Che cos'è l'edge computing?
L'edge computing è un framework di elaborazione distribuita che consente ai dispositivi IoT di elaborare e agire rapidamente sui dati nei dispositivi perimetrali della rete.
Spiegazione del cloud computing Edge
L'edge computing consente ai dispositivi in posizioni remote di elaborare i dati nel "perimetro" della rete, dal dispositivo o da un server locale. E quando i dati devono essere elaborati nel data center centrale, vengono trasmessi solo i dati più importanti, riducendo al minimo la latenza.
Perché le aziende usano edge computing?
Le aziende usano edge computing per migliorare i tempi di risposta dei dispositivi remoti e ottenere informazioni dettagliate più complete e tempestive dai dati dei dispositivi. L'edge computing rende possibile l'elaborazione in tempo reale in posizioni in cui normalmente non sarebbe fattibile e riduce i colli di bottiglia nelle reti e nei data center che supportano i dispositivi perimetrali.
Senza edge computing, l'elevato volume di dati generati dai dispositivi perimetrali sovraccaricherebbe la maggior parte delle attuali reti aziendali, impedendo tutte le operazioni su una rete interessata. I costi IT potrebbero essere elevati. I clienti insoddisfatti potrebbero portare la propria attività altrove. Macchinari preziosi potrebbero essere danneggiati o semplicemente essere meno produttivi. Ma soprattutto, la sicurezza dei lavoratori potrebbe essere compromessa in settori che si basano su sensori intelligenti per mantenerli al sicuro.
Come funziona edge computing?
Per rendere possibili funzionalità in tempo reale per app intelligenti e sensori IoT, edge computing risolve tre sfide correlate:
- Connessione di un dispositivo a una rete da una posizione remota.
- Elaborazione dei dati lenta a causa di limitazioni di rete o di calcolo.
- Dispositivi perimetrali che causano problemi di larghezza di banda di rete.
I progressi nelle tecnologie di rete, come il wireless 5G, hanno consentito di risolvere queste sfide su scala globale e commerciale. Le reti 5G possono gestire grandi quantità di dati, da e verso dispositivi e data center, quasi in tempo reale. (Esiste anche una rete wireless che usa la criptovaluta per incoraggiare gli utenti a estendere la copertura ad aree più difficili da raggiungere.)
Tuttavia, i progressi nella tecnologia wireless sono solo una parte della soluzione per far funzionare edge computing su larga scala. Essere selettivi sui dati da includere ed escludere nei flussi di dati sulle reti è fondamentale anche per ridurre la latenza e fornire risultati in tempo reale.
Esempio di edge computing:
Una fotocamera di sicurezza in un warehouse remoto usa l'intelligenza artificiale per identificare attività sospette e invia i dati specifici solo al data center principale per l'elaborazione immediata. Quindi, invece che la fotocamera che carica la rete 24 ore al giorno trasmettendo costantemente tutti i filmati, invia solo clip video pertinenti. In questo modo vengono liberate la larghezza di banda di rete e le risorse di elaborazione di calcolo dell'azienda per altri usi.
Casi d'uso ed esempi di edge computing
Più casi d'uso periferici cloud computing:
- Un punto vendita al dettaglio a 1.000 miglia dal data center principale dell'azienda usa dispositivi punto vendita wireless per elaborare immediatamente i pagamenti.
- Un impianto di estrazione dell'olio in mezzo all'oceano usa sensori IoT e intelligenza artificiale per rilevare rapidamente i malfunzionamenti delle apparecchiature prima che si verifichino.
- Un sistema di migrazione in un campo di una farm remota regola la quantità di acqua usata in tempo reale rilevando i livelli di umidità del suolo.
Perché edge computing è importante?
Dalla sicurezza sul luogo di lavoro alla sicurezza e alla produttività, i vantaggi dei edge computing sono enormi:
Cloud pubblico
Operazioni più efficienti. L'edge computing consente alle aziende di ottimizzare le operazioni quotidiane elaborando rapidamente grandi volumi di dati nei siti locali in cui vengono raccolti i dati o nelle vicinanze. Questa operazione è più efficiente rispetto all'invio di tutti i dati raccolti a un cloud centralizzato o a un data center primario a diversi fusi orari, causando ritardi di rete eccessivi e problemi di prestazioni.
