Negli ultimi anni, il mondo dell’informatica e delle tecnologie digitali ha visto emergere due paradigmi distinti e potenti: il cloud computing e l’edge computing. Entrambi rappresentano approcci diversi per gestire, elaborare e archiviare i dati, ma offrono vantaggi unici e sfide specifiche. Questo articolo esplora le principali differenze tra edge computing e cloud computing, i loro vantaggi, le applicazioni tipiche e le considerazioni chiave per le aziende che devono scegliere tra i due.
di Marco Rossoni
Cloud computing
Il cloud computing si riferisce all’uso di server remoti ospitati su Internet per archiviare, gestire ed elaborare i dati, anziché utilizzare server locali o personal computer. I servizi cloud offrono una vasta gamma di funzionalità, dai semplici spazi di archiviazione e potenza di calcolo ai servizi più complessi di intelligenza artificiale e machine learning.
Passare da un paradigma “locale”, dove i server sono posseduti e gestiti direttamente dall’azienda, a una logica “remota” basata su infrastrutture cloud comporta numerosi vantaggi, tra questi:
- Economia di scala: Le infrastrutture cloud sfruttano la condivisione delle risorse tra molti utenti, riducendo i costi operativi e consentendo un utilizzo più efficiente delle risorse. Questo può tradursi in costi complessivi più bassi rispetto all’acquisto e alla gestione di server propri.
- Accessibilità: Dati e servizi sono accessibili ovunque ci sia una connessione Internet. Questo aumenta la flessibilità operativa, permettendo ai dipendenti di accedere alle risorse aziendali da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, migliorando così la produttività e la collaborazione.
- Manutenzione ridotta: La manutenzione e gli aggiornamenti dell’infrastruttura sono gestiti dal fornitore del servizio cloud: questo tipo di paradigma è chiamato Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Questo solleva l’azienda dall’onere di gestire direttamente le operazioni di manutenzione, aggiornamento e sicurezza, permettendo di concentrare le risorse interne su attività a maggiore valore aggiunto.
- Scalabilità: Le soluzioni cloud offrono una scalabilità immediata delle risorse, permettendo di adattare rapidamente l’infrastruttura alle esigenze del momento senza dover investire in hardware aggiuntivo. Questo è particolarmente utile per gestire picchi di lavoro o espansioni rapide dell’attività aziendale.
- Sicurezza e conformità: I principali fornitori di servizi cloud investono pesantemente in sicurezza e conformità alle normative, spesso offrendo livelli di sicurezza che sarebbe difficile e costoso replicare in-house. Questo include protezione contro attacchi DDoS, crittografia dei dati, e rigorosi controlli di accesso.
La scalabilità nel cloud computing
La scalabilità è uno dei concetti fondamentali nel cloud computing e si riferisce alla capacità di un sistema di adattarsi al cambiamento del carico di lavoro. Nel contesto del cloud computing, la scalabilità permette alle risorse informatiche di essere aumentate o diminuite in modo dinamico, in base alla domanda. Questo è possibile grazie alle caratteristiche intrinseche dell’architettura cloud, che consente una gestione flessibile e automatizzata delle risorse. Le risorse possono essere automaticamente allocate o de-allocate in base alle necessità: le aziende pagano solo per le risorse effettivamente utilizzate. Non c’è quindi bisogno di investire in hardware costoso che potrebbe rimanere inutilizzato o diventare obsoleto in poco tempo.
Ovviamente, un cambio di paradigma come quello sopra descritto deve essere accompagnato da una progettazione degli applicativi e delle applicazioni opportune. Essi devono essere progettati per essere scalabili. Questo include l’uso di pratiche come il decoupling dei servizi, l’uso di microservizi, e la gestione delle sessioni in modo distribuito. La scalabilità nel cloud computing offre un enorme vantaggio competitivo alle aziende, consentendo loro di crescere e adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze del mercato. Tuttavia, richiede una gestione attenta e una progettazione accurata per massimizzare i benefici e minimizzare i costi e i rischi associati.
