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Isabella Scisciò, Kyndryl: ecco i 5 miti da sfatare sull’Edge computing

L’edge computing, un modello di calcolo distribuito nel quale l’elaborazione e l’archiviazione dei dati avvengono il più vicino possibile a dove vengono generati i dati stessi (come utenti e dispositivi), sta aiutando sempre di più le aziende a migliorare la gestione e l’utilizzo delle risorse fisiche.

Secondo un recente report di Grand View Research, si stima che il mercato globale dell’edge computing crescerà fino a raggiungere i 16,5 miliardi di dollari entro il 2030, rispetto agli 11,2 miliardi di dollari del 2022. Una crescita confermata da un’analisi globale condotta da Vertiv, secondo cui la componente edge della capacità di calcolo dell’ecosistema dei data center passerà dal 21% al 27% nel 2026, raggiungendo un incremento complessivo del 29%.

Non solo. Di fronte a un’economia digitale globale in costante sviluppo, la potenza di calcolo può avere un effetto moltiplicatore a lungo termine sulla crescita economica. A rivelarlo è il Global Computing Index di IDC, che ha indagato come potenza di calcolo, PIL ed economia digitale crescano sinergicamente, esplorando le dinamiche di 15 Paesi in 6 continenti. Lo studio ha evidenziato come, in media, all’incremento di un punto nel Computing Index, corrisponda una crescita dell’economia digitale e del PIL rispettivamente pari al 3,5% e al 1,8%.

Un indice positivo, raccolto prontamente dalle aziende europee che stanno focalizzando gli investimenti sull’edge computing come driver principale per la trasformazione digitale: il 30% delle aziende implementerà infatti applicazioni edge nel breve periodo.

Tuttavia, l’evoluzione di questa tecnologia è accompagnata da domande, dubbi e miti da sfatare: l’edge computing sostituirà il cloud? Edge e IoT sono la stessa cosa? La sicurezza sarà un problema se i dati si sposteranno sul cloud?

Isabella Scisciò, Network & Edge Practice Leader
Isabella Scisciò, Network & Edge Practice Leader

I 5 falsi miti più comuni sull’edge computing

Mito 1. Edge Computing = fine del Cloud

L’edge computing è la più ampia estensione del cloud e per questo non può rappresentare la sua fine. Infatti, pre-elaborando i dati ai margini della rete, l’edge computing riduce la quantità di dati grezzi inviati al cloud, ottimizzando l’uso della larghezza di banda e diminuendo i costi di elaborazione del cloud. La vicinanza alle fonti che producono i dati riduce la latenza e consente l’elaborazione degli stessi dati in real-time: questa architettura diventa preziosa per quelle applicazioni in cui bassa latenza e rapidità di processo decisionale sono fondamentali. Ne sono un esempio l’estrazione in tempo reale di immagini mediche e risultati dei test di un paziente, il miglioramento del controllo qualità della produzione e della manutenzione, la sicurezza dei dipendenti o la prevenzione di perdite nel retail.

L’edge computing applica un insieme di risorse ottimizzate (calcolo, storage, network e localizzazione) all’attività da svolgere ed integra tecnologie cloud portando le capacità di elaborazione dati ai margini della rete, quindi vicino al luogo in cui vengono generati i dati stessi, mantenendoli conformi ai requisiti normativi e inviandoli al cloud, in modo che siano elaborati per ulteriori approfondimenti. L’edge computing offre inoltre una maggiore sicurezza grazie all’implementazione di nuovi framework, come l’accesso zero-trust.

 Mito 2. L’edge computing disturba la convergenza di IT e OT

L’ascesa dell’edge computing svolge un ruolo fondamentale nel far convergere i mondi dell’informatica (IT) e delle tecnologie operative (OT), soprattutto per quanto riguarda la trasformazione digitale del settore industriale. L’insieme di sistemi IT che gestiscono informazioni e dati (dal software all’hardware) risultano ora interoperabili con l’OT, ovvero le macchine e i sistemi che li gestiscono.