Cloud privato
Tempi di risposta più rapidi. L'edge computing ignora le posizioni centralizzate di cloud e data center per consentire alle aziende di elaborare i dati in modo più rapido e affidabile, in tempo reale o vicino ad esso. Prendere in considerazione la latenza dei dati, i colli di bottiglia di rete e la riduzione della qualità dei dati che potrebbe verificarsi quando si tenta di inviare informazioni da migliaia di sensori, fotocamere o altri dispositivi intelligenti a un ufficio centrale contemporaneamente. Al contrario, edge computing consente ai dispositivi nella rete perimetrale o nelle vicinanze di avvisare immediatamente il personale e le apparecchiature principali in caso di guasti meccanici, minacce alla sicurezza e altri eventi imprevisti critici, in modo da poter intervenire rapidamente.
Cloud ibrido
Migliora la produttività dei dipendenti. L'edge computing consente alle aziende di distribuire più rapidamente i dati necessari ai lavoratori per completare le proprie attività lavorative nel modo più efficiente possibile. Nelle aree di lavoro intelligenti che sfruttano l'automazione e la manutenzione predittiva, edge computing mantiene le apparecchiature necessarie per il corretto funzionamento dei lavoratori, senza interruzioni o errori facilmente evitabili.
Cloud pubblico
Maggiore sicurezza sul luogo di lavoro. Negli ambienti di lavoro in cui le apparecchiature difettose o le modifiche alle condizioni di lavoro possono causare danni o condizioni peggiori, i sensori IoT e i edge computing possono contribuire a proteggere le persone. Ad esempio, in piattaforme di estrazione del carburante, oleo pipeline e altri casi d'uso industriali remoti, la manutenzione predittiva e i dati in tempo reale analizzati presso o vicino al sito delle apparecchiature possono contribuire ad aumentare la sicurezza dei lavoratori e ridurre al minimo l'impatto ambientale.
Cloud privato
Funzionalità in posizioni remote. L'edge computing semplifica l'utilizzo dei dati raccolti nei siti remoti in cui la connettività Internet è intermittente o la larghezza di banda della rete è limitata, ad esempio, a bordo di una barca da pesca nel mare di Bering o in un lago in italia. I dati operativi come la qualità dell'acqua o del suolo possono essere costantemente monitorati dai sensori e usati quando necessario. Quando la connettività Internet diventa disponibile, i dati pertinenti possono essere trasmessi a un data center centrale per l'elaborazione e l'analisi.
Cloud ibrido
Sicurezza aumentata. Per le aziende, il rischio per la sicurezza di aggiungere migliaia di sensori e dispositivi connessi a Internet alla propria rete è un problema reale. L'edge computing consente di ridurre questo rischio consentendo alle aziende di elaborare i dati in locale e archiviarlo offline. Ciò riduce i dati trasmessi in rete e consente alle aziende di essere meno vulnerabili alle minacce per la sicurezza.
Cloud pubblico
Sovranità dei dati. Quando raccolgono, elaborano, archiviano e usano in altro modo i dati dei clienti, le organizzazioni devono rispettare le normative sulla privacy dei dati del paese o dell'area geografica in cui tali dati vengono raccolti o archiviati, ad esempio, il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell'Unione Europea (GDPR). Lo spostamento dei dati nel cloud o in un data center primario oltre i confini nazionali può rendere difficile l'adesione alle normative sulla sovranità dei dati, ma con edge computing, le aziende possono assicurarsi di rispettare le linee guida sulla sovranità dei dati locali elaborando e archiviando i dati vicino alla posizione in cui sono stati raccolti.
Cloud privato
Riduzione dei costi IT. Con edge computing, le aziende possono ottimizzare le spese IT elaborando i dati in locale anziché nel cloud. Oltre a ridurre al minimo i costi di archiviazione e elaborazione cloud delle aziende, edge computing riduce i costi di trasmissione eliminando i dati non necessari nella posizione in cui vengono raccolti o nelle vicinanze.
Cloud ibrido
Hardware e rete di edge computing
In edge computing, gran parte della potenza di elaborazione si trova fisicamente nella posizione in cui vengono raccolti i dati. L'hardware di edge computing è spesso costituito da questi componenti fisici:
Cloud pubblico
I dispositivi Edge includono fotocamere intelligenti, termometri, robot, droni, sensori di vibrazione e altri dispositivi IoT. Anche se alcuni dispositivi dispongono di funzionalità di calcolo, memoria e archiviazione predefinite, non tutte le funzionalità.
Cloud privato
I Processori sono le CPU, le GPU e la memoria associata che alimentano i sistemi edge computing. Ad esempio, maggiore è la potenza della CPU di un sistema edge computing, maggiore è la velocità di esecuzione delle attività e più carichi di lavoro può supportare.
