Di recente, i dati vengono generati a un ritmo senza precedenti e, di conseguenza, i tradizionali modelli di cloud computing devono affrontare sfide significative. C'è bisogno di un'elaborazione più rapida, una latenza ridotta e una maggiore privacy e questo ha portato all'emergere di un paradigma rivoluzionario noto come edge computing. Ma cos'è esattamente e perché è importante? Scopriamolo di seguito!
Che cos'è l'Edge Computing?
L'edge computing si riferisce a un paradigma di calcolo distribuito che porta il calcolo e l'archiviazione dei dati più vicino alla posizione in cui è necessario, in genere vicino al bordo della rete o più vicino ai dispositivi che generano o consumano dati. Nell'edge computing, l'elaborazione e l'analisi dei dati avvengono presso o vicino alla fonte, piuttosto che affidarsi a un'infrastruttura cloud centralizzata.
Tradizionalmente, in un modello di cloud computing, i dati provenienti da vari dispositivi o sensori vengono inviati a un data center centralizzato o a un server cloud per l'elaborazione e l'analisi. Tuttavia, l'edge computing mira a superare i limiti degli approcci incentrati sul cloud, come la latenza, i vincoli di larghezza di banda e la dipendenza da una connessione di rete stabile.
Spostando il calcolo più vicino al bordo della rete, consente l'elaborazione dei dati in tempo reale, tempi di risposta più rapidi, traffico di rete ridotto e maggiore affidabilità. È particolarmente vantaggioso per le applicazioni che richiedono bassa latenza, come dispositivi Internet of Things (IoT), veicoli autonomi, automazione industriale, realtà aumentata e monitoraggio remoto.
In un'architettura di edge computing, i dispositivi edge, come gateway, router o server edge, vengono distribuiti vicino alle origini dati. Questi dispositivi eseguono l'elaborazione, il filtraggio e l'analisi dei dati locali, riducendo la quantità di dati che devono essere inviati all'infrastruttura cloud centralizzata. I dati elaborati o gli approfondimenti pertinenti possono quindi essere rispediti ai dispositivi o trasmessi al cloud per un'ulteriore elaborazione, archiviazione o analisi a lungo termine.
L'edge computing ha diversi vantaggi:
#1. Latenza ridotta
Elaborando i dati localmente all'edge, le applicazioni in tempo reale possono ottenere tempi di risposta più rapidi, riducendo al minimo i ritardi causati dalla trasmissione dei dati a un server cloud remoto.
#2. Ottimizzazione della larghezza di banda
Oltre a ridurre la latenza, riduce anche la quantità di dati che devono essere trasmessi sulla rete, ottimizzando l'utilizzo della larghezza di banda e riducendo i costi associati al trasferimento dei dati.
#3. Affidabilità migliorata
I dispositivi perimetrali possono continuare a funzionare ed elaborare i dati anche in situazioni in cui la connessione di rete è inaffidabile o temporaneamente interrotta. Ciò migliora l'affidabilità e la disponibilità complessive del sistema.
#4. Privacy e sicurezza dei dati migliorate
Poiché i dati sensibili possono essere elaborati localmente, l'edge computing mitiga i problemi di privacy e i rischi per la sicurezza associati alla trasmissione di dati a server esterni.
#5. Scalabilità
Può anche distribuire il carico di elaborazione su più dispositivi edge, consentendo una gestione scalabile ed efficiente di grandi volumi di dati.
Perché l'edge computing è una tecnologia critica che plasma il futuro dell'informatica?
L'edge computing è una tecnologia critica che plasma il futuro dell'informatica per diversi motivi. In primo luogo, affronta i limiti dei tradizionali modelli di cloud computing, che spesso lottano con la latenza e la velocità di elaborazione. Avvicina il calcolo all'origine dei dati e riduce anche il tempo necessario ai dati per viaggiare avanti e indietro tra i dispositivi e i data center remoti. Ciò consente l'elaborazione, l'analisi e il processo decisionale dei dati in tempo reale, essenziali per applicazioni come veicoli autonomi, automazione industriale e sistemi di monitoraggio in tempo reale.
