La rapida espansione dei dispositivi IoT, così come la loro capacità di calcolo in espansione, ha portato a enormi quantità di dati. E poiché le reti 5G espandono il numero di dispositivi mobili collegati, i volumi di dati continueranno ad aumentare.
La promessa del cloud e dell'intelligenza artificiale in passato era che avrebbero automatizzato e accelerato l'innovazione generando informazioni utili dai dati.
Tuttavia, le capacità di rete e infrastruttura sono state superate dalla straordinaria quantità e complessità di dati forniti dai dispositivi collegati. Le difficoltà di larghezza di banda e di latenza si sviluppano quando tutti i dati del dispositivo vengono trasmessi a un data center centralizzato o al cloud.
L'edge computing è più efficiente poiché i dati vengono elaborati e analizzati più vicino al punto di origine. La latenza è notevolmente ridotta poiché i dati non vengono trasportati attraverso una rete in un cloud o in un data center per essere elaborati.
Questo post spiegherà come funziona l'Edge Computing, perché è essenziale e fornirà varie istanze dell'Edge Computing con vantaggi e svantaggi.
Cos'è l'edge computing?
L'edge computing è una piattaforma di elaborazione distribuita che avvicina le applicazioni aziendali alle origini dati come i dispositivi IoT o gli edge server locali. Questa vicinanza ai dati alla fonte può fornire vantaggi aziendali significativi come insight più rapidi, tempi di reazione più rapidi e maggiore disponibilità della larghezza di banda.
Nella sua forma più semplice, l'edge computing avvicina l'elaborazione e l'archiviazione dei dati ai dispositivi che raccolgono i dati, piuttosto che fare affidamento su una posizione centrale che potrebbe essere a migliaia di chilometri di distanza.
Questo viene fatto per garantire che i dati, in particolare i dati in tempo reale, non siano soggetti a problemi di latenza che potrebbero compromettere le prestazioni dell'applicazione. Inoltre, eseguendo l'elaborazione in locale, le aziende possono risparmiare denaro riducendo la quantità di dati che devono essere inviati a una posizione centralizzata o basata su cloud.
Prendi in considerazione i dispositivi che monitorano le apparecchiature industriali in una fabbrica o una videocamera connessa a Internet che trasmette video in diretta da un ufficio lontano Mentre un singolo dispositivo che produce dati può spostare facilmente i dati attraverso una rete, i problemi sorgono quando il numero di dispositivi che trasmettono dati contemporaneamente aumenta.
Moltiplica una singola videocamera live per centinaia o migliaia di unità. Non solo il ritardo degraderebbe la qualità, ma i costi della larghezza di banda potrebbero diventare proibitivi.
Molti di questi sistemi beneficiano di hardware e servizi di edge computing, che forniscono una fonte locale di elaborazione e archiviazione. Ad esempio, un gateway edge può elaborare i dati da un dispositivo edge e quindi trasmettere solo i dati rilevanti al cloud. Nel caso di un'applicazione in tempo reale, può anche inviare i dati al dispositivo perimetrale.
Come funziona l'Edge Computing?
L'architettura fisica dell'edge è complessa, ma il concetto fondamentale è che i dispositivi client si connettono a un modulo edge vicino per un'elaborazione più rapida e operazioni più fluide. I sensori IoT, il computer di un dipendente, il suo smartphone più recente, le telecamere di sicurezza o persino il forno a microonde connesso a Internet della sala relax sul posto di lavoro sono esempi di dispositivi edge.
Un robot mobile autonomo, come un braccio robotico in uno stabilimento automobilistico, può essere utilizzato come dispositivo perimetrale in un contesto industriale. Potrebbe essere una tecnologia chirurgica di fascia alta che consente ai chirurghi di eseguire interventi chirurgici da luoghi remoti nell'assistenza sanitaria. All'interno di un'infrastruttura di edge computing, i gateway edge sono considerati dispositivi edge.