Cloud ibrido
I cluster/server sono gruppi di server che elaborano i dati in una posizione perimetrale, ad esempio in una fabbrica o in una sede commerciale. I cluster/server Edge vengono spesso assegnati all'esecuzione di app aziendali, carichi di lavoro aziendali e servizi condivisi di un'organizzazione.
Cloud pubblico
I gateway sono cluster/server perimetrali che eseguono funzioni di rete essenziali, ad esempio l'abilitazione della connettività wireless, la protezione del firewall e l'elaborazione e la trasmissione dei dati dei dispositivi perimetrali.
Cloud privato
I router sono dispositivi perimetrali che connettono le reti. Ad esempio, un router nella rete perimetrale può essere usato per connettere le LAN di un'azienda a una rete WAN o a Internet.
Cloud ibrido
Gli switch, definiti anche nodi di accesso, connettono diversi dispositivi per creare una rete.
Cloud pubblico
Nodes è un termine generico usato per descrivere i dispositivi perimetrali, i server e i gateway che abilitano edge computing.
Cloud privato
Cloud ibrido
Quali sono alcune delle caratteristiche dell'hardware edge computing?
L'hardware edge computing deve essere durevole e affidabile. Spesso, queste apparecchiature devono essere in grado di sostenere condizioni meteorologiche, ambientali e meccaniche estremi. In particolare, spesso deve essere:
Cloud pubblico
Senza ventola. Poiché l'affidabilità è fondamentale, soprattutto nei settori in cui i malfunzionamenti delle apparecchiature possono interrompere la produzione e danneggiare i lavoratori, l'hardware perimetrale deve essere chiuso da polvere, polvere, umidità e altro che potrebbe comprometterlo.
Cloud privato
Resistente alla temperatura. L'hardware perimetrale viene spesso posizionato all'esterno in climi che si bloccano, si suffondono e si suffondono. A volte è anche posizionata sott'acqua. La possibilità di sostenere temperature inferiori a zero e quasi basse è un'operazione necessaria in molti casi.
Cloud ibrido
Resistente a movimenti improvvisi. L'hardware deve essere in grado di sostenere vibrazioni e urti da parte di macchinari o elementi naturali. La creazione di questi componenti senza ventole, cavi e altre parti interne che possono facilmente essere sgomfusi o interrotti è essenziale.
Cloud pubblico
Fattore di forma ridotto. Con i computer perimetrali, compact è il nome del gioco. Spesso devono adattarsi a punti intasati. Ad esempio, fotocamere intelligenti posizionate su pareti, scaffali e controsoffitti e termometri intelligenti imballati in scatola per la spedizione.
Cloud privato
Dotato di ampio spazio di archiviazione. I computer perimetrali che raccolgono grandi quantità di dati dai dispositivi perimetrali possono richiedere un'archiviazione dei dati significativa. Devono anche essere in grado di accedere e trasferire rapidamente grandi quantità di dati.
Cloud ibrido
Compatibile con le apparecchiature nuove e legacy. I computer perimetrali, in particolare quelli che operano in impostazioni di produzione o di fabbrica, dispongono in genere di un'ampia gamma di porte di I/O, tra cui USB, COM, Ethernet e porte per utilizzo generico. In questo modo possono connettersi con apparecchiature di produzione nuove e legacy, macchinari, dispositivi, sensori e allarmi.
Cloud pubblico
Compilato con più opzioni di connettività. I computer Perimetrali supportano in genere la connettività wireless e cablata. In questo modo, se la connessione a Internet in modalità wireless non è un'opzione in un sito commerciale remoto come una farm o una nave in mare, il computer può comunque connettersi a Internet per trasmettere i dati.
Cloud privato
In grado di supportare diversi tipi di input di alimentazione. I computer perimetrali spesso supportano un'ampia gamma di input di alimentazione per supportare l'ampia gamma di input di alimentazione che possono riscontrare in posizioni remote. Richiedono anche funzionalità di sovratensione, sovratensione e protezione dall'alimentazione per evitare danni elettrici.
Cloud ibrido
Protetto da attacchi informatici. I dispositivi perimetrali, che spesso non possono essere gestiti dagli amministratori di rete in modo rigoroso come le controparti locali e cloud, tendono a essere più vulnerabili agli attori non validi. Per proteggerli da malware e altri attacchi informatici, i dispositivi perimetrali devono essere dotati di strumenti di sicurezza come firewall e sistemi di rilevamento delle intrusioni basati sulla rete.
