Apa Itu Komputasi Tepi? Manfaat dan Keterbatasan

Komputasi tepi adalah metode pemrosesan data lebih dekat ke sumber data, daripada mengirim semua data ke lokasi terpusat untuk diproses. Pendekatan ini menjadi semakin penting karena jumlah data yang dihasilkan oleh perangkat Internet of Things (IoT), smartphone, dan perangkat lain yang terhubung terus bertambah.

Dalam arsitektur komputasi tradisional, data dikumpulkan oleh perangkat dan kemudian dikirim melalui jaringan ke lokasi terpusat, seperti pusat data atau cloud, untuk diproses. Pendekatan ini dapat bekerja dengan baik untuk jenis data dan aplikasi tertentu, tetapi dapat menjadi masalah seiring bertambahnya jumlah data yang dihasilkan. Mengirim data dalam jumlah besar melalui jaringan dapat menghabiskan waktu dan juga dapat meningkatkan risiko kehilangan atau kerusakan data.

Komputasi tepi mengatasi masalah ini dengan memindahkan pemrosesan data lebih dekat ke sumber data. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat kecil berdaya rendah di "tepi" jaringan, seperti di ujung sensor atau di lantai pabrik, untuk melakukan tugas seperti pengumpulan data, pra-pemrosesan, dan analisis. Dengan melakukan tugas-tugas ini lebih dekat ke sumber data, jumlah data yang perlu dikirim melalui jaringan berkurang, yang dapat meningkatkan daya tanggap dan keandalan sistem yang mengandalkan data real-time.

Komputasi Tepi VS Komputasi Awan

Komputasi tepi dan komputasi awan keduanya merupakan metode pemrosesan dan penyimpanan data, tetapi keduanya berbeda dalam hal tempat pemrosesan dan penyimpanan berlangsung.

Komputasi awan mengacu pada praktik penggunaan server jarak jauh, biasanya dimiliki dan dioperasikan oleh penyedia awan pihak ketiga, untuk menyimpan, mengelola, dan memproses data melalui internet. Server biasanya terletak di pusat data dan diakses melalui internet. Komputasi awan memungkinkan sumber daya yang dapat diskalakan dan fleksibel, serta kemampuan untuk mengakses data dan aplikasi dari mana saja dengan koneksi internet.

Komputasi tepi, di sisi lain, mengacu pada praktik pemrosesan data lebih dekat ke sumber data, daripada mengirim semua data ke lokasi terpusat untuk diproses. Ini dilakukan dengan menggunakan perangkat kecil berdaya rendah di "tepi" jaringan, seperti di ujung sensor atau di lantai pabrik. Komputasi tepi dapat meningkatkan daya tanggap dan keandalan sistem yang mengandalkan data waktu nyata, mengurangi jumlah data yang perlu dikirim melalui jaringan, dan juga memungkinkan perangkat dengan sumber daya terbatas untuk beroperasi secara efisien.

Perbedaan utama antara edge computing dan cloud computing adalah lokasi pemrosesan dan penyimpanan. Komputasi tepi dilakukan pada perangkat yang terletak di tepi jaringan, sedangkan komputasi awan dilakukan pada server jarak jauh di pusat data. Komputasi tepi dirancang untuk menangani data yang dihasilkan dan digunakan secara lokal, sedangkan komputasi awan dirancang untuk menangani data yang perlu disimpan dan diproses dari jarak jauh.

Baik edge computing maupun cloud computing memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Komputasi tepi sangat bagus untuk menangani data real-time, latensi rendah, dan pengambilan keputusan lokal, tetapi mungkin tidak memiliki skalabilitas dan fleksibilitas komputasi awan. Cloud computing sangat bagus untuk menangani data dalam jumlah besar, skalabilitas, dan fleksibilitas, tetapi mungkin tidak memiliki latensi rendah dan pemrosesan edge computing secara real-time.

