Come detto, l'edge computing si riferisce all'individuazione e all'esecuzione dei carichi di lavoro delle applicazioni il più vicino possibile al luogo in cui vengono creati i dati, ad esempio dove gli utenti interagiscono con dispositivi come telefoni cellulari o lettori di codici a barre oppure dove dispositivi IoT come telecamere di sicurezza o sensori di macchine stanno raccogliendo e generando dati.
In parole povere, l'edge computing consente di "portare il calcolo ai dati" - invece di spostare i dati in un data center cloud centralizzato per l'elaborazione, e poi di nuovo dove sono necessarie le risposte per il supporto decisionale o l'automazione dei processi, il calcolo viene eseguito dove vengono creati i dati. Di conseguenza, l'edge computing è visto sempre più come essenziale per le applicazioni che elaborano enormi volumi di dati ad alta velocità o in tempo reale, quando la bassa latenza è fondamentale.
Puoi implementare l'edge computing senza un'architettura di cloud distribuito. Ma il cloud distribuito semplifica notevolmente la distribuzione e la gestione delle applicazioni edge.
Supponi di gestire più impianti di produzione, ciascuno con il proprio server edge ospitato da diversi provider di servizi cloud, che elaborano i dati generati da migliaia di sensori. Con il cloud distribuito, puoi controllare e gestire tutte le attività, come ad esempio l'implementazione e la gestione dei cluster Kubernetes, l'esecuzione di aggiornamenti di sicurezza e il monitoraggio delle prestazioni - da un unico piano di controllo, un dashboard e un set di strumenti da un unico cloud. Senza cloud distribuito, queste attività e strumenti potrebbero differire a seconda di dove si trovi il server edge.