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L''''edge computing''' è un modello di [[Sistema distribuito|calcolo distribuito]] nel quale l'elaborazione dei dati avviene il più vicino possibile a dove i dati vengono generati, migliorando i tempi di risposta e risparmiando sulla larghezza di banda<ref>{{Cita web|url=https://www.cloudwards.net/what-is-edge-computing/|titolo=What is Edge Computing: The Network Edge Explained|autore=Eric Hamilton-Last Updated: 2018-12-27T08:37:12+00:00|sito=Cloudwards|data=2018-12-31 dicembre 2018|lingua=en|accesso=2022-05-17 maggio 2022}}</ref>. L'elaborazione dei dati in prossimità del luogo in cui vengono generati porta considerevoli vantaggi in termini di [[latenza]] di elaborazione, riduzione di traffico dati e maggior resilienza in caso di interruzione nella connessione dati.
== Definizione ==
Una definizione di edge computing è l'utilizzo di qualsiasi tipo di programma informatico che offra una bassa latenza in prossimità delle richieste. Karim Arabi, in un Keynote dell'IEEE DAC 2014<ref>{{Cita web|url=http://www2.dac.com/events/videoarchive.aspx?confid=170&filter=keynote&id=170-103--0&|titolo=Archive {{!}} Design Automation Conference|sito=web.archive.org|data=30 luglio 2020-07-30|accesso=2023-06-05|dataarchivio=305 lugliogiugno 20202023|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20200730234708/http://www2.dac.com/events/videoarchive.aspx?confid=170&filter=keynote&id=170-103--0&|urlmorto=sì}}</ref> e successivamente in un intervento su invito al Seminario MTL del [[Massachusetts Institute of Technology|MIT]] nel 2015<ref>{{Cita web|url=https://www.mtl.mit.edu/events-seminars/seminars/trends-opportunities-and-challenges-driving-architecture-and-design-next|titolo=Trends, Opportunities and Challenges Driving Architecture and Design of Next Generation Mobile Computing and IoT Devices {{!}} Microsystems Technology Laboratories|sito=www.mtl.mit.edu|data=11 dicembre 2017-12-11|lingua=en|accesso=5 giugno 2023-06-05}}</ref>, ha definito l'edge computing in modo ampio come "''tutta l'elaborazione al di fuori del cloud che avviene ai bordi della rete e, più specificamente, in applicazioni in cui è richiesta l'elaborazione dei dati in tempo reale''".
Il termine è spesso usato come sinonimo di [[fog computing]]<ref>{{Cita web|url=https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/|titolo=Expert perspectives|sito=Capgemini|lingua=en-US|accesso=5 giugno 2023-06-05}}</ref>. Questo è particolarmente rilevante per le piccole distribuzioni. Tuttavia, quando le dimensioni dell'implementazione sono grandi, ad esempio per le Smart City, il fog computing può essere un livello distinto tra l'Edge e il Cloud. Pertanto, in tali implementazioni, il livello Edge è distinto con responsabilità specifiche.<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Koustabh|cognome=Dolui|nome2=Soumya Kanti|cognome2=Datta|data=2017-06|titolo=Comparison of edge computing implementations: Fog computing, cloudlet and mobile edge computing|rivista=2017 Global Internet of Things Summit (GIoTS)|pp=1-6|accesso=5 giugno 2023-06-05|doi=10.1109/GIOTS.2017.8016213|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/8016213}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-edge-computing-and-fog-computing/|titolo=Difference Between Edge Computing and Fog Computing|sito=GeeksforGeeks|data=27 novembre 2021-11-27|lingua=en-us|accesso=5 giugno 2023-06-05}}</ref>
Secondo il rapporto The State of the Edge, l'edge computing si concentra sui server "in prossimità della rete dell'ultimo miglio".<ref>{{Cita web|url=https://stateoftheedge.com/reports/state-of-the-edge-report-2022/|titolo=State of the Edge Report 2022|sito=State of the Edge|lingua=en-US|accesso=5 giugno 2023-06-05}}</ref>
L'edge computing può impiegare la tecnologia di [[virtualizzazione]] per facilitare la distribuzione e l'esecuzione di un'ampia gamma di applicazioni sui server edge.<ref>{{Cita web|url=https://www.techtarget.com/searchitoperations/feature/Edge-virtualization-manages-the-data-deluge-but-can-be-complex|titolo=Edge virtualization manages the data deluge, but can be complex {{!}} TechTarget|sito=IT Operations|lingua=en|accesso=5 giugno 2023-06-05}}</ref>
== Descrizione ==
Il termine in [[lingua inglese]], edge computing (in [[lingua italiana]] ''elaborazione al margine''), prende spunto dalla parola "edge" che significa "angolo, estremità o margine"<ref>{{Cita web|url=https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/edge-computing/|titolo=Edge computing: l’elaborazione ai margini della rete|sito=IONOS Digitalguide|lingua=it|accesso=2022-05-17 maggio 2022}}</ref> per fare riferimento al fatto che con questo approccio progettuale l'elaborazione dei dati avviene in maniera decentralizzata, in opposizione a quella centralizzata tipica del [[cloud computing]]. Il termine si riferisce più a un'architettura che a una tecnologia specifica<ref>{{Cita web|url=https://www.scribd.com/document/474373989/3889058-the-edge-completes-the-cloud-a-gartner-trend-insight-report|titolo=The Edge Completes The Cloud A Gartner Trend Insight Report {{!}} PDF {{!}} Cloud Computing {{!}} Internet Of Things|sito=Scribd|lingua=it|accesso=2022-05-17 maggio 2022}}</ref>.
