Pertimbangkan molekul, yang mengandung atom di berbagai orbit yang berputar di sekitar nukleus. Sekarang, asumsikan bahwa molekul adalah lingkungan komputasi kita. Dalam kasus perusahaan normal, daya komputasi didistribusikan ke pusat data di pusat (nukleus). Atom-atom di orbit terpencil di sekitar nukleus menandakan perangkat tepi yang mengambil arah dari pusat data.

Namun, dalam arsitektur komputasi edge, perangkat edge tersebut tidak memiliki interaksi langsung dengan pusat data. Sebaliknya, interaksi antara sumber data yang mengorbit ini terjadi di atau dekat tempat mereka berada secara fisik, yang berada di atau dalam batas jaringan akses, di network edge. Karena jarak data yang harus ditempuh telah dipersingkat secara signifikan, hal ini secara substansial mengurangi tingkat latensi.

Infrastruktur komputasi edge biasanya dikelola oleh berbagai penyedia layanan yang biasanya menempatkan sumber daya komputasi pada atau di dalam lapisan eksekusi pada batas jaringan akses. Lapisan eksekusi adalah bagian yang terletak di dekat tepi dari lingkungan komputasi, bertugas mengelola penugasan, kinerja, dan penyelesaian tugas komputasi. Menempatkan aset di dekat lapisan eksekusi memungkinkan komputasi edge menawarkan kinerja tugas yang lebih cepat.

Berbagai penyedia layanan, termasuk pemasok, aplikasi, dan penyedia data pihak ketiga, bekerja sama membentuk ekosistem digital yang terintegrasi. Perangkat edge juga dapat digunakan dalam situasi lokal.

Kendaraan otonom (AV) adalah mobil dan truk tanpa pengemudi yang memanfaatkan komputasi edge untuk memproses data secara real-time dari input berbagai sensor (seperti radar, LiDAR, dan kamera lalu lintas, guna mendukung sistem navigasi mereka). Dan karena situasi lalu lintas berubah setiap saat, sistem navigasi harus dapat menafsirkan dan bertindak berdasarkan data ini secara real time.

Departemen Energi mendefinisikan AV sebagai kendaraan yang dilengkapi dengan teknologi yang dapat mengoperasikan kendaraan tersebut tanpa kendali langsung dari pengemudi. Sekarang, setidaknya ada 25 pembuat mobil berbeda yang telah memulai beberapa bentuk implementasi AV. Grup ini mencakup produsen terkemuka seperti BMW, Ford, Mercedes-Benz Group AG, Tesla, dan Cadillac.

Sekarang, kami telah memasuki fase implementasi di mana produsen menguji prototipe mereka. Ada banyak aspek yang membuat tahap perkembangan ini sangat rumit.

Kendaraan otonom telah diuji di kondisi lalu lintas nyata, di mana situasi berkendara dapat berubah dengan cepat dan tidak terduga. Seiring semakin banyak produsen mobil mengadopsi teknologi yang berpotensi mengurangi perhatian pengemudi terhadap tugas mengemudi, mereka juga menambahkan fitur untuk menjaga agar pengemudi kendaraan otonom tetap waspada dan tidak terlalu teralihkan.

Misalnya, sistem Mercedes Drive Pilot menyimpan kamera dasbor yang dilatih di wajah pengemudi. Meskipun pengemudi dapat menghibur diri dengan bermain video game di dasbor, jika kamera mendeteksi bahwa pengemudi meninggalkan kursi atau tidak bergerak, (seperti tertidur), sistem secara otomatis akan mematikan kendaraan. Sistem ini sedang diuji sebagai program percontohan di Nevada, di mana kendaraan otonom diizinkan beroperasi, namun hanya pada kecepatan di bawah 40 MPH.

Poin besar lain yang perlu dipertimbangkan adalah masalah pelik manajemen lalu lintas. Komputasi edge mengatasi masalah manajemen lalu lintas dengan memproses data secara lokal yang dikumpulkan di persimpangan lalu lintas. Manfaatnya termasuk peningkatan keselamatan pejalan kaki, perbaikan kondisi lalu lintas, serta koordinasi rute yang lebih efisien untuk kendaraan darurat.

Komputasi edge juga mendukung “peletonisasi” konvoi truk, di mana operator manusia mengemudikan truk utama, sementara truk-truk di belakangnya terhubung secara virtual dan bergerak selaras secara otomatis melalui sinyal radio pengendali

Selain menavigasi rute, kendaraan otonom (AV) harus dilatih untuk berbagi jalan dengan kendaraan lain dan mampu menyesuaikan diri terhadap kesalahan mengemudi dari pengemudi manusia maupun AV lainnya. Selain itu, teknologi ini memerlukan investasi infrastruktur tambahan, seperti pemasangan sensor IoT canggih di sistem lalu lintas. Sensor ini berfungsi untuk berkomunikasi secara instan dengan kendaraan otonom (AV), memberikan informasi terbaru mengenai perubahan pola lalu lintas, proyek konstruksi, dan peringatan cuaca.

