metanest.net – Edge Computing adalah pendekatan komputasi yang mengoptimalkan kemampuan komputasi dengan memindahkan proses pengolahan data dari pusat data yang jauh (cloud) ke lokasi yang lebih dekat dengan sumber data, yaitu di “edge” atau pinggiran jaringan. Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan elektronik keamanan dengan memproses data lebih dekat dengan pengguna atau perangkat IoT (Internet of Things), alih-alih mengirimkan data ke pusat data yang mungkin terletak jauh.

Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi konsep edge computing, manfaatnya, serta aplikasi yang relevan dalam berbagai sektor industri, termasuk tantangan yang dihadapi dalam implementasi edge computing.

Baca Juga: Snapdragon 686: Prosesor Mobile Terbaru untuk Performa Optimal

Pengertian Edge Computing

Edge computing dapat diartikan sebagai metode pengolahan data yang mengarahkan analisis atau pemrosesan data di dekat sumbernya, seperti perangkat yang menghasilkan data, alih-alih mengirimkan data tersebut ke pusat data gadget atau cloud yang terpusat. Sistem ini memanfaatkan perangkat keras dan perangkat lunak yang ada di jaringan edge untuk menjalankan aplikasi dan proses komputasi langsung di lokasi yang relevan.

Istilah “edge” mengacu pada lokasi perangkat yang memproduksi data, misalnya sensor IoT di pabrik, kendaraan otonom, atau bahkan perangkat konsumen seperti smartphone dan smartwatch. Dalam arsitektur edge computing, data yang dikumpulkan diproses langsung di perangkat tersebut atau server lokal, yang memungkinkan analisis data secara real-time tanpa tips teknologi harus bergantung sepenuhnya pada pusat data cloud.

Proses ini sangat efisien karena mengurangi latensi, menghemat bandwidth, dan memberikan respon lebih cepat terhadap kebutuhan aplikasi atau perangkat tertentu.

Baca Juga: ZTE Blade V40s: Smartphone Terjangkau dengan Spesifikasi Menarik

Manfaat Edge Computing

1. Mengurangi Latensi

Salah satu manfaat terbesar dari edge computing adalah kemampuannya untuk mengurangi latensi. Latensi adalah waktu yang dibutuhkan untuk mentransfer data dari satu tempat ke tempat lainnya. Dengan memproses data di dekat lokasi sumbernya, edge computing mengurangi jarak yang harus ditempuh oleh data menuju pusat data pusat, sehingga aplikasi yang membutuhkan waktu respons cepat—seperti kendaraan otonom atau perangkat medis—dapat berjalan lebih efisien.

Contohnya, dalam kendaraan otonom, kendaraan perlu memproses data dari sensor-sensor secara cepat agar dapat mengambil keputusan dalam waktu nyata (real-time). Dengan edge computing, data pemrosesan kendaraan dilakukan di lokasi yang sama, mengurangi latensi yang berbahaya jika data tersebut diproses jauh di cloud.

2. Penghematan Bandwidth

Mengirimkan semua data ke cloud dapat menghabiskan bandwidth dan menyebabkan biaya operasional yang tinggi, terutama bagi aplikasi yang mengumpulkan data dalam jumlah besar. Dalam edge computing, hanya data yang relevan dan terfilter yang perlu dikirimkan ke cloud untuk analisis lebih lanjut. Hal ini mengurangi penggunaan bandwidth dan memastikan penghematan dalam infrastruktur data.

3. Keamanan dan Privasi yang Ditingkatkan

Dengan menyimpan dan memproses data lebih dekat ke perangkat atau aplikasi, edge computing dapat menawarkan tingkat keamanan dan privasi yang lebih tinggi. Data yang sensitif, seperti informasi kesehatan atau data pribadi pengguna, tidak perlu keluar dari perangkat dan dikirimkan ke cloud. Hal ini mengurangi risiko terhadap kebocoran data selama pengiriman.

Selain itu, pemrosesan data lokal mengurangi ketergantungan pada infrastruktur cloud pihak ketiga, mengurangi potensi serangan cyber di tingkat pusat data.

4. Efisiensi dan Skalabilitas

Edge computing memungkinkan perangkat untuk beroperasi secara mandiri tanpa perlu terlalu sering terhubung dengan cloud atau server pusat. Hal ini meningkatkan efisiensi dalam operasi yang tidak tergantung pada koneksi internet atau kapasitas server utama. Teknologi ini juga memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien, memperluas skala sistem secara lokal.

