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I vantaggi dell'edge computing

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Il cloud computing ha portato alla centralizzazione dei servizi enterprise in grandi datacenter. Le esperienze più innovative destinate agli utenti finali, come l'IoT (Internet of Things), richiedono tuttavia che il provisioning dei servizi avvenga più vicino al luogo in cui si trova il dispositivo fisico, ovvero all'edge della rete.

Per edge computing si intende l'attività di elaborazione che si svolge vicino all'ubicazione fisica dell'utente che elabora i dati o alla sorgente dei dati, al fine di ridurre la latenza e risparmiare larghezza di banda.

In un modello di cloud computing, le risorse e i servizi di elaborazione sono spesso centralizzati in grandi datacenter, accessibili da utenti ubicati all'edge della rete. Il modello presenta vantaggi in termini di costi ed è più efficiente dal punto di vista della condivisione delle risorse. Le esperienze più innovative destinate agli utenti finali, come l'IoT, richiedono tuttavia che la capacità di elaborazione sia più vicina al luogo in cui si trova il dispositivo fisico o la sorgente dei dati, ovvero all'edge della rete.

Avvicinando i servizi di elaborazione a queste ubicazioni, è possibile offrire servizi più rapidi e affidabili che migliorano l'esperienza dell'utente, mentre le aziende hanno la possibilità di elaborare i dati e supportare le applicazioni sensibili alla latenza più efficacemente e di utilizzare ad esempio l'analisi basata su IA o ML per identificare le tendenze e offrire prodotti e servizi più in linea con le esigenze dei consumatori.

 

I dispositivi edge sono componenti hardware fisici situati in ubicazioni remote, all'edge della rete, e dotati di una quantità di risorse di memoria, elaborazione e calcolo sufficiente per raccogliere dati, elaborarli e rispondere sulla base dei risultati ottenuti, praticamente in tempo reale richiedendo un contributo minimo agli altri componenti della rete.

Per scambiare dati con un database disponibile in una posizione centralizzata, i dispositivi edge hanno bisogno di una connessione di rete, mentre un dispositivo edge è un sistema che raccoglie ed elabora tali dati.

L'edge computing può essere complementare a un modello di elaborazione ibrido, soprattutto se l'elaborazione centralizzata è utilizzata per:

  • carichi di lavoro con elaborazione intensiva
  • aggregazione e storage dei dati
  • intelligenza artificiale/machine learning (AI/ML)
  • coordinamento di attività su più aree geografiche
  • elaborazione back end tradizionale
  • autovetture autonome
  • realtà aumentata/realtà virtuale
  • città intelligenti

L'edge computing può aiutare a risolvere i problemi legati alle sorgente di dati in tempo reale. In sostanza, l'adozione dell'edge computing è motivata quando la latenza ridotta e/o il monitoraggio in tempo reale sono di supporto al raggiungimento degli obiettivi di business.

 

Internet of Things (IoT)

I passaggi in rete richiesti per la ricezione e l'evasione di una richiesta inviata da un dispositivo IoT possono essere numerosi. Se la capacità di elaborazione disponibile sul dispositivo è elevata o è ubicata all'edge della rete, l'esperienza utente sarà migliore.

 

Tecnologie mobili

I problemi più frequenti del mobile computing sono correlati alla latenza e all'interruzione dei servizi. Con l'edge computing è possibile superare i più rigidi vincoli di latenza riducendo i ritardi nella propagazione del segnale. Contribuisce inoltre a limitare le discontinuità dei servizi a un'area o a un gruppo di utenti ridotti, nonché a fornire un livello di operatività costante del servizio anche in presenza di una connessione Internet intermittente.

 

Telecomunicazioni

Nel loro processo di modernizzazione delle reti, i provider di servizi scelgono di spostare i carichi di lavoro e i servizi dal centro (nei datacenter) all'edge della rete, ovvero in strutture periferiche come sedi rappresentative e uffici centrali. La virtualizzazione degli uffici centrali (tra le ultime interfacce fisiche per la distribuzione dei servizi) consente ai provider di distribuire servizi all'edge della rete.

