6 Alasan Bagus untuk Mengadopsi Edge Computing

Setiap situasi adalah unik. Namun, yang jelas adalah bahwa keseimbangan antara cloud dan komputasi edge kemungkinan akan mendorong arsitektur IoT masa depan.

Mengapa perusahaan harus mempertimbangkan komputasi tepi sebagai strategi teknologi? Edge memperkenalkan bentuk kompleksitasnya sendiri pada arsitektur informasi, tetapi pada saat yang sama, membantu menghadirkan kecepatan dan keamanan yang lebih besar ke hairball besar yang kompleks seperti lingkungan komputasi saat ini.

Itulah kata dari Deloitte, yang menjadi alasan keunggulan dalam laporan baru, yang menyebutkan sejumlah keuntungan untuk memindahkan pemrosesan dan data ke tepi. Sebanyak 55 persen data IoT dapat segera diproses di dekat sumbernya, baik di perangkat atau melalui komputasi tepi, penulis laporan, Ken Carroll dan Mahesh Chandramouli, keduanya dengan Deloitte, menyatakan.

Lihat juga: Target Bergerak:Mendefinisikan Edge dan Arsitekturnya

Ada sejumlah keuntungan yang dapat disadari oleh organisasi saat mereka bergerak menuju komputasi tepi, menurut negara bagian Carroll dan Chandramouli. Mereka menunjukkan tidak kurang dari enam manfaat yang dapat dilihat dari penerapan edge:

1) Latensi: Ini mungkin kasus penggunaan yang paling menarik. “Memiliki kemungkinan latensi sekecil mungkin antara pembuatan data dan keputusan atau tindakan dapat menjadi sangat penting untuk mempertahankan kelincahan organisasi,” kata Carroll dan Chandramouli. “Karena data pada dasarnya dapat menjadi tidak bernilai setelah dihasilkan, seringkali dalam milidetik, kecepatan di mana organisasi dapat mengubah data menjadi wawasan dan kemudian menjadi tindakan umumnya dianggap sangat penting. Di dunia yang hanya menggunakan cloud, data akan menempuh jarak ratusan atau bahkan ribuan mil, jadi ketika latensi sangat penting untuk solusi, komputasi tepi dapat menjadi kuncinya.”

2) Ketersediaan dan penggunaan bandwidth: Sementara bandwidth telah ditingkatkan secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir, ini masih tidak sesuai dengan volume besar data yang sekarang melonjak melalui jaringan. “Mendekatkan pemrosesan ke sumber data dapat membantu menyamakan persamaan – pemrosesan lokal (termasuk kompresi, pemfilteran, dan prioritas) dapat membantu mengefektifkan dan mengefisienkan penggunaan bandwidth yang tersedia.”

3) Menghindari gangguan dalam konektivitas: Banyak perangkat dan sistem IoT memiliki kemampuan pemrosesan dan penyimpanan lokal, dan karenanya tidak memerlukan konektivitas yang lebih luas. Selain itu, tidak semua orang memiliki akses ke koneksi jaringan yang stabil, dan kejadian seperti badai dapat mengganggu konektivitas. “Memiliki fungsionalitas di edge dapat membantu memastikan bahwa aplikasi tidak terganggu saat terjadi masalah konektivitas jaringan,” penulis Deloitte menyatakan.

4) Keamanan dan privasi: Kemudian, ada keamanan yang melekat dalam mendistribusikan data di lokasi yang tersebar, serta memelihara data secara lokal daripada mengirimkannya melalui jaringan. “Menggunakan bentuk arsitektur cloud/edge hub-and-spoke dapat membantu melokalisasi atau mengelompokkan rahasia perangkat ke dalam beberapa node, daripada menyimpan semuanya di satu tempat, sehingga membantu meningkatkan keamanan.”

5) Normalisasi dan pemfilteran data: Banyak perangkat dan sistem IoT menghasilkan aliran data yang sangat besar, yang memberikan beban luar biasa pada jaringan dan sistem terpusat saat diangkut. Perangkat yang dilokalkan dapat diprogram untuk menyaring data yang relevan untuk diteruskan ke jaringan. Selain itu, banyak perangkat juga memiliki protokol datanya sendiri, yang mungkin sulit dikelola dari lokasi terpusat. “Normalisasi atau homogenisasi data di tepi sering digabungkan dengan pemfilteran dan fungsi kompresi data lainnya, dengan demikian juga membantu membuat penggunaan bandwidth yang tersedia lebih efisien.”

6) Perangkat yang lebih sederhana dan lebih murah: Seringkali mahal untuk menggunakan siklus komputasi di lokasi yang terpusat. “Gateway dan edge server memungkinkan perangkat yang lebih sederhana dan lebih murah karena penyimpanan dan pemrosesan data ditransfer ke gateway atau edgeserver, alih-alih menyematkannya di sensor atau perangkat,” kata Carroll dan Chandramouli.

Tidak ada cara yang tepat untuk menerapkan campuran komputasi edge dan terpusat, dan rekan penulis Deloitte tidak mengabaikan biaya dan kerumitan pemeliharaan jaringan perangkat edge. “Edgeprocessing sangat terdistribusi dan sering kali mencakup lokasi yang jauh atau sulit diakses, termasuk sensor/aktuator dan gateway di kantor, pabrik, di kampus, di jalur pipa, dan di berbagai lokasi lapangan terpencil,” mereka menyatakan. “Semua node tepi ini memiliki firmware, sistem operasi, beberapa bentuk virtualisasi dan wadah, dan perangkat lunak yang diinstal, beberapa di antaranya disediakan oleh produsen dan beberapa oleh penyedia solusi.”

Namun, manfaatnya terlihat dalam hal latensi, skalabilitas, dan peningkatan akses ke informasi mungkin lebih besar daripada kerumitan dalam memelihara sistem tepi. “Solusi IoT seharusnya sesederhana yang dibutuhkan, dan tidak lebih sederhana,” kata Carrolland Chandramouli. “Sebaliknya, seharusnya hanya serumit yang dibutuhkan dan tidak lebih kompleks. Hal-hal yang tampaknya mudah, namun penting ini dapat membuat perbedaan dalam keberhasilan solusi. Setiap situasi adalah unik. Namun yang jelas, keseimbangan antara komputasi awan dan komputasi tepi kemungkinan akan membentuk arsitektur IoT masa depan.”