In uno scenario caratterizzato dalla trasformazione digitale e dalla sempre maggiore diffusione dei dispositivi connessi ad Internet e che sfruttano le potenzialità della rete, i dati rappresentano la materia prima alla base dell’operatività e dei processi decisionali aziendali. La loro raccolta, archiviazione, elaborazione ed analisi sono attività indispensabili verso cui si concentrano gran parte degli sforzi e degli investimenti delle organizzazioni digitali.
Le ultime tecnologie e innovazioni stanno aprendo nuove opzioni per la gestione di dati e informazioni, con la possibilità di decentralizzare e velocizzare, quando necessario, il processo di raccolta ed elaborazione. É in questo contesto che si inseriscono i concetti di edge computing, edge cloud e cloud computing, che rappresentano tre differenti approcci alla gestione dei dati.
I principali fattori che dobbiamo considerare per distinguerli sono tre:
- la distanza tra il luogo di elaborazione dei dati e la fonte che li genera;
- l’intervallo di tempo tra la trasmissione del dato e la sua successiva elaborazione, in gergo tecnico latenza;
- la capacità e la potenza di elaborazione dei dati.
Per comprendere le differenze tra edge computing, edge cloud e cloud computing, analizziamoli uno ad uno, tenendo presente i tre parametri che abbiamo appena elencato.
Edge computing: che cos’è e quali sono i suoi vantaggi e svantaggi
L’edge computing è un’architettura che consente l’elaborazione locale dei dati, o meglio, nei pressi della sorgente che li genera. Come suggerisce l’espressione, l’elaborazione è decentralizzata, cioè non avviene presso un unico dispositivo remoto, ma nelle vicinanze e ai confini/margini della fonte che li produce, grazie ad una serie di tecnologie perimetrali.
Tale architettura determina due principali vantaggi:
- bassa latenza: con l’edge computing il tempo necessario per la trasmissione, l’analisi e l’elaborazione dei dati si riduce notevolmente, generando un sistema reattivo, proprio perché prossimo al punto d’origine dei dati, in grado di fornire risposte in tempi ridotti. Per questo, le soluzioni di edge computing trovano applicazione in tutti quei settori che necessitano di feedback e risposte immediate, in tempo reale, ad esempio, in campo medico, in quello delle smart cities e dei veicoli a guida autonoma.
- risparmio sulla larghezza di banda, proprio perché l’edge computing non richiede la trasmissione simultanea di una notevole mole di dati presso un server centralizzato, ma, al contrario, i dati sono elaborati in maniera distribuita presso i vari presso il dispositivo che genera i dati da elaborare.
I principali svantaggi connessi all’adozione di un’architettura di edge computing riguardano:
- la privacy e la sicurezza dei dati, perché la necessità di implementare dispositivi perimetrali aumenta il numero di potenziali obiettivi di attacchi informatici;
- capacità di calcolo e di elaborazione dei dati inferiore rispetto ad altre soluzioni, come l’edge cloud e, soprattutto, il cloud computing.
Cloud computing: che cos’è e quali sono i suoi vantaggi e svantaggi
Il Cloud computing è la soluzione che si pone all’estremo opposto rispetto all’edge computing. In generale, si tratta di un ecosistema di risorse disponibili attraverso la rete Internet, a cui si può accedere on-demand, e che, spesso, sono fornite e gestite da provider esterni specializzati, in grado di offrire servizi scalabili, flessibili, personalizzabili e sicuri.
Tra i servizi offerti c’è anche lo storage e l’elaborazione di dati e informazioni, che avviene lontano dalla fonte di origine, presso un server Cloud remoto e centralizzato.
Tra i principali vantaggi di questa architettura ci sono:
- elevata capacità di calcolo, di archiviazione ed elaborazione, superiore a qualsiasi altra soluzione di gestione dei dati. Per questo, il Cloud Computing trova applicazione in quegli ambiti in cui è necessaria la gestione e l’elaborazione di una notevole mole di dati;
- scalabilità e flessibilità: una delle principali caratteristiche del Cloud Computing è la sua capacità di adattarsi alle esigenze e necessità dei propri utenti, incrementando o riducendo le proprie capacità o prestazioni. Questa soluzione è adottata in quei settori che necessitano di un’analisi approfondita dei dati e, allo stesso tempo, hanno a che fare con una quantità di dati che può variare nel tempo o a seconda delle circostanze.
Il principale svantaggio del Cloud Computing è:
- l’elevata latenza: proprio perché il server Cloud non si trova nelle immediate vicinanze della fonte di produzione dei dati, il sistema non può considerarsi altamente reattivo e non può essere in grado di fornire risposte in tempo reale.
Edge cloud: che cos’è e quali sono i suoi vantaggi e svantaggi
L’edge cloud è una soluzione intermedia che si pone tra l’edge computing e il cloud computing. L’edge cloud sfrutta le potenzialità di questi due approcci per offrire un’architettura che possiamo definire ibrida, in cui i dati possono essere elaborati vicino alla fonte, attraverso server edge Cloud distribuiti, oppure trasmessi direttamente al server Cloud remoto, lontano dalla fonte, quando necessitano di un’analisi più approfondita. Questo sistema viene adottato da quelle organizzazioni che necessitano di risposte immediate per le loro attività standard e abituali, ma anche di un’analisi più dettagliata ed elaborata di determinati dati per orientare le strategie e i processi decisionali aziendali.
I vantaggi e gli svantaggi di questa soluzione sono definibili solo attraverso un confronto con le altre due soluzione di gestione dei dati che abbiamo appena analizzato. A seconda delle esigenze e della natura del dato, quest’ultimo può essere elaborato più o meno velocemente e più o meno approfonditamente. Sicuramente, l’edge cloud consente una gestione accurata, ordinata ed efficiente dei dati, potendo selezionare quelli che necessitano di raggiungere il Cloud e quelli che, invece, vanno elaborati localmente.
Concludiamo precisando che edge computing, edge cloud e cloud computing sono tre differenti approcci all’archiviazione e all’elaborazione dei dati, ognuno dei quali può essere sfruttato dalle organizzazioni per gestire al meglio i propri dati, a seconda delle caratteristiche e degli obiettivi aziendali e della tipologia dei dati stessi. Insomma, non esiste un’architettura migliore dell’altra, ma quella che meglio si adatta alle esigenze e alle necessità delle varie organizzazioni e dei loro dati.
