Che cos'è l'edge computing?

L'edge computing sta cambiando il modo delle aziende di elaborare e trasmettere i dati. Oggi il 91% dei dati viene elaborato nel cloud o nei data center on-premise. Ma entro il 2025, stando alle previsioni di Gartner, le soluzioni edge copriranno il 75% di tutti i dati creati.

Questo cambiamento è dovuto in gran parte alla diffusione dei dispositivi e applicazioni IoT che richiedono una potenza di elaborazione in tempo reale che i data center tradizionali non sono in grado di fornire. Oltre a ciò, l'edge consente alle organizzazioni di superare i limiti delle reti cloud tradizionali e, di conseguenza, automatizzare i processi aziendali principali, aumentare al massimo l'efficienza operativa e migliorare le performance.

In questo articolo definiremo cos'è l'edge computing e vedremo come funziona, quali vantaggi offre, quali sono i casi d'uso più frequenti e quali sfide comporta.

Che cos'è l'edge?

L'aumento del numero di dispositivi connessi a Internet ha prodotto di pari passo un aumento dei volumi di dati. Spostare questi dati dal punto in cui vengono creati (l'edge appunto) a una posizione centrale può rivelarsi un'operazione lunga e costosa. 

L'upload di grandi moli di dati analitici può congestionare le reti locali, esaurendo la larghezza di banda necessaria per altre attività aziendali quotidiane come le videoconferenze, che sono ormai uno strumento di lavoro essenziale negli ambienti con smart working. Un altro fattore importante per le applicazioni basate sui dati in tempo reale è la latenza, ovvero il tempo necessario per trasferire i dati dall'origine alla destinazione. Quando il deployment avviene all'edge, lo storage e i server restano dove sono i dati.

L'edge computing è un'architettura di calcolo distribuita che colloca applicazioni, dati e risorse computazionali in una posizione più vicina al punto in cui i dati vengono raccolti e analizzati. I dati vengono elaborati alle estremità della rete, il più vicino possibile alla fonte originale. Invece di inviare i dati a un data center centralizzato a migliaia di chilometri di distanza, l'edge invia solo i dati ottimizzati.

Nata negli anni '90 con le reti per la distribuzione di contenuti (Content Delivery Network, CDN), oggi tecnologia edge sta conoscendo una diffusione senza precedenti per via delle grandi moli di dati generate dai dispositivi IoT e dal maggiore sviluppo di applicazioni in tempo reale che richiede tempi di trasferimento dei dati e costi della larghezza di banda ridotti. 

Come funziona l'edge?

La tecnologia cloud ha portato alle aziende numerosi vantaggi, tra cui un aumento della scalabilità e dell'agilità e una riduzione dei costi. Tuttavia ci sono ancora problemi per quanto riguarda la latenza, la larghezza di banda e la sicurezza. L'edge computing decentralizza l'elaborazione da un data center primario raccogliendo ed elaborando i dati provenienti da dispositivi e applicazioni on-site.

Un gateway edge collega l'edge a un data center aziendale o nel cloud, esegue la conversione tra i diversi protocolli di rete e gestisce il flusso di dati in modo da inviare al data center solo quelli ottimizzati.

L'infrastruttura edge può includere server, storage e gateway edge, dispositivi IoT, sensori, computer fissi e portatili, dispositivi smart e macchinari in grado di raccogliere ed elaborare i dati in tempo reale.

Storage edge

L'infrastruttura edge può includere anche data center edge secondari più piccoli nelle aree urbane o rurali vicine, oppure containers cloud che possono essere spostati tra diversi ambienti o sistemi. All'occorrenza, l'infrastruttura viene distribuita in spazi chiusi protetti al riparo da temperature estreme e altre condizioni ambientali.

Tipi di edge computing

Esistono tre tipi di edge computing: 

Sensori edge

I sensori edge si attivano per raccogliere dati oppure per monitorare o comunicare determinati eventi. I sensori sono ottimizzati per uno scopo specifico e integrano funzionalità edge di base. In genere hanno una capacità di elaborazione minima, se non nessuna, e possono solo comunicare con la rete edge, il cloud o il data center. Sono esempi di sensori edge gli smartwatch, le videocamere di sorveglianza, i controller industriali e i database di serie temporali. 