L'IoT produce enormi quantità di dati, che devono essere elaborati e analizzati prima di poter essere utilizzati. L'edge computing avvicina i servizi di elaborazione all'utente finale o alla sorgente dei dati, come un dispositivo IoT.

L'edge computing fornisce le risorse di elaborazione e storage locali necessarie per soddisfare le esigenze dei dispositivo IoT in termine di dati ed elaborazione, riducendo la latenza delle comunicazioni fra i dispositivi IoT e le reti IT centrali a cui sono connessi.

L'edge computing consente pertanto di sfruttare le grandi quantità di dati generate dai dispositivi IoT collegati. Eseguendo il deployment di algoritmi e modelli di machine learning all'edge, è possibile elaborare i dati localmente e utilizzare i risultati per accelerare il processo decisionale.

IIoT è l'acronimo di Industrial Internet of Things, un termine che si riferisce ai dispositivi connessi utilizzati nei settori manifatturiero, energetico e industriale. Il deployment dei dispositivi IIoT viene spesso eseguito in abbinamento con l'edge computing. Il vantaggio più importante dell'IIoT è quello di introdurre maggiore automazione e monitoraggio automatico per le macchine industriali, contribuendo così a migliorarne l'efficienza.

Il MEC (Multiaccess Edge Computing) offre funzionalità di cloud computing e un ambiente per l'erogazione dei servizi IT all'edge della rete. Questo tipo di architettura ha l'obiettivo di ridurre la latenza, garantire un'elevata efficienza della rete e della distribuzione dei servizi e offrire un'esperienza utente migliorata.

Oggi l'architettura MEC viene considerata come un'evoluzione del cloud computing che si avvale di mobilità, tecnologie cloud ed edge computing per allontanare gli host applicativi dai datacenter centralizzati, portandoli verso l'edge della rete. Ne risultano sia applicazioni più vicine agli utenti finali che servizi di elaborazione in prossimità dei dati creati dalle applicazioni.

Intendiamo con 5G la quinta generazione delle reti mobili, che prevede aggiornamenti in termini di larghezza di banda e latenza che abilitano servizi che con le tecnologie di rete precedenti non erano possibili. Le reti 5G offrono velocità nell'ordine dei gigabit, con trasmissione dei dati fino a 10 Gbps, latenza nettamente inferiore e copertura estesa alle aree più remote.

Il 5G può essere considerato uno scenario di utilizzo dell'edge computing, che supporta a sua volta altri scenari di utilizzo all'edge. L'edge computing permette di conciliare i requisiti di prestazioni e latenza delle reti 5G, migliorando in tal modo l'esperienza del cliente.

L'adozione dell'edge computing è una priorità per molti provider di servizi di telecomunicazioni che rinnovano le proprie reti e cercano nuove fonti di reddito. Nello specifico, i provider di servizi spostano carichi di lavoro e servizi dai datacenter (dalla core network) verso l'edge, ovvero strutture periferiche come sedi rappresentative e uffici centrali.

Per i provider di telecomunicazioni, offrire ai clienti le app e i servizi che desiderano utilizzare sulle reti edge è fondamentale per produrre nuovi flussi di profitto; la riuscita delle iniziative dipende tuttavia dalla realizzazione dell'ecosistema adeguato e dalla capacità di coordinare i vari interlocutori e partner tecnologici.

Non esiste un unico fornitore in grado di offrire una soluzione di edge computing completa. Esistono invece più componenti che contribuiscono a formare una soluzione.Le piattaforme open source garantiscono l'interoperabilità tra i vari elementi dell'ecosistema ed eliminano il vendor lock-in tipico degli stack tecnologici proprietari. Per ampliare le possibilità di utilizzo dell'edge computing, Red Hat partecipa attivamente alle community open source upstream dedicate a Kubernetes, OpenStack e Fedora IoT.

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