Belakangan ini, komputasi Edge dan komputasi Cloud semakin banyak digunakan bersama dalam pendekatan hybrid, di mana kekuatan kedua teknologi tersebut dimanfaatkan. Komputasi tepi digunakan untuk menangani data waktu nyata dan membuat keputusan lokal, sedangkan komputasi awan digunakan untuk penyimpanan dan analisis data jangka panjang. Pendekatan ini dapat memberikan yang terbaik dari kedua dunia dan meningkatkan keseluruhan kinerja dan efisiensi sistem.

Manfaat Komputasi Tepi

Edge computing memiliki beberapa manfaat, antara lain:

1. Latensi Rendah : Dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya, edge computing mengurangi jumlah waktu yang diperlukan untuk perjalanan data melalui jaringan. Hal ini dapat menyebabkan latensi yang lebih rendah dan waktu respons yang lebih cepat, yang penting untuk aplikasi waktu nyata seperti kendaraan otonom, sistem kontrol industri, dan pengawasan video.
2. Keandalan yang Ditingkatkan : Dengan memproses data di tepi, sistem dapat terus berfungsi meskipun koneksi ke lokasi pusat terputus. Ini dapat meningkatkan keandalan sistem secara keseluruhan dan mengurangi risiko kehilangan atau kerusakan data.
3. Peningkatan Keamanan : Menyimpan dan memproses data di edge dapat meningkatkan keamanan dengan mengurangi jumlah data yang perlu dikirim melalui jaringan. Ini juga dapat mempersulit peretas untuk mengakses data sensitif.
4. Penghematan Biaya : Dengan memproses data di edge, organisasi dapat mengurangi jumlah data yang perlu dikirim melalui jaringan dan disimpan di lokasi terpusat. Hal ini dapat menyebabkan penghematan biaya bandwidth jaringan dan biaya penyimpanan.
5. Privasi yang Lebih Baik : Menyimpan data di edge dapat meningkatkan privasi data dengan menjaganya tetap dekat dengan sumbernya. Ini bisa sangat bermanfaat untuk aplikasi yang melibatkan informasi pribadi yang sensitif.
6. Efisiensi Sumber Daya : Perangkat komputasi tepi biasanya kecil dan berdaya rendah, memungkinkannya beroperasi secara efisien dengan sumber daya terbatas. Ini bisa sangat bermanfaat untuk perangkat IoT, yang seringkali memiliki daya pemrosesan dan kemampuan penyimpanan yang terbatas.
7. Keputusan yang Lebih Baik : Dengan memproses data di tepi, pengambilan keputusan dapat terjadi lebih dekat dengan sumber data, yang dapat menghasilkan keputusan yang lebih baik dan lebih akurat.

Edge vs. cloud vs. komputasi kabut

Komputasi tepi, komputasi awan, dan komputasi kabut adalah semua metode pemrosesan dan penyimpanan data, tetapi keduanya berbeda dalam hal tempat pemrosesan dan penyimpanan berlangsung.

1. Komputasi tepi mengacu pada praktik pemrosesan data lebih dekat ke sumber data, di tepi jaringan. Ini dilakukan dengan menggunakan perangkat kecil berdaya rendah seperti sensor atau gateway. Komputasi tepi dirancang untuk menangani data yang dihasilkan dan digunakan secara lokal, dan dapat meningkatkan daya tanggap dan keandalan sistem yang mengandalkan data real-time.
2. Komputasi awan mengacu pada praktik penggunaan server jarak jauh, biasanya dimiliki dan dioperasikan oleh penyedia awan pihak ketiga, untuk menyimpan, mengelola, dan memproses data melalui internet. Komputasi awan memungkinkan sumber daya yang dapat diskalakan dan fleksibel, serta kemampuan untuk mengakses data dan aplikasi dari mana saja dengan koneksi internet.
3. Komputasi kabut mengacu pada praktik pemrosesan data di "kabut" jaringan, yang berada di antara perangkat tepi dan cloud. Tujuan komputasi kabut adalah untuk mendekatkan daya komputasi awan ke tepi jaringan, dengan menggunakan perangkat perantara seperti router atau gateway. Komputasi kabut dapat meningkatkan daya tanggap dan keandalan sistem yang mengandalkan data real-time dan juga meningkatkan keamanan data.

