Casi d'uso dell'edge computing: otto modi in cui le organizzazioni utilizzano l'edge computing

L'edge computing delimita diversi "patrimoni" quando individua le aree delle funzioni informatiche. L'edge computing è un framework di calcolo distribuito che sposta le risorse di calcolo dal data center a posizioni remote all'interno del livello di esecuzione vicino al confine di tale ambiente di elaborazione. Questo approccio aiuta a ridurre la latenza, a migliorare la sicurezza e ad aumentare l'efficienza.

Le nuove aggiunte di dati creati tramite l'Internet of Things (IoT) aggravano questa situazione, aumentando il volume e la complessità complessivi della gestione dei dati. Questi dispositivi IoT (chiamati anche dispositivi intelligenti) creano e generano dati in modo autonomo.

Le implementazioni edge costituiscono una reazione al sistema aziendale centralizzato sovraffollato e sovraccarico. In un sistema di edge computing, le risorse di calcolo sono ottimizzate e pronte per l'uso immediato.

Consideriamo la molecola, che contiene atomi in varie orbite che ruotano attorno a un nucleo. Ora, supponiamo che la molecola sia il nostro ambiente informatico. Nei normali casi aziendali, la potenza di calcolo viene distribuita a un data center centrale (il nucleo). Gli atomi nelle orbite periferiche attorno al nucleo indicano dispositivi edge che prendono la loro direzione dal data center.

Le interazioni tra queste fonti di dati in orbita avvengono invece in corrispondenza o in prossimità del punto in cui si trovano fisicamente, che si trova all'interno o all'interno dei confini di una rete di accesso, ai margini della rete. Poiché la distanza percorsa da quei dati è stata drasticamente ridotta, i tassi di latenza risultano sostanzialmente ridotti.

I vari fornitori di servizi amministrano l'infrastruttura di edge computing e posizionano le risorse al livello di esecuzione o all'interno del confine di una rete di accesso. Il livello di esecuzione è una banda che si trova vicino all'edge esterno di un ambiente di calcolo che gestisce l'assegnazione, le prestazioni e il completamento delle attività di calcolo. La collocazione degli asset vicino al livello di esecuzione consente all'edge computing di offrire prestazioni più rapide.

I vari provider di servizi, che insieme creano un ecosistema digitale, possono includere fornitori, app e provider di servizi dati di terza parte. I dispositivi edge possono essere utilizzati anche in situazioni on-premise.

Di seguito sono elencati alcuni dei principali benefici che si possono ottenere utilizzando l'edge computing.

Ecco alcuni dei principali esempi di edge computing e di come diversi settori industriali li stanno utilizzando.

I veicoli autonomi (AV) sono auto e camion a guida autonoma che utilizzano l'edge computing per migliorare i sistemi di navigazione. Questi sistemi raccolgono e interpretano un flusso infinito di dati forniti da vari input di sensori, come radar, LiDAR e telecamere del traffico. Poiché le situazioni del traffico sono in continua evoluzione, il sistema di navigazione deve interpretare e agire in base a questi dati in tempo reale.

Il Dipartimento dell'Energia definisce gli AV come veicoli dotati della tecnologia in grado di far funzionare un veicolo senza il controllo diretto del conducente. Ora, ci sono almeno 25 case automobilistiche diverse che hanno già iniziato una qualche forma di implementazione degli AV. Il gruppo comprende produttori leader del settore come BMW, Ford, Mercedes-Benz Group AG, Tesla e Cadillac.

Adesso siamo entrati nella fase di implementazione in cui i produttori stanno testando i loro prototipi. Sono numerosi gli aspetti che rendono questa fase dello sviluppo particolarmente delicata.

Anzitutto, i veicoli autonomi sono stati e vengono testati in condizioni di traffico reali, dove le circostanze di guida possono cambiare quasi istantaneamente. E ora, poiché le case automobilistiche incorporano tecnologie che possono indurre alcuni conducenti a prestare meno attenzione alle attività di guida, stanno adottando misure per affrontare le potenziali distrazioni. Stanno anche lavorando per aggiungere caratteristiche che garantiscano ai conducenti di AV di rimanere concentrati.

Ad esempio, il sistema Mercedes Drive Pilot mantiene una telecamera del cruscotto puntata sul viso del guidatore. Quindi, se è vero che il conducente può divertirsi con un vero e proprio videogioco sul cruscotto, è anche vero che lo stesso cruscotto monitora la sua attività. Se la telecamera rileva il sedile vuoto o una qualsiasi incapacità (come un colpo di sogno), il sistema si spegne. Questo sistema è in fase di test come programma di avvio in Nevada, dove tali auto possono essere guidate, ma solo a velocità inferiori a circa 65 km all'ora.

Un altro punto importante da considerare è la spinosa questione della gestione del traffico. L'edge computing risolve i problemi di gestione del traffico elaborando localmente i dati raccolti agli incroci di traffico. Questo avanzamento presenta diversi benefici, come una maggiore sicurezza per i pedoni, migliori condizioni del traffico e un coordinamento più fluido del percorso per i veicoli di emergenza.

