La attuali infrastrutture di telecomunicazioni, trasporti ed energia hanno evidenziato come l’universo del Cloud stia cambiando radicalmente, evolvendo verso il modello di edge computing.
Con questa espressione ci si riferisce all’approccio che ha introdotto nuove capacità di elaborazione locali riducendo l’obbligo di spostare i dati generati da dispositivi smart verso il Cloud.
Tale trasformazione garantisce tantissimi vantaggi rispetto al classico modello basato sulla centralizzazione in quanto assicura tempestività dei risultati, una migliore sostenibilità ambientale e un controllo dei dati sensibili di certo più affidabile.
In aggiunta, l’edge computing darà un grande contributo allo sviluppo di competenze integrate di computing, security e networking che sono di vitale importanza per la costruzione delle infrastrutture strategiche dei Paesi.
Andiamo a scoprire insieme in cosa consiste l’edge computing, qual è la differenza rispetto al cloud computing e quali sono i principali settori di applicazione.
Cosa significa edge computing
Le origini dell’edge computing risalgono ai primi anni Novanta, ossia a quando è stata creata la prima CDN, rete per la distribuzione dei contenuti. Questa tecnologia, però, in principio era confinata esclusivamente a immagini e video e non a ingenti carichi di lavoro di dati.
Negli anni Duemila l’avvento dei dispostivi mobili e dei primi device intelligenti ha incrementato la pressione sull’infrastruttura IT dell’epoca, ma solo con l’introduzione del cloud computing è iniziata la vera e propria decentralizzazione dell’IT che ha offerto agli utenti finali una potenza di calcolo con più flessibilità, scalabilità e cooperazione da qualunque parte del mondo.
L’edge computing rappresenta l’elaborazione di dati eseguita nei pressi dell’ubicazione fisica della sorgente delle informazioni e vicino a coloro che usufruiscono dei risultati. La maggiore vicinanza di tali servizi di elaborazione all’edge di rete fornisce risultati più rapidi e sicuri ad un costo decisamente inferiore.
Infatti, l’edge computing permette una riduzione delle spese di rete e dei ritardi di trasmissione, contiene gli errori di servizio ed evita limitazioni della larghezza di banda.
Quella di edge computing è quindi un’architettura IT decentralizzata e distribuita poiché dà la possibilità di liberare alcune applicazioni time-sensitive dal vincolo dei data center remoti, dando l’opportunità di elaborare dati direttamente sul posto.
Oggi l’edge computing viene impiegato in tanti ambiti diversi, tra i quali produzione industriale, elettricità, trasporti, telecomunicazioni e molto altro ancora. In molti settori questo genere di approccio risponde all’esigenza di lavorare dati in tempo reale.
I benefici dell’edge computing
L’edge computing ormai sta prendendo sempre più piede in quanto permette alle società di raccogliere ed elaborare i dati non analizzati con più efficienza e precisione.
Soprattutto in questa epoca storica, alle imprese è richiesto un accesso pressocché istantaneo ai dati per compiere scelte consapevoli circa la produttività e le funzioni aziendali. Se usato nel modo corretto, l’edge computing ha le giuste potenzialità per dare una mano alle organizzazioni nel migliorare le prestazioni, la sicurezza e automatizzare i processi.
Ecco allora quali sono i più impostanti vantaggi derivanti dall’impiego di un’architettura edge computing.
Maggiore rapidità
In molti settori dell’economica attuale è necessario disporre di un trasferimento quasi istantaneo dei dati. È questo il caso, per esempio, degli apparecchi robotici delle fabbriche.
Se un incidente rende pericoloso il funzionamento di un robot, è importante che questo riceva le informazioni in modo rapido per potersi spegnere. Inoltre, è possibile contenere la latenza, ovvero l’intervallo di tempo tra input e output.
Dati più sicuri
Grazie ai sistemi di edge computing la gran parte dei dati viene processata e catalogata in loco. Dunque, tutte le informazioni da mandare al data center possono essere crittografate prima dell’invio.
Non a caso le società impiegano l’edge computing anche per garantire il rispetto delle leggi sulla protezione dei dati, come il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati), lasciando i dati sensibili vicino alla fonte di provenienza.
Incremento di produttività
Le imprese ottengono una migliore produttività operativa e del personale fornendo una risposta più rapida alle informazioni. Studiando i dati raccolti alla sorgente, le aziende hanno l’occasione di rendere più efficienti i vari reparti, le apparecchiature e le infrastrutture con scarse prestazioni.
Inoltre, l’edge computing può essere combinato con i dispositivi di Intelligenza Artificiale e di Machine Learning per raggiungere più facilmente i propri obiettivi di business.
Prestazioni migliori
L’edge computing spesso trova impiego anche in zone remote, dove la connessione Internet è scarsa. Ecco che un ambiente edge ben configurato consente alle imprese di analizzare e memorizzare le informazioni in maniera affidabile.
Questo perché le applicazioni eseguite sull’edge usano meno CPU e memoria rispetto al dispositivo dell’utente e si va anche a ridurre la larghezza di banda utilizzata. Al contempo, si riduce il pericolo di inattività provocate da interruzioni di rete o di connessione.
