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Edge computing sempre più fondamentale tra 5G, IoT e AI

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Articolo di Francesco Destri, Computerworld

L’edge computing supporta la nuova forza lavoro distribuita e insieme alle tecnologie di prossima generazione, come 5G o AI, aiuta le aziende nella ripresa post pandemia

IDC stima una crescita dell’800% nel numero di applicazioni lanciate sull’edge entro il 2024. Considerando l’enorme quantità di dati generati al di fuori dei data center, non è una sorpresa che l’edge computing stia iniziando a essere sempre più protagonista.Questa tecnologia esiste già da tempo, ma la rapida implementazione del cloud e dell’Internet of Things (IoT), soprattutto nell’ultimo anno, ha portato l’edge al centro dell’attenzione. Secondo Dynabook, la reazione delle aziende nei confronti del cambiamento del business causato dalla pandemia sta contribuendo ad affermare l’edge come componente fondamentale dell’infrastruttura di rete.

“L’edge computing promette di supportare la nuova forza lavoro distribuita, mantenere vantaggi competitivi e insieme alle tecnologie di prossima generazione, come il 5G e l’intelligenza artificiale (AI), può aiutare le aziende a rafforzare la propria infrastruttura IT per supportare la ripresa post crisi” ha dichiarato Massimo Arioli, Business Unit Director Italy di Dynabook Europe GmbH.

La pandemia in corso ha spostato il business a livello edge, cambiando i modelli di traffico di rete e producendo grandi quantità di dati attraverso dispositivi differenti in molteplici luoghi. Per molte aziende, che guardano a un’era post-COVID, il futuro è un “anywhere operations model”, come dichiara Gartner, che permette di lavorare ovunque. Inoltre, con una nuova forza lavoro distribuita, che probabilmente diventerà la norma, è necessario implementare una tecnologia che possa fornire lo stesso livello di prestazioni di rete a casa come in ufficio.

Decentrando il calcolo, l’edge computing non solo riduce la pressione su data center e reti dei service provider, ma conserva anche la larghezza di banda e permette l’elaborazione in tempo reale più vicina a utenti e dispositivi, piuttosto che inviare i dati a posizioni più centrali nel cloud.

Inoltre, la raccolta e l’elaborazione dei dati sull’edge offre vantaggi operativi e commerciali. Ad esempio, l’anno scorso la produzione di automobili è diminuita a causa del COVID-19 e per le imprese che stanno cercando di recuperare i ricavi persi la capacità di elaborare e utilizzare i dati più velocemente che mai e a costi molto più bassi è un vantaggio. Allo stesso modo, nel settore manifatturiero, dove l’ottimizzazione della resa e della qualità del prodotto sono fondamentali, l’edge computing può supportare grazie al monitoraggio di precisione della linea di produzione direttamente in fabbrica.

Questa rapida raccolta di informazioni aziendali utilizzabili permette anche una veloce risposta operativa a eventi imprevisti, qualcosa di cui naturalmente molte aziende hanno capito l’importanza nell’ultimo anno. L’elaborazione in tempo reale a livello edge consente la raccolta di dati più immediati da sistemi e dispositivi collegati. La capacità di analizzare i dati alla fonte, piuttosto che inviarli al cloud, porta a reazioni più rapide e a un processo decisionale più informato.

Per l’IoT e i device indossabili, in aumento del 34% nell’ultimo anno visto che molti settori hanno accelerato verso il business remoto e l’automazione, l’edge ha il potenziale per abilitare supply chain più intelligenti, così come migliorare la sicurezza e la produttività dei dipendenti, oltre a diminuire lo stress sulla rete aziendale, riducendo o eliminando così la potenziale latenza.

AI ed edge computing vanno di pari passo: l’edge è infatti necessario per alimentare le applicazioni basate sull’AI. Lo sviluppo di modelli AI richiede un’enorme quantità di dati e di potenza di calcolo. Per le imprese che stanno sperimentando questi modelli, l’edge è la soluzione ideale per rilevare questi dati. Detto questo, la relazione tra le due tecnologie è reciprocamente vantaggiosa. L’AI e il machine learning (ML) giocheranno, naturalmente, un ruolo sempre più significativo nella gestione e nell’analisi dei dati in tempo reale sull’edge.

Non possiamo poi parlare di edge senza analizzare la sua relazione con il 5G. Il COVID-19 ha rimodellato il comportamento degli utenti, che ora si affidano alla connettività per lavorare, studiare e divertirsi. Allo stesso modo le aziende devono adattarsi a fornire un’esperienza più digitale sia per i dipendenti sia per i clienti. Il 5G ha la forza per sostenere questo nuovo modello e, di conseguenza, ci si aspetta che giochi un ruolo chiave nella ripresa economica globale, dando il via alla crescita in alcuni settori che hanno rallentato durante la pandemia.

Il graduale passaggio al 5G è legato allo sviluppo attuale e futuro dell’edge computing. Proprio come l’IoT, l’AI e i dispositivi wearable, l’edge e il 5G sono un connubio perfetto per la rete. Per concretizzare la visione 5G di collegare milioni di dispositivi con latenza ultra-bassa e altissima affidabilità, è necessario l’edge computing. Per raggiungere la bassa latenza in molti casi basati sul 5G, l’edge computing riduce significativamente la distanza fisica che i dati devono percorrere per l’elaborazione, limitando in ultima analisi il ritardo.

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