Che cos'è l'edge computing?

L'edge computing è un metodo per elaborare i dati in locale, vicino a utenti e dispositivi, allo scopo di risparmiare larghezza di banda e ridurre la latenza per offrire l'experience digitale ad alta velocità che gli utenti di oggi pretendono.

L'edge funziona come uno sportello bancomat. Ovunque ci si trovi, ce n'è sempre uno vicino che consente di prelevare i contanti in modo rapido, facile e prevedibile. L'elaborazione dei dati vicino alla posizione in cui si trovano utenti e dispositivi garantisce un accesso rapido e a bassa latenza da qualsiasi posizione, evitando esperienze spiacevoli agli utenti. La latenza è quel fastidioso periodo di attesa che intercorre fa l'accesso a un sito web e il caricamento della pagina corrispondente, oppure fra il tocco di un'app mobile e il completamento dell'azione richiesta. In genere questo è dovuto al fatto che l'elaborazione e l'archiviazione dei dati avvengono in una posizione fisicamente lontana dall'utente. Se questi processi vengono spostati all'edge della rete, in una posizione geograficamente vicina all'utente, è possibile ottenere experience digitali quasi in tempo reale.

"Edge" è termine in evoluzione, che può riferirsi a un server edge, al computer di un utente o a un dispositivo IoT. Indica il fatto che l'elaborazione e i dati vengono distribuiti in posizioni fisicamente distanti dal data center, allo scopo di avvicinare dati e decisioni a utenti e dispositivi per garantire esperienze migliori.

Come ha spiegato il VP Analyst di Gartner Bob Gill in The Edge Manifesto, l'edge è stato concepito per "spostare i contenuti e le risorse di elaborazione e data center ai confini della rete, dove si concentrano gli utenti. Questa evoluzione del modello di data center tradizionale, in cui tutte le risorse erano centralizzate, garantisce la user experience di alto livello pretesa dalle aziende digitali di oggi". 

L'edge è progettato per creare installazioni agili e distribuite su vasta scala, che permettono alle aziende di accedere ai servizi riducendo al minimo la latenza, massimizzando la scalabilità e applicando un approccio coerente alla sicurezza di applicazioni distribuite su qualsiasi piattaforma. In questo modo si ottiene una user experience rapida e trasparente.

L'edge computing è simile a un ambulatorio medico con un laboratorio dedicato, in grado di fornire tempestivamente esami, analisi e risultati. Con l'edge computing, i dati vengono raccolti, analizzati ed elaborati all'edge della rete, nel punto esatto in cui le persone interagiscono con le aziende online.

In sostanza, l'edge avvicina dati, informazioni e processi decisionali ai componenti che li utilizzano, come un dispositivo IoT o il computer di un utente. Anziché dipendere da una posizione centrale che può essere a migliaia di chilometri di distanza, l'edge si trova il più possibile vicino alla "cosa", offrendo un punto di incontro fra il mondo fisico e quello digitale. L'edge computing traduce questa interazione in una serie di informazioni utilizzabili per prendere una decisione, individuare schemi o trasferire dati a un'applicazione di storage o analisi per un ulteriore approfondimento. Tutto questo ha lo scopo di ottenere un'implementazione affidabile e scalabile che evita problemi di latenza dei dati, soprattutto per quelli in tempo reale, che possono influire sulle finalità o sulle performance di un'applicazione.

L'edge computing viene utilizzato ovunque e si sta diffondendo sempre più. Durante le interazioni quotidiane, gli utenti danno per scontato di poter ricevere una risposta istantanea. Le possibilità vanno dalle app mobili agli acquisti online, e dal controllo del saldo del conto corrente bancario allo streaming media, fino all'interazione con un dispositivo connesso come una lampada, il campanello di una porta o un'auto, ma anche al check-in per salire su un treno o un aereo. Tutti questi servizi richiedono l'elaborazione dei dati in tempo reale su vasta scala e sono tutti scenari in cui l'edge computing può trasformare un'experience lenta e frustrante in un'experience straordinaria.

L'edge computing non è una novità, ma per decenni questo concetto era troppo all'avanguardia per essere pienamente apprezzato. Il trading ad alta velocità nel mercato azionario o la localizzazione e l'ottimizzazione dei servizi presso le filiali sono due esempi tipici di implementazione della logica business vicino al punto in cui si svolge l'azione. Le moderne tecnologie offrono maggiori opportunità di sfruttare il potenziale dell'edge computing, accelerando le decisioni per le auto connesse e gli altri dispositivi IoT o migliorando le velocità dell'elaborazione in rete con il 5G.

