L’edge computing implica l’elaborazione dei dati vicino al confine della rete, più vicino a dove vengono generati, piuttosto che fare affidamento su data center centralizzati come nel cloud computing. Riduce la latenza elaborando i dati localmente, migliora le applicazioni in tempo reale e riduce al minimo la necessità di trasferire grandi volumi di dati nel cloud per l’elaborazione.
La principale differenza tra cloud ed edge computing risiede nel loro approccio all’elaborazione e all’archiviazione dei dati. Il cloud computing si basa su data center centralizzati per elaborare e archiviare i dati a cui si accede tramite Internet. Al contrario, l’edge computing decentralizza questi processi, posizionando le risorse informatiche più vicino al luogo in cui vengono generati i dati per migliorare i tempi di risposta e supportare le applicazioni che richiedono una bassa latenza.
L’edge computing, in termini semplici, si riferisce alla pratica di elaborazione e analisi dei dati vicino alla fonte di generazione, tipicamente alla periferia della rete o dove si trovano i dispositivi. Consente un’elaborazione dei dati più rapida, riduce l’utilizzo della larghezza di banda filtrando i dati localmente e supporta applicazioni in tempo reale come dispositivi IoT, veicoli autonomi e automazione industriale.
Cloud, fog ed edge computing rappresentano diversi livelli di decentralizzazione nell’elaborazione e archiviazione dei dati. Il cloud computing centralizza le risorse in data center remoti, offrendo scalabilità e accessibilità tramite Internet. Il fog computing estende le funzionalità del cloud fino ai confini della rete, avvicinando il computing ai dispositivi. L’edge computing elabora i dati direttamente dove vengono generati, riducendo la latenza e l’utilizzo della larghezza di banda rispetto al cloud e al fog computing.
Due vantaggi dell’edge computing rispetto al cloud computing includono:
- Bassa latenza: l’edge computing riduce la latenza elaborando i dati localmente, vicino alla fonte di generazione. Ciò è fondamentale per le applicazioni che richiedono risposte in tempo reale, come veicoli autonomi, automazione industriale e realtà aumentata, dove anche pochi millisecondi di ritardo possono influire sulle prestazioni e sulla sicurezza.
- Efficienza della larghezza di banda: elaborando e filtrando i dati localmente, l’edge computing riduce il volume di dati che devono essere trasmessi ai server cloud centralizzati. Ciò preserva la larghezza di banda della rete e riduce i costi di trasferimento dei dati, soprattutto in ambienti con connettività Internet limitata o dove la trasmissione di grandi quantità di dati non è pratica.