Applicazioni tipiche del cloud computing sfruttano da un lato l’estrema dinamicità nell’allocazione delle risorse computazionali e dall’altro la facilità d’accesso alle informazioni abilitato da questo paradigma. L’elaborazione di dati su larga scala per analisi di big data, machine learning e AI sono tipici esempi di utilizzo delle tecnologie di cloud computing. Ultimamente, un po’ tutti i servizi informativi aziendali sono rilasciate in versione “cloud”, tra questi i sistemi ERP, CRM e PLM .
Potenza di calcolo, flessibilità e scalabilità, a quale costo?
Le sfide del cloud computing comprendono vari aspetti cruciali che possono influire sulle operazioni aziendali e sulla gestione dei dati. Una delle principali sfide è la latenza. La distanza geografica tra l’utente e il server cloud può introdurre ritardi significativi nella trasmissione dei dati, compromettendo l’efficienza delle applicazioni che richiedono risposte in tempo reale. Questo problema è particolarmente evidente in situazioni in cui la velocità di accesso ai dati è fondamentale.
Un’altra sfida rilevante è legata alla sicurezza e alla privacy. Affidare i propri dati a un fornitore di servizi cloud implica la necessità di “fidarsi” di terze parti per la protezione delle informazioni sensibili. Questo può sollevare preoccupazioni, soprattutto in settori regolamentati dove la riservatezza dei dati è di primaria importanza. La possibilità di violazioni della sicurezza, accessi non autorizzati e la protezione inadeguata dei dati possono rappresentare rischi significativi per le aziende.
Infine, la dipendenza dalla connessione Internet è una sfida non trascurabile. Le prestazioni dei servizi cloud sono strettamente legate alla qualità della connessione Internet. Una connessione lenta o inaffidabile può influenzare negativamente l’accesso ai servizi e ai dati, causando interruzioni nelle operazioni aziendali. Questo è particolarmente critico per le aziende che operano in aree con infrastrutture di rete poco sviluppate o dove la connettività Internet è soggetta a frequenti interruzioni.
Un alleato a sostegno del cloud: l’Edge Computing
L’Edge Computing rappresenta un paradigma innovativo nell’elaborazione dei dati, spostando l’elaborazione più vicino alla fonte dei dati. Invece di inviare tutte le informazioni raccolte a data center remoti (come nel cloud computing), questo approccio sfrutta dispositivi locali o periferici per eseguire parte o tutta l’elaborazione necessaria. Tradizionalmente, le informazioni raccolte dai dispositivi IoT, dai sensori e da altre fonti periferiche venivano inviate a data center remoti per l’elaborazione e l’analisi.
Questo approccio comportava ritardi dovuti al tempo necessario per trasferire i dati, elaborarli e poi restituire i risultati. L’Edge Computing, invece, utilizza dispositivi locali o periferici per eseguire parte o tutta l’elaborazione necessaria. I dati possono quindi essere elaborati quasi in tempo reale, riducendo significativamente la latenza. Per esempio, in un sistema di sorveglianza video, invece di inviare tutte le riprese a un server centrale, i dispositivi edge possono analizzare i video in loco per rilevare attività sospette e inviare gli allarmi o i dati rilevanti al server centrale.
Questo approccio non solo migliora la reattività delle applicazioni, ma riduce anche il carico sulla larghezza di banda della rete. In un contesto industriale, ad esempio, i sensori possono monitorare le condizioni delle macchine e inviare solo i dati anomali o gli eventi critici al cloud, mentre i dati “normali” vengono elaborati localmente. Inoltre, l’Edge Computing offre un vantaggio significativo in termini di sicurezza e privacy. Poiché i dati sensibili possono essere elaborati e archiviati localmente, il rischio di esposizione durante il trasferimento attraverso la rete pubblica è ridotto. Questo è particolarmente importante in settori come la sanità, dove la protezione dei dati personali è cruciale.
Infine, l’Edge Computing garantisce una maggiore continuità operativa. Anche in condizioni di connessione Internet assente, i dispositivi edge possono continuare a funzionare ed elaborare i dati localmente, assicurando che le applicazioni critiche rimangano operative.
Le applicazioni dell’Edge Computing
Le applicazioni tipiche dell’Edge Computing sono molteplici e toccano diversi settori, ognuno dei quali beneficia della capacità di elaborare i dati localmente per migliorare la reattività e ridurre la latenza.
