Cosa è l'edge computing?

Nel mondo d'oggi ormai dominato dai dati, dove le imprese fanno affidamento su informazioni in tempo reale per prendere decisioni vitali, l'edge computing è diventata la tecnologia di scelta. Spostando via una parte delle risorse di elaborazione e archiviazione da un data center centrale e mettendole più vicino alla sorgente dei dati, problemi di latenza, limitazioni di banda e disfunzioni di rete sono grandemente minimizzati.

Grazie all'edge computing, i dati prodotti in un reparto di produzione o in un negozio al dettaglio sono elaborati e analizzati al margine della rete e all'interno delle strutture. Poiché i dati non viaggiano attraverso la rete, la velocità è un chiaro vantaggio. Ciò si traduce in un'analisi istantanea dei dati, risposta più rapida da parte del personale in situ e decision-making in tempo reale.

Come funziona l'edge computing?

L'edge computing porta la potenza di computing più vicino alla sorgente dati, dove i sensori e gli altri strumenti di cattura sono posizionati. L'intero processo di edge computing ha luogo all'interno di dispositivi intelligenti che velocizzano l'elaborazione dei vari dati raccolti, prima che i dispositivi si connettano all'IoT.

L'obiettivo dell'edge computing è potenziare l'efficienza: invece di mandare tutti i dati raccolti dai sensori alle applicazioni enterprise per l'elaborazione, i dispositivi edge eseguono il computing e inviano solamente i dati importanti per ulteriori analisi o per l'archiviazione. Questo è reso possibile dall' edge AI, ovvero l'intelligenza artificiale al margine della rete.

Dopo che i dispositivi edge hanno eseguito l'elaborazione dei dati con l'aiuto dell'edge AI, i dati raccolti o i risultati ottenuti vengono raggruppati da questi dispositivi in diverse categorie. Le tre categorie base sono:

• Dati che non hanno bisogno di ulteriori operazioni e non devono essere archiviati o trasmessi alle applicazioni enterprise.

• Dati che devono essere tenuti per ulteriore analisi o conservazione.

• Dati che richiedono risposta immediata.

Il compito dell'edge computing è di fare distinzione tra questi set di dati e identificare il livello di risposta e l'azione richiesta, operando poi di conseguenza.

A seconda della potenza di elaborazione del dispositivo edge e della complessità dei dati elaborati, il dispositivo può lavorare sui dati esterni e fornire risposta in tempo reale, o inviarli all'applicazione enterprise per ulteriore analisi in tempo reale con recupero immediato dei risultati. Dato che solamente i set di dati importanti e urgenti sono inviati attraverso la rete, i requisiti di larghezza di banda sono ridotti. Vi sono di conseguenza sostanziali tagli dei costi, specialmente con reti cellulari wireless.

Perché l'edge computing?

Vi sono diverse ragioni per cui l'edge computing sta vincendo la battaglia di popolarità nel mondo del computing enterprise. Le iniziative di trasformazione digitale, dalla robotica all'automazione avanzata, dall'AI all'analitica, hanno tutte una cosa in comune: sono largamente dipendenti dai dati. La maggior parte dei settori che utilizzano a proprio vantaggio queste tecnologie sono sensibili al fattore tempo, da cui deriva che i dati da loro prodotti diventano irrilevanti nel giro di minuti, se non addirittura secondi.

Il grande numero di dati prodotti al momento dai dispositivi IoT mettono sotto sforzo il modello di computing condiviso a causa della congestione del sistema e delle interruzioni di rete, avendo come risultato grandi perdite finanziarie, danni e danneggiamenti dispendiosi per quelle applicazioni sensibili al fattore tempo e alle interruzioni. L'attrattiva dell'edge computing deriva fondamentalmente da tre problemi di rete che cerca di risolvere. Questi sono:

Latenza un rallentamento di comunicazione trai dispositivi e la rete rallenta il decision-making delle applicazioni sensibili al fattore tempo. L'edge computing risolve questo problema utilizzando una rete più distribuita, assicurando che non vi sia disconnessione nel trasferimento ed elaborazione di informazioni in tempo reale. Questo fornisce una rete più affidabile e stabile.

