| Artikelnummer | NANO-100 | |||||||
| Produktbild |  |
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| Prozessor | Intel® Celeron® J1900/N2840 Prozessor | Intel®CoreTM I3/I5/I7-Prozessor der 4./5. Generation | Intel® Celeron® J4125 Prozessor | |||||
| Erinnerung | DDR3L 4G/8G | DDR4L 4G/8G/16G | ||||||
| Lagerung | 1 *MSATA, 1 *SATA | |||||||
| Netzwerkarbeit | 2 *Realtek RTL8111 Gigabit Ethernet | |||||||
| COM | 2 *RS232 (COM1-2 unterstützt RS485) | |||||||
| USB | 6 * USB | |||||||
| Anzeige | 1 *HDMI, 1 *VGA | |||||||
| Andere Schnittstellen | 1 * Eingang x4 und Ausgang x4 GPIO, 1 *AUDIO (2in1) | |||||||
| Steckplatz erweitern | 1 * MINI-PCIE (unterstützt WIFI/4G-Modul) | |||||||
| Betriebssystem | Windows/Linux | |||||||
| Leistungsaufnahme | DC12V | |||||||
| Größe inkl. Rack (mm) | 136x127x40 | 178,4x127x60 | 136x127x40 | |||||
| Individuelles Bruttogewicht (KG) | 1.00 | |||||||
| Montagemöglichkeiten | Wandmontage / Desktop | |||||||
| Betriebstemperatur | -20 ~ +60℃ | |||||||
| Lagertemperatur | -20 ~ +70℃ | |||||||
Lagerfeuchtigkeit *Nicht kondensierend |
5 ~ 95 % | |||||||
| Verpackungsinformationen | 1 *Master, 1 *Adapter, 1* Netzteilkabel | |||||||
Edge Computing bietet mehrere Vorteile, darunter geringere Latenz, verbesserte Bandbreite, mehr Datenschutz und Sicherheit sowie eine geringere Abhängigkeit von zentralisierten Cloud-Diensten. Durch die Verarbeitung von Daten näher am Endbenutzer ermöglicht Edge Computing eine schnellere Entscheidungsfindung und eine effizientere Nutzung von Netzwerkressourcen.
Anwendungsfälle
Erweiterungsoptionen
Die NANO-Serie bietet flexible Konfigurationen, um Ihren spezifischen Anforderungen gerecht zu werden. Wählen Sie die Variante, die am besten zu Ihnen passt:
Nur-IO-Version:
Kompakt mit einer Höhe von nur 3 Zoll, perfekt für Kunden, die IO-Funktionalität ohne Erweiterungssteckplätze benötigen.
2-Slot-Version: Unterstützt entweder eine Dual-Slot-PCIex16-Karte oder zwei PCIex4-Karten. Ideal für Personen mit mäßigem Erweiterungsbedarf.
Version mit 4 Steckplätzen: Entwickelt für Kunden mit umfangreichen Anforderungen an Zusatzkarten. Bietet Platz für eine Dual-Slot-x16-Karte und zwei x4-Karten oder andere Konfigurationen auf Anfrage.
Erweiterungsmöglichkeiten
Der NANO unterstützt Zusatzkarten mit einer Länge von bis zu 7 Zoll (180 mm) und einer Breite von 5 Zoll (130 mm). Der Erweiterungsbereich ist belüftet und bietet optionale Lüfterhalterungen für zusätzliche Kühlung. Der PCIe-x16-Steckplatz kann eine Leistungsaufnahme von bis zu 75 W verarbeiten und ermöglicht so die Verwendung von Nvidia-GPUs wie der GTX 1650 oder der RTX A2000 in diesem robusten Gehäuse mit kleinem Formfaktor.
Was ist Edge Computing?
Im Kern stellt Edge Computing eine Abkehr vom traditionellen zentralisierten Modell der Datenverarbeitung dar. Im Gegensatz zur Abhängigkeit von einem zentralisierten Cloud-basierten System betont dieser Ansatz die lokale Berechnung und Speicherung in der Nähe der Datenquelle. Die Hauptziele bestehen darin, die Latenz zu reduzieren, die Bandbreite zu optimieren und die Sicherheit und den Datenschutz zu verbessern.
Hauptmerkmale von Edge Computing
● Nähe:
Das Markenzeichen von Edge Computing ist seine Nähe zur Datenquelle, wodurch die physische Entfernung, die Daten zurücklegen müssen, minimiert wird. Diese Lokalisierung gewährleistet einen schnellen und effizienten Verarbeitungszyklus.
● Geringe Latenz:
Die sofortige Verarbeitung am Edge führt zu einer geringen Latenz, einem entscheidenden Faktor für Anwendungen, die Echtzeit-Reaktionsfähigkeit erfordern, wie etwa autonome Fahrzeuge und Smart Cities.
● Dezentrale Architektur:
Im Gegensatz zum zentralisierten Modell verwendet Edge Computing eine dezentrale Architektur. Dies bedeutet, dass die Rechenkapazitäten auf verschiedene Knoten verteilt sind und nicht auf einen einzelnen Verarbeitungsknotenpunkt angewiesen sind.
Vorteile von Edge Computing
● Reduzierte Latenz:
Die Fähigkeit von Edge Computing, Daten an der Quelle zu verarbeiten, minimiert die Verzögerung zwischen Datengenerierung und -verarbeitung. Dies ist unverzichtbar für Anwendungen, die sofortige Reaktionen erfordern, wie etwa autonome Fahrzeuge, die durch komplexe Umgebungen navigieren.
● Bandbreitenoptimierung:
Durch die lokale Verarbeitung von Daten verringert Edge Computing die Belastung der Netzwerkbandbreite. Diese Optimierung erweist sich als besonders wertvoll für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten und einen effizienten Datenfluss gewährleisten.
● Verbesserte Sicherheit und Datenschutz:
Die Lokalisierung der Datenverarbeitung erhöht die Sicherheit, da vertrauliche Informationen nahe an ihrer Quelle bleiben. Dies minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und bietet eine solide Grundlage für den Schutz kritischer Informationen.
