Pentingnya Edge Computing untuk IoT

IoT dan Komputasi Tepi

Internet of Things tumbuh secara eksponensial dengan perangkat yang terhubung mulai dari lampu pintar dan oven hingga perangkat pengambilan data analisis industri. Pada tahun 2025, diperkirakan akan ada 41,6 miliar perangkat IoT yang terhubung, menghasilkan 79,4 zettabytes (ZB) data, menurut IDC. Sebagai perbandingan, satu zettabyte kira-kira sama dengan satu miliar terabyte.

Pada hari-hari awal IoT, sebagian besar perangkat tersebut akan mengirim semua data yang mereka kumpulkan ke cloud untuk dianalisis. Namun, ketika Anda mulai mencoba mengirim triliunan gigabyte ke cloud, saluran data mulai sedikit tersumbat. Di situlah edge computing berperan—ini membantu perangkat IoT memproses beberapa data tersebut secara lokal, sebelum, atau terkadang sebagai pengganti, mengirimkannya ke cloud. Dari situlah nama itu berasal—data diproses di “ujung” jaringan Anda sendiri, bukannya dikirim.

Peran Edge Computing dalam IoT

Komputasi tepi melayani berbagai tujuan dalam lanskap IoT saat ini. Paradigma komputasi lokal terdistribusi ini melepaskan perangkat IoT dari masalah latensi dan konektivitas yang sebaliknya akan membuat beberapa kasus penggunaan IoT menjadi tidak mungkin. Teknologi penting ini membentuk tulang punggung aplikasi IoT yang mencakup data rahasia, memerlukan pengambilan keputusan real-time atau latensi rendah, terjadi di lingkungan di mana konektivitas cloud tidak tersedia atau sama sekali tidak tersedia, dan khususnya kasus-kasus berat data seperti dalam implementasi IoT industri .

Karena perangkat edge computing menganalisis data internal, tidak ada latensi, tidak seperti data yang dianalisis cloud. Untuk tugas sensitif waktu presisi, ini dapat membuat atau menghancurkan fungsionalitas perangkat IoT. Komputasi tepi adalah cara komputasi yang efisien, aman, pribadi, hemat biaya untuk memanfaatkan Internet of Things dalam skala besar tanpa menjalankan risiko pelanggaran data atau kelebihan jaringan. Selain itu, komputasi tepi menawarkan lapisan ketahanan dan redundansi untuk tugas-tugas yang sangat penting. Karena proses ini terdistribusi—yaitu tidak terpusat pada satu sistem—jika ada yang rusak, bisnis masih dapat berlanjut tanpa gangguan selama elemen yang rusak diperbaiki.

Itu bukan untuk mengatakan bahwa komputasi tepi tidak dapat bekerja bersamaan dengan analisis berbasis cloud — itu benar-benar dapat dan sering kali berhasil. Dalam hal ini, komputasi tepi dapat berfungsi untuk menawarkan beberapa data waktu nyata serta memfilter data mana yang akan diunggah ke cloud dari waktu ke waktu untuk digunakan dalam teknik analisis yang lebih dalam atau lebih kompleks.

Dalam skenario IoT industri, seperti di lantai fasilitas produksi, komputasi tepi sepatutnya penting untuk mengurangi risiko waktu henti atau pelanggaran data serta untuk pengelolaan yang lebih efektif dari sejumlah besar data. Untuk produsen yang menggunakan komputasi tepi, aspek latensi rendah merupakan keuntungan besar bagi keselamatan pekerja. Misalnya, jika informasi yang dikumpulkan dari adaptor data menunjukkan anomali halus—mis. chatter—yang mungkin mengindikasikan fraktur stres atau bentuk lain dari kegagalan jangka pendek, mesin dapat segera dimatikan daripada menunggu analisis cloud, yang latensinya dapat mengakibatkan waktu henti dan suku cadang.

Singkatnya, komputasi tepi menganalisis beberapa data dari perangkat IoT di tepi jaringan lokal—vs. mentransmisikannya ke cloud—untuk pemrosesan IoT yang lebih cepat, redundan, dan agnostik konektivitas yang siap diskalakan.

The Edge adalah komponen penting IoT, membantu mengurangi latensi dan meningkatkan keandalan.

Apa itu Platform Komputasi IoT Edge?

Dalam banyak hal, platform komputasi edge IoT sangat mirip dengan platform komputasi awan, hanya lebih dekat dengan aplikasi.

“Platform edge memungkinkan Anda mengumpulkan data dari sistem industri seperti PLC, Sistem Kontrol Digital, sensor, atau sejarawan dan menjalankan aplikasi secara lokal di atas data, seperti pemrosesan peristiwa, analitik prediktif, model pembelajaran mesin, dan banyak lagi – semuanya dalam penerapan pertama secara offline.” –Eric Fogg, MachineMetrics

Karena AI dan pembelajaran mesin menjadi lebih terintegrasi secara mendalam dengan operasi bisnis, kemampuan untuk mengambil dan memanfaatkan data lebih cepat akan meningkatkan manfaat dibandingkan dengan alternatif cloud yang lebih lambat. Ini hampir selalu mengarah pada keunggulan kompetitif di dunia di mana kecepatan, penyesuaian, dan perputaran yang terampil adalah segalanya.