I moduli possono essere definiti server edge o gateway edge, a seconda della terminologia utilizzata. Mentre i fornitori di servizi installeranno più gateway o server perimetrali per abilitare una rete perimetrale (Verizon, ad esempio, per la sua rete 5G), anche le organizzazioni che intendono implementare una rete perimetrale privata dovranno considerare questa attrezzatura.
In una configurazione normale, i dati vengono creati sul PC di un utente o su qualsiasi altra applicazione client. Viene quindi trasferito al server tramite canali come Internet, intranet, LAN e così via, dove i dati vengono archiviati ed elaborati. Questo è ancora un approccio collaudato all'elaborazione client-server.
L'idea alla base dell'edge computing è semplice: invece di spostare i dati più vicino al data center, il data center viene riposizionato più vicino ai dati. Le risorse di archiviazione ed elaborazione del data center si trovano il più vicino possibile alla fonte dei dati (preferibilmente nella stessa area).
Perché l'edge computing è importante?
Gran parte dell'informatica odierno si svolge all'edge, in luoghi come ospedali, fabbriche e negozi al dettaglio, elaborando i dati più sensibili e alimentando i dispositivi mission-critical che devono funzionare in modo coerente e sicuro.
Queste posizioni richiedono soluzioni a bassa latenza che non richiedono una connessione di rete. Il potenziale di Edge di rivoluzionare un'azienda in ogni settore e funzione, dal coinvolgimento dei clienti e dal marketing alla produzione e alle operazioni di back-office, è ciò che lo rende così intrigante. In queste situazioni, edge abilita processi aziendali proattivi e adattabili, spesso in tempo reale, con conseguenti esperienze utente nuove e migliorate.
Le aziende possono utilizzare Edge per portare il mondo digitale nel mondo reale. Migliorare le esperienze di vendita al dettaglio portando dati Web e analisi negli stabilimenti fisici. Creare metodi in cui i dipendenti possono essere formati e scenari in cui i robot possono insegnare ai lavoratori.
Creare impostazioni intelligenti che diano la priorità alla nostra sicurezza e al nostro comfort. L'edge computing, che consente alle aziende di utilizzare le applicazioni con i massimi livelli di affidabilità, tempo reale e esigenze di dati immediatamente in loco, è simile a tutti questi casi. Infine, ciò consente alle aziende di innovare più rapidamente, lanciare nuovi beni e servizi più rapidamente e creare nuovi flussi di reddito.
Edge computing e AI/ML
Con la sua enfasi sulla raccolta dei dati e l'elaborazione in tempo reale, l'edge computing può aiutare le applicazioni intelligenti ad alta intensità di dati ad avere successo. Le operazioni di intelligenza artificiale/apprendimento automatico (AI/ML), come gli algoritmi di riconoscimento delle immagini, possono essere condotte in modo più efficace più vicino all'origine dati, eliminando la necessità di trasportare grandi volumi di dati in un data center centralizzato.
Queste app combinano un gran numero di punti dati per ottenere informazioni di valore superiore che possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori. Questa funzione può aiutare con una varietà di interazioni aziendali, tra cui il servizio clienti, la manutenzione preventiva, la protezione dalle frodi, il processo decisionale clinico e altro ancora.
Le organizzazioni possono utilizzare la gestione delle decisioni e gli approcci di inferenza AI/ML per filtrare, analizzare, qualificare e combinare punti dati per ricavare informazioni di ordine superiore considerando ogni punto dati in entrata come un evento.
Le applicazioni ad alta intensità di dati possono essere suddivise in fasi, ciascuna delle quali viene eseguita in una posizione separata nell'ambiente IT. Quando i dati vengono raccolti, pre-elaborati e trasferiti, la tecnologia edge entra in azione.
I dati vengono quindi salvati, convertiti e utilizzati per l'addestramento del modello di machine learning dopo aver superato le fasi di ingegneria e analisi, che vengono comunemente eseguite in un ambiente cloud pubblico o privato. Quindi viene restituito all'edge per il passaggio di inferenza di runtime, che serve e monitora il file machine learning modelli.
Per raggiungere questi numerosi obiettivi e offrire connettività tra queste fasi distinte, è necessaria un'infrastruttura flessibile, adattiva ed elastica e una piattaforma di sviluppo delle applicazioni.
