L’Edge Computing rappresenta una risposta alla necessità di spostare i carichi di lavoro a livello locale, dove si generano i dati, anziché in centri di calcolo distanti o nel cloud, conseguente alla diffusione di Internet of Things (IoT) e allo sviluppo di applicazioni ad alta intensità di elaborazione. È il caso di quelle soluzioni basate su intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), che operano con grandi quantità di dati ed eseguono un massiccio parallelismo algoritmico.

Il mercato globale dell’Edge Computing è in forte crescita, nel 2021 ha superato i 5 miliari di dollari e la società di ricerca Global Market Insights stima che raggiungerà la soglia dei 60 miliardi di dollari entro il 2030. Attualmente le principali applicazioni di Edge Computing sono nel settore manifatturiero o delle telecomunicazioni, in connessione allo sviluppo del 5G. Tuttavia, sta crescendo l’interesse in ambito pubblico, in particolare nella gestione delle Smart City e nel settore sanitario, dove l’applicazione di soluzioni di Edge Computing può aiutare a trasformare i dati, raccolti in tempo reale da sensori e dispositivi situati in punti strategici della città o provenienti da dispositivi medici, in decisioni.

Edge Computing al servizio della PA, alcuni esempi

Nelle città intelligenti, l’Edge Computing può aiutare in vari ambiti, come nella gestione del traffico e dei rifiuti, nell’ottimizzazione energetica degli edifici pubblici, nel monitoraggio di fenomeni climatici, spesso associata a sistemi di AI e ML. Ne consegue un aumento di autonomia di gestione a livello locale e di rapidità di decisione, evitando di migrare grandi quantità di dati nel cloud o in data center centralizzati.

Nel campo della sanità possono essere molteplici gli impieghi dell’Edge Computing. I dispositivi di monitoraggio dei pazienti negli ospedali, ad esempio, oggi operano stand alone o, se integrati, producono grandi quantità di dati che vanno distrutti o vengono archiviati in cloud, con conseguenti problemi di sicurezza e di privacy. Un’elaborazione locale può invece estrarre e segnalare le informazioni rilevanti (indicate da sistemi AI), archiviando solo i dati utili in modo conforme e nel rispetto della privacy. Un aiuto può venire anche nel monitoraggio da remoto di pazienti cronici, dove verrebbero trasmessi centralmente solo gli allarmi o le informazioni significative elaborate a livello locale. Un ulteriore esempio è la possibilità di realizzare ambulanze intelligenti, in associazione con 5G e AI, per effettuare diagnosi rapide in loco, senza l’intervento del medico, ancor prima dell’arrivo in ospedale, sulla base della misura dei parametri vitali del paziente.

Le sfide dell’Edge Computing

L’Edge Computing offre dunque al settore pubblico grandi possibilità per migliorare la qualità dei servizi offerti ai cittadini e rendere i processi più snelli ed efficaci, grazie all’elaborazione dei dati vicino a dove nascono. I dispositivi Edge potrebbero consentire alle amministrazioni di contare su un’elevata flessibilità e modularità nel progettare i prodotti e i servizi da offrire su larga scala. A fronte di tante opportunità, l’Edge Computing presenta anche molte sfide legate, soprattutto, alla crescita delle soluzioni e la conseguente espansione delle distribuzioni, che rischia di rendere ingestibili su vasta scala i dispositivi periferici.

Il tema della scalabilità della distribuzione è così importante che dovrebbe essere preso in considerazione fin dal momento della progettazione delle soluzioni, affrontando da subito il modo di gestire le frequenti patch di sicurezza e i miglioramenti funzionali ormai periodici, con la possibilità di eseguire a distanza le operazioni di assistenza, di manutenzione e di aggiornamento dei dispositivi. Particolare attenzione dovrebbe essere riservata alla sicurezza per evitare che le distribuzioni Edge, senza la protezione del data center, possano diventare nuovi punti di attacco al sistema.

Tuttavia, queste esigenze non trovano al momento sul mercato di una soluzione di Edge Computing interamente gestita.

Edge Computing in un mondo cloud-native | Scarica la Guida SUSE

La guida offre una panoramica dell'approccio di SUSE a una soluzione edge pronta per Kubernetes e con manutenzione quasi nulla

11 Dicembre 2024

Le soluzioni SUSE per la gestione completa dell’Edge

SUSE, con l’obiettivo di affrontare nel loro complesso le problematiche fin qui evidenziate, punta a una soluzione cloud nativa e realmente open source per la gestione dello stack completo dell’infrastruttura Edge: il sistema operativo SLE Micro. SLE Micro è affidabile e leggero creato appositamente per carichi di lavoro containerizzati e virtualizzati. Sfrutta i componenti di sicurezza e conformità avanzati di SUSE Linux Enterprise e li unisce a una piattaforma del sistema operativo moderna, immutabile e adatta agli sviluppatori. Tre le caratteristiche principali:

• Uno stack Edge Cloud native predisposto per Kubernetes e adatto a supportare container e microservizi.
• Adattabilità a qualsiasi ambiente di elaborazione decentralizzato, come l’IoT Edge, embedded o industriale senza vincoli di fornitore.
• 100% open source, architettura modulare e progettata per una manutenzione minima.

L’obiettivo di azzerare l’impatto delle attività di manutenzione per interventi ordinari (quali l’applicazione di patch, la distri­buzione degli aggiornamenti, le modifiche delle configurazioni) viene raggiunto con un’esecuzione che non comporta interruzioni. In caso di in­cidenti, è facile ripristinare gli aggiorna­menti transazionali con firma e verifica, che ne attestano la sicurezza.

La soluzione di Edge Computing di SUSE si rivolge alle organizzazioni con diversi livelli di maturità, da quelle cloud-ready a quelle già pronte per essere cloud-native. Grazie alla sua modularità, la soluzione, in combinazione con SUSE Manager, può essere impiegata anche in situazioni non sono completamente containerizzate, mentre per i casi di utilizzo completamente containerizzati e cloud-native, Rancher (eventuale link alla guida relativa) consente la gestione del ciclo di vita delle configurazioni Edge su larga scala fino al livello del sistema operativo.