kepikiranteknologi
Dengan penerapan perangkat IoT dan hadirnya jaringan nirkabel 5G yang cepat, menempatkan komputasi, penyimpanan, dan analitik di dekat tempat pembuatan data memungkinkan adanya Edge Computing.
Edge Computing mengubah cara data yang dihasilkan oleh miliaran IoT dan perangkat lain disimpan, diproses, dianalisis, dan dikirim.
Tujuan awal dari Edge Computing adalah untuk mengurangi biaya bandwidth yang terkait dengan pemindahan data mentah dari tempat pembuatannya ke pusat data perusahaan atau cloud. Baru-baru ini, munculnya aplikasi real-time yang memerlukan latensi minimal, seperti kendaraan otonom dan analisis video multi-kamera, telah mendorong konsep ini.
Adopsi global standar nirkabel 5G saat ini terkait dengan Edge Computing, karena 5G memungkinkan pemrosesan kasus penggunaan dan aplikasi tingkat lanjut dengan latensi rendah yang lebih cepat.
Apa itu Edge Computing?
Gartner mendefinisikan Edge Computing sebagai “bagian dari topologi komputasi terdistribusi di mana informasi diproses di dekat edge, tempat benda dan orang menghasilkan atau mengonsumsi informasi tersebut.”
Pada tingkat paling dasar, Edge Computing membawa komputasi dan penyimpanan data lebih dekat ke perangkat tempat data dikumpulkan, dibandingkan bergantung pada lokasi terpusat yang jaraknya ribuan mil. Hal ini dilakukan agar data khususnya data real-time tidak mengalami masalah latensi yang dapat mempengaruhi kinerja aplikasi. Selain itu, perusahaan dapat menghemat biaya dengan melakukan pemrosesan secara lokal sehingga mengurangi jumlah data yang harus dikirim ke lokasi pusat atau cloud.
Bayangkan perangkat yang memantau peralatan manufaktur di pabrik atau kamera video yang terhubung ke Internet yang mengalirkan gambar langsung dari kantor jarak jauh. Meskipun satu perangkat yang membuat data dapat mengirimkannya melalui jaringan dengan cukup mudah, masalah muncul ketika jumlah perangkat yang mengirimkan data pada saat yang sama meningkat. Daripada menggunakan satu kamera video yang mentransmisikan gambar langsung, kalikan dengan ratusan atau ribuan perangkat. Kualitas tidak hanya akan menurun karena latensi, tetapi biaya bandwidth juga bisa sangat besar.
Perangkat dan layanan Edge Computing membantu memecahkan masalah ini dengan menyediakan sumber daya pemrosesan dan penyimpanan lokal untuk banyak sistem ini. Misalnya, edge gateway dapat memproses data dari perangkat edge dan kemudian hanya mengirimkan data yang relevan melalui cloud. Atau Anda dapat mengirim data ke perangkat periferal jika aplikasi real-time memerlukannya.
Apa Hubungan antara 5G dan Edge Computing?
Meskipun edge computing dapat diterapkan pada jaringan selain 5G (seperti 4G LTE), belum tentu hal sebaliknya terjadi. Dengan kata lain, perusahaan tidak dapat memperoleh manfaat dari teknologi 5G kecuali mereka memiliki infrastruktur komputasi yang canggih.
“5G sendiri mengurangi latensi jaringan antara titik akhir dan menara seluler, namun tidak bisa mengatasi jarak ke pusat data, yang dapat menjadi masalah bagi aplikasi yang sensitif terhadap latensi,” kata Dave McCarthy, direktur penelitian strategi edge di IDC.
Mahadev Satyanarayanan, seorang profesor ilmu komputer di Universitas Carnegie Mellon dan salah satu penulis makalah tahun 2009 yang meletakkan dasar bagi Edge Computing, setuju. “Jika Anda harus kembali ke pusat data di negara atau di belahan dunia lain, apa bedanya, meskipun hanya memerlukan waktu nol milidetik pada lompatan terakhir?”
Dengan semakin banyaknya jaringan 5G yang diterapkan, koneksi antara edge computing dan teknologi nirkabel 5G akan tetap erat, namun organisasi masih dapat menerapkan infrastruktur edge computing di berbagai model jaringan, termasuk jaringan kabel dan bahkan Wi-Fi, jika diperlukan. Namun, dengan kecepatan lebih tinggi yang disediakan oleh teknologi 5G, terutama di daerah pedesaan yang tidak memiliki jaringan kabel, infrastruktur edge kemungkinan besar akan menggunakan jaringan 5G.