I server edge sono stati sviluppati negli anni '90, quando sono state create le reti per la distribuzione dei contenuti (CDN), allo scopo di accelerare la fornitura di contenuti web e video distribuendoli il più vicino possibile agli utenti. Questo ha segnato la nascita dell'edge computing, con i primi servizi di edge computing commerciali che ospitavano applicazioni come carrelli di acquisto e aggregatori di dati in tempo reale.

In pratica, i server edge sono dispositivi che eseguono le attività di elaborazione in una posizione periferica, che costituisce il punto di ingresso in una rete, per consentire agli utenti di accedere immediatamente a contenuti e risorse, come le applicazioni web.

Considerata l'espansione del significato "edge", una CDN può essere considerata una forma di edge computing. Le CDN sono tradizionalmente basate su server convenzionali che memorizzano i dati nella cache. Tuttavia, nella situazione attuale, se l'utente è già connesso alla CDN di un provider che consente di scrivere codice (per interagire con la CDN), si può parlare di edge computing CDN. Le reti edge possono essere utilizzate da qualsiasi tipo di dispositivo, dai server convenzionali agli smartphone, fino ai dispositivi IoT, e consentono di elaborare e archiviare i dati.

Il cloud computing e l'edge computing sono tecnologie diverse. Non sono intercambiabili. Mentre il cloud computing viene utilizzato per elaborare dati che non variano con il tempo, l'edge computing viene utilizzato per elaborare informazioni sensibili al tempo.

Oltre a consentire una riduzione della latenza, l'edge computing viene spesso utilizzato per le postazioni remote con problemi di connettività scarsa o limitata ed esigenze di storage locale.

Il serverless computing viene talvolta confuso con l'edge computing. Anche se presentano diverse analogie, l'edge computing può fornire Dynamic Content Assembly, misure di sicurezza, gestione dei bot e molto altro ancora da posizioni vicine ai dispositivi degli utenti finali, permettendo alle aziende di configurare e implementare queste funzioni nell'ambito della distribuzione dei contenuti. 

Noto anche come Function-as-a-Service (FaaS), il serverless computing è un ambiente di elaborazione che non richiede attività di gestione, permettendo agli sviluppatori di distribuire ed eseguire logica basata su eventi e dati contestuali senza preoccuparsi della gestione e della manutenzione dell'infrastruttura sottostante. È un altro tipo di cloud computing, in cui lo sviluppatore si concentra solo sul codice in esecuzione. Il provider di servizi cloud gestisce automaticamente la modalità di esecuzione del codice e qualunque esigenza di prestazioni e scalabilità, evitando allo sviluppatore di gestire il sistema operativo o il middleware.

In genere gli ambienti serverless vengono utilizzati nell'ambito dei cloud di elaborazione centralizzati o degli edge cloud e offrono modelli di prezzi basati sulle risorse effettivamente utilizzate dalle applicazioni.

I vantaggi principali del serverless computing includono l'eliminazione delle attività di manutenzione dell'infrastruttura e la delega delle responsabilità operative a un provider di servizi cloud o edge, oltre alla scalabilità automatica, che evita l'esigenza di procurare capacità aggiuntiva a priori.

Il serverless computing alleggerisce il carico degli sviluppatori, affinché possano concentrarsi sulle caratteristiche principali dell'experience digitale. Inoltre, gli ambienti serverless sono in grado di fornire scalabilità, affidabilità e convenienza economica, poiché si pagano solo le risorse effettivamente utilizzate. 

Gli ambienti serverless offrono da sempre un framework di elaborazione che supporta il linguaggio di programmazione, un archivio dati in lettura/scrittura e strumenti per sviluppatori che semplificano la gestione, l'attivazione e il monitoraggio del codice.

Le persone, gli oggetti e i sistemi formati da entrambi interagiscono sempre più tra loro. Questo offre alle soluzioni informatiche all'avanguardia nuove opportunità per fornire valore a livello di hardware, software e codice. 

Secondo alcuni report di settore, entro il 2024 le aziende potrebbero investire circa 250 miliardi di dollari in edge computing. Per trarre vantaggio da questa opportunità occorre comprendere a fondo il concetto di edge, perché le piattaforme edge forniscano servizi integrati e integrazioni con altri provider di ecosistemi e le aziende apprezzano la possibilità di acquisire valore centralizzando latenza e trasformazione digitale, rispetto alla distribuzione.

L'edge computing può essere un tema complesso e difficile da comprendere. Analizziamo il problema tramite due semplici esempi di aziende che hanno sfruttato il cloud computing e l'edge computing per risolvere i loro problemi con le piattaforme cloud.