Contenimento dei costi
Inviare imponenti quantità di dati dalla fonte ai classici data center centralizzati è un’operazione costosa poiché necessita di una larghezza di banda più ampia.
I modelli di edge computing permettono una riduzione delle informazioni inviate dai siti ai data center perché gli utenti inoltrano solamente i dati critici. Quindi a seconda della quantità specifica di dati che la società invia e processa, si potrà risparmiare anche sui costi operativi.
Edge computing e cloud computing
Quando si parla di cloud computing ci si riferisce all’esecuzione di carichi di lavoro dentro il cloud, che altro non è che un ambiente IT che consente di ricavare, raggruppare e condividere risorse scalabili in una rete.
I servizi cloud assicurano la possibilità di impiegare risorse (server, storage, database, applicazioni e invio dati e altro) preesistenti e disponibili in remoto come architettura distribuita. Dunque, si paga secondo il consumo e non più secondo il possesso: ovvero, si ha accesso alle tecnologie mediate canone di servizio, riducendo le spese per hardware, software, gestione e manutenzione.
L’obiettivo principale del cloud computing è soprattutto quello di centralizzare i propri servizi in un numero circoscritto di grandi data center. La centralizzazione permetteva ai dati di essere condivisi in maniera più efficace, conservando comunque il controllo e la sicurezza della società.
L’edge computing, invece, viene scelto per quegli scenari d’uso che non possono essere gestiti in modo efficiente tramite l’approccio centralizzato tipico del cloud computing, di solito a causa di alcuni requisiti di rete o altri limiti.
Ciò che lo caratterizza è la vicinanza degli elementi di elaborazione, archiviazione e networking ai dati. L’edge computing è la soluzione ideale per eliminare i problemi di latenza e mancanza di banda, guadagnando velocità e flessibilità.
Dispositivi edge e IoT
L’Internet of Things (IoT) è il processo di connessione a Internet dei device fisici di uso quotidiano che sono dotati di sensori, software e tecnologie integrate di connessione. Tra questi dispositivi ci sono oggetti familiari come dispositivi medici, lampadine, dispositivi wearable ed oggetti smart.
I dispositivi IoT non sono per forza dispositivi edge, ma a volte rientrano nelle strategie edge delle aziende. A differenza di quelli IoT, i device edge offrono ulteriori risorse di elaborazione, con una riduzione della latenza di comunicazione tra reti IT centrali e dispositivi IoT.
In altre parole, a fare la differenza tra oggetti edge e quelli IoT è l’abilità dei primi di processare i dati direttamente all’interno delle applicazioni IoT, prima dell’invio oppure della loro ricezione.
Applicazioni dell’edge computing
La bassa latenza del trasferimento dati, la velocità di trasmissione più alta e la facilità di uso dei device edge hanno reso più facile la rapida diffusione dell’edge computing in molti ambiti della nostra vita. Andiamo a conoscere quali sono i più importanti settori di applicazione oggi disponibili.
Settore manifatturiero
La diffusione dei dispositivi IoT ha contribuito all’adozione dei sistemi di edge computing nell’industria manifatturiera. Molti produttori usano soluzioni di questo tipo per agevolare l’automazione, archiviare dati in loco, ottenere una migliore produttività ed avere una più veloce comunicazione da macchina a macchina.
Energia
Le società energetiche si avvalgono dell’utilizzo dell’edge computing per analizzare ed ammassare dati su piattaforme petrolifere, parchi fotovoltaici, turbine eoliche e molto altro.
Gli stessi operatori di perforazione ed estrazione usano spesso l’AI edge per individuare pericoli e controllare le condutture. L’edge computing è quindi un valido aiuto nella protezione dei dipendenti e nel fare previsioni sulle attività di manutenzione.
Sanità
I dispositivi edge sono in grado di monitorare le funzioni critiche dei pazienti quali glicemia, pressione e temperatura. Infatti, le reti di edge computing sono ideali per l’archiviazione di dati dei pazienti in sede e dare maggiore privacy.
Le strutture mediche e ospedaliere possono così ridurre la mole di dati inviate alle sedi centrali e si può contenere il rischio di perdita di dati.
AI
L’edge computing viene ampiamente usato anche nel campo dell’Intelligenza Artificiale, con vantaggi non indifferenti, a cominciare dal risparmio di tempo. Ciò significa che mediante l’edge AI gli algoritmi AI lavorano direttamente sul dispositivo.
Quindi elaborano i dati in loco e danno risposte e soluzioni che possono essere intraprese con rapidità. Andranno così a diminuire i carichi di lavoro in cloud, i consumi energetici e i pericoli legati alla sicurezza.
Una delle più interessanti applicazioni in ambito AI dell’edge computing sono i veicoli autonomi, forniti di sensori IoT che incamerano grandi quantità di dati al secondo. Tali veicoli elaborano informazioni in tempo reale per ottenere risposte immediate e non si affidano a server remoti per eseguire scelte in frazioni di secondo.
Infine, i veicoli autonomi sono capaci di interagire tra loro sulle condizioni stradali, garantendo ulteriore protezione e riducendo il rischio di incidenti.