Tra le tecnologie emergenti certamente l’Edge Computing sta avendo una posizione di sempre maggior rilievo grazie alla sua architettura che gli consente di trovare applicazione in vari ambiti, dalla guida autonoma, alla fabbrica 4.0 per arrivare all’industria 5.0

Già nel 2018, Gartner posizionava il fenomeno del Cloud To Edge in quinta posizione rispetto ai 10 trend tecnologici strategici per imprese e organizzazioni.

L’ “elaborazione al margine”, e in inglese Edge Computing, consente l’elaborazione dei dati in prossimità del luogo in cui vengono generati. Questo porta considerevoli vantaggi in termini di latenza di elaborazione, riduzione di traffico dati e maggior resilienza in caso di interruzione della connessione. La società di ricerca e consulenza Forrest inquadra ancora più precisamente l’Edge Computing come  “una famiglia di tecnologie che distribuiscono dati e servizi applicativi in modo da ottimizzarne gli effetti in un crescente insieme di risorse interconnesse”. 

Questo ci porta ad ipotizzare innumerevoli applicazioni dell’Edge Computing, dai veicoli a guida autonoma fino a scenari industriali che necessitano di elaborare dati in tempo reale, nonché di coordinamento e scambio di risorse tra aree distanti geograficamente. L’Edge Computing nasce nell’ambito di una tecnologia preesistente, l’Internet of Things (IoT). Un dispositivo IoT è invece un oggetto fisico connesso a Internet, che costituisce la sorgente dei dati che sono raccolti ed elaborati dai dispositivi edge. 

Senza l’Edge Computing, la IoT è condizionata dalla connettività di rete e dai servizi di elaborazione offerti dal cloud o dal data center. Lo scambio di dati può quindi rallentare i tempi di risposta, a scapito dell’efficienza operativa.

Negli ultimi mesi il concetto di Edge Computing si sta allargando sempre più verso un panorama di Edge AI, intendendo con questo la possibilità di portare l’intelligenza artificiale a lavorare a livello locale sviluppando soluzioni per l’analisi avanzata dei dati nel luogo in cui gli stessi sono prodotti. Il vantaggio è che, in questo modo, i dati possono essere elaborati in tempo reale, senza doversi connettere a un cloud. Le elaborazioni prodotte attraverso modelli di intelligenza artificiale hanno bisogno di una vasta potenza di calcolo, e per questo sono in genere eseguite all’interno del cloud. I sistemi Edge AI, compiono queste elaborazioni direttamente sul dispositivo in cui i dati vengono raccolti, e inviano dati al cloud o al data center solo quando viene ristabilita una connessione, ottimizzando così sui tempi di inattività.

L’intelligenza artificiale e le tecniche di Big Data Analytics consentono di individuare pattern e correlazioni, anche in ottica predittiva. IoT, Edge Computing e AI sono dunque impiegati in sinergia nella manutenzione predittiva di impianti e macchinari, dove i sensori riescono a segnalare immediatamente la presenza di eventuali anomalie, grazie all’applicazione di algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale che consentono di prevenire l’insorgere di eventuali guasti e fermi macchina, ma anche ridurre la percentuale di scarti.

Big Data Analytics ed Edge Computing sono destinate dunque a veicolare la trasformazione digitale, anche grazie alle tecnologie di rete mobile di ultima generazione, come il 5G. Infatti, oltre a una maggiore velocità di trasmissione il 5G è anche in grado di garantire la connessione di milioni di dispositivi contemporaneamente. Per questo si pensa che queste tecnologie serviranno anche da propulsore per la ripresa economica. 

Come ultima considerazione è necessario porre l’attenzione al binomio, per niente scontato, Edge Computing e sostenibilità, in un momento in cui il tema ambiente riveste un interesse particolare. Sempre più infatti si punta sulle nuove tecnologie per una migliore gestione dei consumi ed in tal senso l’Edge Computing non è da sottovalutare.

L’Edge Computing, garantendo un monitoraggio continuo, permette di rilevare la fonte e la portata dei consumi energetici e l’eventuale presenza di sprechi. 

Stiamo vivendo un momento storico in cui le organizzazioni di tutti i settori e dimensioni sono maggiormente sollecitate, e quindi attente, dal punto di vista della sostenibilità ambientale.  Subentra così l’urgenza di dati e analisi per migliorare il funzionamento delle catene di approvvigionamento, inclusa la gestione delle risorse, anche in ottica CSR (Corporate Social Responsability). Sempre più spesso l’Edge Computing è la chiave per permettere che ciò avvenga in maniera scalabile e sostenibile.