In secondo luogo, migliora la privacy e la sicurezza dei dati. Con le informazioni sensibili elaborate e archiviate localmente, si fa meno affidamento sul trasferimento dei dati ai server remoti. In generale, questo riduce al minimo il rischio di violazioni dei dati e di accesso non autorizzato. Questo aspetto è particolarmente importante in settori come la sanità, la finanza e il governo, dove la riservatezza dei dati è fondamentale.
Qual è un esempio di Edge Computing?
Un esempio di edge computing è l'uso di dispositivi domestici intelligenti. In una configurazione tradizionale, i dati di questi dispositivi, come termostati, telecamere di sicurezza e assistenti vocali, verrebbero inviati a un server centrale o cloud per l'elaborazione. Tuttavia, con l'edge computing, l'elaborazione e l'analisi di questi dati possono avvenire localmente sui dispositivi stessi o sui server perimetrali vicini.
Ad esempio, un termostato intelligente dotato di questa capacità di elaborazione può raccogliere dati sulla temperatura e sull'occupazione dai sensori all'interno di una casa e prendere decisioni in tempo reale su come regolare la temperatura senza fare affidamento su un server distante. Ciò consente tempi di risposta più rapidi, latenza ridotta e maggiore efficienza nella gestione dei sistemi di riscaldamento e raffreddamento all'interno della casa.
Un altro esempio sono i veicoli autonomi. Le auto a guida autonoma generano un'enorme quantità di dati da vari sensori, inclusi lidar, telecamere e radar. Elaborare questi dati in tempo reale e prendere decisioni in una frazione di secondo è fondamentale per il funzionamento sicuro dei veicoli autonomi.
Consente a questi veicoli di eseguire l'elaborazione e l'analisi locali dei dati dei sensori, riducendo la dipendenza da un server cloud remoto e garantendo tempi di risposta rapidi per attività critiche come il rilevamento di oggetti e la prevenzione delle collisioni.
Quali sono le caratteristiche chiave dell'edge computing?
Le caratteristiche fondamentali sono le seguenti:
# 1. Prossimità
Porta le risorse computazionali e l'elaborazione dei dati più vicino al bordo della rete, vicino al punto di generazione o consumo dei dati. L'aspetto positivo è che la prossimità riduce la latenza e consente l'elaborazione in tempo reale o quasi in tempo reale.
#2. Architettura distribuita
Implica un'architettura decentralizzata in cui le capacità di calcolo, archiviazione e analisi sono distribuite su dispositivi edge, server edge o nodi fog. Questa distribuzione migliora l'affidabilità, la tolleranza agli errori e la scalabilità.
#3. Elaborazione dati localizzata
Enfatizza l'elaborazione e l'analisi dei dati localmente all'edge piuttosto che fare affidamento su un server cloud centralizzato. Questa elaborazione localizzata riduce la necessità di trasmissione dei dati, risparmiando larghezza di banda e riducendo la dipendenza dalla connettività Internet costante.
#4. Elaborazione in tempo reale o quasi in tempo reale
Consente l'analisi e il processo decisionale in tempo reale o quasi in tempo reale. Questo è fondamentale per le applicazioni che richiedono bassa latenza, come veicoli autonomi, automazione industriale o sistemi di monitoraggio remoto.
#5. Ottimizzazione della larghezza di banda
Ottimizza l'utilizzo della larghezza di banda della rete filtrando, riepilogando o pre-elaborando i dati all'edge prima di trasmetterli al cloud. Ciò riduce il volume dei dati trasmessi, risparmiando larghezza di banda e riducendo i costi.
#6. Sicurezza e privacy migliorate
Migliora la sicurezza e la privacy mantenendo i dati sensibili locali o all'interno di un'area geografica specifica. Invece di trasmettere i dati al cloud, dove potrebbero essere esposti a potenziali minacce, consente l'elaborazione e l'archiviazione locale dei dati sensibili.
#7. Funzionalità offline
Consente a dispositivi e applicazioni di funzionare offline o con connettività limitata. Le capacità di elaborazione e archiviazione locali consentono ai dispositivi di continuare a funzionare anche quando la connettività Internet è intermittente o non disponibile.