Larghezza di banda – ogni rete ha larghezza di banda limitata, in particolare le comunicazioni wireless. L'edge computing risolve le limitazioni di larghezza di banda elaborando enormi volumi di dati vicino al margine della rete inviando poi solamente le informazioni più importanti attraverso la rete, minimizzando il volume dei dati che richiedono connessione cellulare.

Conformità e gestione dati – le organizzazioni che gestiscono dati sensibili sono soggette a regolamentazioni sui dati di diversi paesi. Elaborando questo set di dati vicino alla propria sorgente, queste compagnie possono mantenere i dati sensibili dei clienti/dipendenti all'interno dei propri confini, garantendo così la conformità.

Casi d'uso dell'edge computing

Nel corso degli anni gli edge data center hanno trovato numerosi utilizzi nei vari settori, grazie alla rapida adozione del tech e dei vantaggi derivanti dall'elaborazione dei dati al margine della rete. Idealmente, ogni applicazione che richiede la movimentazione di grandi quantità di dati verso un data center centralizzato prima di recuperare risultati e insight potrebbe beneficiare molto dall'edge computing. Di seguito sono elencati alcuni modi tramite cui molti settori utilizzano l'edge computing nelle operazioni quotidiane:

Trasporti – I veicoli autonomi producono circa dai 5 fino ai 20 terabyte di dati giornalieri da informazioni sulla velocità, luogo, condizioni del traffico e delle strade, etc. Questi dati devono essere organizzati, processati e analizzati in tempo reale e gli insight devono essere dati al sistema mentre il veicolo è su strada. Questo tipo di applicazione sensibile al fattore tempo richiede computing a bordo accurato, affidabile e costante.

Produzione – Molti produttori utilizzano oggi l'edge computing per monitorare i processi produttivi e permettere analisi in tempo reale. Abbinandolo con il machine learning e l'AI, l'edge computing può aiutare a ottimizzare i processi di produzione con insight in tempo reale, analitiche predittive e altro.

Agricoltura – L'agricoltura indoor fa affidamento su diversi sensori che raccolgono una vasta gamma di dati che devono essere elaborati e analizzati per ottenere insight sulla salute delle piante, le condizioni meteo, la densità dei nutrienti, etc. L'edge computing rende l'elaborazione di questi dati e la produzione di insight più veloce.

Altre aree dove l'edge computing è stato adottato includono le strutture sanitarie, dove viene utilizzato per aiutare i pazienti a evitare problemi di salute in tempo reale, e la vendita al dettaglio, dove ottimizza gli ordini di vendita e fa previsioni sulle vendite.

Problemi dell'edge computing

L'edge computing non è esente da problemi e alcuni dei più comuni sono collegati alla sicurezza e al ciclo di vita dei dati. Le applicazioni che fanno affidamento su dispostivi IoT sono vulnerabili a violazioni dati, le quali possono compromettere la sicurezza al margine della rete. Per quanto riguarda il ciclo di vita dei dati, i problemi derivano dalla grande quantità di dati archiviati al margine della rete. Tonnellate di dati inutili possono occupare spazio critico, motivo per cui le imprese devono scegliere accuratamente quali dati conservare e quali scartare.

L'edge computing fa inoltre affidamento su un certo livello di connettività e le tipiche limitazioni di rete sono un altro motivo di preoccupazione. Perciò è necessario prepararsi per i problemi di connettività e progettare un piano di edge computing che possa far fronte ai comuni problemi di rete.

Implementare l'edge computing

A prescindere dal settore in cui si opera, l'edge computing comporta numerosi vantaggi, ma solamente se ben progettato e utilizzato per risolvere i problemi comuni dei data center centralizzati. Per ottenere il massimo dal proprio investimento, è importante lavorare con una compagnia di edge computing rinomata e con un consulente IT esperto per guidarti nella migliore maniera.