Edge computing: differenze tra le versioni

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Versione delle 14:43, 17 lug 2021

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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.

Questo modello computazionale è adottato nelle 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|titolo=Edge Machine Learning for AI-Enabled IoT Devices: A Review|rivista=Sensors|volume=20|numero=9|ppp=2533|lingua=en|accesso=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.

== Note ==