Gunakan kasus dan contoh Edge Computing

1. Kota Cerdas : Komputasi tepi dapat digunakan untuk mengumpulkan dan memproses data dari sensor dan kamera secara real-time, memungkinkan aplikasi kota pintar seperti manajemen lalu lintas, keselamatan publik, dan pemantauan lingkungan.
2. Otomasi Industri : Komputasi tepi dapat digunakan untuk memproses data dari sensor dan mesin di lantai pabrik, memungkinkan kontrol dan pemantauan proses industri secara real-time.
3. Kesehatan : Komputasi tepi dapat digunakan untuk memproses data dari perangkat medis seperti perangkat yang dapat dikenakan dan peralatan diagnostik, memungkinkan pemantauan tanda-tanda vital pasien secara real-time.
4. Kendaraan otonom : Komputasi tepi dapat digunakan untuk memproses data dari kamera, lidar, radar, dan sensor lainnya secara real-time, memungkinkan pengambilan keputusan dan kontrol kendaraan secara real-time.
5. Ritel : Komputasi tepi dapat digunakan untuk memproses data dari kamera dan sensor di toko ritel, memungkinkan pemantauan tingkat inventaris secara real-time, perilaku pelanggan, dan lainnya.

Keterbatasan Edge Computing

1. Daya Komputasi Terbatas : Perangkat edge biasanya berukuran kecil dan berdaya rendah, yang dapat membatasi jumlah pemrosesan yang dapat dilakukan di edge. Hal ini dapat mempersulit penanganan data dalam jumlah besar atau melakukan perhitungan yang rumit.
2. Penyimpanan Terbatas : Perangkat Edge sering kali memiliki kemampuan penyimpanan terbatas, yang dapat mempersulit penyimpanan data dalam jumlah besar. Ini bisa menjadi masalah untuk aplikasi yang membutuhkan penyimpanan data jangka panjang.
3. Skalabilitas Terbatas : Sistem komputasi tepi mungkin sulit untuk diskalakan, karena menambahkan lebih banyak perangkat atau meningkatkan jumlah data yang diproses dapat menjadi kompleks dan mahal.
4. Fleksibilitas Terbatas : Sistem komputasi edge bisa jadi tidak fleksibel, karena sering dirancang untuk melakukan tugas tertentu dan mungkin tidak mudah beradaptasi dengan persyaratan baru atau perubahan.
5. Interoperabilitas Terbatas : Perangkat komputasi tepi mungkin menggunakan protokol berpemilik dan mungkin tidak dapat berkomunikasi dengan perangkat atau sistem lain.
6. Dukungan Terbatas : Beberapa perangkat edge mungkin tidak memiliki tingkat dukungan dan pemeliharaan yang sama dengan perangkat IT tradisional.
7. Keamanan Terbatas : Perangkat Edge mungkin lebih rentan terhadap perusakan fisik, peretasan, atau jenis serangan dunia maya lainnya.

Pada akhirnya

Komputasi tepi adalah metode pemrosesan data lebih dekat ke sumber data, daripada mengirim semua data ke lokasi terpusat untuk diproses. Hal ini dapat meningkatkan daya tanggap dan keandalan sistem yang mengandalkan data waktu nyata, mengurangi jumlah data yang perlu dikirim melalui jaringan, dan juga memungkinkan perangkat dengan sumber daya terbatas untuk beroperasi secara efisien.

Komputasi tepi memiliki beberapa manfaat, termasuk latensi rendah, keandalan yang ditingkatkan, keamanan yang ditingkatkan, penghematan biaya, privasi yang lebih baik, efisiensi sumber daya, dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Komputasi tepi juga memiliki beberapa keterbatasan, termasuk daya komputasi yang terbatas, penyimpanan, skalabilitas, fleksibilitas, interoperabilitas, dan dukungan. Karena keterbatasan ini, penting untuk mempertimbangkan dengan hati-hati kasus penggunaan dan persyaratan khusus aplikasi sebelum memutuskan untuk menggunakan edge computing.