L’Edge computing rappresenta una svolta nell’architettura informatica, permettendo l’elaborazione dei dati direttamente nei dispositivi o nei nodi di rete più vicini alla loro origine. Questo approccio consente di superare i limiti del cloud centralizzato, garantendo tempi di risposta più rapidi, una maggiore efficienza operativa e una gestione ottimizzata della sicurezza e della privacy.
Cos’è l’Edge computing
L’Edge computing rappresenta un paradigma emergente nell’architettura dei sistemi informatici che sta ridefinendo il modo in cui le organizzazioni gestiscono e processano i dati. Questo approccio sposta l’elaborazione dei dati più vicino alla fonte di generazione, ai “bordi” della rete, anziché inviarli a data center centralizzati o al cloud.
Partendo dalla sua definizione, l’Edge computing fornisce servizi di elaborazione in prossimità del luogo fisico dove persone e oggetti interagiscono con il mondo digitale. Questa tecnologia risponde a quattro esigenze principali:
- Elaborazione in tempo reale quando la latenza di rete verso data center remoti è inaccettabile
- Riduzione del traffico di rete quando il volume di dati generati localmente è elevato
- Autonomia parziale per tollerare disconnessioni dalla rete centrale
- Sovranità dei dati per mantenere il controllo su informazioni sensibili o regolamentate
Tra gli ambiti applicativi, l’Edge computing si sta affermando come componente cruciale dell’Internet of Things (IoT) e dell’Industria 4.0, abilitando l’analisi e l’azione immediata sui dati generati da sensori, dispositivi e macchine.
È importante sottolineare che questa tecnologia non sostituisce il cloud computing, ma lo complementa, creando un continuum di elaborazione che va dal dispositivo finale al cloud, passando per nodi edge intermedi.
L’architettura edge può variare significativamente a seconda del caso d’uso, spaziando da micro data center in container fino a server ruggedized installati in ambienti industriali o veicoli connessi. Ciò che accomuna queste implementazioni è la capacità di elaborare dati localmente, riducendo la latenza, migliorando la sicurezza e ottimizzando l’uso della larghezza di banda.
L’evoluzione dell’edge computing: dal data center al cloud e oltre
L’evoluzione dell’Edge computing è guidata principalmente dalla crescente necessità di elaborare i dati più vicino alla fonte, riducendo la latenza e migliorando le prestazioni delle applicazioni in tempo reale.
Secondo l’analisi di Gartner (Gartner, Predicts 2025: Edge Computing Platforms Will Accelerate Edge AI), entro il 2029 il 50% delle imprese utilizzerà l’edge computing, rispetto al 20% del 2024. Questa crescita esponenziale riflette la maturazione delle tecnologie edge e la loro crescente importanza nelle strategie di trasformazione digitale delle aziende.
Si sta assistendo, in questo contesto, a un’evoluzione che attraversa diverse fasi, dal “dark edge” iniziale, caratterizzato da dispositivi isolati e non connessi, fino all’edge “generativo” e “agentico”, dove l’intelligenza artificiale gioca un ruolo centrale nell’autonomia decisionale.
Questa progressione, definita da Gartner come il “Digital Edge Journey”, sta ridefinendo il modo in cui le organizzazioni gestiscono e utilizzano i dati.
Perché l’Edge computing è importante per le aziende
L’importanza dell’Edge computing per le aziende sta diventando sempre più evidente man mano che la digitalizzazione pervade ogni aspetto delle organizzazioni. Prima di tutto, l’Edge computing consente alle aziende di prendere decisioni più rapide e informate, migliorando l’efficienza operativa e l’esperienza del cliente.
Ad esempio, nel settore manifatturiero, l’elaborazione dei dati in prossimità delle linee di produzione permette di rilevare anomalie e prevenire guasti in tempo reale, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione.
Nel retail, l’Edge computing abilita sistemi di inventario in tempo reale e personalizzazione dell’esperienza di acquisto basata sulla localizzazione.
Inoltre, con l’aumento delle normative sulla privacy dei dati, come il GDPR in Europa, l’Edge computing offre un modo per elaborare dati sensibili localmente, riducendo i rischi di conformità.
Vantaggi dell’Edge computing per le grandi imprese
I vantaggi dell’Edge computing per le grandi imprese sono molteplici e potenzialmente significativi, spingendo molte aziende a ripensare le proprie strategie IT:
- Riduzione della latenza: l’Edge computing può ridurre sensibilmente la latenza rispetto alle architetture cloud centralizzate. Questo miglioramento delle prestazioni è cruciale per applicazioni time-sensitive come la realtà aumentata, i veicoli autonomi o i sistemi di controllo industriale.
- Riduzione del traffico di rete: Gartner stima che l’Edge computing possa ridurre il traffico di rete fino al 30%, con conseguente diminuzione dei costi di larghezza di banda e miglioramento dell’efficienza complessiva della rete.