L'edge computing supporta anche il "platooning" dei convogli di camion, in cui un operatore umano guida il camion di testa. I camion dietro di esso rimangono collegati in una catena virtuale a margherita e in completo blocco attraverso il controllo dei segnali radio.

Oltre a essere in grado di seguire i percorsi, i veicoli autonomi devono essere addestrati a condividere la strada e compensare momentaneamente i problemi di guida da parte di conducenti umani e di altri veicoli autonomi. Inoltre, va notato che questa tecnologia comporta maggiori costi di infrastruttura. Questi costi includono le spese per l'adeguamento delle caratteristiche di traffico con dispositivi edge, come i sensori IoT, per comunicare istantaneamente con gli AV che passano e aggiornarli sui modelli di traffico in evoluzione, sugli aggiornamenti dei lavori o sugli avvisi meteo.

L'edge computing dà una nuova svolta alle Content Delivery Network, aiutando gli artisti e i loro talenti a raggiungere uno spettro di pubblico più ampio. Lo fa utilizzando una cache per mantenere le pagine web, la musica e i contenuti in streaming video all'edge. In questo modo l'edge computing può ridurre i livelli di latenza e garantire una migliore qualità di riproduzione di video e audio quando il consumatore trasmette contenuti in streaming.

Lo stesso principio di base viene utilizzato dagli editori che offrono esperienze di gioco basate sul cloud, dove i giochi vengono attivati su server remoti che indirizzano l'azione di gioco allo schermo del giocatore. Questi editori e i loro giochi beneficiano anche della latenza ridotta dell'edge computing, che aiuta molto le applicazioni di realtà virtuale (VR).

Forse l'utilizzo più importante dell'edge computing si verifica negli ospedali e in altre strutture mediche, dove la velocità delle informazioni può letteralmente fare la differenza tra la vita e la morte. L'edge computing contrasta la latenza attraverso il trattamento dei dati su base locale, in modo che i dati chiave dei pazienti possano essere indirizzati istantaneamente agli operatori sanitari per l'analisi in tempo reale delle informazioni.

Con l'edge computing, i medici possono ottenere le informazioni in tempo reale di cui hanno bisogno e il personale infermieristico può creare delle dashboard complete per i singoli pazienti. Tale accesso ai dati diventa ancora più critico con la gravità di una procedura chirurgica e gli ospedali si affidano all'edge computing durante le procedure controllate da remoto, come gli interventi chirurgici assistiti da robot.

L'edge computing ha anche altri vantaggi per la salute. Allo stato attuale, ci sono innumerevoli situazioni negli ospedali in cui vari dispositivi di monitoraggio e altre apparecchiature diagnostiche non sono collegati. L'alternativa per gli operatori sanitari alla perdita di quel flusso costante di dati utili sarebbe normalmente l'archiviazione dei dati su un cloud di terze parti.

Tuttavia, un'altra area chiave che è emersa negli ultimi anni è la privacy dei pazienti. Le leggi e gli standard applicati dai protocolli Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) sono stati progettati in parte per contribuire a garantire i diritti alla privacy dei dati dei cittadini statunitensi. L'edge computing supporta questi standard consentendo l'elaborazione dei dati localmente, anziché su un cloud di terze parti, che può presentare rischi per la sicurezza.

Le fabbriche offrono innumerevoli opportunità per utilizzare l'edge computing. L'edge computing aiuta a coordinare l'impegno verso l'automazione e a garantire che sia disponibile una fornitura sufficiente di asset non elaborati necessari per la produzione.

Un modo prezioso in cui l'edge computing aiuta le attività di produzione è attraverso il tiny machine learning (tinyML), che supporta le pratiche di manutenzione predittiva individuando le anomalie di produzione. I risultati positivi di tinyML includono il rilevamento precoce di eventuali procedure di manutenzione necessarie, la riduzione dei tempi di inattività, la latenza limitata e la riduzione dei costi operativi.

La tecnologia indossabile dipende dall'edge computing per dotare gli utenti finali di abiti all'avanguardia che svolgono funzioni tecnologiche, come giacche che contengono dock di ricarica per dispositivi elettronici.

L'agricoltura viene spesso discussa nel contesto della sostenibilità, ma non bisogna trascurare l'aspetto manifatturiero. L'edge computing assicura alle aziende agricole delle aree rurali una connettività affidabile ad alta velocità. Questa connessione stabile è essenziale per sfruttare le app agricole avanzate che migliorano l'efficienza e la produttività. L'edge computing consente agli agricoltori di utilizzare reti wireless private nelle aree rurali, supportandone l'uso dell'automazione e dell'analytics dei dati. Offrendo agli agricoltori l'accesso a informazioni in tempo reale, è possibile ottimizzare la resa delle colture e migliorarne l'efficienza.