In questo caso, l’edge computing funge da ponte tra il mondo IT e quello OT, facilitando l’integrazione e la comunicazione tra due aree tradizionalmente distinte. Grazie all’edge computing, i dati provenienti dai dispositivi OT possono essere raccolti, pre-elaborati e inoltrati in modo efficiente ai sistemi IT basati sul cloud per ulteriori analisi, archiviazione e approfondimenti. Non solo: l’edge computing supporta anche l’uso di tecnologie intelligenti come gli algoritmi di AI e ML per l’analisi dei dati in tempo reale, consentendo capacità sempre più smart e predittive.

Mito 3. L’edge computing è strategico solo per i casi d’uso industriali

L’edge è una tecnologia che esiste da decenni, ma la sua adozione è aumentata notevolmente solo negli ultimi anni, anche grazie all’ascesa di 5G, IoT, dispositivi mobili, elaborazione in tempo reale e al miglioramento delle capacità hardware. Questa tecnologia, se adottata e utilizzata nel modo corretto, può portare benefici a diversi settori. Il retail ne è un esempio.

L’edge computing consente infatti alle aziende di implementare la tracciabilità degli asset e di ottimizzare la supply chain. A fronte della carenza di personale che molte aziende devono affrontare, l’edge computing permette di implementare i mobile self-checkout, come Apple Pay e Google Pay: in questo modo, i consumatori potranno usufruire di una migliore user experience effettuando acquisti senza fare lunghe code alle casse. Inoltre, grazie all’accesso ai dati (quasi) in tempo reale, i retailer potranno offrire promozioni sempre più personalizzate ai clienti, così da aumentare le vendite e i ricavi.

Anche altri settori, come pubblica amministrazione, sanità e servizi finanziari, stanno promuovendo l’utilizzo e l’innovazione dell’edge computing. Un esempio viene dal settore delle compagnie assicurative, banche e altre istituzioni finanziarie dove questa tecnologia aiuta a soddisfare i requisiti di conformità dei dati, riportando on premise database e applicazioni rivolte ai clienti. E ancora, negli ospedali l’edge computing consente una gestione migliore dei dati dei pazienti.

Mito 4. Edge computing e IoT sono la stessa cosa

Nonostante sia l’edge computing che l’IoT lavorino per l’acquisizione dei dati, non sono la stessa cosa. Nel primo caso l’elaborazione dei dati avviene localmente, mentre nel secondo i dati vengono inviati al cloud per l’analisi. Inoltre, i dispositivi IoT devono essere connessi a Internet per funzionare nel modo corretto, mentre nell’edge computing la connessione non è indispensabile.

In aggiunta, i dispositivi IoT hanno poche esigenze in termini di elaborazione dei dati, quindi sono adatti per compiti più “semplici”, come nel caso degli smart speaker e dei termostati che vengono utilizzati nelle abitazioni. I dispositivi di edge computing, invece, si servono di sistemi operativi complessi e supportano una serie di funzionalità di elaborazione dei dati utilizzate, per esempio, per i veicoli autonomi o la chirurgia assistita da robot. Infine, se l’IoT può svolgere solo una funzione specifica (comunicazione unidirezionale), l’edge computing può gestire in una sola volta più funzioni (comunicazione bidirezionale).

Mito 5. L’edge computing richiede una connessione di rete veloce

Uno dei benefici dell’edge computing è che la connessione non è sempre necessaria: elaborando i dati a livello locale se ne possono ridurre notevolmente le quantità, richiedendo così meno larghezza di banda e abbassando i costi. Questo processo rende l’edge computing adatto non solo a casi d’uso in aree remote o in scenari dove la connessione è limitata, ma anche per i veicoli autonomi, i dispositivi sanitari e le telecamere di sorveglianza che spesso non necessitano di connessione continua.

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