La personalizzazione rappresenta un elemento fondamentale di una moderna user experience. Oggi è fondamentale visualizzare le scorte e le offerte locali, ma non è sempre facile. Grazie alla geolocalizzazione, un famoso marketplace di automobili è riuscito ad adattare dati di magazzino e informazioni, oltre che a condividere la informazioni relative ai prezzi di mercato, alle valutazioni, alle recensioni e alle vendite.  

Per quanto semplice possa sembrare, il recupero di questi dati richiede molte chiamate all'applicazione web. Quando un utente accede all'app, un microservizio di geolocalizzazione consente all'app di filtrare le viste. I microservizi offrono la possibilità di sviluppare applicazioni software attraverso servizi modulari e distribuibili in modo indipendente. In passato, le chiamate eseguite per recuperare i dati aggiornati aumentavano la latenza dell'operazione. Il microservizio di geolocalizzazione ritardava il caricamento delle pagine dai 500 millisecondi ai 2 secondi. Anche se apparentemente non si tratta di una lunga attesa, con le esigenze di velocità e la vita frenetica dei consumatori di oggi si tratta di un ritardo significativo. Spostando il microservizio in una soluzione che inserisci i dati relativi alla geolocalizzazione tramite un cookie all'edge, è stato possibile risparmiare il 99% del tempo di andata e ritorno, e ora il microservizio restituisce i dati di geolocalizzazione in soli 20 millisecondi. Per gli utenti che desiderano acquistare un'auto e confrontare rapidamente prezzi e specifiche, questo costituisce un miglioramento essenziale per il reperimento delle informazioni.

Quasi tutti coloro che viaggiano in aereo si sono trovati di fronte al problema seguente. Sappiamo l'orario di partenza del volo. Scarichiamo l'app della compagnia aerea per ricevere le notifiche. Controlliamo tutto con la funzione di tracciamento del volo e il sito web dell'aeroporto. Una volta arrivati in aeroporto, verifichiamo le informazioni su volo e gate guardando i monitor. Mentre aspettiamo al gate, guardiamo gli aggiornamenti visualizzati sul banco. In genere, le informazioni non corrispondono. 

Le compagnie aeree devono affrontare molte sfide al momento dell'invio e della sincronizzazione dei dati più importanti. L'incostanza della velocità di Internet e della rete complica il coordinamento dei dati in tempo reale. Informazioni contrastanti sullo stato dei voli confondono i passeggeri e aumentano le richieste per gli addetti al servizio clienti, mentre una distribuzione più accurata e tempestiva delle informazioni aumenta la soddisfazione del cliente e riduce i costi. 

Una compagnia aerea globale ha risolto questo problema con una soluzione di edge computing. La compagnia si era resa conto che le applicazioni web standard non erano in grado di gestire il problema della sincronizzazione dei dati, poiché le applicazioni da mantenere sincronizzate erano troppe. Inoltre, le applicazioni web si aggiornano tramite la richiesta di informazioni su un programma (o in risposta a un evento). Ad esempio, avete mai provato a modificare le configurazioni del client di posta elettronica del telefono? È possibile impostare la delivery dei messaggi pull o push. Con l'impostazione pull, l'app sul telefono richiede gli aggiornamenti dal server di posta. Con l'impostazione push, l'invio delle informazioni viene richiesto al server di posta. La tempistica delle operazioni push o pull viene configurata in base alla frequenza con cui si prevede di ricevere nuovi messaggi. Il problema delle informazioni sui voli è legato al numero di applicazioni. L'app mobile, i monitor degli aeroporti, i siti web e i banchi dei gate si attivano a intervalli diversi. Di conseguenza, ogni applicazione visualizza i ritardi dei voli in modo diverso. 

La compagnia aerea ha utilizzato una soluzione di edge computing per sincronizzare le informazioni globali sui voli, ottenendo tre vantaggi principali: 

1. I messaggi presentano dimensioni inferiori e vengono distribuiti in modo più veloce e affidabile.
2. Le informazioni sono più sicure, perché vengono inviate solo agli abbonati noti.
3. Tutti i dispositivi che visualizzano le informazioni sui voli le ricevono nello stesso momento.

La soluzione consegna messaggi e notifiche automaticamente in tempo reale, permettendo ai clienti della compagnia aerea di mantenersi aggiornati con informazioni coerenti in ogni punto di accesso.