Cloud pubblico
Resistente alla manomissione. Poiché i dispositivi edge computing vengono spesso usati in posizioni distanti in cui non possono essere monitorati in modo coerente, devono essere compilati per essere protetti da furti, atti di bullismo e accesso fisico non autorizzato.
Cloud privato
Cloud ibrido
Confronto tra cloud computing, edge computing e fog computing
L'edge computing e il fog computing sono tecnologie di elaborazione intermedie che consentono di spostare i dati raccolti dai dispositivi IoT in posizioni remote nel cloud di un'azienda. Si esamini in che modo edge computing differisce dal fog computing e dal cloud computing e come interagiscono i tre elementi:
Il cloud computing consente alle aziende di archiviare, elaborare e usare in altro modo i dati nei server remoti ospitati su Internet. I provider di cloud computing commerciali come Microsoft Azure offrono piattaforme di elaborazione digitale e raccolte di servizi che le aziende possono usare per ridurre o eliminare l'infrastruttura IT fisica e i costi associati. Il cloud computing consente inoltre alle organizzazioni di offrire funzionalità di lavoro remoto sicure alle persone, ridimensionare più facilmente i dati e le app e sfruttare i vantaggi dell'IoT.
L’edge computing consente l'acquisizione, l'elaborazione e l'analisi dei dati nelle più distanti estremità della rete di un'organizzazione: la rete perimetrale "." Ciò consente alle organizzazioni e ai settori di lavorare con dati urgenti in tempo reale, talvolta senza dover nemmeno comunicare con un data center primario e spesso inviando solo i dati più rilevanti al data center primario per un'elaborazione più rapida. In questo modo le risorse di elaborazione primarie, come le reti cloud, non vengono caricate con dati irrilevanti, con conseguente riduzione della latenza per l'intera rete. Riduce anche i costi di rete.
Si consideri una piattaforma petrolifera che opera in mezzo all'oceano. I sensori che tengono traccia di informazioni come la profondità di perforazione, la pressione della superficie e la velocità di flusso dei fluidi possono contribuire a garantire il corretto funzionamento dei macchinari su un banco e a garantire la sicurezza dei lavoratori e dell'ambiente. A tale scopo, senza rallentare inutilmente la rete, i sensori inviano solo i dati sulle esigenze di manutenzione critiche, i malfunzionamenti delle apparecchiature e i dettagli sulla sicurezza dei lavoratori in rete e ciò consente di identificare e reagire ai problemi quasi in tempo reale.
Il fog computing consente di archiviare e analizzare temporaneamente i dati in un livello di calcolo tra il cloud e la rete perimetrale nei casi in cui non è possibile elaborare i dati perimetrali a causa delle limitazioni di calcolo delle apparecchiature perimetrali.
Dal fog computing, i dati pertinenti possono essere inviati ai server cloud per l'archiviazione a lungo termine e l'analisi e l'uso futuri. Non inviando tutti i dati dei dispositivi perimetrali a un data center centrale per l'elaborazione, il fog computing consente alle aziende di ridurre parte del carico sui server cloud, che consente di ottimizzare l'efficienza IT.
Si consideri ad esempio una società di gestione di edifici che usa dispositivi intelligenti per automatizzare il controllo della temperatura, la ventilazione, l'illuminazione, gli irrigatori e gli allarmi per incendi e sicurezza in tutti gli edifici. Anziché avere questi sensori che trasmettono costantemente i dati al data center principale, l'azienda dispone di un server nella sala di controllo di ogni edificio che gestisce i problemi immediati e invia dati aggregati al data center principale solo quando il traffico di rete e le risorse di calcolo hanno capacità in eccesso. Questo livello di fog computing consente all'azienda di ottimizzare l'efficienza IT senza sacrificare le prestazioni.
È importante notare che edge computing non si basa sul fog computing. Il fog computing è semplicemente un'opzione aggiuntiva per aiutare le aziende a ottenere più velocità, prestazioni ed efficienza in determinati scenari di edge computing.
Casi d'uso ed esempi di edge computing
I dispositivi IoT e i edge computing stanno trasformando rapidamente il modo in cui i settori in tutto il mondo lavorano con i dati. Di seguito sono riportati alcuni dei casi d'uso più rilevanti per edge computing nell’aziendale:
Edge computing per succursali. I dispositivi e i sensori intelligenti riducono il numero di risorse necessarie per eseguire gli uffici secondari di un'azienda. Prendere in considerazione i controlli HVAC connessi a Internet, i sensori che rilevano quando le copier richiedono riparazioni e le fotocamere di sicurezza. Inviando solo gli avvisi dei dispositivi più essenziali al data center principale di un'azienda, edge computing contribuisce a prevenire la congestione e il tempo di ritardo del server, aumentando notevolmente il tempo di risposta ai problemi della struttura.