#8. Scalabilità e flessibilità
Offre scalabilità e flessibilità consentendo l'implementazione di dispositivi o server perimetrali in base a requisiti specifici. Ulteriori risorse di calcolo possono essere aggiunte all'edge in base alle esigenze, consentendo una rapida scalabilità dell'infrastruttura di edge computing.
Qual è lo scopo principale dell'edge computing?
Lo scopo principale dell'edge computing è portare le risorse di calcolo e l'elaborazione dei dati più vicino alla fonte della generazione dei dati, piuttosto che affidarsi esclusivamente a server cloud o data center distanti. Mira ad affrontare i limiti delle tradizionali architetture di calcolo centralizzate distribuendo le capacità di calcolo, archiviazione e analisi all'edge della rete, che è più vicino a dove i dati vengono creati o consumati. Si può anche dire che esiste per migliorare l'efficienza, le prestazioni e la reattività di applicazioni e servizi decentralizzando il calcolo e avvicinandolo al bordo della rete.
Qual è un'altra parola per Edge Computing?
Un'altra parola o termine che viene spesso usato in modo intercambiabile con "edge computing" è "fog computing".
Che cos'è la tecnologia dell'edge computing
La tecnologia dell'edge computing si riferisce all'insieme di tecnologie e approcci utilizzati per abilitare l'edge computing. Comprende una gamma di componenti hardware e software che facilitano l'elaborazione, l'archiviazione e le capacità di rete all'edge della rete. Di seguito sono riportati alcuni dei suoi componenti chiave:
#1. Dispositivi perimetrali
Questi sono i dispositivi fisici situati all'estremità della rete, come sensori, gateway, router, switch o server perimetrali. Raccolgono, elaborano e trasmettono dati da varie fonti.
#2. Server perimetrali
Si tratta di dispositivi informatici distribuiti ai margini della rete per fornire potenza di calcolo, archiviazione e capacità di elaborazione dei dati locali. I server perimetrali possono trovarsi nei data center, in locale o in posizioni distribuite.
#3. Sistemi operativi perimetrali
Si tratta di sistemi operativi specializzati progettati per essere eseguiti su dispositivi perimetrali o server perimetrali. Sono ottimizzati per un basso consumo energetico, l'efficienza delle risorse e l'elaborazione in tempo reale. Gli esempi includono Ubuntu Core, Windows 10 IoT Core o VxWorks di Wind River.
#4. Software di analisi dei bordi
Questo software consente l'analisi dei dati in tempo reale e il processo decisionale all'edge. Può includere algoritmi di apprendimento automatico, modelli di intelligenza artificiale o framework di analisi dei dati. Il software di analisi edge consente l'elaborazione locale e la generazione di insight senza fare affidamento su un server cloud centralizzato.
#5. Reti perimetrali
Si riferisce all'infrastruttura di rete che collega dispositivi e server perimetrali. Può coinvolgere tecnologie come edge router, edge switch o soluzioni di rete definita dal software (SDN). L'edge networking consente un'efficiente trasmissione dei dati e la comunicazione tra i dispositivi e il cloud.
#6. Containerizzazione e virtualizzazione
Queste tecnologie consentono l'incapsulamento e l'isolamento di applicazioni e servizi software, semplificando l'implementazione e la gestione degli ambienti di edge computing. I contenitori e le macchine virtuali possono essere distribuiti su dispositivi o server perimetrali per eseguire applicazioni e servizi in modo modulare e scalabile.
#7. Edge Management e orchestrazione
Questi strumenti e piattaforme aiutano a gestire e coordinare l'implementazione, la configurazione, il monitoraggio e la manutenzione dell'infrastruttura di edge computing. Forniscono controllo e visibilità centralizzati su dispositivi e servizi perimetrali distribuiti.
Quali sono i tipi di Edge Computing?
Esistono diversi tipi o categorie di edge computing che possono essere classificati in base alla posizione e alla distribuzione delle risorse edge. Di seguito sono riportati alcuni esempi;
- Dispositivi perimetrali
- Server perimetrali
- Calcolo della nebbia
- Elaborazione cloudlet
Come funziona l'edge computing
L'edge computing funziona decentralizzando le risorse computazionali e l'elaborazione dei dati all'edge della rete, più vicino a dove i dati vengono generati o consumati. Di seguito è riportata una panoramica di come funziona in genere:
#1. Generazione di dati
I dati vengono generati da varie fonti, come sensori, dispositivi IoT o interazioni dell'utente con dispositivi perimetrali come smartphone o dispositivi intelligenti. Questi dati possono includere letture del sensore, flussi video o input dell'utente.
