Che cos'è l'edge computing?

L'edge della rete è il luogo in cui interagiscono il mondo fisico e quello digitale, in cui i dati vengono immessi o acquisiti dai dispositivi connessi a Internet o a una rete e in cui i dispositivi ricevono i dati su cui utenti e applicazioni si basano per prendere decisioni e ottenere informazioni. L'edge computing avvicina i dati, le informazioni e i processi decisionali a utenti e dispositivi, piuttosto che a elaborare i dati in una posizione centralizzata che può trovarsi a migliaia di chilometri di distanza. Gestendo l'elaborazione sull'edge della rete, l'edge computing garantisce che non si verifichino problemi di latenza dei dati, soprattutto per quelli in tempo, che possono influire sulle finalità o sulle performance di un'applicazione.

L'edge computing è un modello informatico IT in cui le funzioni di elaborazione e archiviazione dei dati vengono spostate dai data center centralizzati ai server fisicamente più vicini all'edge della rete, in cui utenti e dispositivi accedono ai dati. Archiviando ed elaborando i dati più vicino a utenti e dispositivi, l'edge computing contribuisce a migliorare la connettività di rete, ridurre la latenza, minimizzare i costi, rafforzare la sicurezza e migliorare le user experience.

Potete pensare all'edge computing come ad uno studio medico con un suo laboratorio di analisi. Invece di inviare i campioni ad un centro di analisi situato a centinaia di chilometri di distanza, lo studio medico dispone delle apparecchiature, del tempo e delle competenze richiesti per raccogliere, elaborare e analizzare direttamente sul posto i campioni ematici, consentendovi di ottenere i risultati in modo più rapido ed economico. Poiché i campioni per le analisi del sangue non escono dal laboratorio, è poco probabile che vengano smarriti o rubati. Inoltre, elaborando i vostri laboratori in modo efficiente, lo studio medico offre ai pazienti un'esperienza più soddisfacente.

La quantità di dati che produciamo e utilizziamo ogni anno sta crescendo in modo esponenziale. Tecnologie come l'Internet delle cose (IoT), l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) stanno generando enormi quantità di dati e, con miliardi di dispositivi connessi alle nuove reti 5G, questo oceano virtuale di dati diventerà ancora più grande.

Nei modelli informatici tradizionali, i dati di un'organizzazione vengono instradati attraverso un data center centralizzato, consentendo ai team addetti all'IT e alla sicurezza di gestirli, controllarli e applicare policy di sicurezza. Ma con l'espansione dei volumi di dati, l'invio di tutto il traffico a un data center causa, inevitabilmente, problemi di latenza e congestione nelle reti. Di conseguenza, utenti e applicazioni non riescono ad ottenere i dati richiesti in modo rapido e le online experience degli utenti diventano lente e frustranti.

L'edge computing risponde a questa sfida elaborando e archiviando i dati in prossimità del punto in cui vengono generati e utilizzati. Tenendo a portata di mano dati, carichi di lavoro e funzioni di elaborazione, l'edge computing consente ai dati di arrivare dove devono essere più veloci per migliorare i tempi di risposta, le performance delle applicazioni e le user experience. Allo stesso tempo, l'edge computing riduce al minimo la congestione della rete più ampia.

L'edge della rete è il luogo in cui interagiscono il mondo fisico e quello digitale, in cui i dati vengono immessi o acquisiti dai dispositivi connessi a Internet o a una rete e in cui i dispositivi ricevono i dati su cui utenti e applicazioni si basano per prendere decisioni e ottenere informazioni. L'edge computing avvicina i dati, le informazioni e i processi decisionali a utenti e dispositivi, piuttosto che a elaborare i dati in una posizione centralizzata che può trovarsi a migliaia di chilometri di distanza. Gestendo l'elaborazione sull'edge della rete, l'edge computing garantisce che non si verifichino problemi di latenza dei dati, soprattutto per quelli in tempo, che possono influire sulle finalità o sulle performance di un'applicazione.