- Sicurezza e privacy: elaborando i dati sensibili localmente, le organizzazioni possono ridurre i rischi associati alla trasmissione di informazioni critiche attraverso reti pubbliche. Questo è particolarmente rilevante in settori altamente regolamentati come la sanità o i servizi finanziari.
- Scalabilità: l’architettura distribuita dell’Edge computing permette alle organizzazioni di espandere rapidamente le proprie capacità in risposta alle esigenze di business, senza la necessità di investimenti massicci in infrastrutture centralizzate.
Implementare soluzioni di Edge computing
L’implementazione di soluzioni di Edge computing richiede un approccio strategico e una pianificazione attenta.
Il primo passo nell’implementazione dell’Edge computing è l’identificazione dei casi d’uso specifici che possono trarre il massimo vantaggio da questa tecnologia. Ciò potrebbe includere applicazioni che richiedono bassa latenza, alta larghezza di banda o elaborazione di dati sensibili.
Una volta identificati i casi d’uso, è fondamentale selezionare la giusta infrastruttura edge. Questo può variare da micro data center containerizzati a server edge ruggedized, a seconda delle esigenze specifiche.
La sicurezza è un aspetto critico nell’implementazione dell’Edge computing. È essenziale implementare robuste misure di sicurezza, inclusa la crittografia end-to-end, l’autenticazione multi-fattore e la segmentazione della rete.
L’integrazione con i sistemi esistenti e il cloud è un altro aspetto chiave: come anticipato in precedenza, l’Edge computing non sostituisce il cloud, ma lo complementa. È importante, quindi, progettare un’architettura ibrida che sfrutti i punti di forza sia dell’edge che del cloud.
Infine, investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze del personale IT è cruciale per sfruttare appieno il potenziale dell’Edge computing.
Piattaforme Edge dei principali provider cloud: un confronto
Nel panorama dell’Edge computing, i principali provider cloud stanno giocando un ruolo fondamentale, offrendo soluzioni che estendono le loro infrastrutture cloud verso l’edge.
- AWS offre una strategia dual-track con AWS IoT Greengrass e AWS Outposts per l’hosting on-premises, mentre AWS Local Zones e AWS Wavelength forniscono capacità edge-of-cloud. La suite IoT di Amazon, composta da oltre una dozzina di strumenti, facilita lo sviluppo, il deployment e la gestione di dispositivi e software IoT.
- Microsoft, d’altra parte, si concentra su una serie di strumenti etichettati per IoT ma più ampiamente applicabili nelle applicazioni edge. Windows for IoT permette ai sistemi Windows di eseguire applicazioni IoT, mentre Azure IoT Edge estende i servizi Azure ai dispositivi edge on-premises.
- Google ha adottato un approccio diverso, abbandonando i suoi strumenti incentrati sull’IoT a favore di una strategia più ampia basata su software container open source. Google Distributed Cloud Edge offre un’opzione gestita da Google per l’hosting on-premises, integrandosi strettamente con i servizi cloud di Google.
- IBM si concentra sull’integrazione dei prodotti IBM e Red Hat edge con i suoi servizi cloud, offrendo l’IBM Edge Application Manager per operazionalizzare il deployment e la gestione degli elementi edge.
- Oracle utilizza la Roving Edge Infrastructure per estendere Oracle Cloud, fornendo capacità di pre-elaborazione locale e resilienza in caso di interruzioni del cloud.
- Salesforce, principalmente un fornitore SaaS, offre il Salesforce Edge Network, un approccio “edge virtuale” che mira a connettere gli utenti SaaS di Salesforce al punto di hosting Salesforce Edge Network più vicino.
Queste diverse strategie riflettono le diverse priorità e punti di forza di ciascun provider, offrendo alle organizzazioni una gamma di opzioni per implementare soluzioni edge che si allineano con le loro esigenze specifiche e le loro infrastrutture esistenti.
Soluzioni enterprise per l’Edge computing: le opzioni chiave
Le soluzioni enterprise per l’Edge computing stanno emergendo come elementi cruciali nelle strategie IT delle aziende, offrendo piattaforme che consentono di estendere le capacità del data center e del cloud verso l’edge della rete.
- VMware, ora parte di Broadcom, si distingue con il suo VMware Edge Compute Stack, una piattaforma completa che supporta edge locale, cloud edge, cloud pubblico e ibrido. La sua tecnologia di virtualizzazione, in particolare il vSphere ESXi hypervisor, è particolarmente apprezzata per le prestazioni in tempo reale paragonabili al bare metal.
- IBM, in sinergia con Red Hat, offre una soluzione potente che combina i server IBM Power S series con le tecnologie Red Hat, tra cui Enterprise Linux con kernel real-time opzionale e la piattaforma OpenShift. Questa combinazione è particolarmente apprezzata dalle imprese che cercano un toolkit software unificato per ambienti multi-cloud e ibridi.
