Capire l'Edge Computing: Una Panoramica Completa

Che cosa è Edge Computing?

L'edge computing è un concetto di calcolo distribuito che integra l'intelligenza nei dispositivi edge (noti anche come nodi edge), consentendo l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale vicino alla fonte di raccolta dei dati. Poiché l'edge computing elabora i dati localmente ai margini della rete anziché nel cloud o in un centro dati centralizzato, riduce al minimo la latenza e i costi di trasmissione dei dati, consentendo un feedback e un processo decisionale in tempo reale.

Come Funziona l'Edge Computing?

L'edge computing avvicina la potenza di calcolo alla fonte dei dati, dove si trovano i sensori e gli altri strumenti di acquisizione dei dati. L'intero processo di edge computing avviene all'interno di dispositivi intelligenti che accelerano l'elaborazione dei vari dati raccolti prima che i dispositivi si connettano all'IoT.

L'obiettivo dell'edge computing è quello di aumentare l'efficienza. Invece di inviare tutti i dati raccolti dai sensori alle applicazioni aziendali per l'elaborazione, i dispositivi edge si occupano dell'elaborazione e inviano solo i dati importanti per un'ulteriore analisi o archiviazione. Questo è possibile grazie a edge AI, ovvero l'intelligenza artificiale ai margini.

Dopo che i dispositivi edge eseguono il calcolo dei dati con l'aiuto dell'AI edge, questi dispositivi raggruppano i dati raccolti o i risultati ottenuti in diverse categorie. Le tre categorie di base sono:

• Dati che non necessitano di ulteriori azioni e che non dovrebbero essere memorizzati o trasmessi alle applicazioni aziendali.

• Dati che devono essere conservati per ulteriori analisi o registrazioni.

• Dati che richiedono una risposta immediata.

Il lavoro dell'edge computing consiste nel discriminare tra queste serie di dati e nell'identificare il livello di risposta e l'azione richiesta, per poi agire di conseguenza.

A seconda della potenza di calcolo del dispositivo edge e della complessità dei dati raccolti, il dispositivo può lavorare sui dati anomali e fornire una risposta in tempo reale. Oppure inviarli all'applicazione aziendale per un'ulteriore analisi in tempo reale con recupero immediato dei risultati. Poiché solo i set di dati importanti e urgenti vengono inviati in rete, la larghezza di banda richiesta è ridotta. Ciò si traduce in un sostanziale risparmio sui costi, soprattutto con le reti cellulari wireless.

Perché Edge Computing?

L'edge computing guadagna popolarità nell'informatica aziendale a causa della natura imperativa delle iniziative di trasformazione digitale dipendenti dai dati, che comprendono robotica, automazione avanzata, AI e analisi dei dati. La maggior parte dei settori che utilizzano queste tecnologie sono anche sensibili ai tempi e qualsiasi congestione del sistema e interruzione della rete si tradurrà in enormi perdite economiche. La scelta dell'edge computing offre i seguenti vantaggi:

Bassa Latenza - L'elaborazione edge riduce al minimo la latenza gestendo localmente i dati provenienti da sensori e dispositivi IoT, eliminando la necessità di trasmetterli a un cloud centralizzato per l'elaborazione. In questo modo si ottiene una rete più affidabile e coerente.

Larghezza di Banda Ridotta - Ogni rete ha una larghezza di banda limitata, soprattutto le comunicazioni wireless. L'edge computing risolve i limiti della larghezza di banda elaborando volumi immensi di dati vicino al bordo della rete e inviando solo le informazioni più rilevanti attraverso la rete. In questo modo si riduce al minimo il volume di dati che richiede una connessione cellulare.

Garantire la Sicurezza - Quando si elaborano i dati alla fonte, l'edge computing consente alle organizzazioni di conservare sia i dati che i calcoli in un luogo appropriato. In questo modo si riduce al minimo la suscettibilità alle minacce alla cybersecurity e si garantisce la conformità alle normative sulla localizzazione dei dati, rigorose e dinamiche.

Conformità e Governance dei Dati - Le organizzazioni che gestiscono dati sensibili sono soggette alle regolamentazioni sui dati di vari Paesi. Elaborando questa serie di dati vicino alla fonte, queste aziende possono mantenere i dati sensibili dei clienti/dipendenti all'interno dei loro confini, garantendo così la conformità.