Per creare una rete sull'edge, i team IT creano capacità di elaborazione in postazioni remote implementando server e storage in grado di elaborare rapidamente i dati per i dispositivi vicini. In alternativa, i dati possono essere elaborati su memoria e storage integrati in dispositivi periferici come computer portatili, smartphone e sensori IoT. Anziché inviare i dati generati dai dispositivi sull'edge tramite un data center centrale o nel cloud, una rete sull'edge elabora e archivia la maggior parte dei dati on-premise o sugli edge server vicini e invia solo le informazioni essenziali al cloud o a un data center centrale.

I dispositivi sull'edge sono gli endpoint di una rete che raccolgono, utilizzano e forniscono informazioni, fungendo da interfaccia tra il mondo reale e il data center o il cloud. I dispositivi sull'edge includono i computer che utilizziamo ogni giorno, come computer portatili, desktop, server e router, insieme a dispositivi e gateway che fanno parte delle reti IoT. Altri tipi di dispositivi sull'edge includono dispositivi medici, strumenti scientifici, scanner, veicoli autonomi, display intelligenti, terminali PoS (Point-of-Sale), droni, robot, controller industriali e, persino, distributori automatici.

L'edge computing viene utilizzato ovunque e si sta diffondendo sempre più. Durante le interazioni quotidiane, gli utenti danno per scontato di poter ricevere una risposta istantanea. Le possibilità vanno dalle app mobili agli acquisti online, dal controllo del saldo del conto corrente bancario allo streaming media fino all'interazione con un dispositivo connesso come una lampada, il campanello di una porta o un'auto, ma anche al check-in per salire su un treno o un aereo. Tutti questi servizi richiedono l'elaborazione dei dati in tempo reale su vasta scala e sono tutti scenari in cui l'edge computing può trasformare un'experience lenta e frustrante in un'experience straordinaria.

I casi di utilizzo comune dell'edge includono:

• Gaming. Reattività in tempo reale, tempi di attesa, matchmaking e bassa latenza sono fondamentali per i videogiochi competitivi. L'edge computing migliora queste experience digitali avvicinando il gaming ai giocatori.
• Reti IoT. Le soluzioni di edge computing consentono alle aziende di sfruttare la potenza delle reti IoT per raccogliere, analizzare e agire su enormi quantità di dati in tempo reale.
• Veicoli autonomi. Le auto a guida autonoma producono enormi quantità di dati che devono essere aggregati e analizzati in tempo reale in modo da consentire al veicolo di prendere decisioni immediate per far giungere persone e merci alla destinazione appropriata in modo sicuro.
• Telecomunicazioni. L'edge computing consente ai provider di servizi di telecomunicazione di modernizzare le proprie reti e spostare carichi di lavoro e servizi sull'edge della rete per performance superiori.
• Produzione industriale. I produttori si affidano all'edge computing per monitorare le apparecchiature, identificare gli errori di produzione, attivare l'automazione, gestire la robotica e migliorare la qualità tramite l'analisi in tempo reale e l'apprendimento automatico.
• Energia. Le aziende coinvolte nell'esplorazione e nella produzione di energia utilizzano l'edge computing per raccogliere e archiviare i dati su impianti petroliferi e giacimenti di gas, fornendo informazioni in tempo reale in grado di rilevare pericoli, ottimizzare la produzione, migliorare l'efficienza e garantire la sicurezza del personale.
• Applicazioni di sicurezza. Dal riconoscimento facciale in tempo reale negli aeroporti ai rilevatori di movimento in loco e alle videocamere, molte applicazioni di sicurezza e sorveglianza possono trarre vantaggio dai tempi di risposta ultrarapidi che si rendono disponibili quando i dati vengono elaborati sull'edge della rete.
• Settore sanitario. L'edge computing è in grado di raccogliere ed elaborare l'enorme volume di dati prodotti da dispositivi medici e sensori, consentendo alle aziende sanitarie di rispondere rapidamente ai cambiamenti delle condizioni dei pazienti.
• Città intelligenti. Le città intelligenti utilizzano l'edge computing per alimentare varie applicazioni in tempo reale come semafori, reti elettriche, lampioni e sistemi di sorveglianza intelligenti che devono essere in grado di elaborare i dati con tempi di risposta immediati e una precisione superiore.
• Realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR). Sia la realtà aumentata che la realtà virtuale richiedono l'elaborazione in tempo reale di grandi dataset con un ritardo praticamente pari a zero.
• Intelligenza artificiale (AI). L'edge computing consente alle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico di generare, recuperare ed elaborare enormi volumi di dati con una maggiore velocità e una connettività affidabile.