Baca Juga: Ryzen 9 5900HX: Prosesor Terbaik untuk Gaming dan Kinerja Tinggi

Aplikasi Edge Computing dalam Berbagai Sektor

1. Industri Manufaktur

Dalam sektor industri, terutama manufaktur pintar, edge computing digunakan untuk mendukung operasi yang lebih efisien. Perangkat IoT yang dipasang pada mesin industri dapat memantau kinerja mesin secara real-time dan mengirimkan peringatan tentang kemungkinan kerusakan. Dengan pemrosesan data langsung di perangkat atau edge, produsen dapat mengidentifikasi masalah lebih cepat, mengoptimalkan lini produksi, serta menghemat waktu dan biaya.

Misalnya, sebuah perusahaan pabrik yang menggunakan mesin robot otomatis di lini produksi bisa memanfaatkan edge computing untuk mendeteksi kerusakan pada motor atau komponen lainnya tanpa perlu mengandalkan jaringan cloud untuk menganalisis data.

2. Kendaraan Otonom dan Transportasi

Kendaraan otonom mengandalkan pengolahan data dalam waktu nyata untuk pengambilan keputusan yang tepat dan cepat. Sensor-sensor kendaraan menghasilkan data dalam jumlah besar yang harus diproses secara langsung untuk mendukung keputusan berkendara seperti penghindaran tabrakan dan pengendalian kecepatan. Mengandalkan koneksi cloud dapat menciptakan latensi yang dapat membahayakan keselamatan. Dengan edge computing, data ini bisa langsung diproses di kendaraan, sehingga menciptakan pengalaman berkendara yang lebih aman dan responsif.

3. Perawatan Kesehatan dan Medis

Edge computing berperan penting dalam bidang medis, terutama dalam peralatan medis yang membutuhkan respons dalam waktu nyata. Misalnya, alat pemantauan kesehatan yang digunakan di rumah sakit atau perangkat wearable yang digunakan oleh pasien untuk memantau kondisi fisik seperti detak jantung atau kadar gula darah. Data yang dikumpulkan dari perangkat ini dapat dianalisis di lokasi tersebut, memberikan dokter wawasan lebih cepat dan lebih akurat untuk pengambilan keputusan medis tanpa tergantung pada kecepatan jaringan atau cloud.

4. Keamanan dan Pengawasan

Sistem pengawasan menggunakan edge computing untuk memproses gambar atau video secara langsung di titik pengambilan data. Misalnya, kamera pengawas di bandara atau tempat-tempat umum dapat memproses gambar untuk mendeteksi wajah atau perilaku mencurigakan secara otomatis tanpa harus mengirimkan semua data visual ke pusat data yang jauh. Sistem keamanan ini tidak hanya mengurangi beban bandwidth tetapi juga dapat bekerja lebih cepat dalam mendeteksi ancaman.

5. Ponsel dan Perangkat Konsumen

Banyak perangkat konsumen modern, seperti ponsel pintar dan wearable devices, memanfaatkan edge computing untuk menjalankan aplikasi yang bergantung pada data real-time. Misalnya, asisten suara seperti Google Assistant atau Siri dapat menjalankan sebagian pemrosesan suara di perangkat itu sendiri, meningkatkan respon dan menghemat penggunaan bandwidth.

Baca Juga: Huawei Watch 3: Smartwatch Canggih dengan Fitur Lengkap

Tantangan dalam Implementasi Edge Computing

Meskipun manfaatnya signifikan, penerapan edge computing juga membawa sejumlah tantangan. Salah satu tantangan utama adalah kebutuhan untuk infrastruktur yang lebih kompleks. Sistem edge computing memerlukan perangkat keras dan perangkat lunak yang canggih, serta jaringan yang dapat mendukung komunikasi yang cepat antara perangkat edge dan cloud.

Selain itu, pengelolaan dan pemeliharaan infrastruktur edge yang lebih tersebar (tidak hanya berfokus pada pusat data) dapat menambah beban operasional, baik dari segi pengawasan, pembaruan perangkat lunak, hingga keamanan yang harus dijaga secara terdesentralisasi.

Masa Depan Edge Computing

Di masa depan, edge computing diperkirakan akan menjadi semakin penting, mengingat semakin banyaknya perangkat IoT dan kebutuhan akan aplikasi real-time yang semakin besar. Pengembangan jaringan 5G juga akan mempercepat adopsi edge computing karena 5G menawarkan latensi rendah dan bandwidth tinggi yang ideal untuk mendukung komunikasi data dalam jumlah besar di dunia edge.

Selain itu, perkembangan teknologi seperti AI dan machine learning yang dijalankan di perangkat edge akan meningkatkan kapasitas pengolahan data secara lokal, sehingga memberikan lebih banyak kemungkinan untuk mempercepat proses pengambilan keputusan secara otomatis.