Dispositivi edge

I dispositivi edge si trovano all'ultimo miglio della rete e in genere hanno funzioni limitate di alimentazione, calcolo e storage. Si servono di un gateway per raccogliere ed elaborare i dati e di solito si trovano in prossimità delle risorse di calcolo per ridurre la latenza, la larghezza di banda utilizzata e i problemi di comunicazione. I dispositivi edge vengono spesso utilizzati in posizioni remote dove non è possibile avere un data center (es. turbine eoliche, piattaforme petrolifere e altri luoghi con condizioni meteorologiche estreme). 

Servizi mobili edge

I servizi mobili vengono distribuiti tramite reti vicine ai clienti per offrire un'esperienza ottimale. Il mobile edge computing (MEC), detto anche edge computing multiaccesso, è una rete ad alta distribuzione che si colloca all'estremità più esterna della rete e consente di integrare le risorse di calcolo, storage e connettività in stazioni base sulla rete in modo da distribuire le applicazioni e i servizi più vicino agli utenti.

Con il MEC, i service provider possono spostare i workload dal cloud ai server locali per offrire una migliore user experience e ridurre la latenza e la congestione sulla rete.

Vantaggi dell'edge computing

L'edge computing offre tanti vantaggi alle aziende che utilizzano applicazioni sensibili al fattore tempo o hanno bisogno di spostare grandi quantità di dati. Tra i vantaggi principali abbiamo: 

Maggiore resilienza: una piattaforma edge supporta servizi più veloci, costanti e affidabili. Siccome le risorse di elaborazione si trovano in locale, i siti all'edge possono continuare a operare in modo indipendente in caso di problemi al data center centrale.

Latenza ridotta: distribuire i dati in tempo reale è essenziale per tecnologie come i dispositivi IoT medici o i veicoli a guida autonoma, dove il minimo ritardo può causare la perdita di vite umane. La congestione e le interruzioni della rete possono ritardare la trasmissione dei dati, riducendo la capacità del sistema di rispondere in tempo reale e rallentando gli analytics e il processo decisionale. Grazie all'edge computing, i dati cruciali possono essere elaborati in prossimità del dispositivo con tempi di risposta più brevi. 

Utilizzo di una larghezza di banda inferiore: le reti hanno limiti di larghezza di banda che determinano la quantità di dati e dispositivi che possono comunicare in rete. L'aumento della larghezza di banda per supportare più dispositivi e dati comporta un aumento significativo dei costi. Invece di trasmettere dati in streaming e consumare grandi quantità di banda, l'edge computing elabora e trasmette solo i dati più importanti al data center.

Sicurezza e controllo maggiori: quando i dati oltrepassano i confini nazionali, bisogna tener conto di aspetti quali la sicurezza dei dati, la tutela della privacy e altri requisiti legali. Elaborando i dati all'edge si possono mettere in atto delle misure per proteggere e oscurare i dati prima di inviarli al cloud o al data center, che può trovarsi in aree geografiche con leggi in materia di sicurezza dei dati diverse.

Costi inferiori: in genere, i costi di implementazione delle soluzioni edge sono inferiori rispetto a quelli dei data center centralizzati, nel cloud oppure on-premise. Inoltre, l'edge computing riduce i costi di connettività perché la quantità di dati trasmessi tra l'edge e i data center è inferiore.

Casi d'uso dell'edge computing

In tanti settori, dalle telecomunicazioni all'industria manifatturiera fino ai trasporti e al settore dei servizi pubblici, si fa sempre più ricorso all'edge computing. Di seguito sono elencati i principali casi d'uso:

Industria manifatturiera: grazie al monitoraggio basato sulle condizioni, i produttori possono eseguire gli interventi di manutenzione in base alle condizioni effettive dei macchinari, mentre la manutenzione predittiva permette di rilevare in anticipo e risolvere eventuali guasti prima che si verifichino.