- Hewlett-Packard Enterprise (HPE) si posiziona sul mercato dell’Edge computing con la sua linea di hardware Edgeline e il software integrato. Il prodotto GreenLake di HPE mira ad aumentare le capacità edge in tempo reale, competendo con gli strumenti dei cloud provider che estendono il cloud verso le applicazioni on-premises.
- Google, con Kubernetes e Anthos, offre una soluzione attraente per le imprese che già utilizzano Kubernetes nel data center o nel cloud e desiderano una strategia unificata per la gestione delle operazioni delle applicazioni edge.
- Dell, noto principalmente come fornitore di hardware, sta guadagnando terreno con la sua visione edge basata sull’estensione della sua strategia server per data center alle località edge, offrendo un modello di computing distribuito. La piattaforma software open source EdgeX Foundry è alla base di questi sistemi, fornendo flessibilità e interoperabilità.
Edge specializzato: sistemi embedded e real-time
I sistemi embedded e real-time giocano un ruolo cruciale, nel contesto dell’Edge computing, per le applicazioni che richiedono latenza ultra-bassa e sincronizzazione precisa con processi del mondo reale. Questi sistemi specializzati sono essenziali in settori come la produzione industriale, i trasporti e le utilities, dove il controllo in tempo reale e la risposta immediata sono fondamentali.
Le soluzioni edge specializzate si dividono principalmente in due categorie: i sistemi operativi in tempo reale (RTOS) e le versioni real-time di Linux.
Gli RTOS, progettati specificamente per applicazioni event-driven ad alta sensibilità alla latenza, sono la scelta preferita per scenari estremi. Tra i leader di mercato in questo settore, Wind River Systems con VxWorks, QNX Systems con QNX e Green Hills Software con Integrity sono considerati i principali attori dalle imprese che richiedono un accoppiamento stretto tra l’edge locale e il cloud o il data center.
D’altra parte, le versioni real-time di Linux offrono un compromesso tra prestazioni in tempo reale e la familiarità e la vasta base di strumenti associati a Linux. Wind River emerge nuovamente in questo segmento, offrendo sia RTOS che versioni real-time di Linux, posizionandosi come fonte oggettiva per entrambi i principali sistemi operativi edge specializzati.
Un’interessante aggiunta all’inventario Linux real-time è Raspberry Pi OS, un derivato di Debian Linux, che sta guadagnando popolarità nelle applicazioni edge grazie al basso costo e all’ampio utilizzo dei microcontrollori Raspberry Pi in applicazioni IoT preconfezionate.
La scelta tra RTOS e Linux real-time dipende dalle specifiche esigenze dell’applicazione, con RTOS che offre prestazioni ottimali per scenari di controllo critico, mentre Linux real-time fornisce una maggiore flessibilità e un ecosistema di sviluppo più ampio. Questa specializzazione nell’Edge computing riflette la crescente sofisticazione e diversificazione delle applicazioni edge, con le organizzazioni che cercano soluzioni su misura per casi d’uso specifici che richiedono prestazioni in tempo reale e affidabilità elevata.
Strategie per ottimizzare il deployment
L’ottimizzazione del deployment e della gestione dell’Edge computing è diventata una priorità critica per le imprese che cercano di sfruttare appieno i vantaggi di questa tecnologia.
Un elemento chiave è l’adozione di piattaforme Edge computing che facilitano la gestione centralizzata di nodi edge distribuiti. Queste piattaforme offrono capacità critiche come il deployment zero-touch, la gestione del ciclo di vita del software e l’integrazione seamless con servizi cloud e applicazioni backend. La scelta di una specifica piattaforma dovrebbe essere guidata non solo dalle esigenze attuali, ma anche dalla capacità di supportare l’evoluzione futura dei carichi di lavoro, in particolare verso l’edge AI.
Un altro aspetto cruciale è l’implementazione di una strategia di sicurezza robusta, considerando che i nodi edge sono spesso situati in ambienti fisicamente non sicuri. Ciò include l’adozione di pratiche di “secure by design”, crittografia dei dati e protezione dei dispositivi. La gestione efficace dei dati all’edge è un’altra area di focus, con la necessità di bilanciare l’elaborazione locale con il trasferimento selettivo di dati al cloud per analisi più approfondite. Strumenti come l’edge analytics e il machine learning distribuito stanno emergendo come soluzioni chiave per ottimizzare questo processo.
Inoltre, l’automazione gioca un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione delle operazioni edge. L’utilizzo di tecnologie come l’AIOps (AI for IT Operations) può significativamente migliorare l’efficienza operativa, consentendo il monitoraggio proattivo, la risoluzione automatizzata dei problemi e l’ottimizzazione delle prestazioni.
Infine, la collaborazione tra i team IT, OT e di sviluppo è essenziale per allineare le strategie edge con gli obiettivi aziendali complessivi e garantire una implementazione fluida e efficace.
