Cos'è l'edge computing?

Cos'è l'edge computing?

L'edge computing è un approccio informatico in cui i dati raccolti vengono elaborati ai margini (o edge) di una rete, anziché essere inviati a un server centralizzato per l'elaborazione e l'archiviazione. Lo scopo dell'edge computing è quello di elaborare i dati nel loro punto di origine, o comunque quanto più vicino possibile a dove vengono generati. 

Per esempio, una telecamera di sorveglianza dotata di funzionalità di edge computing è in grado di acquisire i dati ed elaborarli immediatamente in loco, invece di inoltrarli a un server nella sede centrale per procedere solo successivamente all'elaborazione e all'analisi. 

Le organizzazioni si affidano sempre più spesso all'edge computing per accelerare il processo decisionale e i tempi di risposta agli incidenti. Questo approccio consente alle aziende di beneficiare di informazioni dettagliate in tempo reale e allevia il carico di elaborazione sui datacenter centralizzati. L'elaborazione dei dati nell'edge fa in modo che il dispositivo non debba inviare grandi quantità di dati grezzi ai server centrali, inoltrando solo le informazioni e le analisi per un ulteriore utilizzo successivo.

Come funziona

Prima dell'edge computing, tutti i dati prodotti in un endpoint – che si trattasse della postazione di lavoro di qualche dipendente o di una telecamera di sorveglianza in un magazzino remoto – dovevano essere ritrasmessi a un datacenter per l'elaborazione e la conservazione. Le applicazioni analizzavano i dati, raccoglievano informazioni dettagliate e in seguito (quando necessario) inviavano nuovamente le informazioni al dispositivo. 

L'edge computing garantisce un'elaborazione dei dati veloce ed efficiente: 

1. Un dispositivo raccoglie i dati in una posizione al di fuori degli uffici dell'organizzazione, che si tratti di una telecamera di sorveglianza in un magazzino remoto o di un sensore di posizione su un veicolo per le consegne. 
2. Invece di inoltrare i dati grezzi tramite la rete a un datacenter centrale per l'elaborazione, il dispositivo utilizza funzionalità di elaborazione integrate. I dati vengono elaborati man mano che vengono raccolti, in modo che le anomalie o altre criticità vengano identificate praticamente in tempo reale. 
3. I risultati dell'analisi possono quindi innescare delle azioni da parte del dispositivo, come l'invio di un avviso o l'attivazione di un allarme. 
4. Solo i risultati e gli insight vengono inviati nuovamente al datacenter centrale, riducendo così il traffico e la latenza di rete. 

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Cloud computing, fog computing e edge computing

Poiché l'edge computing si basa su un'architettura IT distribuita, a volte viene confuso con il cloud computing o con il fog computing. Per quanto questi tre approcci presentino alcune analogie, come per esempio l'architettura distribuita e il posizionamento delle risorse di storage ed elaborazione in prossimità del punto di origine dei dati, non sono comunque la stessa cosa.

Il cloud computing funziona grazie a un'enorme quantità di server disseminati in tutto il mondo. Per esempio, quando utilizzi AWS i tuoi dati vengono archiviati ed elaborati in uno dei datacenter AWS anziché nella tua infrastruttura on‑prem: quel datacenter potrebbe trovarsi più vicino al punto di origine dei tuoi dati rispetto al tuo datacenter, ma non si può comunque considerare come edge. I dati raccolti devono comunque venire inviati a uno di questi datacenter per l'analisi.

Il fog computing può rivelarsi utile in situazioni in cui i dispositivi edge si trovano in un'area molto ampia, come per esempio nel caso di uno smart building. Un ambiente simile può contenere centinaia di dispositivi edge, e i dati che questi raccolgono devono essere aggregati, elaborati e analizzati insieme per ottenere il miglior risultato possibile: il fog computing consente di posizionare le risorse di storage e di elaborazione all'interno di questo tipo di ambienti ma separatamente dai singoli dispositivi, dal momento che nessuno di essi dispone di una potenza di calcolo sufficiente per gestire i dati provenienti da tutti gli altri.