Komputasi edge memberikan putaran baru pada content delivery network, membantu pemain dan bakat mereka menjangkau spektrum audiens yang lebih luas. Ini dilakukan dengan menggunakan cache untuk menjaga halaman web, musik, dan konten streaming video di tepi. Begitulah cara komputasi edge dapat menurunkan tingkat latensi dan memastikan pemutaran video dan audio dengan kualitas yang lebih baik saat konsumen melakukan streaming konten.

Prinsip yang sama diterapkan oleh penerbit game berbasis cloud, di mana game dijalankan di server jarak jauh dan hasilnya disalurkan langsung ke layar pemain. Penerbit game dan produknya juga diuntungkan oleh pengurangan latensi melalui komputasi edge, yang sangat penting bagi aplikasi virtual reality (VR).

Mungkin penggunaan komputasi edge yang paling penting terjadi di rumah sakit dan fasilitas medis lainnya, di mana kecepatan informasi benar-benar dapat berarti perbedaan antara hidup dan mati. Komputasi edge mengurangi latensi dengan memproses data secara lokal, memungkinkan data penting pasien dikirim langsung ke profesional kesehatan untuk analisis informasi secara real-time.

Komputasi edge memungkinkan dokter menerima informasi real-time yang diperlukan, sementara staf perawat dapat membuat dasbor yang komprehensif untuk setiap pasien. Akses data menjadi semakin penting seiring dengan meningkatnya kompleksitas prosedur bedah. Rumah sakit mengandalkan komputasi edge selama operasi jarak jauh, seperti pembedahan yang dibantu robot, untuk memastikan kelancaran dan presisi.

Komputasi edge juga memiliki manfaat kesehatan lainnya. Saat ini, ada banyak situasi di rumah sakit di mana berbagai perangkat pemantauan dan peralatan diagnostik lainnya tidak terhubung. Sebagai alternatif, penyedia layanan kesehatan sering menyimpan data di cloud pihak ketiga untuk memastikan aliran data yang stabil dan menghindari kehilangan informasi yang berharga.

Tetapi area kunci lain yang telah muncul dalam beberapa tahun terakhir adalah privasi pasien. Undang-undang dan standar yang diberlakukan melalui protokol Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) (tautan berada di luar ibm.com) dirancang sebagian untuk membantu memastikan hak privasi data warga AS. Komputasi edge mendukung standar tersebut dengan memproses data secara lokal, bukan di cloud pihak ketiga, sehingga mengurangi potensi risiko keamanan.

Pabrik-pabrik penuh dengan peluang untuk menggunakan komputasi edge. Komputasi edge membantu mengoordinasikan upaya otomatisasi dan memastikan ketersediaan pasokan bahan baku yang cukup untuk proses manufaktur.

Salah satu kontribusi penting komputasi edge dalam manufaktur adalah melalui tiny machine learning (tinyML), yang mendukung pemeliharaan prediktif dengan mendeteksi anomali dalam proses produksi. Manfaat tinyML termasuk deteksi dini kebutuhan pemeliharaan, waktu henti yang lebih singkat, latensi yang lebih rendah, dan pengurangan biaya operasional.

Teknologi yang wearable memanfaatkan komputasi edge untuk menghadirkan fungsionalitas canggih bagi pengguna, seperti jaket dengan fitur pengisian daya untuk perangkat elektronik.

Pertanian sering dibahas dalam konteks keberlanjutan, tetapi ada juga aspek manufaktur pertanian. Komputasi edge membantu pertanian di lokasi pedesaan mendapatkan akses yang konsisten ke konektivitas berkecepatan tinggi, yang sangat mereka butuhkan untuk memanfaatkan aplikasi pertanian canggih. Komputasi edge memungkinkan petani di daerah pedesaan memanfaatkan jaringan nirkabel pribadi, mendukung penerapan otomatisasi dan analisis data. Dengan memberikan petani akses ke informasi waktu nyata, hasil panen dapat dimaksimalkan dan efisiensinya ditingkatkan.

Dalam hal memberikan pengalaman pelanggan yang menyenangkan, pengecer selalu mencari keunggulan kompetitif. Komputasi edge memberi penyedia retail beberapa cara untuk membangun pengalaman pengguna yang tak terlupakan. Bagi banyak peretail, komputasi grid memberikan keunggulan kompetitif, terutama di sektor e-commerce. Komputasi grid adalah bentuk komputasi terdistribusi di mana sekelompok mesin atau jaringan bekerja secara kolaboratif untuk menyelesaikan tugas komputasi bersama.

