In un’era dove il dato assume un valore centrale in ogni processo di decision making, diventa fondamentale migliorare l’efficienza di acquisizione e analisi dei dati stessi.
L’evoluzione delle moderne tecnologie nel settore dell’elettronica e delle telecomunicazioni, l’introduzione del 5G, i nuovi trend legati allo smart manufacturing e all’Internet of Things, hanno portato, infatti, alla realizzazione di nuove infrastrutture dotate di sensori per la raccolta dei dati e di server perimetrali per l’elaborazione sicura dei dati in tempo reale e in locale, riducendo la latenza di elaborazione e la banda necessaria nelle architetture di cloud computing.
Questo trend ha dato origine a un nuovo tipo di infrastrutture IT, comunemente denominate Micro-Datacenters, infrastrutture spesso caratterizzate da dispositivi iperconvergenti, di semplice configurazione e manutenzione e con un elevato rapporto performance/costi.
Grazie all’Edge computing è possibile creare modi nuovi e migliorati per ottimizzare l’efficienza operativa, aumentare le prestazioni e la sicurezza, automatizzare i processi principali e garantire la disponibilità continua a industrie e imprese. Si tratta di un metodo fondamentale per garantire la trasformazione digitale delle modalità di lavoro.
L’aumento della potenza di elaborazione sui sistemi periferici è un presupposto necessario per implementare sistemi autonomi, il che permette alle aziende di aumentare l’efficienza e la produttività mentre il personale può concentrarsi sulle attività a maggiore valore.
Le infrastrutture di Edge Computing sono strettamente integrate con le infrastrutture cloud per fornire soluzioni flessibili, in grado di soddisfare le esigenze di raccolta e analisi dei dati di ciascuna organizzazione. Nella raccolta e analisi in tempo reale, l’Edge è ideale per specifici carichi di lavoro che esigono risposte di calcolo a bassissima latenza. Il cloud può fornire invece un’unità di calcolo centrale per analisi su larga scala, abilitando processi analitici e predittivi nelle logiche di business. Combinati fra loro, i due sistemi forniscono informazioni sulle performance, sia storiche che in tempo reale, e consentono processi come l’apprendimento automatico e la gestione delle prestazioni delle risorse.
