Cos’è l’Edge Computing?

L’edge computing si riferisce all’elaborazione, all’analisi e all’archiviazione dei dati più vicino a dove vengono generati per consentire analisi e risposta rapide e quasi in tempo reale.

Il modello di Edge Computing sposta le risorse di elaborazione dai data center centrali e dai cloud a una posizione più vicina ai dispositivi. L’obiettivo è supportare le nuove applicazioni con requisiti di latenza inferiori elaborando i dati in modo più efficiente per ridurre i costi della rete.

Un esempio di caso d’uso è l’IoT (Internet of Things), in cui i milioni di dispositivi implementati ogni anno possono produrre ingenti quantitativi di dati. Quando i dati vengono elaborati nei terminali invece che sul cloud, i costi di backhauling sono ridotti..

Secondo l’IDC, società mondiale di ricerche di mercato, l’edge computing è:

“Una rete mesh di micro data center, in grado di elaborare e memorizzare dati critici localmente, e di trasmettere tutti i dati ricevuti e/o elaborati a un data center centrale o a un repository di cloud storage.”


Vantaggi dell’edge computing

Maggiore velocità e una latenza inferiore

Spostando l’elaborazione e l’analisi dei dati nell’edge si contribuisce a velocizzare la risposta del sistema, consentendo transazioni più rapide ed esperienze migliori che potrebbero essere fondamentali nelle applicazioni quasi in tempo reale, come la guida autonoma

Migliore gestione del traffico di rete

Riducendo al minimo la quantità di dati inviati tramite la rete al cloud si possono ridurre larghezza di banda e costi di trasmissione e archiviazione di grandi volumi di dati.

Maggiore affidabilità

La quantità di dati che le reti possono trasmettere simultaneamente è limitata. Per gli ambienti con connettività Internet di qualità inferiore alla media, la capacità di archiviare ed elaborare i dati nell’edge aumenta anche l’affidabilità in caso di interruzione della connessione con il cloud

Maggiore sicurezza

Con una corretta implementazione, una soluzione di edge computing può contribuire ad aumentare la sicurezza dei dati limitando la trasmissione dei dati tramite Internet.


Tipologie di edge computing

Fog computing

Per fog computing si intende la decentralizzazione di un’infrastruttura di elaborazione tramite ampliamento del cloud, attraverso il posizionamento strategico di nodi tra il cloud e i dispositivi terminali.

In questo modo dati, elaborazione, memorizzazione e applicazioni sono posizionati più vicino all’utente o al dispositivo IoT, dove i dati devono essere elaborati, creando così una “nebbia” (“fog” in inglese) all’esterno del cloud centralizzato e riducendo i tempi del trasferimento dati necessari per elaborare i dati.

Multi-access Edge Computing (MEC)

Definizione secondo l’ETSI (European Telecommunications Standards Institute): il MEC offre agli sviluppatori di applicazioni e ai fornitori di contenuti capacità di cloud computing e un ambiente di servizio IT all’edge di rete.

Questo ambiente è caratterizzato da una latenza ultra ridotta e da un’elevata ampiezza di banda, nonché da un accesso in tempo reale alle informazioni della rete radio che può essere sfruttato dalle applicazioni.

Micro data centers

I micro data center sono altamente mobili e resistenti. Offrono gli stessi componenti dei data center tradizionali, ma possono essere implementati localmente vicino alla fonte dei dati.

I micro data center altamente flessibili possono essere costruiti su misura e configurati per adeguarsi ai requisiti di implementazione delle singole situazioni. La flessibilità consente ai data center di essere implementati rapidamente nelle aree poco servite o, ad esempio, in caso di disastri naturali.

Cloudlets

Progettati a partire dai cloud, i cloudlet sono data center in scala ridotta a mobilità migliorata, collocati in prossimità dei dispositivi terminali che in questo modo possono scaricare i processi sui cloudlet stessi. Sono progettati appositamente per migliorare le app mobili interattive ad elevato uso di risorse tramite l’elevata disponibilità di risorse di elaborazione a latenza ridotta.


