozesse nicht nur effizienter zu machen, sondern echte Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Die größte Herausforderung ist es, den richtigen Anwendungsfall zu identifizieren: Wo kann KI wirklich Mehrwert schaffen? Ein guter Startpunkt sind cloudbasierte AI-as-a-Service-Lösungen, die ohne hohe Anfangsinvestitionen genutzt werden können. Die Auswahl und Integration solcher Dienste in bestehende Prozesse erfordert jedoch Know-how und sorgfältige Planung. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Maschinenbauunternehmen nutzt KI, um Wartungszyklen durch vorausschauende Analysen zu optimieren. Das Ergebnis ist eine 30-prozentige Reduktion von Stillstandszeiten und eine erhöhte Effizienz beim Einsatz von Personalressourcen. Also ein messbarer Erfolg. Wichtig ist es also, Pilotprojekte von Anfang an auf Skalierbarkeit auszulegen und den Erfolg kontinuierlich zu messen. Externe Expertise kann hierbei helfen, den Einstieg zu erleichtern und Fehler zu vermeiden.

IT-BUSINESS: Wie können Software-Defined Cloud Interconnects die Komplexität hybrider und Multi-Cloud-Umgebungen effektiv reduzieren?

Hasenkamp: Hybride und Multi-Cloud-Umgebungen wirken auf viele Unternehmen zunächst wie ein digitales Labyrinth: Jede Plattform hat eigene Schnittstellen, Regelwerke und Anforderungen, was die Verwaltung komplex und ressourcenintensiv macht. Software-Defined Cloud Interconnects (SDCI) bieten hier eine elegante Lösung. Sie funktionieren wie eine zentrale Schaltstelle, die verschiedene Clouds und On-Premise-Systeme effizient verbindet – quasi eine „digitale Autobahn“ für Daten.

Das erhöht nicht nur die Effizienz, sondern verbessert auch die Sicherheit. Zum Beispiel können Unternehmen Datenübertragungen zwischen verschiedenen Systemen verschlüsseln und Zugriffe granular kontrollieren. Ein konkreter Anwendungsfall ist ein Managed Service Provider, der IT-Dienstleistungen für Kunden mit unterschiedlichen Infrastrukturen anbietet. Mit SDCI kann er Daten nahtlos zwischen Rechenzentren, Clouds und lokalen Systemen austauschen – in Echtzeit und ohne die IT-Abteilung zu überlasten. Das macht SDCI besonders für mittelständische Unternehmen sehr attraktiv.

IT-BUSINESS: Welche Strategien empfehlen Sie Unternehmen, um Datensicherheit bei der Nutzung generativer KI-Modelle in der Cloud zu gewährleisten? Vergrößert die Integration von GenAI in Unternehmen nicht auch die Angriffsfläche?

Hasenkamp: Generative KI-Modelle bieten zweifellos enorme Möglichkeiten, bringen aber auch erhebliche Risiken für die Datensicherheit mit sich. Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten, müssen sicherstellen, dass sie nicht unnötig exponiert sind. Es gibt mehrere Strategien, um die Risiken zu minimieren und gleichzeitig die Vorteile generativer KI zu nutzen.

Ein zentraler Ansatz könnte dabei Edge Computing sein, bei dem sensible Daten direkt vor Ort – also lokal – verarbeitet werden, bevor sie in die Cloud übertragen werden. Dadurch verbleiben kritische Informationen innerhalb der eigenen Infrastruktur, was das Risiko von Datenlecks erheblich reduziert. Zusätzlich können Unternehmen ein Zero-Trust-Prinzip implementieren: Jede Zugriffsanfrage, ob von Nutzern oder Systemen, wird überprüft und validiert. Dies minimiert potenzielle Angriffsflächen von vornherein.

Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Anonymisierung von Daten, bevor sie generativen KI-Modellen zur Verfügung gestellt werden. Damit wird sichergestellt, dass keine personenbezogenen oder schützenswerten Informationen preisgegeben werden. Zuletzt ist es essenziell, Mitarbeitende regelmäßig zu schulen – denn viele Sicherheitsvorfälle entstehen durch menschliche Fehler, wie das versehentliche Preisgeben sensibler Daten.

IT-BUSINESS: Welche Rolle spielt Edge-Computing dabei, sensible Daten abzusichern, bevor sie in die Cloud übertragen werden?

Hasenkamp: Edge Computing spielt eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, sensible Daten zu schützen, bevor sie in die Cloud übertragen werden. Der größte Vorteil liegt darin, dass Daten direkt dort verarbeitet werden, wo sie entstehen – beispielsweise in einer Produktionsanlage oder auf einem IoT-Gerät. Dadurch wird nicht nur die Bandbreite geschont, sondern auch die Sicherheit erhöht, da Rohdaten die lokale Infrastruktur nicht verlassen.

Ein praxisnahes Beispiel ist die Fertigungsindustrie: Sensoren in Maschinen sammeln Unmengen an Daten, die analysiert werden müssen. Mit Edge Computing können diese Daten lokal verarbeitet und nur die relevanten Ergebnisse – zum Beispiel Fehlerprognosen oder Optimierungsvorschläge – an die Cloud gesendet werden. Rohdaten und damit auch mögliche Betriebsgeheimnisse verlassen die lokale Infrastruktur damit nicht, wodurch leichter ein adäquates Schutzniveau zu erreichen ist.