Per comprenderne i vantaggi, potete pensare all'edge computing come quando utilizzate la vostra banca locale e lo sportello bancomat anziché la sede centrale della banca in una città situata a centinaia di chilometri di distanza. Invece di percorrere una grande distanza per effettuare un deposito o prelevare contanti, potete raggiungere la filiale locale in pochi isolati, risparmiando così una notevole quantità di tempo e denaro. Se anche tutti vostri i vicini fanno lo stesso, si riduce anche la congestione delle strade locali. Inoltre, la vostra esperienza sarà più sicura, poiché è meno probabile che possiate riscontrare problemi con l'auto, fare un incidente o subire una rapina mentre dovete guidare per qualche isolato per raggiungere la vostra banca locale.

Tra i vantaggi offerti dall'edge computing, figurano i seguenti:

• Bassa latenza. La latenza è quel fastidioso periodo di attesa che intercorre fra l'accesso a un sito web e il caricamento della pagina corrispondente oppure fra il tocco di un'app mobile e il completamento dell'azione richiesta. In genere questo è dovuto al fatto che l'elaborazione e l'archiviazione dei dati avvengono in una posizione fisicamente lontana dall'utente. Se questi processi vengono spostati sull'edge della rete, in una posizione geograficamente vicina all'utente, è possibile ottenere experience digitali quasi in tempo reale.
• Risparmio sui costi. Riducendo al minimo il traffico di rete, l'edge computing aiuta a ridurre i costi associati al provisioning di una larghezza di banda sufficiente e allo spostamento e all'archiviazione dei dati nel cloud.
• Performance più elevate. Se i dati vengono forniti con tempi di latenza e di caricamento ridotti, le organizzazioni possono contare su performance superiori di reti, sistemi e applicazioni.
• Miglioramento delle customer experience. Velocizzando i tempi di risposta e riducendo la latenza, l'edge computing migliora le experience per i clienti che interagiscono con siti web e applicazioni.
• Sovranità dei dati. Mantenendo i dati locali e non oltrepassando i confini nazionali o regionali, l'edge computing consente alle organizzazioni di evitare i problemi di sovranità dei dati e di semplificare la conformità alle normative sulla privacy dei dati in varie aree geografiche.
• Miglioramento della produttività. L'edge computing fornisce agli utenti un accesso più rapido ai dati e alle analisi per poter prendere le decisioni e agire più rapidamente.
• Accelerazione del processo decisionale.. I tempi di risposta più rapidi e un'affidabile connettività di rete si traducono in una distribuzione più rapida dei dati di cui i responsabili aziendali hanno bisogno per prendere decisioni informate.
• Maggiore resilienza. Spostando l'elaborazione dei dati su una rete di dispositivi e posizioni sull'edge, l'edge computing fornisce percorsi ridondanti per la trasmissione e l'elaborazione dei dati in locale allo scopo di eliminare un potenziale point of failure con i server centralizzati.

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• EdgeKV è un database chiave-valore distribuito, che consente agli sviluppatori JavaScript di creare applicazioni EdgeWorkers basate sui dati.
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