Campi di applicazione

L’edge computing è sempre più diffuso, in ambiti eterogenei e tra loro molto differenti, ad esempio:

Industria 4.0

La fabbrica intelligente è il terreno d’azione privilegiato per l’edge computing, chiamato a gestire gli smart device interconnessi con i sensori degli impianti e i sistemi di monitoraggio e controllo della qualità.

Siamo nell’ambito della Industrial Internet of Things (IIoT) alla base delle operazioni sul campo, finalizzate alla manutenzione predittiva, all’assistenza in remoto, alle procedure guidate, all’ottimizzazione dei processi di assemblaggio, sia in funzione di una maggior efficienza che di un sensibile incremento della sicurezza generale, per gli impianti e per la salute degli operatori coinvolti.

Videosorveglianza

Costituisce un esempio ricorrente dell’applicazione degli edge analytics, grazie alla capacità delle camere o dei micro data center cui sono connesse di elaborare le immagini per rilevare automaticamente eventuali anomalie e far scattare i protocolli di sicurezza ed emergenza previsti dal sistema.

L’edge computing consente anche in questo caso di agire a latenza zero sfruttando la potenza di calcolo disponibile in locale, risparmiando una quantità enorme di banda rispetto ad una pipeline che prevede un’analisi dei dati su un sistema centralizzato, che può essere eventualmente utilizzato soltanto come archivio, per conservare i dati obbligatori, senza gravare sull’operatività in tempo reale dell’intero sistema.

Telecomunicazioni e Broadcasting

Quante volte ci è capitato di vedere dei rallentamenti, se non addirittura dei blocchi, risolti per così dire grazie ad una riduzione della qualità visiva del segnale trasmesso?

Questo accade quando ci sono troppi utenti connessi in relazione alla capacità di banda disponibile per garantire a tutti la visione dell’evento.

Le connessioni 5G consentiranno finalmente un sistema di broadcasting basato sull’edge computing, che riconosce i device degli utenti quali terminali edge connessi ad una serie di micro data center in cui è possibile distribuire lo streaming degli eventi da seguire ed il conseguente load balancing in termini di banda verso le singole richieste.

Smart Home

Insieme alle applicazioni industriali, la domotica intelligente costituisce la forma di adozione più antica dell’IoT, avendo vissuto diverse generazioni, capaci di sfruttare sempre meglio la connettività e le potenzialità dei device coinvolti. Si tratta per lo più di sistemi ibridi, basati su applicazioni cloud ed edge, con cui ci relazioniamo in maniera spesso inconsapevole dal punto di vista tecnologico.

Smart City

Ragionando su scala urbana, è impossibile non pensare all’edge computing in funzione delle applicazioni della smart city, abilitate da sensori e terminali IoT con cui è possibile acquisire ed elaborare un’enorme quantità di dati, per gestire una serie di servizi essenziali alla cittadinanza: parcheggi intelligenti, gestione dei rifiuti, gestione risorse idriche, rilevamento rumore, qualità dell’aria, livelli del campo elettromagnetico, manutenzione predittiva, monitoraggio strutturale, gestione mobilità, ecc.

Monitoraggio Ambientale

In senso più ampio, si applicano i concetti descritti per la smart city, che in questo caso non sono direttamente connessi all’esecuzione di un servizio utile al cittadino, quanto piuttosto ad automatizzare il rilevamento ed il supporto decisionale per le azioni previste.

La natura del monitoraggio ambientale è ampia e varia quanto la ricchezza dell’ambiente stesso ed anche in questo caso l’edge computing costituisce un’architettura privilegiata per abilitare i terminali IoT e l’analisi dei dati.

Tra i sistemi di monitoraggio ambientale più diffusi ritroviamo quelli relativi alla qualità atmosferica, all’ambiente idrico e alle componenti biologiche degli ecosistemi oggetto di indagine.

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