Cos'è l'edge computing? Vantaggi e limitazioni

L'edge computing è un metodo di elaborazione dei dati più vicino alla fonte dei dati, piuttosto che inviare tutti i dati a una posizione centralizzata per l'elaborazione. Questo approccio sta diventando sempre più importante poiché la quantità di dati generati da dispositivi Internet of Things (IoT), smartphone e altri dispositivi connessi continua a crescere.

Nelle architetture informatiche tradizionali, i dati vengono raccolti dai dispositivi e quindi inviati tramite una rete a una posizione centralizzata, come un data center o il cloud, per l'elaborazione. Questo approccio può funzionare bene per determinati tipi di dati e applicazioni, ma può diventare problematico con l'aumentare della quantità di dati generati. L'invio di grandi quantità di dati su una rete può richiedere molto tempo e può anche aumentare il rischio di perdita o danneggiamento dei dati.

L'edge computing risolve questi problemi spostando l'elaborazione dei dati più vicino alla fonte dei dati. Ciò può essere fatto utilizzando piccoli dispositivi a basso consumo all'estremità di una rete, ad esempio all'estremità di un sensore o sul pavimento di una fabbrica, per eseguire attività come la raccolta dei dati, la pre-elaborazione e l'analisi. Eseguendo queste attività più vicino all'origine dei dati, si riduce la quantità di dati che devono essere inviati su una rete, il che può migliorare la reattività e l'affidabilità dei sistemi che si basano su dati in tempo reale.

Edge Computing VS Cloud Computing

L'edge computing e il cloud computing sono entrambi metodi di elaborazione e archiviazione dei dati, ma differiscono in termini di luogo in cui avvengono l'elaborazione e l'archiviazione.

Il cloud computing si riferisce alla pratica di utilizzare server remoti, in genere di proprietà e gestiti da un fornitore di servizi cloud di terze parti, per archiviare, gestire ed elaborare dati su Internet. I server si trovano solitamente nei data center e sono accessibili tramite Internet. Il cloud computing consente risorse scalabili e flessibili, nonché la possibilità di accedere a dati e applicazioni da qualsiasi luogo con una connessione Internet.

L'edge computing, d'altra parte, si riferisce alla pratica di elaborare i dati più vicino alla fonte dei dati, piuttosto che inviare tutti i dati a una posizione centralizzata per l'elaborazione. Questo viene fatto utilizzando piccoli dispositivi a bassa potenza ai "bordi" di una rete, ad esempio all'estremità di un sensore o sul pavimento di una fabbrica. L'edge computing può migliorare la reattività e l'affidabilità dei sistemi che si basano su dati in tempo reale, ridurre la quantità di dati che devono essere inviati su una rete e consentire anche ai dispositivi con risorse limitate di funzionare in modo efficiente.

La principale differenza tra edge computing e cloud computing è la posizione dell'elaborazione e dell'archiviazione. L'edge computing viene eseguito su dispositivi situati ai margini della rete, mentre il cloud computing viene eseguito su server remoti nei data center. L'edge computing è progettato per gestire i dati generati e utilizzati localmente, mentre il cloud computing è progettato per gestire i dati che devono essere archiviati ed elaborati in remoto.

Sia l'edge computing che il cloud computing hanno i loro vantaggi e svantaggi. L'edge computing è ottimo per la gestione di dati in tempo reale, bassa latenza e processi decisionali locali, ma potrebbe non avere la scalabilità e la flessibilità del cloud computing. Il cloud computing è ottimo per gestire grandi quantità di dati, scalabilità e flessibilità, ma potrebbe non avere la bassa latenza e l'elaborazione in tempo reale dell'edge computing.

Negli ultimi tempi, l'edge computing e il cloud computing sono sempre più utilizzati insieme in un approccio ibrido, in cui vengono sfruttati i punti di forza di entrambe le tecnologie. L'edge computing viene utilizzato per gestire i dati in tempo reale e prendere decisioni locali, mentre il cloud computing viene utilizzato per l'archiviazione e l'analisi dei dati a lungo termine. Questo approccio può fornire il meglio di entrambi i mondi e migliorare le prestazioni complessive e l'efficienza del sistema.

Vantaggi dell'edge computing

L'edge computing ha diversi vantaggi, tra cui:

1. Bassa latenza : elaborando i dati più vicino alla fonte, l'edge computing riduce la quantità di tempo necessaria affinché i dati viaggino su una rete. Ciò può portare a una latenza inferiore e tempi di risposta più rapidi, il che è importante per applicazioni in tempo reale come veicoli autonomi, sistemi di controllo industriale e videosorveglianza.
2. Affidabilità migliorata : elaborando i dati all'edge, i sistemi possono continuare a funzionare anche se la connessione a una posizione centrale viene persa. Ciò può migliorare l'affidabilità complessiva del sistema e ridurre il rischio di perdita o danneggiamento dei dati.
3. Maggiore sicurezza : l'archiviazione e l'elaborazione dei dati all'edge può aumentare la sicurezza riducendo la quantità di dati che devono essere inviati su una rete. Ciò può anche rendere più difficile per gli hacker l'accesso ai dati sensibili.
4. Risparmio sui costi: elaborando i dati all'edge, le organizzazioni possono ridurre la quantità di dati che devono essere inviati su una rete e archiviati in una posizione centrale. Ciò può portare a risparmi sulla larghezza di banda della rete e sui costi di archiviazione.
5. Migliore privacy : l'archiviazione dei dati all'edge può aumentare la privacy dei dati mantenendoli più vicini alla fonte. Ciò può essere particolarmente vantaggioso per le applicazioni che coinvolgono dati personali sensibili.
6. Efficienza delle risorse : i dispositivi di edge computing sono generalmente piccoli e a bassa potenza, consentendo loro di operare in modo efficiente con risorse limitate. Ciò può essere particolarmente vantaggioso per i dispositivi IoT, che spesso hanno una potenza di elaborazione e capacità di archiviazione limitate.
7. Decisioni migliori : elaborando i dati all'edge, il processo decisionale può avvenire più vicino alla fonte dei dati, il che può portare a decisioni migliori e più accurate.