La flessibilità per fornire in modo ottimale l'acquisizione dei dati e i carichi di lavoro di inferenza intelligente ai margini di un ambiente, l'elaborazione dei dati ad alta intensità di risorse e i carichi di lavoro di formazione negli ambienti cloud e gli eventi aziendali e i sistemi di gestione delle informazioni dettagliate vicino agli utenti aziendali è fornita da un cloud ibrido approccio, che fornisce un'esperienza coerente tra cloud pubblici e privati.
Edge computing è una componente cruciale del concetto di cloud ibrido, che mira a fornire un'esperienza applicativa e operativa coerente.
Casi d'uso di Edge Computing
L'edge computing è utilizzato in molte delle tecnologie che utilizziamo oggi per piacere e lavoro, dai sistemi di distribuzione dei contenuti e la tecnologia intelligente ai giochi, al 5G e alla manutenzione predittiva. I servizi di streaming di musica e video, ad esempio, spesso memorizzano nella cache i dati per ridurre la latenza e fornire una maggiore flessibilità di rete in risposta alle esigenze di traffico degli utenti.
L'edge computing consente ai produttori di controllare più da vicino le loro operazioni. L'edge computing consente alle aziende di monitorare attentamente l'efficienza delle apparecchiature e delle linee di produzione e, in determinate situazioni, di prevedere i guasti prima che si verifichino, riducendo i costi di fermo macchina.
L'edge computing viene utilizzato anche nel settore sanitario per una migliore assistenza ai pazienti, offrendo ai medici una visione più approfondita in tempo reale della loro salute senza dover inviare i propri dati a un database di terze parti per l'elaborazione. Le società petrolifere e del gas possono tenere d'occhio i loro beni e prevenire costose difficoltà in altri luoghi.
Le tecnologie di edge computing sono utilizzate anche nella creazione di case intelligenti. Sempre più gadget, in particolare gli assistenti vocali, hanno bisogno di connettersi e analizzare i dati in una rete confinata. Amazon Alexa e Google Assistant impiegherebbero molto più tempo a scoprire le risposte per i consumatori se non avessero accesso alla potenza di calcolo decentralizzata.
Un altro tipico esempio di edge computing sono le automobili connesse. I computer sono installati su autobus e ferrovie per monitorare il movimento dei passeggeri e la fornitura dei servizi. Con la tecnologia a bordo dei loro veicoli, i conducenti delle consegne possono determinare i percorsi più efficaci. Quando si utilizza una strategia di edge computing, ogni veicolo funziona sulla stessa piattaforma standardizzata del resto della flotta, migliorando l'affidabilità del servizio e garantendo la sicurezza dei dati su tutta la linea.
Un altro esempio di edge computing sono le auto autonome, che gestiscono una grande quantità di dati in tempo reale in un ambiente in cui la connettività può essere intermittente. Veicoli autonomi, come le automobili a guida autonoma, analizzano i dati dei sensori a bordo del veicolo per ridurre la latenza a causa dell'enorme volume di dati. Possono, tuttavia, connettersi a una posizione centrale per gli aggiornamenti software via etere.
L'edge computing contribuisce anche alla continua disponibilità dei servizi Internet più diffusi. Le reti di distribuzione dei contenuti (CDN) posizionano i server di dati vicino alle posizioni dei clienti, consentendo il caricamento rapido di siti Web affollati e abilitando servizi di streaming video rapidi.
Benefici
- L'edge computing può portare a servizi più economici, più rapidi e più affidabili. L'edge computing offre un'esperienza più rapida e coerente per i consumatori. Edge implica app a bassa latenza e ad alta disponibilità con monitoraggio in tempo reale per aziende e fornitori di servizi.
- L'edge computing può far risparmiare sui costi di rete, evitare limiti di larghezza di banda, ridurre i tempi di trasmissione, eliminare gli errori di servizio e darti un maggiore controllo sul trasferimento di dati sensibili. I tempi di caricamento vengono ridotti e i servizi online vengono avvicinati agli utenti, consentendo la memorizzazione nella cache sia dinamica che statica.