Inoltre, grazie al monitoraggio e al controllo di precisione, i produttori possono utilizzare i dati provenienti da vari sistemi, processi e macchinari per monitorare gli errori di produzione e fornire informazioni approfondite in tempo reale per migliorare la qualità e i processi di fabbricazione.

Agricoltura: gli agricoltori utilizzano la tecnologia edge per monitorare i consumi di acqua, dosare le giuste quantità di fertilizzante, esaminare la qualità del suolo e monitorare la crescita dei raccolti nei campi distanti. Gli agricoltori possono inoltre raccogliere e analizzare i dati da un'ampia gamma di dispositivi connessi, tra cui sensori e trattori, per osservare gli effetti sull'ambiente e migliorare le tecniche di coltivazione.

Sanità: nel settore sanitario si raccolgono enormi quantità di dati dei pazienti con monitor, sensori e altri dispositivi medici. L'edge computing IoT permette di raccogliere e analizzare dati vitali dei pazienti, nonché di applicare l'automazione e il machine learning per identificare le anomalie. E grazie alle disponibilità di analytics in tempo reale, gli operatori sanitari possono intervenire immediatamente per diagnosticare e curare i problemi di salute.

Trasporti: per funzionare correttamente e in sicurezza, i veicoli a guida autonoma si basano su analisi in tempo reale, per cui non è fattibile inviare i dati a un data center remoto. I veicoli devono aggregare ed elaborare grandi moli di dati da diverse fonti per prendere decisioni in tempo reale sul percorso da seguire e comunicare con gli altri veicoli in movimento.

La tecnologia edge a bordo permette a questo tipo di veicoli di eseguire analisi in tempo reale sul luogo, sulla velocità e sui dati delle altre macchine per determinare l'itinerario migliore ed evitare ingorghi e code.

Realtà aumentata (AR): le applicazioni di realtà aumentata per il settore retail, l'istruzione e l'intrattenimento svolgono operazioni di rendering complesse che richiedono risposte in tempo reale e bassa latenza per funzionare correttamente. Le esperienze AR offerte utilizzando servizi di elaborazione centralizzati possono avere costi elevati di larghezza di banda ed essere soggetti ad alta latenza, influendo sulla user experience.

L'edge computing 5G, dato dalla combinazione dell'edge computing con la connettività 5G, offre una connettività più veloce e affidabile per le applicazioni AR. L'edge computing permette inoltre di suddividere l'elaborazione dei workload tra il dispositivo AR e la rete edge per una user experience ottimale. 

Pure risolve le sfide dell'edge computing

Il ricorso a una soluzione edge può presentare diverse sfide. Poiché le soluzioni edge sono progettate per uno scopo preciso, hanno risorse e funzionalità limitate. 

Affinché una soluzione edge sia efficace, è necessario definirne chiaramente l'ambito di applicazione e lo scopo. Inoltre è necessario prevedere il livello minimo di connettività richiesto, determinare i cicli di vita dei dati e implementare un piano di sicurezza complessivo.

Per risolvere tutte queste sfide, Pure Storage® offre diverse soluzioni, tra cui:

• FlashBlade®: la piattaforma di Unified Fast File and Object Storage (UFFO) leader a livello mondiale. È ideale per gli analytics, il machine learning, l'intelligenza artificiale e altri processi di edge data analoghi. 

• FlashArray™: combina le performance elevate dello storage all-flash con l'integrazione VMware per creare una soluzione di hybrid cloud. Supporta infrastrutture multimodali 5G con macchine virtuali e containers. 

L'alta densità, i bassi consumi energetici e la facilità di gestione da remoto fanno di FlashBlade e FlashArray le soluzioni ideali per le infrastrutture in posizioni edge.

Portworx®: fornisce un livello di storage per l'esecuzione di workload nativi per il cloud all'edge. Offre una soluzione completa per i workload containerizzati, compresi backup e disaster recovery. Portworx si integra con FlashBlade e FlashArray per un'affidabilità e performance elevate.