Edge computing per il settore manifatturiero. I sensori nei piani di fabbrica possono essere usati per monitorare le apparecchiature per i problemi di manutenzione di routine e i malfunzionamenti, nonché per garantire la sicurezza dei lavoratori. Inoltre, le apparecchiature intelligenti negli impianti e nei magazzino possono aumentare la produttività, ridurre i costi di produzione e fornire il controllo della qualità. E mantenere i dati e l'analisi in fabbrica invece di inviarli a un data center centralizzato può contribuire a evitare ritardi costosi e potenzialmente pericolosi.
Edge computing per il settore energetico. Le aziende che si occupano di energia e servizi pubblici usano sensori IoT e edge computing per aumentare l'efficienza, automatizzare la rete elettrica, semplificare la manutenzione e colmare le lacune nella connettività di rete in posizioni remote. I ripetitori di utilità, gli impianti eolici, le piattaforme per il settore dell'olio e altre fonti di energia remote possono essere dotati di dispositivi IoT in grado di affrontare condizioni meteorologiche difficili e altre sfide ambientali. Questi dispositivi possono elaborare i dati nel sito energetico o nelle vicinanze e inviare solo i dati più rilevanti al data center principale. Nei settori del gas e del gas, i sensori IoT e i edge computing forniscono avvisi di sicurezza essenziali in tempo reale che notificano al personale chiave le riparazioni necessarie e i malfunzionamenti pericolosi delle apparecchiature che potrebbero causare esplosione o altre minacce.
Edge computing per il settore agricolo. L'edge computing può contribuire a migliorare l'efficienza energetica e i raccolti. I sensori IoT e i droni resistente alle condizioni meteorologiche possono aiutare i produttori a monitorare la temperatura e le prestazioni delle apparecchiature; analizzare il suolo, la luce e altri dati ambientali; ottimizzare la quantità di acqua e la quantità di alimenti usati nelle raccolti; e i raccolti di tempo in modo più efficiente. L'edge computing rende l'uso della tecnologia IoT più conveniente anche in località remote in cui la connettività di rete è limitata.
Edge computing per la vendita al dettaglio. I rivenditori di grandi dimensioni spesso raccolgono grandi quantità di dati nei singoli punti vendita. Usando edge computing, i rivenditori possono estrarre informazioni aziendali più dettagliate e reagire in tempo reale. Ad esempio, i rivenditori possono raccogliere dati sul traffico pedonale dei clienti, tenere traccia dei numeri dei punti vendita e monitorare il successo delle campagne promozionali in tutti i negozi e usare questi dati locali per gestire l'inventario in modo più efficace e prendere decisioni aziendali più rapide e informate.
Edge computing per il settore sanitario. Gli usi per edge computing nel settore sanitario sono vasti. I sensori di temperatura spediti con i vaccini possono contribuire a garantire che mantengano l'integrità nell'intera catena di approvvigionamento. Le apparecchiature mediche a casa come le macchine CPAP intelligenti e i monitor cardiaci possono raccogliere i dati dei pazienti e inviare informazioni pertinenti al medico e alla rete sanitaria di un paziente. Gli ospedali possono servire meglio i pazienti usando la tecnologia IoT per tenere traccia dei segni essenziali dei pazienti e per tenere traccia più accuratamente della posizione di attrezzature come sedie a rotelle e barelle.
Edge computing per veicoli autonomi. Non c'è quasi alcun margine per gli errori quando si tratta di auto, taxi, furgoni e camion a guida autonoma. L'edge computing consente loro di rispondere istantaneamente e correttamente a segnali di traffico, condizioni stradali, ostacoli, barriere e altri veicoli in tempo reale.
Servizi di edge computing
Man mano che la cloud computing perimetrale è aumentata verso l'adozione diffusa, sono aumentati anche i tipi di servizi correlati a supporto dell'uso. I servizi edge computing di oggi vanno ben oltre i soli dispositivi e le reti per includere soluzioni per:
- Eseguire intelligenza artificiale, analisi e altre funzionalità aziendali nei dispositivi IoT.
- Consolidare i dati perimetrali su larga scala ed eliminare i silo di dati.
- Distribuire, gestire e proteggere i carichi di lavoro perimetrali in remoto.
