Dispositivi embedded edge
Si riferisce a dispositivi integrati che eseguono elaborazioni dati avanzate direttamente alla "periferia" della rete, cioè vicino alla fonte dei dati stessi.
Una tecnologia embedded edge si riferisce a dispositivi integrati che eseguono elaborazioni dati avanzate direttamente alla "periferia" della rete, cioè vicino alla fonte dei dati stessi. Questo approccio è particolarmente utile in scenari di Internet of Things (IoT) e altre applicazioni dove è necessaria una bassa latenza e una risposta rapida ai dati raccolti.
I dispositivi Edge elaborano i dati direttamente sul dispositivo stesso, riducendo la necessità di inviare tutti i dati grezzi ai data center o al cloud per l'elaborazione. Questo porta a una minore latenza e a risposte più rapide.
Essendo progettati per operare in ambienti remoti o con risorse limitate, questi dispositivi sono ottimizzati per consumare poca energia, spesso utilizzando microcontrollori e processori a basso consumo.
Elaborando i dati localmente, si riduce la quantità di dati che deve essere trasmessa su reti pubbliche, diminuendo il rischio di intercettazioni e aumentando la sicurezza dei dati.
La dipendenza da connessioni di rete continue viene ridotta, rendendo i sistemi più resilienti a interruzioni di rete o latenza eccessiva.
L'architettura edge consente di aggiungere nuovi dispositivi senza la necessità di espandere significativamente l'infrastruttura centrale, rendendo il sistema complessivo più scalabile.
Applicazioni comuni:
- Automazione Industriale: Sistemi di controllo e monitoraggio di macchinari e processi industriali che richiedono tempi di risposta rapidi.
- Smart Cities: Gestione dell'illuminazione stradale, monitoraggio del traffico e gestione dei rifiuti, dove le decisioni devono essere prese in tempo reale.
- Veicoli Autonomi: Elaborazione di grandi quantità di dati dai sensori per la navigazione e la prevenzione degli incidenti.
- Healthcare: Monitoraggio dei pazienti in tempo reale e diagnosi assistita da IA.
Esempi di tecnologie e dispositivi:
- NVIDIA Jetson: Serie di moduli e kit di sviluppo progettati per l'AI at the edge.
- Google Coral: Dispositivi e moduli progettati per accelerare i modelli di machine learning a livello edge.
- Raspberry Pi: Utilizzato in vari progetti embedded per applicazioni edge computing grazie alla sua versatilità e alla comunità di supporto.