Ein zusätzlicher Aspekt könnte auf dem Datenschutz und der Einhaltung von Datenschutzvorgaben wie der DSGVO liegen. Indem Daten innerhalb bestimmter geografischer Grenzen verarbeitet werden, bleiben Unternehmen rechtskonform und schützen die Privatsphäre ihrer Kunden und Mitarbeiter. Auch in Branchen wie dem Gesundheitswesen oder der Finanzindustrie, wo der Schutz sensibler Daten höchste Priorität hat, bietet Edge Computing klare Vorteile.

IT-BUSINESS: Wie bewerten Sie den EU AI Act? Lässt er genug Raum für Innovation und was sollten Unternehmen beachten, um die neuen Vorgaben einzuhalten?

Hasenkamp: Der EU AI Act ist ein bedeutender Schritt, um den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der EU verantwortungsvoll zu regeln. Sein risikobasierter Ansatz ist besonders hervorzuheben: Je höher das Risiko eines KI-Systems, desto strenger sind die Anforderungen. Diese Regelungen sollen in erster Linie für Verbraucher und Unternehmen Klarheit und Vertrauen schaffen.

Unternehmerisch bringt diese Regulierung allerdings auch Hürden mit sich, insbesondere in hochregulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder der Finanzindustrie. Die Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Datenmanagement sind sehr hoch und erfordern eine gründliche Vorbereitung. Unternehmen sind daher angehalten, frühzeitig zu prüfen, wie ihre KI-Systeme klassifiziert werden, um entsprechende Dokumentations- und Compliance-Prozesse gesetzeskonform zu implementieren.

Ich sehe den AI Act nicht ausschließlich als Herausforderung, sondern als Katalysator. Er gibt Unternehmen die Möglichkeit, ihre KI-Strategien auf ein solides Fundament zu stellen, was langfristig zu sicheren und leistungsfähigeren Systemen führen kann. Gleichzeitig setzt der AI Act einen europäischen Standard, der die Chance hat, weltweit als Vorbild zu dienen.

IT-BUSINESS: Wie können Unternehmen dem Fachkräftemangel im Bereich Edge-KI begegnen und Talente gewinnen?

Hasenkamp: Um diesem Problem zu begegnen, können Unternehmen eine Kombination aus Weiterbildungsmaßnahmen, Talentförderung und strategischen Partnerschaften anstreben.

Ein erster Schritt liegt zumeist in der Investition in die bestehende Belegschaft. Viele IT-Fachkräfte bringen bereits solides Grundwissen mit, das durch gezielte Schulungen erweitert werden kann. Zudem bieten sich Kooperationen mit Hoch- und Fachhochschulen an, um Nachwuchstalente frühzeitig für sich zu gewinnen. Duale Studiengänge oder das Angebot von Praktika in innovativen Projekten können somit den Zugang zu hoch qualifizierten Fachkräften erleichtern. Darüber hinaus kann die Zusammenarbeit mit Startups oder Technologieanbietern zu neuen Impulsen führen.

Außerdem ist ein modernes Arbeitsumfeld ein zentraler Faktor. Bei Gridscale setzen wir intern auf flexible Arbeitsmodelle, spannende Projekte und eine offene Unternehmenskultur, um nur einige der Faktoren zu nennen, die Talente erfolgreich anziehen.

IT-BUSINESS: Wie hat die Übernahme durch OVHcloud die strategische Ausrichtung von Gridscale beeinflusst und welche neuen Chancen ergaben sich daraus?

Hasenkamp: Der Zusammenschluss mit OVHcloud ermöglicht Gridscale völlig neue Handlungsspielräume. Strategisch hat sich unser Fokus erweitert und wir sind jetzt Teil eines größeren, globalen Netzwerks. Mit der Kombination der hyperkonvergenten Infrastrukturtechnologie von Gridscale und der Marktstärke der OVHcloud, können wir Kunden weltweit leistungsfähige und innovative Cloud-Lösungen anbieten. Ein konkretes Beispiel sind die sogenannten Local Zones, die auf Basis unserer Technologie aufgebaut werden. Diese Standorte bieten OVHcloud-Kunden Zugang zu Edge-Rechenzentren in ihrer Nähe. Im ersten Jahr unserer Zusammenarbeit haben wir bereits über 15 dieser Local Zones in Betrieb genommen und werden in den kommenden Jahren 100 Local Zones weltweit lauffähig machen.

Dennoch bleiben wir aber unserer Kernphilosophie treu: Wir bieten intuitive, einfach zu nutzende Cloud- und Edge-Computing-Lösungen, die sich direkt an den Bedürfnissen unserer zum Großteil mittelständischen Kunden orientieren. Ich bin sehr optimistisch, dass diese Synergie uns in den nächsten Jahren gemeinsam an die Spitze der europäischen Cloud- und Edge-Innovationen bringen wird.

Fokus auf Edge Computing

OVHcloud übernimmt den Kölner Provider Gridscale

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