Tipi di Edge Computing

Esistono tre categorie principali di edge computing:

Fornitore Edge: Il provider edge costituisce una rete di risorse informatiche accessibili via Internet, sfruttata principalmente per la fornitura di servizi da parte di aziende di telecomunicazioni, fornitori di servizi, enti multimediali e altri operatori di reti di distribuzione di contenuti (CDN).

Impresa Edge: L'impresa edge è un'estensione del data center aziendale, che comprende data center in uffici remoti, micro data center e così via. Sebbene l'IT sia tipicamente proprietario e gestisca questo ambiente come un data center centralizzato, possono esistere vincoli legati allo spazio o all'alimentazione che richiedono modifiche nella progettazione di queste configurazioni.

Edge Industriale: L'edge industriale, spesso indicato come far edge, comprende istanze di elaborazione più piccole, come uno o due server edge compatti e robusti o sistemi embedded distribuiti al di fuori degli ambienti dei data center tradizionali. Operare al di fuori dei confini dei tipici data center presenta una serie di sfide particolari, tra cui quelle legate allo spazio, al raffreddamento, alla sicurezza e alla gestione.

Casi d'Uso di Edge Computing

Nel corso degli anni, i data center edge hanno trovato diversi casi d'uso nei vari settori, grazie alla rapida adozione della tecnologia e ai vantaggi dell'elaborazione dei dati ai margini della rete. Di seguito sono riportati i diversi modi in cui vari settori utilizzano l'edge computing nelle loro operazioni quotidiane:

Trasporti - I veicoli autonomi producono ogni giorno da 5 a 20 terabyte di dati, tra cui informazioni sulla velocità, la posizione, le condizioni del traffico, le condizioni stradali, ecc. Questi dati devono essere organizzati, elaborati e analizzati in tempo reale e le intuizioni devono essere inserite nel sistema mentre il veicolo è in viaggio. Questa applicazione sensibile ai tempi richiede un'elaborazione a bordo accurata, affidabile e costante.

Produzione - Diversi produttori utilizzano l'edge computing per monitorare i processi produttivi e consentire l'analisi in tempo reale. Abbinato all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale, l'edge computing può contribuire a ottimizzare i processi produttivi con approfondimenti in tempo reale, analisi predittive e altro ancora.

Assistenza sanitaria - La combinazione di edge computing e intelligenza artificiale può migliorare l'efficienza del lavoro del personale medico e garantire la sicurezza personale dei pazienti. Ad esempio, la stima della posa umana, un'attività ampiamente adottata nell'IA della visione, comporta la previsione dei punti chiave del corpo di un individuo, tra cui occhi, braccia e gambe. Questa tecnologia può essere applicata per avvisare il personale sanitario in caso di movimento del paziente o di caduta dal letto dell'ospedale.

Le altre aree in cui è stato adottato l'edge computing includono le strutture sanitarie per aiutare i pazienti a evitare problemi di salute in tempo reale e la vendita al dettaglio per ottimizzare gli ordini dei fornitori e prevedere le vendite.

Sfide dell'Edge Computing

L'edge computing non è privo di sfide e alcune di quelle più comuni riguardano la sicurezza e il ciclo di vita dei dati. Le applicazioni che si basano su dispositivi IoT sono vulnerabili alle violazioni dei dati, il che potrebbe comportare la sicurezza dell'edge. Per quanto riguarda il ciclo di vita dei dati, la sfida è rappresentata dalla grande quantità di dati memorizzati ai margini della rete. Una tonnellata di dati inutili può occupare uno spazio critico; pertanto le aziende devono scegliere con cura quali dati conservare e quali scartare.

L'edge computing si basa sulle connessioni di rete, il che rende le limitazioni di rete un altro problema degno di preoccupazione. È quindi necessario pianificare i problemi di connettività e progettare un'implementazione di edge computing in grado di gestire i problemi di rete più comuni.

Implementazione dell'Edge Computing

Gli sviluppi dell'intelligenza artificiale, dell'IoT e del 5G continueranno a guidare l'adozione dell'edge computing. Il numero di casi d'uso e di tipi di carichi di lavoro implementati nell'edge aumenterà. Le possibilità dell'edge sono davvero infinite. Indipendentemente dal settore in cui si opera, l'edge computing offre diversi vantaggi, ma solo se viene progettato bene e implementato per risolvere le sfide comuni ai data center centralizzati.