L'Edge Computing si riferisce a un paradigma di calcolo distribuito in cui il calcolo viene eseguito vicino alla fonte di generazione dei dati anziché fare affidamento esclusivamente su un server centralizzato basato su cloud. Nei modelli di calcolo tradizionali, i dati vengono inviati a un server centralizzato nel cloud per il processo e l'analisi. Tuttavia, nell'Edge Computing, l'elaborazione avviene più vicino alla fonte dei dati, tipicamente al bordo o vicino alla "bordo" della rete.

Le caratteristiche chiave dell'Edge Computing includono:

1. Bassa latenza: Elaborando i dati più vicino alla loro generazione, l'Edge Computing riduce il tempo necessario per il viaggio dei dati, risultando in una latenza inferiore. Questo è cruciale per applicazioni in cui l'elaborazione in tempo reale o quasi reale è essenziale, come nell'Internet delle cose (IoT), veicoli autonomi e realtà aumentata.

2. Efficienza della larghezza di banda: L'Edge Computing può contribuire a ridurre la quantità di dati che deve essere trasmessa al cloud, ottimizzando l'uso della larghezza di banda. Ciò è particolarmente vantaggioso in scenari in cui la trasmissione di grandi volumi di dati a un server centrale è impraticabile o costosa.

3. Privacy e sicurezza: Alcune applicazioni richiedono che i dati sensibili siano elaborati localmente anziché essere trasmessi a un server centrale. L'Edge Computing fornisce un modo per gestire le informazioni sensibili localmente, migliorando così la privacy e la sicurezza.

4. Scalabilità: L'Edge Computing consente un'elaborazione distribuita, facilitando l'espansione delle risorse di calcolo in modo orizzontale mediante il dispiegamento di dispositivi Edge aggiuntivi. Questa scalabilità è preziosa in ambienti dinamici e in rapido cambiamento.

5. Redondanza e affidabilità: L'Edge Computing può migliorare l'affidabilità del sistema distribuendo l'elaborazione su più dispositivi Edge. Ciò può migliorare la tolleranza ai guasti e ridurre l'impatto delle fallimenti in componenti individuali.

6. Decisioni in tempo reale: L'Edge Computing consente decisioni in tempo reale alla fonte della generazione dei dati. Questo è particolarmente importante in applicazioni in cui risposte rapide sono cruciali, come nell'automazione industriale e nei sistemi di controllo.

Casi d'uso comuni per l'Edge Computing includono città intelligenti, automazione industriale, sanità, retail e applicazioni IoT. L'Edge Computing non intende sostituire il cloud computing, ma piuttosto integrarlo, formando un'architettura ibrida che combina i punti di forza delle risorse centralizzate nel cloud e dei dispositivi Edge distribuiti.

Esploriamo ora alcuni esempi per illustrare il concetto di Edge Computing e come si differenzia dal tradizionale calcolo centralizzato.

Esempio 1: Sistema di sorveglianza intelligente

Calcolo centralizzato tradizionale: In un sistema di sorveglianza tradizionale, i feed video delle telecamere vengono inviati a un server centrale per il processo e l'analisi. Il server gestisce compiti come la rilevazione di oggetti, il riconoscimento facciale e la generazione di allarmi. Questa configurazione presenta i seguenti svantaggi:

• Alta latenza: Ritardi nel processo possono influenzare la capacità del sistema di rispondere rapidamente agli eventi di sicurezza.
• Problemi di larghezza di banda: Lo streaming continuo di dati video al server centrale consuma una quantità significativa di larghezza di banda.

Edge Computing: In un sistema di sorveglianza basato sull'Edge Computing, le telecamere sono dotate di capacità di elaborazione integrate. Ciascuna telecamera può eseguire un'analisi locale, come l'identificazione di attività o individui sospetti, senza inviare l'intero flusso video a un server centrale. Solo le informazioni rilevanti o gli allarmi vengono inviati al server centrale. Questa configurazione offre i seguenti vantaggi:

• Bassa latenza: L'elaborazione locale immediata consente una risposta in tempo reale agli eventi di sicurezza.
• Efficienza della larghezza di banda: La trasmissione solo di informazioni importanti riduce il carico sulla rete.

Esempio 2: IoT Industriale (Internet delle cose)

Calcolo centralizzato tradizionale: In una fabbrica con dispositivi IoT, i sensori raccolgono dati sulle prestazioni delle macchine, temperatura e altre metriche. Questi dati vengono solitamente inviati a un server centralizzato nel cloud per l'analisi. Gli svantaggi includono:

• Latenza: A seconda del volume dei dati e delle condizioni di rete, possono verificarsi ritardi nella ricezione di informazioni dai dati.
• Preoccupazioni per la affidabilità: Se la connessione al cloud viene persa, il monitoraggio e il controllo in tempo reale diventano difficili.

Edge Computing: In una configurazione di Edge Computing, dispositivi Edge vengono distribuiti in tutta la fabbrica. Questi dispositivi elaborano e analizzano i dati dei sensori localmente. Decision i critiche, come regolare le impostazioni delle macchine in risposta a anomalie, possono essere prese senza dipendere da un server remoto nel cloud. Ciò offre diversi vantaggi:

• Bassa latenza: Tempi di risposta rapidi per decisioni critiche.
• Redondanza: Se un dispositivo Edge fallisce, altri possono continuare a operare in modo indipendente.
• Efficienza della larghezza di banda: La trasmissione solo di informazioni rilevanti al cloud riduce l'utilizzo della larghezza di banda.

In entrambi gli esempi, l'Edge Computing avvicina le capacità di elaborazione alla fonte dei dati, migliorando le prestazioni, riducendo la latenza e potenziando l'efficienza complessiva del sistema. Questo approccio distribuito è particolarmente prezioso in scenari in cui l'elaborazione in tempo reale o quasi reale è cruciale, come nella sorveglianza, nell'automazione industriale e nelle applicazioni IoT.