Bagaimana Cara Kerja Edge Computing?
Arsitektur fisik edge bisa jadi rumit, namun ide dasarnya adalah perangkat klien terhubung ke modul edge terdekat untuk pemrosesan yang lebih responsif dan pengoperasian yang lebih lancar. Perangkat kelas atas dapat mencakup sensor IoT, laptop karyawan, ponsel cerdas terbaru, kamera keamanan, atau bahkan oven microwave yang tersambung ke Internet di ruang istirahat kantor.
Dalam lingkungan industri, perangkat canggih dapat berupa robot bergerak otonom, atau lengan robot di pabrik otomotif. Dalam perawatan kesehatan, ini mungkin merupakan sistem bedah canggih yang memberi dokter kemampuan untuk melakukan operasi dari lokasi terpencil. Edge gateway sendiri merupakan perangkat edge dalam infrastruktur Edge Computing. Terminologinya bervariasi, sehingga Anda mungkin mendengar unit yang disebut server edge atau gateway edge.
Meskipun penyedia yang ingin mendukung jaringan edge (Verizon, misalnya, untuk jaringan 5G) akan menggunakan beberapa gateway atau server edge, organisasi yang ingin mengadopsi jaringan edge privat juga perlu mempertimbangkan perangkat ini.
Cara Membeli dan Menerapkan Sistem Edge Computing
Cara pembelian dan penerapan sistem edge dapat sangat bervariasi. Di satu sisi, perusahaan mungkin ingin menangani sebagian besar operasinya sendiri. Hal ini mencakup pemilihan perangkat keras kelas atas, mungkin dari vendor perangkat keras seperti Dell, HPE, atau IBM, merancang jaringan yang sesuai dengan kebutuhan kasus penggunaan, dan membeli perangkat lunak manajemen dan analisis.
Ini merupakan pekerjaan yang berat dan memerlukan banyak keahlian internal di sisi TI, namun ini masih merupakan pilihan yang menarik bagi organisasi besar yang ingin menerapkan keunggulan yang sepenuhnya dapat disesuaikan.
Di sisi lain, penyedia layanan, khususnya penyedia vertikal, semakin banyak memasarkan layanan premium yang akan mereka kelola untuk Anda. Organisasi yang ingin menempuh cara ini cukup meminta penyedia untuk memasang perangkat keras, perangkat lunak, dan jaringannya sendiri serta membayar biaya berulang untuk penggunaan dan pemeliharaannya. Penawaran IIoT dari perusahaan seperti GE dan Siemens termasuk dalam kategori ini.
Pendekatan ini relatif mudah dan sederhana untuk diterapkan, namun layanan yang dikelola secara ketat seperti ini mungkin tidak tersedia untuk semua kasus penggunaan.
Apa sajakah contoh Edge Computing?
Karena jumlah perangkat yang terhubung ke Internet terus meningkat, jumlah kasus penggunaan Edge Computing juga dapat menghemat uang perusahaan atau mendapatkan keuntungan dari latensi yang sangat rendah.
Misalnya, Verizon Business menjelaskan beberapa skenario ekstrem termasuk pengendalian kualitas di akhir masa pakai peralatan manufaktur; Menggunakan jaringan edge 5G untuk menciptakan ekosistem jaringan baru yang mengubah cara transmisi konten langsung dengan latensi subdetik; Menggunakan sensor periferal untuk memberikan gambaran detail mengenai kerumunan di ruang publik untuk meningkatkan kesehatan dan keselamatan; keselamatan manufaktur otomatis, yang memanfaatkan pemantauan hampir real-time untuk mengirimkan peringatan tentang perubahan kondisi guna mencegah kecelakaan; Logistik manufaktur, yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi melalui proses mulai dari produksi hingga pengiriman produk jadi; Dan menciptakan model kualitas produk yang akurat melalui teknologi digital twin untuk mendapatkan wawasan tentang proses produksi.
Perangkat keras yang diperlukan untuk berbagai jenis penerapan akan sangat bervariasi. Misalnya, pengguna industri akan memprioritaskan keandalan dan latensi rendah, sehingga memerlukan edge node fleksibel yang dapat beroperasi di lingkungan pabrik yang keras, serta tautan komunikasi khusus (jaringan 5G pribadi, jaringan Wi-Fi khusus, atau bahkan koneksi kabel). . ) untuk mencapai tujuan Anda.