#2. Raccolta dati e filtraggio
I dispositivi perimetrali o i gateway raccolgono i dati dalle origini ed eseguono il filtraggio iniziale o la pre-elaborazione per ridurre il volume di dati che devono essere trasmessi. Questo passaggio consente di ottimizzare l'utilizzo della larghezza di banda e ridurre la latenza.
#3. Elaborazione dati locale
I dispositivi periferici o i server perimetrali eseguono l'elaborazione e l'analisi locali dei dati raccolti. Ciò può comportare l'esecuzione di algoritmi, l'applicazione di modelli di apprendimento automatico o l'esecuzione di attività specifiche per estrarre informazioni, prendere decisioni o attivare azioni in base ai dati.
#4. Processo decisionale al limite
Consente il processo decisionale in tempo reale o quasi in tempo reale all'edge. Elaborando i dati localmente, i dispositivi edge possono rispondere rapidamente a eventi o condizioni senza fare affidamento su un server cloud distante. Ciò è particolarmente importante per le applicazioni sensibili al tempo come i veicoli autonomi o l'automazione industriale.
#5. Trasmissione dati
Dopo l'elaborazione locale e il processo decisionale, i sistemi di edge computing trasmettono i dati rilevanti o riepilogati al cloud o ad altri sistemi centralizzati. Ciò può comportare l'invio di dati elaborati, avvisi o risultati aggregati per ulteriori analisi, archiviazione o elaborazione a lungo termine.
#6. Integrazione cloud
L'edge computing spesso implica l'integrazione con sistemi o servizi basati su cloud. Le piattaforme cloud possono essere utilizzate per l'archiviazione a lungo termine, l'analisi avanzata, la formazione sull'apprendimento automatico o per fornire risorse computazionali aggiuntive quando necessario. I dispositivi edge possono sfruttare le risorse cloud per attività che richiedono un'ampia potenza di calcolo o analisi dei dati cronologici.
#7. Gestione e orchestrazione
L'infrastruttura di edge computing richiede la gestione e l'orchestrazione per garantire la corretta implementazione, configurazione, monitoraggio e manutenzione dei dispositivi edge, dei server edge e dei componenti software associati. Ciò può comportare piattaforme o strumenti di gestione centralizzata che forniscono controllo, visibilità e automazione per le sue distribuzioni.
Cos'è l'edge computing Accenture
L'edge computing si riferisce alla pratica di elaborare i dati vicino alla fonte, o "edge", dove vengono generati anziché inviarli a un cloud o data center centralizzato. Accenture è un'azienda globale di servizi professionali che offre un'ampia gamma di servizi di consulenza, tecnologia e outsourcing. Lavorano con le organizzazioni per aiutarle a sfruttare le tecnologie e le strategie di edge computing per migliorare le loro operazioni, potenziare le loro capacità digitali e guidare l'innovazione.
Accenture riconosce il potenziale dell'edge computing nell'abilitare l'elaborazione dei dati in tempo reale, ridurre la latenza, migliorare l'efficienza della rete e consentire nuovi casi d'uso in vari settori. Offrono servizi relativi all'edge computing, tra cui lo sviluppo della strategia, la progettazione dell'architettura, l'implementazione e l'integrazione. Accenture assiste i clienti nella valutazione dei requisiti di edge computing, nell'identificazione dell'infrastruttura edge appropriata, nell'ottimizzazione della connettività di rete e nello sviluppo di applicazioni abilitate per l'edge.
Sfruttando l'edge computing, le organizzazioni possono migliorare la loro capacità di raccogliere, elaborare e analizzare i dati più vicino al punto di origine, consentendo insight e risposte più veloci. Ciò è particolarmente utile in scenari in cui il processo decisionale in tempo reale è fondamentale, come veicoli autonomi, città intelligenti, IoT industriale, monitoraggio sanitario e gestione remota delle risorse.
