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Edge computing

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L'edge computing è un modello di 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[1]. 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[2] e successivamente in un intervento su invito al Seminario MTL del MIT nel 2015[3], 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[4]. 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.[5][6]

Secondo il rapporto The State of the Edge, l'edge computing si concentra sui server "in prossimità della rete dell'ultimo miglio".[7]

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.[8]

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"[9] 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[10].

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[11]. 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[12].

Le origini dell'edge computing risiedono nelle Content Delivery Network create alla fine degli anni '90 per servire contenuti web e video da server edge distribuiti in prossimità degli utenti[13]. All'inizio degli anni 2000, queste reti si sono evolute per ospitare applicazioni e componenti applicativi nei server edge[14], dando vita ai primi servizi commerciali di edge computing[15] 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[16]. 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.[17] 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[18].

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.[19]

Altre applicazioni degne di nota sono le auto connesse e a guida autonoma[20], le città intelligenti[21], l'Industria 4.0 e i sistemi di automazione domestica[22].

Note

  1. ^ (EN) Eric Hamilton-Last Updated: 2018-12-27T08:37:12+00:00, What is Edge Computing: The Network Edge Explained, su Cloudwards, 31 dicembre 2018. URL consultato il 17 maggio 2022.
  2. ^ Archive | Design Automation Conference, su web.archive.org, 30 luglio 2020. URL consultato il 5 giugno 2023 (archiviato dall'url originale il 30 luglio 2020).
  3. ^ (EN) Trends, Opportunities and Challenges Driving Architecture and Design of Next Generation Mobile Computing and IoT Devices | Microsystems Technology Laboratories, su www.mtl.mit.edu, 11 dicembre 2017. URL consultato il 5 giugno 2023.
  4. ^ (EN) Expert perspectives, su Capgemini. URL consultato il 5 giugno 2023.
  5. ^ Koustabh Dolui e Soumya Kanti Datta, Comparison of edge computing implementations: Fog computing, cloudlet and mobile edge computing, in 2017 Global Internet of Things Summit (GIoTS), 2017-06, pp. 1–6, DOI:10.1109/GIOTS.2017.8016213. URL consultato il 5 giugno 2023.
  6. ^ (EN) Difference Between Edge Computing and Fog Computing, su GeeksforGeeks, 27 novembre 2021. URL consultato il 5 giugno 2023.
  7. ^ (EN) State of the Edge Report 2022, su State of the Edge. URL consultato il 5 giugno 2023.
  8. ^ (EN) Edge virtualization manages the data deluge, but can be complex | TechTarget, su IT Operations. URL consultato il 5 giugno 2023.
  9. ^ Edge computing: l’elaborazione ai margini della rete, su IONOS Digitalguide. URL consultato il 17 maggio 2022.
  10. ^ The Edge Completes The Cloud A Gartner Trend Insight Report | PDF | Cloud Computing | Internet Of Things, su Scribd. URL consultato il 17 maggio 2022.
  11. ^ (EN) Massimo Merenda, Carlo Porcaro e Demetrio Iero, Edge Machine Learning for AI-Enabled IoT Devices: A Review, in Sensors, vol. 20, n. 9, 29 aprile 2020, p. 2533, DOI:10.3390/s20092533. URL consultato il 1º maggio 2020.
  12. ^ (EN) Edge Computing: What makes it significant in the Digital Era?, su CronJ.
  13. ^ Harald Prokop, Globally distributed content delivery, in IEEE Internet Computing, 1º gennaio 2002. URL consultato il 17 maggio 2022.
  14. ^ Erik Nygren, Ramesh K. Sitaraman e Jennifer Sun, The Akamai network: a platform for high-performance internet applications, in ACM SIGOPS Operating Systems Review, vol. 44, n. 3, 17 agosto 2010, pp. 2–19, DOI:10.1145/1842733.1842736. URL consultato il 17 maggio 2022.
  15. ^ A. Davis, J. Parikh e W. E. Weihl, Edgecomputing: extending enterprise applications to the edge of the internet, in Proceedings of the 13th international World Wide Web conference on Alternate track papers & posters, Association for Computing Machinery, 19 maggio 2004, pp. 180–187, DOI:10.1145/1013367.1013397. URL consultato il 17 maggio 2022.
  16. ^ Shanhe Yi, Zijiang Hao e Zhengrui Qin, Fog Computing: Platform and Applications, in 2015 Third IEEE Workshop on Hot Topics in Web Systems and Technologies (HotWeb), 2015-11, pp. 73–78, DOI:10.1109/HotWeb.2015.22. URL consultato il 5 giugno 2023.
  17. ^ Tim Verbelen, Pieter Simoens e Filip De Turck, Cloudlets: bringing the cloud to the mobile user, in Proceedings of the third ACM workshop on Mobile cloud computing and services, Association for Computing Machinery, 25 giugno 2012, pp. 29–36, DOI:10.1145/2307849.2307858. URL consultato il 5 giugno 2023.
  18. ^ (EN) Quy Nguyen Minh, Van-Hau Nguyen e Vu Khanh Quy, Edge Computing for IoT-Enabled Smart Grid: The Future of Energy, in Energies, vol. 15, n. 17, 2022-01, pp. 6140, DOI:10.3390/en15176140. URL consultato il 5 giugno 2023.
  19. ^ Bhojan Anand e Pan Wenren, CloudHide: Towards Latency Hiding Techniques for Thin-client Cloud Gaming, in Proceedings of the on Thematic Workshops of ACM Multimedia 2017, Association for Computing Machinery, 23 ottobre 2017, pp. 144–152, DOI:10.1145/3126686.3126777. URL consultato il 5 giugno 2023.
  20. ^ (EN) Jeremy Hsu, It's Time to Think Beyond Cloud Computing | Backchannel, in Wired. URL consultato il 5 giugno 2023.
  21. ^ Tarik Taleb, Sunny Dutta e Adlen Ksentini, Mobile Edge Computing Potential in Making Cities Smarter, in IEEE Communications Magazine, vol. 55, n. 3, 2017-03, pp. 38–43, DOI:10.1109/MCOM.2017.1600249CM. URL consultato il 5 giugno 2023.
  22. ^ Tanmay Chakraborty e Soumya Kanti Datta, Home automation using edge computing and Internet of Things, in 2017 IEEE International Symposium on Consumer Electronics (ISCE), 2017-11, pp. 47–49, DOI:10.1109/ISCE.2017.8355544. URL consultato il 5 giugno 2023.

Voci correlate

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