Molte aziende stanno ancora cercando di capire quando, dove e come potrebbero sfruttare l'edge computing per rispondere alle loro esigenze specifiche. Quando l'edge computing e il cloud computing costituiscono entrambi opzioni valide, tutto si riduce a una questione di costi. Alcune forme di elaborazione che non hanno senso all'edge, mentre per altri casi di utilizzo dell'edge computing i requisiti di bassa latenza impediscono di centralizzare l'elaborazione nel cloud.

Man mano che le emittenti passano al digitale, devono comprendere le preferenze degli abbonati per progettare la programmazione e garantire experience di visione impeccabili. La progettazione della programmazione è veramente possibile solo con i dati archiviati, ovvero con dati che non si spostano attivamente da un dispositivo all'altro o da una rete all'altra e che vengono memorizzati su un disco rigido, un'unità flash, un computer portatile o un altro sistema di archiviazione. I dati devono essere raccolti in un database globale, quindi memorizzati ed elaborati allo scopo di identificare i contenuti da creare e come produrli, a partire dai dati demografici della base di abbonati. Viceversa, per fornire agli abbonati tempi di avvio rapidi e una visualizzazione impeccabile, nella loro area locale, sul dispositivo che utilizzano e tramite la loro connessione di rete specifica, occorrono monitoraggio, elaborazione e azioni in tempo reale. Il valore della programmazione viene misurato in mesi e anni, ma dal punto di vista dell'experience dello spettatore, il valore si crea o si distrugge in pochi millisecondi.

Allo stesso modo, per i retailer è importante comprendere le preferenze dei clienti in relazione alle experience di acquisto omnicanale, esaminando migliaia di interazioni al fine di progettare negozi e offerte capaci di convertire i clienti e massimizzarne il valore per tutta la vita. Queste decisioni non possono essere prese sulla base di azioni individuali o in tempo reale. Tali dati sono disponibili solo negli archivi, attraverso la creazione di gruppi e clienti modello a cui presentare e promuovere le merci per orientare le decisioni di acquisto. Per massimizzare le conversioni, l'aggregazione e l'adattamento di queste informazioni, in base al fatto che l'acquirente si trovi online o in un negozio, al dispositivo utilizzato e al comportamento attuale dell'applicazione e-commerce, occorre un'elaborazione in tempo reale. 

È fondamentale capire quando e dove è possibile ottenere valore dai dati. Le aziende devono valutare la situazioni in cui il cloud e l'edge forniscono un valore unico, quindi progettare l'infrastruttura e le applicazioni in modo appropriato per acquisire i dati necessari. Gestire e proteggere all'edge della rete i dati che mantengono il loro valore a lungo termine ha un costo proibitivo, perché determina la creazione di ridondanze che il cloud centralizzato è progettato per superare. I dati iperlocali in tempo reale inviati dall'edge al cloud non producono valore e aumentano i costi, perché i percorsi di andata e ritorno aggiungono latenza ed errori che determinano user experience di bassa qualità. 

In pratica, se è necessario intervenire sulla base di dati che cambiano in tempo reale, occorre partire dall'edge computing. Se invece, per fornire valore, i dati possono o devono essere aggregati, elaborati e analizzati, conviene partire dal cloud computing.

Alkamai Edge Compute Platform permette di creare ed eseguire applicazioni e servizi in modo elastico, con livelli impareggiabili di scala, affidabilità e sicurezza.

Da oltre vent'anni Akamai aiuta le aziende a sviluppare soluzioni di edge computing personalizzate in base alle loro esigenze specifiche di crescita e sviluppo. Con la piattaforma edge più grande e sofisticata del mondo, oltre 4.200 sedi e oltre 1.400 reti in 135 paesi, siamo pronti a offrire il meglio in materia di elaborazione serverless, applicazioni edge e ottimizzazione del cloud.

Con EdgeWorkerspotete creare tutto quello che immaginate. Abbiamo progettato EdgeWorkers per consentire ai team di sviluppo di creare liberamente una logica che influisca sulla customer experience, dall'instradamento del traffico al Dynamic Content Assembly e oltre, nell'ambito dei set di strumenti e dei workflow attuali.

EdgeWorkers ed EdgeKV consentono agli sviluppatori di creare e distribuire microservizi su oltre un quarto di milione di edge server distribuiti in tutto il mondo. Quando i team di sviluppo attivano il codice sull'edge, inviano dati, informazioni dettagliate ed elementi di logica più vicino agli utenti finali. Akamai offre un modello di implementazione scalabile e ad alte performance, per impedire che i problemi di latenza interferiscano con dati e calcoli, a scapito delle experience digitali.