- L'elaborazione perimetrale avvantaggia le applicazioni che beneficiano di tempi di reazione più rapidi, come la realtà aumentata e la realtà virtuale.
- La capacità di eseguire analisi e aggregazione di big data in loco, che consente un processo decisionale quasi in tempo reale, è un altro vantaggio dell'edge computing. Mantenendo tutta quella potenza di elaborazione locale, l'edge computing riduce ulteriormente la possibilità che i dati sensibili vengano esposti, consentendo alle aziende di far rispettare gli standard di sicurezza e rispettare le regole normative.
- L'affidabilità e il risparmio sui costi associati all'edge computing vanno a vantaggio dei clienti aziendali. I siti regionali possono continuare a funzionare indipendentemente da un sito principale mantenendo la potenza di elaborazione locale, anche se il sito principale si interrompe per qualsiasi motivo. Mantenendo la capacità di elaborazione di elaborazione più vicina alla fonte, il costo del pagamento della larghezza di banda per il trasporto dei dati tra i siti principali e quelli regionali viene notevolmente ridotto.
- Una piattaforma edge può aiutare con le operazioni e l'uniformità di sviluppo delle app. A differenza di un data center, dovrebbe offrire l'interoperabilità per soddisfare una più ampia diversità di ambienti hardware e software. In un ecosistema aperto, un buon approccio edge consente anche ai prodotti di molti fornitori di funzionare insieme.
svantaggi
- L'edge computing espande la superficie di attacco complessiva di una rete. Gli attacchi informatici possono utilizzare i dispositivi perimetrali come punto di ingresso, consentendo a un utente malintenzionato di iniettare software dannoso e infettare la rete.
- Sfortunatamente, creare una sicurezza efficace in un contesto distribuito è impegnativo. La maggior parte dell'elaborazione dei dati avviene al di fuori del campo visivo diretto del team di sicurezza e del server centrale. Quando la società aggiunge un nuovo equipaggiamento, anche la superficie di attacco si espande.
- Il costo dell'edge computing è un altro problema importante. La configurazione dell'infrastruttura è costosa e complicata a meno che un'azienda non lavori con un partner periferico locale. Le spese di manutenzione sono spesso costose poiché il team deve mantenere molti dispositivi in ottime condizioni di funzionamento in varie località.
Le sfide
- Può essere più difficile scalare i server perimetrali su un numero di piccoli siti piuttosto che aggiungere la stessa capacità a un data center single core. I siti fisici hanno un sovraccarico maggiore, che può essere difficile da gestire per le piccole imprese.
- Le installazioni di edge computing si trovano in genere in luoghi distanti con poca o nessuna conoscenza tecnologica a portata di mano. Se qualcosa va storto in loco, avrai bisogno di un'infrastruttura che possa essere riparata rapidamente da manodopera locale non tecnica e quindi controllata centralmente da un piccolo gruppo di professionisti.
- Per facilitare la gestione e consentire una risoluzione dei problemi più rapida, le procedure di gestione del sito devono essere altamente ripetibili in tutti i siti di edge computing. Quando il software viene implementato in modo diverso in ciascuna sede, si sviluppano problemi.
- Le posizioni periferiche sono spesso meno sicure dei siti principali in termini di sicurezza fisica. Un approccio marginale deve tenere conto della possibilità di eventi malevoli o non intenzionali.
Conclusione
Dato che l'Internet delle cose e l'edge computing sono ancora agli inizi, il loro pieno potenziale è ancora molto lontano. Allo stesso tempo, stanno accelerando il cambiamento digitale in una varietà di settori, oltre ad alterare la vita quotidiana delle persone in tutto il mondo.
Entro il 2025, gli esperti prevedono che il 75% dell'elaborazione dei dati avverrà al di fuori di un tipico data center o cloud. Ottieni un vantaggio con l'edge computing per scoprire nuove possibilità di business, migliorare l'efficienza operativa e fornire esperienze utente coerenti.
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