Una delle aree principali di applicazione è l’Internet of Things (IoT). Qui, l’Edge Computing viene utilizzato in dispositivi intelligenti, case connesse e città smart per elaborare dati in tempo reale. Ad esempio, i termostati intelligenti possono analizzare i dati sulla temperatura e umidità in loco per regolare il riscaldamento e il raffreddamento senza dover inviare continuamente informazioni a un server remoto. Allo stesso modo, i sistemi di illuminazione stradale intelligenti nelle città smart possono regolare l’intensità della luce in base al traffico e alle condizioni ambientali, migliorando l’efficienza energetica e la sicurezza pubblica.
I veicoli autonomi sono un altro campo di applicazione per l’Edge Computing. Questi veicoli devono elaborare enormi quantità di dati dai sensori e dalle telecamere in tempo reale per prendere decisioni immediate e sicure. L’Edge Computing consente ai veicoli di analizzare rapidamente le condizioni stradali, rilevare ostacoli, monitorare il traffico e prendere decisioni autonome senza dover dipendere dalla connessione a un data center remoto, che potrebbe introdurre ritardi inaccettabili.
Le applicazioni industriali costituiscono un altro settore fondamentale. L’Edge Computing è utilizzato per il monitoraggio e il controllo di macchinari industriali, dove la latenza deve essere minima per garantire operazioni sicure ed efficienti. Ad esempio, nei sistemi di produzione automatizzati, i sensori possono monitorare le condizioni delle macchine e rilevare eventuali anomalie o guasti imminenti. Questi dati possono essere elaborati localmente per attivare immediatamente misure correttive o manutenzione preventiva, riducendo i tempi di inattività e migliorando la produttività.
Le sfide da superare nell’Edge Computing
Una delle principali difficoltà è la scalabilità. Integrare e gestire una vasta rete di dispositivi edge richiede un investimento considerevole in termini di risorse e tempo. Ogni nuovo dispositivo aggiunto alla rete comporta un aumento della complessità gestionale e dei costi associati, rendendo difficile mantenere un controllo efficace e un funzionamento armonioso dell’intero sistema.
La gestione e la manutenzione rappresentano un altro aspetto critico. L’edge computing, essendo intrinsecamente decentralizzato, necessita di una gestione distribuita che può risultare onerosa e complicata. A differenza dei data center centralizzati, dove la manutenzione può essere eseguita in un unico luogo, i dispositivi edge possono essere sparsi su un’ampia area geografica, rendendo necessario un coordinamento meticoloso e interventi frequenti per garantire il corretto funzionamento e la sicurezza dei dispositivi.
Inoltre, la potenza di calcolo limitata dei dispositivi edge costituisce una sfida rilevante. Questi dispositivi, progettati per essere compatti e a basso consumo energetico, non possono competere con le capacità di elaborazione dei data center cloud. Questo limite può restringere le applicazioni e i processi che possono essere eseguiti direttamente sull’edge, richiedendo una gestione intelligente del carico di lavoro e, talvolta, la necessità di ricorrere al cloud per l’elaborazione di compiti più complessi.
Conclusioni
Abbiamo visto come il cloud computing utilizza server remoti su Internet per archiviare, gestire ed elaborare dati, offrendo scalabilità e riduzione dei costi operativi, ma con possibili problemi di latenza e dipendenza dalla connessione. L’edge computing, invece, sposta l’elaborazione dei dati vicino alla loro fonte, riducendo la latenza e migliorando la reattività delle applicazioni, pur presentando sfide legate alla gestione e potenza di calcolo limitata dei dispositivi locali.
La scelta tra cloud computing ed edge computing dipende dalle specifiche esigenze aziendali e dal contesto operativo. Mentre il cloud computing è ideale per applicazioni che richiedono scalabilità, accessibilità e riduzione dei costi operativi, l’edge computing si adatta meglio a scenari che necessitano di bassa latenza, elaborazione locale dei dati e continuità operativa in condizioni di connettività limitata. Le aziende devono quindi valutare attentamente i propri bisogni e considerare una strategia integrata che possa combinare i vantaggi di entrambi i paradigmi per ottimizzare le loro operazioni e affrontare efficacemente le sfide del futuro digitale.