Selain itu, ada teknologi baru yang memungkinkan teknologi pengenalan wajah digunakan dengan pelanggan. Ketika terintegrasi penuh, teknologi ini akan memungkinkan toko untuk menjaga antrean check-out berjalan dengan cepat.

Argumen kuat lainnya untuk penggunaan komputasi edge adalah upaya penyetokan ulang untuk memastikan inventaris sesuai dengan permintaan toko. Hal ini dapat dicapai dengan memanfaatkan kamera dan tag RFID, serta menggunakan perangkat lunak pengenalan objek yang terintegrasi dengan informasi produk yang sudah ada.

Selanjutnya, saat konsumen ini menelusuri toko, mereka dapat menerima pengingat yang bermanfaat dan rekomendasi produk tentang pembelian sebelumnya. Perhatian terhadap detail ini membantu menciptakan pengalaman berbelanja yang lebih kaya dan lebih personal.

Keamanan data adalah salah satu isu terpenting dalam komputasi, dan komputasi edge dirancang khusus untuk memperkuat perlindungan data. Proses ini dimulai di “gerbang depan” dengan menerapkan protokol keamanan siber yang mencegah malware masuk ke sistem komputer organisasi, sehingga menghentikan malware sebelum mencapai titik akhir yang ditargetkan di dalam sistem.

Semua industri mungkin setidaknya memiliki beberapa kebutuhan untuk tindakan keamanan siber tambahan. Namun, beberapa industri (seperti kontraktor pertahanan) memiliki kebutuhan keamanan khusus yang menjadi prioritas utama, mengesampingkan semua pertimbangan lainnya. Bagi perusahaan yang beroperasi di sektor ini, komputasi edge menawarkan tingkat keamanan yang lebih tinggi dengan memproses data secara lokal, sehingga menjaga informasi sensitif tetap aman dari risiko eksposur yang mungkin terjadi pada komputasi cloud.

Tentu saja, peningkatan keamanan juga merupakan kunci bagi organisasi keuangan, dan salah satu cara komputasi edge membantu perusahaan fintech adalah dengan menyediakan kemampuan deteksi penipuan yang ditingkatkan. Dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya, analisis dapat dilakukan lebih cepat, sehingga transaksi penipuan dapat terdeteksi dengan lebih efisien.

Meskipun menawarkan banyak manfaat bagi bisnis, mungkin mengejutkan bahwa komputasi edge juga dapat memberikan dampak positif pada lingkungan. Salah satu caranya adalah dengan memanfaatkan komputasi edge untuk memantau spesies satwa liar yang dilindungi di lokasi-lokasi terpencil. Komputasi edge dapat membantu petugas satwa liar dan penjaga taman mengidentifikasi dan mencegah aktivitas perburuan liar, bahkan sebelum pelanggaran terjadi.

Penggunaan komputasi edge yang sangat signifikan lainnya melibatkan manajemen energi. Komputasi edge mendukung penggunaan jaringan pintar yang memungkinkan distribusi energi lebih efisien, membantu bisnis mengurangi jejak karbon mereka. Komputasi grid adalah bentuk komputasi terdistribusi di mana sekelompok mesin atau jaringan bekerja secara kolaboratif untuk menyelesaikan tugas komputasi bersama. Sumber daya dimanfaatkan secara optimal, sehingga mengurangi limbah yang biasanya terjadi saat konsumsi energi berlebihan.

Dalam hal manajemen energi, komputasi edge memungkinkan pemantauan jarak jauh aset minyak dan gas, yang sangat menantang mengingat beberapa lokasi pengeboran yang sulit dijangkau, (seperti dasar laut). Komputasi edge mendorong penggunaan analitik real-time yang dilakukan lebih dekat dengan aset tertentu, sehingga mengurangi ketergantungan pada konektivitas cloud.

Saat merancang infrastruktur perkotaan, semakin banyak insinyur sipil yang memasukkan konsep kota pintar ke dalam rencana mereka untuk mendorong inovasi dan meningkatkan keberlanjutan. Dengan token serupa, para insinyur perkotaan menggunakan komputasi edge untuk menghitung data yang mendukung pemeliharaan prediktif, sekaligus aplikasi yang terkait dengan keseluruhan kesehatan struktur.

Bagi pemerintah kota, komputasi tepi membantu pemerintah daerah, badan lalu lintas, dan entitas transportasi mengelola armada kendaraan kota dengan memanfaatkan data real-time untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat. Platform komputasi edge juga dapat digunakan untuk menganalisis pola lalu lintas dan mengurangi kemacetan di area tersebut.

Selain layanan tersebut, perangkat edge dapat digunakan untuk memproses data penggunaan di lapangan, di mana pun itu ada. Staf kota dapat menggunakan perangkat edge untuk mengumpulkan data dari infrastruktur publik, jaringan listrik, dan sumber data lainnya, yang dapat memberikan indikasi jika diperlukan tindakan mendesak.