Edge vs cloud vs fog computing

Edge computing, cloud computing e fog computing sono tutti metodi di elaborazione e archiviazione dei dati, ma differiscono in termini di dove avvengono l'elaborazione e l'archiviazione.

1. L' edge computing si riferisce alla pratica di elaborare i dati più vicino alla fonte dei dati, ai margini di una rete. Questo viene fatto utilizzando piccoli dispositivi a bassa potenza come sensori o gateway. L'edge computing è progettato per gestire i dati generati e utilizzati localmente e può migliorare la reattività e l'affidabilità dei sistemi che si basano su dati in tempo reale.
2. Il cloud computing si riferisce alla pratica di utilizzare server remoti, in genere di proprietà e gestiti da un fornitore di servizi cloud di terze parti, per archiviare, gestire ed elaborare dati su Internet. Il cloud computing consente risorse scalabili e flessibili, nonché la possibilità di accedere a dati e applicazioni da qualsiasi luogo con una connessione Internet.
3. Il fog computing si riferisce alla pratica di elaborare i dati nella "nebbia" di una rete, che si trova tra i dispositivi perimetrali e il cloud. Lo scopo del fog computing è portare la potenza di calcolo del cloud più vicino al bordo della rete, utilizzando dispositivi intermedi come router o gateway. Il fog computing può migliorare la reattività e l'affidabilità dei sistemi che si basano su dati in tempo reale e migliorare anche la sicurezza dei dati.

Casi d'uso ed esempi di Edge Computing

1. Città intelligenti : l'edge computing può essere utilizzato per raccogliere ed elaborare dati da sensori e telecamere in tempo reale, consentendo applicazioni per città intelligenti come la gestione del traffico, la sicurezza pubblica e il monitoraggio ambientale.
2. Automazione industriale : l'edge computing può essere utilizzato per elaborare i dati provenienti da sensori e macchine negli stabilimenti, consentendo il controllo e il monitoraggio in tempo reale dei processi industriali.
3. Sanità : l'edge computing può essere utilizzato per elaborare i dati da dispositivi medici come dispositivi indossabili e apparecchiature diagnostiche, consentendo il monitoraggio in tempo reale dei segni vitali dei pazienti.
4. Veicoli autonomi : l'edge computing può essere utilizzato per elaborare dati da telecamere, lidar, radar e altri sensori in tempo reale, consentendo il processo decisionale e il controllo del veicolo in tempo reale.
5. Vendita al dettaglio : l'edge computing può essere utilizzato per elaborare i dati da telecamere e sensori nei negozi al dettaglio, consentendo il monitoraggio in tempo reale dei livelli di inventario, del comportamento dei clienti e altro ancora.

Limitazioni dell'edge computing

1. Potenza di calcolo limitata : i dispositivi edge sono in genere piccoli e a bassa potenza, il che può limitare la quantità di elaborazione che può essere eseguita all'edge. Ciò può rendere difficile la gestione di grandi quantità di dati o l'esecuzione di calcoli complessi.
2. Archiviazione limitata : i dispositivi edge hanno spesso capacità di archiviazione limitate, il che può rendere difficile l'archiviazione di grandi quantità di dati. Questo può essere un problema per le applicazioni che richiedono l'archiviazione dei dati a lungo termine.
3. Scalabilità limitata : i sistemi di edge computing possono essere difficili da scalare, poiché l'aggiunta di più dispositivi o l'aumento della quantità di dati elaborati può diventare complesso e costoso.
4. Flessibilità limitata : i sistemi di edge computing possono essere poco flessibili, in quanto sono spesso progettati per eseguire attività specifiche e potrebbero non essere facilmente adattabili a requisiti nuovi o mutevoli.
5. Interoperabilità limitata : i dispositivi di edge computing possono utilizzare protocolli proprietari e potrebbero non essere in grado di comunicare con altri dispositivi o sistemi.
6. Supporto limitato : alcuni dispositivi perimetrali potrebbero non avere lo stesso livello di supporto e manutenzione dei dispositivi IT tradizionali.
7. Sicurezza limitata : i dispositivi perimetrali possono essere più suscettibili a manomissioni fisiche, hacking o altri tipi di attacchi informatici.

Alla fine

L'edge computing è un metodo di elaborazione dei dati più vicino alla fonte dei dati, piuttosto che inviare tutti i dati a una posizione centralizzata per l'elaborazione. Ciò può migliorare la reattività e l'affidabilità dei sistemi che si basano su dati in tempo reale, ridurre la quantità di dati che devono essere inviati su una rete e consentire anche ai dispositivi con risorse limitate di funzionare in modo efficiente.

L'edge computing ha diversi vantaggi, tra cui bassa latenza, maggiore affidabilità, maggiore sicurezza, risparmi sui costi, migliore privacy, efficienza delle risorse e migliori processi decisionali.

L'edge computing ha anche diverse limitazioni, tra cui potenza di calcolo, storage, scalabilità, flessibilità, interoperabilità e supporto limitati. A causa di queste limitazioni, è importante considerare attentamente il caso d'uso e i requisiti specifici di un'applicazione prima di decidere di utilizzare l'edge computing.