Nel tentativo di offrire un'esperienza del cliente piacevole, i rivenditori sono sempre alla ricerca di un vantaggio competitivo. L'edge computing offre ai provider del settore retail diversi modi per creare esperienze utente indimenticabili. Per molti rivenditori, il grid computing offre un altro modo per fare un passo avanti rispetto alla concorrenza, soprattutto nello spazio dell'e-commerce. Il grid computing è un tipo di calcolo distribuito in cui un gruppo di macchine e/o reti collaborano per uno scopo di calcolo comune.

Inoltre, esiste una nuova tecnologia che consente di utilizzare la tecnologia di riconoscimento facciale con i clienti. Una volta completamente integrata, questa tecnologia consente ai negozi di smaltire rapidamente le file alle casse.

Un altro argomento potente per l'uso dell'edge computing riguarda gli sforzi legati al rifornimento, per assicurarsi che l'inventario tenga il passo con la domanda dei negozi. Questo approccio può essere raggiunto utilizzando telecamere e tag RFID e implementando software di riconoscimento degli oggetti con le informazioni di prodotto esistenti.

Inoltre, mentre questi consumatori curiosano in negozio, possono ricevere utili promemoria e raccomandazioni sui prodotti acquistati in passato. Questa attenzione ai dettagli aiuta a creare un'esperienza di acquisto più ricca e personalizzata.

Nessun problema riguarda l'informatica più da vicino della sicurezza dei dati e l'edge computing è progettato per migliorare la sicurezza. Si inizia dal "cancello d'ingresso" cercando di impedire al malware di infettare i sistemi informatici delle organizzazioni attraverso l'implementazione di protocolli di cybersecurity che impediscono al malware di raggiungere gli obiettivi endpoint previsti all'interno di un sistema.

Probabilmente tutti i settori hanno bisogno almeno in parte di misure aggiuntive di cybersecurity. Tuttavia, alcuni settori (come gli appaltatori della difesa) hanno un'esigenza speciale di sicurezza che supera tutte le altre considerazioni. Per le aziende che operano in tale spazio, l'edge computing offre il massimo in termini di sicurezza, utilizzando il trattamento dei dati locale per tenere le informazioni sensibili lontane dalle potenziali esposizioni poste dal cloud computing.

Una maggiore sicurezza è fondamentale anche per le organizzazioni finanziarie e l'edge computing aiuta le aziende fintech ad esempio, fornendo funzionalità avanzate di rilevamento delle frodi. Quando il trattamento dei dati avviene più vicino alla fonte originale, si accelera l'analisi dei dati ed è possibile individuare le transazioni fraudolente in modo più rapido.

Poiché presenta così tanti potenziali benefici per le aziende, può essere sorprendente apprendere che l'edge computing può anche aiutare l'ambiente. Un modo è usare l'edge computing per monitorare le specie protette di fauna selvatica che abitano luoghi remoti. L'edge computing può aiutare i funzionari che si occupano della fauna selvatica e i ranger del parco a identificare e fermare le attività di bracconaggio, a volte prima ancora che questi reati possano verificarsi.

Un altro utilizzo molto significativo dell'edge computing riguarda la gestione dell'energia. L'edge computing supporta l'uso di reti intelligenti, che possono fornire energia in modo più efficiente e aiutare le aziende a ridurre l'impronta di carbonio. Il grid computing è un tipo di calcolo distribuito in cui un gruppo di macchine e/o reti collaborano insieme per uno scopo comune. Le risorse vengono utilizzate in modo ottimizzato, riducendo così la quantità di sprechi che possono verificarsi quando si consumano grandi quantità di energia.

Parlando di gestione dell'energia, l'edge computing supporta anche il monitoraggio remoto degli asset petroliferi e del gas. Questa non è un'impresa da poco visti alcuni dei luoghi accidentati in cui viene trivellato il petrolio (ad esempio, il fondo dell'oceano). L'edge computing favorisce l'uso della real-time analytics e lo fa più vicino all'asset specifico, limitando la necessità di connettività cloud.

Quando gli ingegneri civili elaborano progetti urbani, un numero sempre crescente include le smart city nella loro pianificazione, per contribuire a promuovere l'innovazione urbana e una maggiore sostenibilità. Allo stesso modo, gli ingegneri urbani stanno utilizzando l'edge computing per calcolare le misurazioni relative alla manutenzione predittiva delle strutture, nonché le app relative allo stato di salute strutturale complessivo.

Per i comuni, l'edge computing supporta i governi locali e gli enti deputati al traffico e al trasporto, aiutandoli a gestire le flotte di veicoli urbani utilizzando le più recenti condizioni in tempo reale. Le piattaforme di edge computing possono essere utilizzate anche per analizzare i modelli di traffico e alleviare la congestione nelle aree interessate.

Oltre a questi servizi, i dispositivi edge possono essere utilizzati per elaborare i dati raccolti sul campo, ovunque siano disponibili. Il personale comunale può utilizzare dispositivi edge per acquisire dati da infrastrutture pubbliche, reti elettriche e altre fonti di dati che potrebbero indicare la necessità di un'azione urgente.