- Ottimizzare i costi dell'esecuzione di soluzioni perimetrali.
- Consentire ai dispositivi di reagire più rapidamente alle modifiche locali.
- Assicurarsi che i dispositivi funzionino in modo affidabile dopo lunghi periodi offline.
Le soluzioni più recenti includono servizi che consentono di incorporare edge computing con tecnologie comuni come database, sistemi operativi, cybersecurity, libri mastri blockchain e gestione dell'infrastruttura, per citarne solo alcuni.
Esempi di servizi Microsoft edge computing:
Azure IoT Edge
Estendi l'intelligence per il cloud e l'analisi ai dispositivi perimetrali.
Azure Stack Edge
Offri risorse di calcolo, archiviazione e intelligence di Azure ai dispositivi gestiti da Azure.
Azure Sphere
Connetti in modo sicuro i dispositivi con tecnologia microcontroller dal processore al cloud.
SQL Edge di Azure
Ottieni informazioni dettagliate sui dati in tempo reale per server, gateway e dispositivi IoT.
Azure Data Box
Sposta in modo rapido ed economico i dati archiviati o in anteprima in Azure e nelle risorse di calcolo perimetrali.
Azure Network Function Manager
Distribuisci e gestisci le funzioni di rete 5G e SD-WAN nei dispositivi perimetrali.
Windows per IoT
Crea soluzioni perimetrali intelligenti con strumenti per sviluppatori, supporto a lungo termine e sicurezza di livello aziendale.
Avere vFXT per Azure
Esegui carichi di lavoro basati su file a prestazioni elevate sul cloud.
Frontdoor di Azure
Servizio di distribuzione di contenuti cloud veloce, affidabile e più sicuro con protezione intelligente dalle minacce.
Azure confidential ledger
Usa con facilità un servizio gestito con API REST per archiviare i metadati non strutturati in una struttura blockchain.
Nota sui servizi edge computing di intelligenza artificiale e analisi
I servizi di intelligenza artificiale e analisi per dispositivi perimetrali sono particolarmente utili per migliorare automazione, produttività, manutenzione e sicurezza. Ecco solo un esempio: La distribuzione di modelli predittivi nelle fotocamere di fabbrica consente di rilevare i problemi di controllo qualità e sicurezza. In questo caso, la soluzione attiva un avviso ed elabora i dati in locale per eseguire un'azione immediata o invia i dati al cloud per l'analisi immediata prima di intervenire.
Domande frequenti
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Edge Computing è una tecnologia di rete che consente ai dispositivi in posizioni remote di elaborare i dati ed eseguire azioni in tempo reale. Funziona riducendo al minimo la latenza di rete tramite l'elaborazione della maggior parte dei dati nel " perimetrale della rete", ad esempio dal dispositivo stesso o da un server vicino, e inviando solo i dati più rilevanti al data center principale per l'elaborazione quasi immediata.
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"Edge cloud computing" è un altro modo per dire "edge computing", i due termini significano la stessa cosa: abilitare i dispositivi in posizioni remote per elaborare i dati ed eseguire azioni in tempo reale riducendo al minimo la latenza di rete.
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La tecnologia edge computing include soluzioni di rete e hardware per consentire il funzionamento di dispositivi intelligenti in ambienti remoti o complessi senza la necessità di una connessione completa a una rete centrale. Le soluzioni di rete includono tecnologie come 5G e soluzioni che consentono di ridurre la latenza riducendo al minimo la quantità di dati inviati in rete. I dispositivi perimetrali più comuni includono fotocamere, sensori, server, processori, commutatori e router, che si connettono attraverso la rete a un data center centrale. In molti casi, i dispositivi perimetrali eseguono l'intelligenza artificiale in locale e inviano solo determinati dati critici al data center primario per un'elaborazione aggiuntiva.
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L'edge computing viene spesso usato per luoghi come piani di fabbrica, punti vendita al dettaglio, contenitori di spedizione, ospedali, siti edili, reti elettriche e fattorie, e persino per la Stazione spaziale internazionale, in cui dispositivi o sensori devono funzionare in tempo reale, ma hanno solo connettività limitata a un data center primario. Consente alle aziende di eseguire operazioni come l'uso di sensori per assicurarsi che i macchinari funzionino in modo sicuro ed efficiente, per rilevare quando l'inventario è basso sugli scaffali dei negozi, per aumentare o ridurre la suolo nelle fattorie in base all'umidità del suolo e per individuare quando i lavoratori potrebbero essere in pericolo.