I vantaggi dell'edge computing

• Maggiore efficienza operativa – accelerando i tempi di acquisizione delle informazioni ed elaborando i dati quasi in tempo reale nell'edge si ottengono risultati più rapidamente. Inoltre, la latenza di rete e i problemi di banda vengono ridotti. 
• Risoluzione più rapida dei problemi – grazie alle informazioni provenienti dall'edge è possibile ricevere avvisi sulle potenziali criticità prima che si aggravino e causino lunghi downtime o altri problemi. 
• Riduzione dei costi IT – l'edge computing consente di ridurre le risorse di elaborazione e storage necessarie nel datacenter, permettendo di tagliare i costi. Con la riduzione della quantità di dati trasferiti dai dispositivi edge si abbassano anche i costi di rete. 
• Maggiore sicurezza dei dati – raccogliere ed elaborare i dati nell'edge può aiutarti a rispettare le leggi sulla privacy, mentre spostarli in un datacenter centralizzato potrebbe influire negativamente sulla privacy e la sovranità dei tuoi dati. Conservare i dati su un dispositivo edge consente inoltre di proteggerli da potenziali intercettazioni in rete. 
• Maggiore affidabilità – i dispositivi edge possono continuare a raccogliere ed elaborare i dati anche quando il datacenter o la rete on‑prem non funzionano, favorendo in questo modo la business continuity.

Le criticità legate all'edge computing

Pur accelerando l'elaborazione dei dati e il processo decisionale, l'edge computing presenta anche delle criticità. Eccone alcune:

• Maggiore complessità dell'infrastruttura – i dispositivi edge di un'organizzazione possono essere migliaia o più, e ciascuno di essi comporta ulteriori necessità di manutenzione e gestione che si traducono in un carico supplementare di lavoro per l'aggiornamento software, l'implementazione, il provisioning e le attività di monitoraggio.

• Rischi per la sicurezza – sebbene per certi aspetti l'edge computing migliori la sicurezza dei dati, quando il numero dei dispositivi cresce garantirne la sicurezza diventa più laborioso.

• Problemi di connettività – anche se non trasmettono i dati grezzi a una posizione centralizzata, i dispositivi edge devono comunque inviare i dati analizzati ad alcuni server. Se la connessione del dispositivo si interrompe, un'organizzazione che fa affidamento sulla trasmissione tempestiva di tali informazioni può trovarsi ad affrontare grosse difficoltà.

• Ottimizzazione dello storage – dal momento che i dispositivi edge dispongono di risorse di elaborazione e archiviazione limitate, talvolta l'IT dovrà decidere quali dati archiviare ed elaborare localmente e quali inviare ai server on‑premise o al cloud.

Fortunatamente, oggi è disponibile un'ampia gamma di soluzioni progettate per aiutare le organizzazioni a vincere le sfide dell'edge computing.  

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Gli use case per l'edge computing

Man mano che l'edge computing guadagna popolarità, emergono nuovi use case. Ecco alcuni esempi:

• Veicoli a guida autonoma – i veicoli a guida autonoma possono generare diversi terabyte di dati ogni giorno. Tali dati devono essere elaborati e analizzati in tempo reale in modo da poter prendere quasi istantaneamente decisioni legate alla sicurezza e all'incolumità. In questo caso, ogni veicolo rappresenta un dispositivo edge e richiede risorse di elaborazione e storage potenti e affidabili.
• Settore manifatturiero – dalla sicurezza negli stabilimenti produttivi all'individuazione di prodotti che non soddisfano gli standard qualitativi nella catena di montaggio, l'edge computing ha conquistato rapidamente gli ambienti di produzione.
• Industria petrolifera e del gas – le piattaforme petrolifere al largo nell'oceano si affidano all'edge computing per avvisare chi lavora dei malfunzionamenti delle apparecchiature prima che diventino gravi al punto da mettere a repentaglio la vita delle persone.
• Sanità – Molte organizzazioni che operano in ambito sanitario si stanno rivolgendo all'edge computing per monitorare e sottoporre a manutenzione le apparecchiature ospedaliere (come per esempio le sedie a rotelle), avvisare il personale medico di potenziali problemi di salute attraverso strumenti quali le macchine CPAP e i rilevatori dei parametri vitali, e aumentare la sicurezza negli ospedali tramite dispositivi di sorveglianza e sistemi di allarme.
• Vendita al dettaglio – chi lavora nel commercio può trarre vantaggio dall'edge computing utilizzandolo per tenere traccia dell'inventario, sorvegliare i magazzini di stoccaggio, analizzare i comportamenti della clientela e altro ancora.
• Settore energetico – l'edge computing può aiutare le aziende nel settore energetico a gestire l'automazione della rete elettrica, a monitorare le condizioni degli impianti ubicati in aree particolarmente isolate e ad avvisare i team di potenziali malfunzionamenti delle apparecchiature.