Questo modello computazionale è adottato nel cosiddetto [[Internet delle cose]], in quanto permette di elaborare grosse quantità di dati prodotti localmente ed eventualmente inviare a sistemi remoti una loro elaborazione molto più compatta<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Massimo|cognome=Merenda|data=2020-04-29 aprile 2020|titolo=Edge Machine Learning for AI-Enabled IoT Devices: A Review|rivista=Sensors|volume=20|numero=9|p=2533|lingua=en|accesso=1º maggio 2020-05-01|doi=10.3390/s20092533|url=https://www.mdpi.com/1424-8220/20/9/2533|nome2=Carlo|cognome2=Porcaro|nome3=Demetrio|cognome3=Iero}}</ref>. L'edge computing può anche essere sfruttato in architetture quali quella del [[5G]] per fornire ai dispositivi connessi servizi locali con risposte in tempo reale, difficilmente realizzabili con architetture cloud.
Le origini dell'edge computing risiedono nelle [[Content Delivery Network]] create alla fine degli [[Anni 1990|anni '90]] per servire contenuti web e video da [[server]] edge distribuiti in prossimità degli utenti<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Harald|cognome=Prokop|data=1º gennaio 2002-01-01|titolo=Globally distributed content delivery|rivista=IEEE Internet Computing|accesso=2022-05-17 maggio 2022|url=https://www.academia.edu/16275288/Globally_distributed_content_delivery}}</ref>. All'inizio degli anni 2000, queste reti si sono evolute per ospitare applicazioni e componenti applicativi nei server edge<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Erik|cognome=Nygren|nome2=Ramesh K.|cognome2=Sitaraman|nome3=Jennifer|cognome3=Sun|data=2010-08-17 agosto 2010|titolo=The Akamai network: a platform for high-performance internet applications|rivista=ACM SIGOPS Operating Systems Review|volume=44|numero=3|pp=2-19|accesso=2022-05-17 maggio 2022|doi=10.1145/1842733.1842736|url=https://doi.org/10.1145/1842733.1842736}}</ref>, dando vita ai primi servizi commerciali di edge computing<ref>{{Cita pubblicazione|nome=A.|cognome=Davis|nome2=J.|cognome2=Parikh|nome3=W. E.|cognome3=Weihl|data=2004-05-19 maggio 2004|titolo=Edgecomputing: extending enterprise applications to the edge of the internet|rivista=Proceedings of the 13th international World Wide Web conference on Alternate track papers & posters|editore=Association for Computing Machinery|pp=180-187|accesso=2022-05-17 maggio 2022|doi=10.1145/1013367.1013397|url=https://doi.org/10.1145/1013367.1013397}}</ref> che ospitavano applicazioni come localizzatori di rivenditori, carrelli della spesa, aggregatori di dati in tempo reale e motori per l'inserimento di annunci pubblicitari.
== Applicazioni ==
I servizi applicativi edge riducono i volumi di dati che devono essere spostati, il conseguente traffico e la distanza che i dati devono percorrere. Ciò consente di ridurre la [[latenza]] e i costi di trasmissione. L'offloading del calcolo per applicazioni in tempo reale, come gli algoritmi di [[riconoscimento facciale]], ha mostrato notevoli miglioramenti nei tempi di risposta, come dimostrato dalle prime ricerche<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Shanhe|cognome=Yi|nome2=Zijiang|cognome2=Hao|nome3=Zhengrui|cognome3=Qin|data=2015-11|titolo=Fog Computing: Platform and Applications|rivista=2015 Third IEEE Workshop on Hot Topics in Web Systems and Technologies (HotWeb)|pp=73-78|accesso=5 giugno 2023-06-05|doi=10.1109/HotWeb.2015.22|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/7372286/}}</ref>. Ulteriori ricerche hanno dimostrato che l'utilizzo di macchine ricche di risorse, chiamate cloudlet o micro-centri di dati, migliorano i tempi di esecuzione quando alcuni compiti vengono scaricati sul nodo edge quando sono locati in prossimità degli utenti mobili.<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Tim|cognome=Verbelen|nome2=Pieter|cognome2=Simoens|nome3=Filip|cognome3=De Turck|data=2012-06-25 giugno 2012|titolo=Cloudlets: bringing the cloud to the mobile user|rivista=Proceedings of the third ACM workshop on Mobile cloud computing and services|editore=Association for Computing Machinery|pp=29-36|accesso=5 giugno 2023-06-05|doi=10.1145/2307849.2307858|url=https://doi.org/10.1145/2307849.2307858}}</ref> D'altra parte, l'offloading di ogni compito può comportare un rallentamento a causa dei tempi di trasferimento tra i dispositivi e i nodi. A seconda del carico di lavoro è quindi possibile definire una configurazione ottimale.
