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29 - ELETTRONICA OGGI 493 - APRILE 2021 TECH INSIGHT EDGE COMPUTING ry centrale. Inoltre, i dati importanti come i dati perso- nali possono essere elaborati senza doverli inviare al server cloud, Ciò migliora la sicurezza dei dati poiché le informazioni sensibili vengono elaborate all’edge e solo i dati rimanenti vengono crittografati e trasmessi al server cloud. Con questi vantaggi, l’edge computing è adatto per l’applicazione in tecnologie che fanno uso di una grande quantità di dati, come i veicoli autonomi, fabbriche intelligenti e applicazioni mobili, che sono attualmente in fase di sviluppo e che sono importan- ti per l’elaborazione in tempo reale. Recentemente c’è stata una tendenza di aziende di concentrarsi sulla tecnologia di edge computing piuttosto che sul cloud computing, considerando l’edge computing una tec- nologia futura molto promettente. Concetti e architettura L’edge computing è un concetto simile al cloud com- puting distribuito, ma come mostrato nella figura 1, ci sono differenze tra questi due metodi, ad esempio, la distanza fisica a cui vengono trasmessi i dati. Se il cloud computing è un metodo utilizzato per comunica- re direttamente con un data center centrale in cui sono archiviate le risorse di elaborazione, l’edge computing comprende principalmente la comunicazione con un cosiddetto edge data center (server edge) situato fi- sicamente vicino al dispositivo terminale, e i processi secondari (funzioni di archiviazione e così via) sono elaborati nel server cloud. Per spiegare il principio della fornitura di servizi, il cloud computing consente all’utente di svolgere il proprio compito utilizzando il data center tramite Internet, mentre l’edge computing consente all’utente di utilizzare il dispositivo di rete lo- cale vicino (edge). Sebbene il sistema di cloud compu- ting consumi più energia e il suo carico di dati può es- sere pesante poiché tutti i dati devono essere elaborati nel data center, è relativamente più facile espandere il sistema. Al contrario, il sistema di edge computing deve fornire un vantaggio a ciascuna area, ma richie- de una quantità di energia piuttosto ridotta e il suo ca- rico di dati è più leggero poiché deve elaborare solo i dati dell’utente locale. Inoltre, la funzione di rileva- mento della posizione è possibile fornendo un servizio dall’edge vicino agli utenti. Grazie alla breve distanza fisica tra gli edge e gli utenti, ci si può aspettare anche una latenza più bassa e un tempo di risposta più breve. In termini di sicurezza, è logico presumere che il si- stema di edge computing in una forma distribuita, sia più sicuro del sistema di cloud computing in cui tutti i dati vengono raccolti in un unico luogo. Quindi, sarà possibile aumentare la sicurezza del sistema elaboran- do alcuni dei dati sensibili nell’edge e inviare il resto al data center dopo averli crittografati. Inoltre, la sta- bilità dell’infrastruttura che adotta il sistema di edge computing sarà ulteriormente aumentata poiché i dati possono essere elaborati nell’edge senza alcuna inter- ruzione, mantenendo alcuni servizi. Il sistema di cloud computing non può raggiungere questo obiettivo poi- ché tutte le apparecchiature IoT collegate al data cen- ter centrale cesserebbero di funzionare se per qual- che motivo si spegnesse il data center. L’architettura dell’edge computing è costituita dai livelli cloud, edge e dispositivo. Il livello del dispositivo è il dispositivo utilizzato dall’utente. L’edge server raccoglie, aggrega, analizza ed elabora i dati prima del sovraccarico dei dati al livello cloud. Quando un utente richiede un ser- vizio attraverso il dispositivo, i dati vengono raccolti, aggregati, analizzato ed elaborato dal server perime- trale prima di essere distribuito al server cloud. Il ser- ver perimetrale elaborerà i dati in tempo reale e forni- rà i servizi richiesti; tuttavia, se il server perimetrale non fosse in grado di svolgere queste attività, lo stesso livello verrà scaricato su un altro server o sul cloud. Campi di applicazione e tecnologie Con l’avvento dell’edge computing, le tecnologie esi- stenti potrebbero svilupparsi grazie all’edge com- puting e alle nuove tecnologie basate sull’edge computing che sono state sviluppate. Ad esempio, l’ar- chitettura del mobile cloud computation offloading sy- stem ha tre componenti principali: monitoraggio, costi e partizionamento delle risorse. Modelli della risorsa di monitoraggio vengono utilizzati per raccogliere dati riguardanti l’utilizzo della CPU, il livello della batteria e la velocità di trasmissione dati. Il modello di partizione divide le classi di configurazione dell’applicazione in partizioni remote e partizioni locali, che vengono sca- ricate nel cloud ed eseguite localmente sul dispositivo mobile. Il modello di costo è l’elemento più importante e la decisione dell’impegno economico è determinata principalmente in base ai criteri di energia, prezzo, co- sto di stoccaggio, prestazioni e robustezza. Fig. 1 – Cloud computing vs edge computing (Fonte: Wikipedia)