Sebaliknya, pengguna pertanian yang terhubung masih memerlukan perangkat canggih untuk bekerja di luar ruangan, namun konektivitas mungkin terlihat sangat berbeda: latensi rendah mungkin masih menjadi persyaratan untuk mengoordinasikan pergerakan mesin, namun sensor lingkungan mungkin diperlukan. Ini memiliki rentang yang lebih tinggi dan persyaratan data yang lebih rendah. LP-WAN, Sigfox atau koneksi serupa mungkin merupakan pilihan terbaik yang ada.
Kasus penggunaan lainnya menghadirkan tantangan yang sangat berbeda. Pengecer dapat menggunakan node tepi sebagai pusat kliring di dalam toko untuk sejumlah fungsi berbeda, menggabungkan data tempat penjualan dengan promosi yang ditargetkan, melacak lalu lintas pengunjung, dan banyak lagi untuk aplikasi manajemen toko terpadu.
Bagian konektivitas di sini bisa sederhana (Wi-Fi internal untuk setiap perangkat) atau lebih kompleks, di mana Bluetooth atau konektivitas hemat energi lainnya berfungsi sebagai pemantauan lalu lintas dan layanan promosi, dan Wi-Fi disediakan untuk tempat penjualan dan layanan mandiri.
Apa manfaat Edge Computing?
Bagi banyak perusahaan, penghematan biaya saja dapat menjadi faktor pendorong dalam mengadopsi edge computing. Bisnis yang awalnya menggunakan cloud untuk banyak aplikasinya mungkin menyadari bahwa biaya bandwidth lebih tinggi dari yang diharapkan dan mencari alternatif yang lebih murah. Edge Computing bisa menjadi pilihan yang baik.
Namun, manfaat terbesar dari edge computing adalah kemampuan untuk memproses dan menyimpan data lebih cepat, sehingga memungkinkan aplikasi yang lebih efisien dan penting bagi bisnis secara real-time. Sebelum adanya edge computing, ponsel cerdas yang memindai wajah seseorang untuk pengenalan wajah perlu menjalankan algoritme pengenalan wajah melalui layanan berbasis cloud, yang prosesnya bisa memakan waktu lama. Dengan menggunakan model edge computing, algoritme dapat berjalan secara lokal di server edge atau gateway, atau bahkan di ponsel pintar itu sendiri.
Aplikasi seperti virtual dan augmented reality, kendaraan otonom, kota pintar, dan bahkan sistem otomasi bangunan memerlukan tingkat pemrosesan dan respons yang cepat.
Edge Computing dan Kecerdasan Buatan
Perusahaan seperti Nvidia terus mengembangkan perangkat keras yang menyadari kebutuhan akan lebih banyak pemrosesan periferal, termasuk unit dengan fungsi AI bawaan. Produk terbaru perusahaan di bidang ini adalah Jetson AGX Orin Developer Kit, superkomputer bertenaga AI yang ringkas dan hemat energi yang ditujukan untuk pengembang robot generasi berikutnya, mesin otonom, serta sistem komputasi tertanam dan edge.
Orin menghasilkan 275 triliun operasi per detik (TOPS), peningkatan 8 kali lipat dibandingkan sistem perusahaan sebelumnya, Jetson AGX Xavier. Ini juga mencakup pembaruan pada pembelajaran mendalam, akselerasi penglihatan, bandwidth memori, dan dukungan sensor multimedia.
Meskipun algoritme AI memerlukan kekuatan pemrosesan dalam jumlah besar untuk berjalan di layanan cloud, pertumbuhan chip AI yang dapat melakukan pekerjaan di edge akan mengarah pada penciptaan lebih banyak sistem untuk menangani tugas-tugas ini.
Masalah privasi dan keamanan
Dari sudut pandang keamanan, data di edge dapat menjadi masalah, terutama ketika ditangani oleh perangkat berbeda yang mungkin tidak seaman sistem terpusat atau cloud. Seiring dengan meningkatnya jumlah perangkat IoT, penting bagi departemen TI untuk memahami potensi masalah keamanan dan memastikan bahwa sistem dapat dilindungi. Ini termasuk mengenkripsi data, menggunakan metode kontrol akses, dan mungkin terowongan VPN.
Selain itu, perbedaan persyaratan perangkat keras untuk pemrosesan daya, listrik, dan konektivitas jaringan dapat memengaruhi keandalan perangkat periferal. Hal ini menjadikan pengelolaan redundansi dan failover penting bagi perangkat yang memproses data di edge untuk memastikan data dikirim dan diproses dengan benar ketika sebuah node gagal.
