Aldo Agostinelli

L’edge computing porta l’elaborazione dei dati vicino ai punti di origine, riducendo la latenza e migliorando l’efficienza delle reti: come funziona e in quali settori si può utilizzare con successo

Negli ultimi anni, le tecniche di elaborazione dei dati si sono evolute con l’emergere di nuovi metodi di calcolo e di tecnologie innovative. Tra le più recenti c’è l’edge computing, un approccio che, in sintesi, sposta le capacità di calcolo più vicino al punto di generazione dei dati. Questa tecnologia promette di rivoluzionare il modo in cui gestiamo e utilizziamo le informazioni, offrendo vantaggi significativi in termini di latenza ridotta, risparmio di larghezza di banda e maggiore affidabilità. Vediamo quali sono i fondamenti dell’edge computing, le sue applicazioni pratiche e il suo impatto su settori chiave come l’Internet delle cose, la sanità e la produzione industriale.

Edge computing: cos’è

Cosa si intende per edge computing? L’edge computing è un modello di elaborazione dei dati che si concentra sull’esecuzione delle operazioni di calcolo vicino al punto in cui si generano i dati, piuttosto che inviare tutti i dati a un data center o a un cloud remoto per l’elaborazione. In sostanza, sposta la capacità di calcolo più vicino al “bordo” della rete, cioè vicino ai dispositivi di origine dei dati o ai dispositivi che ne fanno uso. L’edge computing trova applicazioni in una vasta gamma di settori, tra cui l’Internet delle cose (IoT), la produzione industriale, l’automazione dei processi, la sorveglianza video, la sanità e molto altro ancora.

Edge computing: significato

Letteralmente, “edge computing” significa “elaborazione ai margini” o “calcolo ai bordi”. Il termine “edge” si riferisce al concetto di spostare le capacità di calcolo più vicino al “bordo” o al margine della rete, cioè vicino ai dispositivi o ai punti in cui si generano i dati. Pertanto, il termine edge computing si riferisce all’esecuzione di operazioni di calcolo e elaborazione dati in prossimità del punto di origine dei dati, anziché all’invio a un’infrastruttura centrale.

Le origini

L’edge computing ha le sue radici nell’aumento della complessità delle reti informatiche e nella crescente richiesta di elaborazione rapida dei dati da parte di dispositivi connessi in rete. La sua nascita è legata dalla necessità di gestire in modo efficiente e rapido la crescente quantità di dati generati dai dispositivi connessi, soddisfacendo le esigenze di applicazioni che richiedono tempi di risposta immediati e affrontando le sfide relative alla larghezza di banda e alla latenza di rete.

Infatti, con il crescente numero di dispositivi connessi alla rete e la proliferazione dell’IoT, si è reso necessario un modo più efficiente per gestire e elaborare i dati generati da questi dispositivi. Al contempo, anche se la larghezza di banda delle reti è migliorata negli anni, c’è ancora una limitata capacità di trasmettere grandi quantità di dati a lunghe distanze in modo rapido e affidabile. L’edge computing affronta questo problema spostando l’elaborazione dei dati più vicino alla fonte, riducendo così la quantità di dati che devono essere trasmessi attraverso la rete.

Quali sono i vantaggi dell edge computing rispetto al cloud computing?

Edge computing e cloud computing sono due approcci complementari all’elaborazione dei dati, ognuno con i propri vantaggi e casi d’uso specifici. L’edge computing risulta particolarmente vantaggioso in quanto:

  • riduce significativamente il ritardo nell’elaborazione dei dati, poiché esegue le operazioni di calcolo vicino al punto in cui i si generano i dati (bassa latenza);
  • solo i dati essenziali si trasmettono attraverso la rete per l’elaborazione centrale, riducendo così il carico sulla rete e ottimizzando l’utilizzo della larghezza di banda;
  • può garantire la continuità delle operazioni anche in caso di connessione di rete instabile o assente;
  • mantenendo i dati localmente e limitando la trasmissione attraverso la rete, può contribuire a migliorare la privacy e la sicurezza dei dati;
  • consente di distribuire le capacità di calcolo su un’ampia gamma di dispositivi distribuiti geograficamente, offrendo una maggiore flessibilità e scalabilità rispetto al modello centralizzato del cloud computing.

Edge computing e fog computing

Edge computing e fog computing sono due sistemi correlati nell’ambito dell’elaborazione distribuita dei dati, ma presentano alcune differenze concettuali. Mentre l’edge computing, come abbiamo visto, si concentra sull’esecuzione di operazioni di calcolo vicino al punto di origine dei dati, il fog computing amplia questo concetto includendo anche dispositivi di elaborazione collocati in una posizione intermedia tra il cloud e gli endpoint dell’utente finale. Entrambi i paradigmi mirano a migliorare la latenza, la sicurezza e l’efficienza nell’elaborazione dei dati distribuiti, ma differiscono per la loro posizione relativa nella rete e per il livello di distribuzione delle risorse di calcolo.

Edge computing: esempi e principali applicazioni

Vediamo ora alcuni esempi e le applicazioni principali dell’edge computing.

  • Telecomunicazioni: per migliorare l’efficienza delle reti e ridurre la congestione dei dati, distribuendo funzionalità di elaborazione e archiviazione più vicino ai dispositivi degli utenti.
  • Internet delle cose (IoT): per elaborare le enormi quantità di dati generati sul campo, riducendo la latenza e la dipendenza dalle connessioni di rete.
  • Automazione industriale: consente di eseguire analisi in tempo reale sui dati generati dalle macchine e dai sensori.
  • Smart cities: le città intelligenti utilizzano sensori e dispositivi connessi per raccogliere dati su traffico, inquinamento, gestione dei rifiuti e altro ancora; l’edge computing consente di elaborare questi dati in tempo reale per ottimizzare i servizi urbani e migliorare la qualità della vita.
  • Veicoli autonomi: consente di elaborare i dati provenienti dai sensori a bordo per prendere decisioni in tempo reale sulla guida.
  • Salute e assistenza sanitaria: può consentire di elaborare i dati generati dai dispositivi medici indossabili o dai sensori in tempo reale, consentendo il monitoraggio continuo dei pazienti e la diagnosi precoce.
  • Retail: può essere utilizzato per analizzare i dati dei clienti in tempo reale, consentendo una personalizzazione più efficace delle offerte e una migliore gestione dell’inventario.
  • Sicurezza: è possibile analizzare i dati provenienti da dispositivi di sicurezza come telecamere di sorveglianza o sensori di rilevamento dei movimenti in tempo reale.
Aldo Agostinelli