Edge computing adalah salah satu teknologi yang paling diantisipasi oleh perusahaan tertentu untuk menghasilkan nilai-nilai tertentu. Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi, perannya dalam memberikan nilai tambah bagi perusahaan di seluruh dunia semakin menarik perhatian.
Laporan IDC 2025 Data Age Digitalization of the World: From Edge to Core memperkirakan bahwa pada tahun 2025, dunia akan menghasilkan 175 megabyte (atau 175 triliun gigabyte) data. Di mana perangkat edge akan menghasilkan 90 megabyte data di atas. Baca Apa Yang Dibawa 5G Ke EDGE Computing?
Menurut data Gartner, 91% data saat ini dibuat dan diproses di pusat data terpusat. Tetapi pada tahun 2022, sekitar 75% data perlu dianalisis dan diproses di edge,yang menyoroti betapa pentingnya edge computing saat ini. potensi yang akan dimilikinya dalam beberapa tahun mendatang.
IBM mendefinisikan Edge computing sebagai kerangka kerja komputasi terdistribusi yang membawa aplikasi perusahaan lebih dekat ke sumber data. Seperti perangkat IoT atau server edge lokal. Pendekatan ke sumber data ini dapat membawa manfaat bisnis yang sangat besar. Insight yang lebih cepat, waktu respons yang lebih baik, dan ketersediaan bandwidth yang lebih baik.
Istilah ini diturunkan dari diagram arsitektur jaringan, yang menunjukkan bahwa edge adalah titik di mana lalu lintas masuk dan keluar dari jaringan. Titik tepi jaringan inilah yang memproses data, daripada mengarahkan data ke dan dari server pusat seperti model komputasi awan.
Karena model Edge computing melibatkan komputasi di dekat lokasi pengumpulan dan analisis data. Daripada komputasi di cloud atau server terpusat. Model ini sering digunakan secara bergantian dengan komputasi cloud untuk mendeskripsikan model pemrosesan data di dekat sumber data.
Namun, fog computing umumnya disukai oleh OpenFog Alliance. Perusahaan anggotanya antara lain Cisco Systems, Dell, Intel, Microsoft, dan Princeton University. Penggunaan edge computing lebih dikomersialkan, terutama Internet of Things (IoT). Baca Proses Bisnis Membangun Arsitektur IoT Edge Yang Efektif
Seperti yang diamati oleh perusahaan pusat data vXchnge, komputasi cloud “memproses data melalui satu perangkat pemrosesan yang kuat. Seperti gateway IoT atau node cloud yang terletak di dekat sumbernya. Ini bertindak sebagai sumber data yang disediakan oleh banyak data poin.
vXchnge menunjukkan bahwa, sebaliknya Edge computing memperluas gagasan pemrosesan yang dilokalkan untuk menyertakan peralatan itu sendiri dan pusat data lokal di jaringan. Oleh karena itu, perangkat dalam arsitektur Edge computing tidak secara otomatis mengirim semua informasi ke node cloud. Tetapi dapat menentukan informasi mana yang harus disimpan dan diproses secara lokal, dan informasi mana yang harus dikirim ke node atau cloud lokal untuk digunakan lebih lanjut.
Edge computing sering dikaitkan dengan Internet of Things. Perangkat IoT berpartisipasi dalam pemrosesan yang semakin kuat. sehingga sejumlah besar data yang dihasilkan dapat dipindahkan kembali ke jaringan edge. Ini berarti bahwa data tidak harus terus menerus ditransfer bolak-balik antara server terpusat untuk diproses.
Oleh karena itu, Edge computing lebih efisien dalam mengelola data dalam jumlah besar dari perangkat IoT. Dengan latensi yang lebih rendah, kecepatan pemrosesan yang lebih cepat dan skalabilitas. Ketika digabungkan dengan 5G, itu akan memperluas bandwidth tinggi dan kemampuan latensi rendah dari transmisi data nirkabel. Teknologi ini akan sangat meningkatkan kecepatan sistem Edge computing dan pada akhirnya meningkatkan kemampuannya untuk mendukung aplikasi real time.
Lantas, apa saja keunggulan edge computing? Latensi rendah atau nol mungkin merupakan manfaat yang paling jelas. Dengan memproses data pada sumbernya, edge computing sangat penting dalam membantu aplikasi waktu nyata berjalan tanpa penundaan atau waktu henti.
Ini sangat penting karena seberapa cepat dunia terhubung melalui perangkat IoT, banyak di antaranya melayani aplikasi yang mengandalkan daya komputasi waktu nyata. Oleh karena itu, kebutuhan akan solusi yang tidak memerlukan perangkat semacam itu untuk menerima data dari cloud dan mengirim data kembali ke cloud menjadi semakin penting.
Selain itu, karena perangkat ini biasanya harus memproses data dalam jumlah besar, penting untuk memiliki solusi yang dilokalkan. Misalnya, ribuan kamera keamanan yang memantau ruang publik perkotaan di kota-kota besar akan menghasilkan data dalam jumlah besar. Baca Teknologi Dunia Yang Mempercepat Perkembangan Transformasi Digital
Jika data ini terus menerus dikirim bolak-balik antara mereka dan server terpusat, mereka mungkin mengalami masalah latensi karena bandwidth yang besar. Sebaliknya, pemrosesan lokal dan penyimpanan data melalui edge gateway berarti lebih sedikit data yang perlu dikirim kembali ke server atau cloud. Atau jika diperlukan oleh aplikasi real time, data tersebut dikirim kembali ke perangkat edge pendukung terkait seperti keamanan kamera.