L'esperienza di Accenture nell'edge computing consente loro di supportare i clienti nell'adozione di questa tecnologia in modo efficace, sfruttando il suo potenziale per guidare la trasformazione digitale, migliorare l'efficienza operativa e creare nuove opportunità di business.
Edge computing e cloud computing
L'edge computing e il cloud computing sono due paradigmi distinti nel campo dell'informatica, ognuno dei quali serve a scopi diversi e risponde a requisiti specifici. Di seguito sono riportate le principali differenze tra edge computing e cloud computing:
#1. Vicinanza ai dati e al trattamento
Nell'edge computing, l'elaborazione dei dati avviene più vicino alla fonte o al "bordo" di dove viene generata, in genere presso o vicino ai dispositivi o ai sensori. Questa vicinanza consente l'elaborazione in tempo reale, riduce la latenza e riduce al minimo la necessità di trasmissione dei dati ai data center centralizzati. Al contrario, il cloud computing implica l'elaborazione e l'archiviazione dei dati in data center remoti, spesso geograficamente distanti dai dispositivi che generano i dati.
#2. Volume dati e larghezza di banda
È adatto per scenari in cui vengono generati grandi volumi di dati ma è poco pratico o inefficiente trasmetterli tutti al cloud a causa della larghezza di banda limitata o di considerazioni sui costi. Al contrario, filtra ed elabora i dati localmente, trasmettendo al cloud solo le informazioni rilevanti o gli insight aggregati. Il cloud computing, d'altra parte, è adatto per le applicazioni che richiedono un'enorme capacità di archiviazione e ampie capacità di elaborazione dei dati.
#3. Latenza e elaborazione in tempo reale
L'edge computing mira a ridurre al minimo la latenza elaborando i dati localmente, consentendo analisi e processi decisionali in tempo reale o quasi. Questo è fondamentale per le applicazioni urgenti come i veicoli autonomi, l'automazione industriale e il monitoraggio sanitario. Nel cloud computing, i dati devono essere trasmessi a data center remoti, il che introduce latenza, rendendoli meno adatti ad applicazioni che richiedono un'elaborazione immediata.
#4. Scalabilità e disponibilità delle risorse
Il cloud computing offre scalabilità e risorse di elaborazione virtualmente illimitate. Le organizzazioni possono facilmente aumentare o diminuire la propria capacità di elaborazione in base alla domanda, pagando le risorse secondo necessità. Nell'edge computing, le risorse di elaborazione disponibili sono limitate ai dispositivi edge stessi o a un'infrastruttura localizzata, che può avere vincoli in termini di potenza di elaborazione, archiviazione e capacità di rete.
#5. Dipendenza di rete
Il cloud computing fa molto affidamento sulla connettività di rete per trasmettere dati da e verso data center remoti. Nell'edge computing, la dipendenza dalla rete si riduce poiché l'elaborazione dei dati avviene a livello locale. Questo può essere vantaggioso in scenari in cui la connettività di rete è intermittente, inaffidabile o costosa.
#6. Privacy e sicurezza dei dati
L'edge computing può migliorare la privacy e la sicurezza dei dati mantenendo locali i dati sensibili, riducendo il rischio di accessi non autorizzati o violazioni dei dati durante la trasmissione al cloud. Il cloud computing, d'altra parte, richiede un'attenta considerazione delle misure di sicurezza dei dati poiché i dati vengono archiviati ed elaborati in data center remoti gestiti da fornitori di servizi cloud.
Tesla è un Edge Computing?
Non del tutto. Tesla, la società di veicoli elettrici ed energia, utilizza l'edge computing nei suoi veicoli, ma non è principalmente considerata un'azienda di edge computing. L'edge computing svolge un ruolo nei veicoli di Tesla per consentire l'elaborazione dei dati e il processo decisionale in tempo reale, ma il core business di Tesla ruota attorno ai veicoli elettrici, alle energie rinnovabili e alle tecnologie correlate.
L'edge computing è un hardware o un software?
L'edge computing comprende sia componenti hardware che software. Si riferisce a un paradigma di calcolo distribuito che combina l'infrastruttura hardware e le applicazioni software per consentire l'elaborazione e l'analisi dei dati presso o vicino a dispositivi o sensori edge.
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Riferimenti
