Che cos'è l'edge computing?

Trasferite più rapidamente, archiviate di più, elaborate tutto, nell'edge.

Punti salienti dell'edge computing

  • Portando il potente edge computing più vicino a dove i dati vengono generati, imprese e fornitori di servizi possono identificare nuove opportunità di ricavo, offrire servizi innovativi e risparmiare tempo e denaro nelle operazioni.

  • L'edge computing riduce la latenza di elaborazione dei dati, aumenta la velocità di risposta e consente una migliore gestione del traffico di rete e la conformità ai requisiti giurisdizionali per la sicurezza e la privacy.

  • L'edge computing è solo una parte di un'architettura di computing distribuita e richiede un'attenta valutazione dell'infrastruttura, dai dispositivi edge all'edge on-premise, fino alla rete e al cloud, quando si progetta una soluzione edge-to-cloud.

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La crescita esponenziale dei dati acquisiti con miliardi di dispositivi IoT e mobili sta favorendo la transizione dall'invio di dati al cloud per l'elaborazione e lo storage a un modello distribuito in cui una parte dell'elaborazione avviene nell'edge della rete, più vicino a dove i dati vengono creati. Le tecnologie Intel® possono contribuire ad accelerare l'implementazione di soluzioni di edge computing per gestire un'ampia gamma di applicazioni in molti mercati.

Che 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. Negli ultimi anni, alcune aziende hanno consolidato le loro operazioni centralizzando lo storage e l'elaborazione dei dati nel cloud. Tuttavia, le esigenze delle nuove applicazioni pratiche basate su miliardi di dispositivi distribuiti, dalle soluzioni avanzate di gestione del magazzino e dell'inventario, alle linee di produzione robotiche a visione aumentata, fino ai sistemi avanzati di controllo del traffico delle smart city, hanno reso questo modello insostenibile.

Inoltre, il maggiore utilizzo dei dispositivi edge (dai dispositivi per Internet delle cose (IoT), come videocamere intelligenti, chioschi di vendita mobili, sensori medici e PC industriali, fino ai gateway e l'infrastruttura di computing) per ottenere informazioni fruibili più veloci e quasi in tempo reale alla fonte dei dati sta favorendo la crescita esponenziale della quantità di dati generati e raccolti.

Si stima che, entro il 2025, il 75% dei dati verrà creato fuori dai data center centrali, dove la maggior parte dell'elaborazione avviene oggi.1 Continuando questa riflessione, circa il 90% di tutti i dati raccolti dalle aziende oggi non sarà mai utilizzato.2 L'edge computing offre un percorso per sfruttare appeno i vantaggi offerti dai dati raccolti dai dispositivi, grazie a elaborazione ad alte prestazioni, connettività a bassa latenza e piattaforme sicure.

Si stima che, entro il 2025, il 75% dei dati verrà creato fuori dai data center centrali, dove la maggior parte dell'elaborazione avviene oggi.1

Catalizzatori dell'edge computing

Il cloud computing è stato spinto ai suoi limiti dalle esigenze dei servizi e delle applicazioni che supporta, dallo storage e l'elaborazione dei dati alla reattività di sistema. In molti casi, la larghezza di banda o l'potenza di calcolo non sono sufficienti per garantire i requisiti necessari per elaborare più rapidamente i dati da dispositivi connessi e generare informazioni e azioni immediate, quasi in tempo reale. Queste discrepanze stanno favorendo l'adozione e l'utilizzo dell'edge computing.

I fattori principali che determinano le sfide del cloud sono:

  • Latenza. Più settori stanno implementando applicazioni che richiedono analisi e risposta rapida. Il cloud computing da solo non è in grado di soddisfare queste esigenze a causa della latenza dovuta dalla distanza di rete dalla fonte dei dati, con un conseguenti inefficienze, ritardi e customer experience scadenti.
  • Larghezza di banda. Aumentando larghezza di banda di trasmissione o la potenza di elaborazione si potrebbero superare i problemi di latenza. Tuttavia, poiché le aziende continuano ad aumentare il numero di dispositivi edge nella loro rete e la quantità di dati che generano, l'invio dei dati al cloud può raggiungere costi insostenibili, che però potrebbero essere abbattuti se i dati potessero essere elaborati, archiviati e analizzati nell'edge.
  • Sicurezza e privacy. La protezione nell'edge dei dati sensibili, come la documentazione medica privata e la trasmissione di meno dati via Internet potrebbero contribuire a migliorare la sicurezza riducendo il rischio di intercettazione. Inoltre, alcune amministrazioni o clienti potrebbero richiedere che i dati rimangano nella giurisdizione in cui sono stato creati. In campo sanitario, ad esempio, potrebbero esserci anche requisiti locali o regionali a limitare l'archiviazione o la trasmissione di dati personali.
  • Connettività. L'assenza di connettività Internet costante può compromettere il cloud computing, ma una varietà di opzioni di connettività di rete rende possibile il computing edge-to-cloud. Ad esempio, il 5G offre una connessione con ampia larghezza di banda e bassa latenza, consentendo un trasferimento rapido dei dati e l'erogazione dei servizi direttamente dall'edge.
  • IA. Con la necessità di informazioni fruibili quasi in tempo reale, le aziende hanno bisogno dell'IA alla fonte dei dati per consentire un'elaborazione più veloce e sfruttare il potenziale dei dati precedentemente inespresso.

Vantaggi dell'edge computing

Spostando alcune funzioni, come storage, elaborazione e analisi, dal cloud all'edge, più vicino a dove i dati vengono generati, si possono ottenere diversi vantaggi essenziali:

  • 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.

Dall'edge al cloud

Sebbene l'edge computing possa offrire alle aziende un'opportunità senza precedenti per sfruttare appieno il valore dei dati, il cloud rimane essenziale come deposito dati centralizzato e centro di elaborazione. L'immagine di seguito mostra come i dispositivi edge per la raccolta dei dati, il computing, lo storage e il networking possano combinarsi per aiutare le aziende a sfruttare al massimo i dati a ogni passaggio.

I dispositivi IoT e di edge computing raccolgono i dati e li gestiscono in due modi fondamentali. I dispositivi di edge computing intelligenti con processori integrati possono offrire funzionalità avanzate, come l'analisi o l'IA integrata, mentre i dispositivi senza processori inviano i dati che generano a un server implementato nell'edge per lo storage e l'analisi. Un server edge on-premises può quindi elaborare i dati dai dispositivi di edge computing e restituire le informazioni critiche necessarie per le applicazioni quasi in tempo reale o inviando al cloud solo le porzioni pertinenti dei dati. I dati di numerosi dispositivi di edge computing possono essere consolidati nel cloud per consentire un'elaborazione e un'analisi più ampia.

Applicazioni pratiche dell'edge computing

Intel ha collaborato con molti partner del settore e clienti finali per implementare decine di migliaia di soluzioni di edge computing. Di seguito sono riportati quattro applicazioni pratiche dell'edge computing, che mostrano come Intel ha aiutato le aziende a offrire nuove esperienze e promuovere una maggiore efficienza.

Retail: l'edge computing può utilizzare sensori e videocamere per aumentare l'accuratezza dell'inventario retail e contribuire a rendere più efficienti la catena di approvvigionamento e lo sviluppo dei prodotti. Inoltre, l'edge computing è in grado di supportare l'analisi del comportamento dei clienti in tempo reale, per un'esperienza di acquisto migliorata e potenzialmente più sicura. Ad esempio, la soluzione IA basata su video Sensormatic ha aiutato i rivenditori ad aprire i negozi in sicurezza durante la pandemia di COVID-19, controllando gli occupanti e monitorando il distanziamento sociale.
Industria: l'edge computing è in grado di offrire una base per l'Industria 4.0, integrando le tecnologie digitali e fisiche per una produzione più flessibile e reattiva. Ad esempio, Intel e Nebbiolo Technologies hanno collaborato con gli ingegneri Audi per creare una piattaforma scalabile e flessibile, che utilizza algoritmi di analisi predittiva e apprendimento automatico per migliorare la verifica delle saldature e i processi critici di controllo della qualità.3
Istruzione: alcune soluzioni di istruzione basate su software utilizzano l'IA su dispositivo per l'assistenza virtuale personalizzata, l'interazione con linguaggio naturale e persino esperienze di realtà aumentata. Ad esempio, la lavagna digitale ViewSonic sfrutta la tecnologia dell'edge e di visione per ricreare un'esperienza in aula per gli studenti e gli insegnanti impegnati nella didattica a distanza.
Assistenza sanitaria: l'edge computing può contribuire a migliorare gli esiti grazie al monitoraggio dei pazienti ricoverati e ambulatoriali e ai servizi di telemedicina, utilizzando l'inferenza di apprendimento automatico e apprendimento profondo sulle apparecchiature di imaging per contribuire a rilevare più rapidamente eventuali problemi di salute. Philips ha migliorato l'inferenza dell'IA per le immagini mediche del 188% sulle apparecchiature di scansione CT esistenti, senza necessità di nuovi costosi macchinari.4

