In linea di principio, la tecnologia dell’edge computing viene utilizzata per raccogliere, filtrare, elaborare e analizzare i dati “in situ”, presso o in prossimità del perimetro della rete. Si tratta di un modo efficace per utilizzare dati che non possono essere trasferiti in una sede centralizzata, solitamente perché l’enorme volume dei dati rende tale trasferimento costoso, tecnicamente impraticabile o potrebbe violare obblighi di conformità quali la sovranità dei dati. Questa definizione ha dato origine a innumerevoli esempi e casi concreti:
Casi d'uso dei gateway Edge
produzione
Un’azienda manifatturiera ha implementato l’edge computing per monitorare la produzione, consentendo analisi in tempo reale e apprendimento automatico a livello di edge per identificare gli errori di produzione e migliorare la qualità dei prodotti. L’edge computing permette di installare sensori ambientali in tutti gli stabilimenti produttivi, fornendo informazioni dettagliate su come ogni componente del prodotto viene assemblato e immagazzinato, nonché sulla durata della permanenza di tali componenti in magazzino. I produttori possono ora prendere decisioni aziendali più rapide e accurate riguardo agli impianti di produzione e alle operazioni produttive.
agricoltura. Si pensi a un’azienda che coltiva prodotti agricoli in ambiente chiuso, senza luce solare, terreno né pesticidi. Questo processo riduce i tempi di coltivazione di oltre il 60%. L’uso di sensori consente alle aziende di monitorare il consumo idrico e la densità dei nutrienti, nonché di determinare i tempi ottimali per il raccolto. La raccolta e l’analisi dei dati permettono di individuare l’impatto dei fattori ambientali, migliorare continuamente gli algoritmi di crescita delle colture e garantire che queste vengano raccolte nelle condizioni ottimali.
Ottimizzazione della rete. L’edge computing può contribuire a ottimizzare le prestazioni della rete misurando le prestazioni degli utenti su Internet e utilizzando poi strumenti di analisi per individuare il percorso di rete più affidabile e a bassa latenza per il traffico di ciascun utente. In pratica, l’edge computing viene utilizzato per “indirizzare” il traffico attraverso la rete, garantendo prestazioni ottimali per il traffico sensibile al fattore tempo.
Sicurezza sul lavoro. L’edge computing è in grado di integrare e analizzare i dati provenienti dalle telecamere in loco, dai dispositivi di protezione individuale dei dipendenti e da una vasta gamma di altri sensori, per aiutare le aziende a monitorare le condizioni sul posto di lavoro o a garantire che i dipendenti rispettino i protocolli di sicurezza stabiliti, specialmente quando il luogo di lavoro è remoto o particolarmente pericoloso, come ad esempio un cantiere edile o una piattaforma petrolifera.
Migliorare l'assistenza sanitaria. Il settore sanitario ha aumentato notevolmente la quantità di dati sui pazienti raccolti tramite dispositivi, sensori e altre apparecchiature mediche. Tali enormi quantità di dati richiedono l'edge computing per applicare l'automazione e l'apprendimento automatico al fine di accedere ai dati, ignorare quelli “normali” e identificare quelli problematici, in modo che i medici possano intervenire immediatamente per aiutare i pazienti a evitare eventi clinici in tempo reale.
Trasporti. Le auto a guida autonoma richiedono e generano da 5 a 20 terabyte di dati al giorno, raccogliendo informazioni su posizione, velocità, stato del veicolo, condizioni della strada, situazione del traffico e altri veicoli. E i dati devono essere aggregati e analizzati in tempo reale mentre il veicolo è in movimento. Ciò richiede un’enorme potenza di calcolo a bordo, trasformando ogni auto a guida autonoma in un “edge”. Inoltre, i dati possono aiutare le autorità e le aziende a gestire le proprie flotte in base alle realtà locali.
Vendita al dettaglio. Anche le attività commerciali al dettaglio possono generare grandi quantità di dati provenienti dal monitoraggio, dalla tracciabilità delle scorte, dai dati di vendita e da altre informazioni aziendali in tempo reale. L’edge computing può aiutare ad analizzare questi dati eterogenei e a identificare opportunità commerciali, come l’allocazione efficace degli spazi espositivi o le campagne promozionali, a prevedere le vendite e a ottimizzare gli ordini ai fornitori. Poiché le operazioni nel settore della vendita al dettaglio possono variare notevolmente a livello locale, l’edge computing può rappresentare una soluzione efficace per l’elaborazione locale all’interno di ogni singolo punto vendita.
Quali vantaggi offrono i gateway edge?
L'edge computing risolve importanti sfide infrastrutturali — quali i limiti di larghezza di banda, la latenza eccessiva e la congestione della rete — ma presenta anche diversi potenziali vantaggi aggiuntivi che potrebbero renderlo interessante in altri contesti.
autonomia. L’edge computing è utile in situazioni in cui la connettività è inaffidabile o la larghezza di banda è limitata a causa delle caratteristiche ambientali del sito. Tra gli esempi figurano piattaforme petrolifere, navi offshore, aziende agricole isolate o altre località remote quali foreste pluviali tropicali o deserti. L’edge computing esegue le operazioni di elaborazione in loco – talvolta direttamente sul dispositivo periferico stesso – come nel caso dei sensori di qualità dell’acqua installati sui depuratori nei villaggi remoti, e salva i dati per la trasmissione a un punto centrale solo quando è disponibile una connessione. Elaborando i dati localmente, è possibile ridurre significativamente la quantità di dati da inviare, richiedendo una larghezza di banda o un tempo di connessione molto inferiori rispetto a quanto sarebbe altrimenti necessario.
Sovranità dei dati. Il trasferimento di grandi quantità di dati non è solo una questione tecnica. Il trasferimento dei dati attraverso i confini nazionali e regionali può creare ulteriori problemi relativi alla sicurezza dei dati, alla privacy e ad altre questioni legali. L’edge computing può essere utilizzato per avvicinare i dati alla loro fonte e mantenerli entro i limiti delle leggi vigenti in materia di sovranità dei dati, come il GDPR dell’UE, che definisce le modalità di archiviazione, trattamento e divulgazione dei dati. Ciò consente di elaborare i dati grezzi a livello locale, nascondendo o proteggendo eventuali dati sensibili prima di inviarli al cloud o a grandi data center che potrebbero trovarsi in altre giurisdizioni.