Il sistema di [[rete elettrica]] basato sull'IoT consente la comunicazione di elettricità e dati per monitorare e controllare la rete elettrica, rendendo più efficiente la gestione dell'energia<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Quy Nguyen|cognome=Minh|nome2=Van-Hau|cognome2=Nguyen|nome3=Vu Khanh|cognome3=Quy|data=2022-01|titolo=Edge Computing for IoT-Enabled Smart Grid: The Future of Energy|rivista=Energies|volume=15|numero=17|p=6140|lingua=en|accesso=5 giugno 2023-06-05|doi=10.3390/en15176140|url=https://www.mdpi.com/1996-1073/15/17/6140}}</ref>.
Un altro utilizzo dell'architettura è il [[cloud gaming]], dove alcuni aspetti di un gioco possono essere eseguiti nel cloud mentre il video renderizzato viene trasferito a client leggeri in esecuzione su dispositivi come telefoni cellulari, occhiali VR, ecc. Questo tipo di servizi è noto anche come ''pixel streaming''.<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Bhojan|cognome=Anand|nome2=Pan|cognome2=Wenren|data=2017-10-23 ottobre 2017|titolo=CloudHide: Towards Latency Hiding Techniques for Thin-client Cloud Gaming|rivista=Proceedings of the on Thematic Workshops of ACM Multimedia 2017|editore=Association for Computing Machinery|pp=144-152|accesso=5 giugno 2023-06-05|doi=10.1145/3126686.3126777|url=https://doi.org/10.1145/3126686.3126777}}</ref>
Altre applicazioni degne di nota sono le auto connesse e a guida autonoma<ref>{{Cita news|lingua=en-US|nome=Jeremy|cognome=Hsu|url=https://www.wired.com/story/its-time-to-think-beyond-cloud-computing/|titolo=It's Time to Think Beyond Cloud Computing {{!}} Backchannel|pubblicazione=Wired|accesso=5 giugno 2023-06-05}}</ref>, le città intelligenti<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Tarik|cognome=Taleb|nome2=Sunny|cognome2=Dutta|nome3=Adlen|cognome3=Ksentini|data=2017-03|titolo=Mobile Edge Computing Potential in Making Cities Smarter|rivista=IEEE Communications Magazine|volume=55|numero=3|pp=38-43|accesso=5 giugno 2023-06-05|doi=10.1109/MCOM.2017.1600249CM|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/7876955/}}</ref>, l'Industria 4.0 e i sistemi di automazione domestica<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Tanmay|cognome=Chakraborty|nome2=Soumya Kanti|cognome2=Datta|data=2017-11|titolo=Home automation using edge computing and Internet of Things|rivista=2017 IEEE International Symposium on Consumer Electronics (ISCE)|pp=47-49|accesso=5 giugno 2023-06-05|doi=10.1109/ISCE.2017.8355544|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/8355544/}}</ref>.
Recenti studi hanno anche evidenziato il ruolo crescente dell'Intelligenza artificiale nei sistemi edge, con particolare attenzione all'ottimizzazione dei modelli e all'elaborazione in tempo reale su dispositivi con risorse limitate.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Garcia|nome=Jose L.|cognome2=Alarcon|nome2=Daniel|cognome3=Rodriguez|nome3=Alejandro|cognome4=Jimenez|nome4=Jose M.|cognome5=Roca|nome5=Esteban|titolo=Embedded Intelligence: Challenges for Edge AI and Resource-Constrained Devices|rivista=Micromachines|volume=14|numero=5|pp=897|anno=2023|doi=10.3390/mi14050897|url=https://www.mdpi.com/2072-666X/14/5/897|accesso=26 marzo 2025}}</ref>
== Note ==
* [[Mobile computing]]
* [[Industria 4.0]]
{{portale|informatica|internet}}
[[Categoria:Cloud computing]]
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