Tecnologia dell'edge computing applicata

Nell'episodio 5 di "The Inside Edge," Steen Graham, Intel IoT General Manager, presenta una panoramica delle applicazioni reali dell'edge computing, dall'assistenza sanitaria alla produzione, fino alla vendita al dettaglio, per dimostrare come le soluzioni di edge computing basate sulle tecnologie Intel possono rendere possibili nuove esperienze per i clienti e rivoluzionare interi settori.

I risultati migliori iniziano nell'edge

L'edge computing rappresenta un'opportunità senza precedenti per le aziende e i fornitori di servizi per sfruttare appieno il vero potenziale dei dati. Con il partner giusto, un'azienda può sfruttare al massimo i dati ovunque. Intel, con decine di migliaia di implementazioni edge che generano un valore reale, centinaia di soluzioni pronte per il mercato, tecnologia basata su standard e l'ecosistema di sviluppatori più maturo al mondo, può contribuire a trasformare in realtà l'edge intelligente.

FAQ

Domande ricorrenti

L'edge computing si riferisce all'elaborazione, all'analisi e all'archiviazione dei dati più vicino al luogo in cui questi vengono generati nella rete, per consentire un'analisi e una risposta rapide e in tempo reale, creando così i presupposti per monetizzare i dati, offrire nuovi servizi e risparmiare tempo e denaro nelle operazioni. I cinque fattori principali che favoriscono l'edge computing sono latenza, larghezza di banda, sicurezza, connettività e IA.

L'edge della rete si trova appena fuori dalla rete e include postazioni convergenti come i data center regionali, le sedi centrali di nuova generazione (NGCO), i punti di accesso wireline fissi, le stazioni wireless di base e le reti di accesso radio (RAN).

Il cloud computing nell'edge è un cloud computing potenziato dall'edge computing per determinate tipologie di carichi di lavoro. Con il cloud computing nell'edge, un cloud edge, ospitato su un server edge che funge da micro-data center, estende la praticità del cloud alle reti edge ponendo nodi intelligenti vicino a dispositivi, apparecchiature e risorse per una raccolta, uno storage e un'elaborazione dei dati più rapidi, producendo una minore latenza per le applicazioni edge che dipendono da dati quasi in tempo reale.

Informazioni su prodotti e prestazioni

1

Rob van der Meulen, “What Edge Computing Means for Infrastructure and Operations Leaders,” Smarter with Gartner, 3 ottobre 2018, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/.

2

Tom Taulli, “What You Need to Know About Dark Data,” Forbes, 27 ottobre 2019, https://www.forbes.com/sites/tomtaulli/2019/10/27/what-you-need-to-know-about-dark-data/?sh=62b9d4be2c79.

4

“Intel e Philips accelerano l'inferenza per il deep learning sulle CPU nei principali usi per l'imaging medico”, Intel News Byte, 14 agosto 2018, https://newsroom.intel.com/news/intel-philips-accelerate-deep-learning-inference-cpus-key-key--medical-imaging-us/#gs.kx7zmx. Intel può cambiare la disponibilità dei prodotti e il supporto in qualsiasi momento senza alcun preavviso. Per ulteriori informazioni, contattare il proprio rappresentante Intel.