Aplikasi apa pun yang mengandalkan pengambilan keputusan waktu nyata akan menemukan bahwa kemampuan pemrosesan data yang lebih cepat dari Edge computing sangat penting untuk memastikan layanan berkelanjutan. Misalnya, pedagang sering kali perlu membuat keputusan perdagangan realtime di pasar keuangan yang bergejolak.
Mereka harus memastikan bahwa penghitungan data tidak ketinggalan atau menghadapi risiko kerugian mata uang besar. Dalam beberapa kasus, sistem cerdas harus segera merespons data tanpa penundaan. Mobil self-driving muncul di benak orang karena mereka mengandalkan data kaya yang diterima oleh perangkat di sekitar yang terus-menerus melacak lingkungan mereka.
Kendaraan semacam itu bahkan tidak dapat membiarkan sedikit pun penundaan dalam penghitungan data. Karena dapat menelan korban nyawa pengemudi dan penumpangnya.
Latensi masih menjadi tantangan terbesar yang harus diatasi perangkat IoT. Komputasi awan saat ini dianggap terlalu lambat untuk mendukung aktivitas real-time utama apa pun. Seperti transaksi pasar keuangan, kendaraan otonom, dan rute lalu lintas.
Namun, Edge computing memungkinkan perangkat tepi mengumpulkan dan memproses data secara real time dengan memigrasi fungsi pemrosesan data ke tepi jaringan, sehingga memberikan solusi terbaik untuk tantangan ini.
Ketika digabungkan dengan pusat data edge, biasanya fasilitas yang lebih kecil juga terletak di dekat jaringan. Kekuatan pemrosesan Edge computing semakin ditingkatkan dengan prosesor yang terletak di pusat data. Lebih dekat ke peralatan aktual yang digunakan dan pemrosesan yang sedang berlangsung.
Baca juga :
- Cara Cek Tanggal Produksi Motherboard ASUS, MSI, Gigabyte, Colourful, dan ASRock Melalui Kode SN
- Apa Arti Akhiran Kartu Grafis Versi FG dan LHR?
- CPU Intel Generasi ke-12 Tanpa K Tidak Kompatibel RAM Frekuensi 3600MHz
- Jenis Dan Antarmuka di TypeScript Beserta Contoh Penggunaan
- Mengenal Apa itu Tandem OLED di iPad Pro M4
Edge dari setiap jaringan tidak hanya menyediakan ruang untuk pusat data, tetapi juga menyediakan ruang untuk server, gateway, prosesor dan fasilitas penyimpanan. Hal ini mengurangi jarak pemrosesan yang perlu ditransmisikan oleh data.
Sehingga sangat mengurangi penundaan. Pada gilirannya, ini dapat menambah nilai signifikan pada aplikasi yang membutuhkan kecepatan dan skalabilitas. Waktu pemrosesan yang dipersingkat secara drastis telah membuka dunia baru untuk pengembangan analisis waktu nyata yang kuat.
Selain itu, dengan semakin pendeknya jarak kebutuhan perawatan akan sangat berkurang. Skala pusat data bisa jauh lebih kecil daripada pusat data yang sesuai. Jadi dalam hal lokasinya, portabilitas dan fleksibilitas pusat data jauh lebih tinggi. Oleh karena itu, layanan pemeliharaan tidak perlu menempuh jarak jauh ke pusat data, tetapi dapat dilakukan di sekitar.
Saat menangani kumpulan big data, pendinginan juga menjadi perhatian. Terutama biaya pendinginan pusat data dan biaya listrik sangat tinggi. Rasio antara biaya pendinginan dan biaya pemrosesan disebut efisiensi penggunaan daya (PUE) dan dapat digunakan untuk mengukur efisiensi pusat data.
Menggunakan pusat data yang lebih kecil beberapa di dekat jaringan edge mungkin lebih hemat energi daripada menggunakan pusat data yang besar. Semakin sedikit daya yang dibutuhkan, semakin tinggi manfaat lingkungannya.
Namun, masih harus dilihat apakah fasilitas data yang lebih kecil yang didistribusikan di area yang lebih besar mengkonsumsi daya yang lebih sedikit daripada fasilitas terpusat yang besar. Semakin akurat dan efisien pemrograman dan kalkulasi yang dilakukan di edge jaringan, semakin sedikit pemborosan dari keseluruhan operasi.
Edge computing akan menjadi pendorong utama transformasi digital perusahaan. Dengan membangun sistem otonom, perusahaan tidak hanya dapat meningkatkan tingkat produktivitas. Tetapi juga memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih tinggi. Stratus Technologies, produsen perangkat lunak dan server komputer yang toleran terhadap kesalahan, menunjukkan empat alasan utama mengapa Edge computing sangat penting di masa depan:
1. Mempromosikan revolusi industri berikutnya dan mengubah industri manufaktur dan jasa
2. Mengoptimalkan pengumpulan dan analisis data edge untuk menciptakan kecerdasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti
3. Menciptakan lingkungan teknologi, sistem dan proses bisnis inti yang fleksibel, terukur, aman, dan sangat otomatis;
4. Mempromosikan ekosistem bisnis yang fleksibel yang lebih efisien, dijalankan lebih cepat, menghemat biaya, dan lebih mudah untuk dikelola dan dipelihara.
Baca juga : 10 Tren Penggunaan IPTEK Yang Akan Merubah Ekonomi Dunia
Seperti yang diakui Stratus, edge computing menciptakan metode baru dan lebih baik untuk bisnis tingkat industri dan perusahaan untuk memaksimalkan efisiensi operasional. Meningkatkan kinerja dan keamanan, mengotomatiskan semua proses bisnis inti, dan memastikan bahwa mereka selalu online.
