Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi edge computing telah menjadi salah satu inovasi paling signifikan dalam dunia komputasi.
Edge computing menawarkan pendekatan baru dalam pengolahan data dengan membawa kemampuan komputasi lebih dekat ke sumber data,
daripada mengandalkan pusat data terpusat atau cloud yang jauh.
Hal ini membantu mengatasi berbagai tantangan yang dihadapi oleh cloud computing tradisional, seperti latensi tinggi,
keterbatasan bandwidth, dan kebutuhan akan respon yang cepat. Artikel ini akan membahas apa itu edge computing,
bagaimana cara kerjanya, manfaatnya, serta penerapannya di berbagai industri.

Apa Itu Edge Computing?

Teknologi Edge computing adalah paradigma komputasi yang memindahkan pemrosesan data dan aplikasi
dari server cloud atau pusat data terpusat ke perangkat lokal yang lebih dekat dengan sumber data.
“Edge” dalam edge computing merujuk pada lokasi fisik di dekat perangkat yang menghasilkan data,
seperti sensor, perangkat IoT (Internet of Things), atau perangkat mobile. Dengan memproses data di “tepi” jaringan ini,
edge computing mengurangi ketergantungan pada pusat data cloud yang terpusat, memungkinkan respon yang lebih cepat dan lebih efisien terhadap data.

Dalam sistem tradisional yang menggunakan cloud, data biasanya dikirim ke pusat data untuk diproses,
ang bisa menyebabkan latensi (keterlambatan) dalam mendapatkan hasil. Namun, dalam edge computing,
data diproses langsung di dekat sumbernya, atau bahkan di perangkat itu sendiri.
Ini berarti keputusan dapat dibuat lebih cepat, tanpa harus mengirim data bolak-balik ke pusat data yang jauh.

Cara Kerja Edge Computing

Sistem edge computing terdiri dari beberapa lapisan komputasi dan penyimpanan yang ditempatkan lebih dekat dengan perangkat pengguna atau sumber data. Berikut ini adalah gambaran umum cara kerja edge computing:

1. Pengumpulan Data: Data dihasilkan oleh perangkat-perangkat seperti sensor IoT, kamera keamanan, perangkat wearable, mesin industri, atau kendaraan otonom. Data ini sering kali sangat besar dan membutuhkan pemrosesan cepat untuk menghasilkan wawasan yang berguna.
2. Pemrosesan Lokal: Alih-alih mengirim seluruh data mentah ke pusat data cloud untuk diproses, edge computing memungkinkan sebagian besar atau seluruh pemrosesan dilakukan di dekat sumber data. Perangkat edge, seperti router pintar, gateway, atau server lokal, memiliki kemampuan untuk menganalisis dan memproses data dengan cepat. Dengan demikian, hanya hasil yang relevan atau data penting yang dikirim ke cloud untuk penyimpanan atau analisis lebih lanjut.
3. Interaksi dengan Cloud: Meskipun pemrosesan dilakukan di tepi jaringan, cloud masih berperan penting dalam penyimpanan jangka panjang, analitik data yang lebih mendalam, atau pemantauan skala besar. Edge computing memungkinkan sinkronisasi yang efisien antara edge dan cloud, memastikan data yang relevan tetap tersedia tanpa mengorbankan performa lokal.

Manfaat Edge Computing

Keunggulan utama dari edge computing dibandingkan dengan cloud tradisional adalah peningkatan efisiensi, kecepatan, dan skalabilitas. Berikut adalah beberapa manfaat utama edge computing:

1. Pengurangan Latensi: Salah satu keuntungan terbesar edge computing adalah mengurangi latensi. Dengan pemrosesan yang terjadi lebih dekat ke sumber data, aplikasi yang membutuhkan waktu respons real-time, seperti kendaraan otonom, game virtual, atau sistem kesehatan jarak jauh, dapat beroperasi dengan lebih cepat dan andal.
2. Penghematan Bandwidth: Dalam banyak kasus, perangkat IoT dan sensor menghasilkan data dalam jumlah besar, yang dapat membebani jaringan jika semuanya dikirim ke cloud. Edge computing mengurangi penggunaan bandwidth dengan memproses data secara lokal dan hanya mengirim informasi penting ke cloud.
3. Keandalan yang Lebih Baik: Dengan edge computing, perangkat tidak terlalu bergantung pada koneksi internet untuk memproses data. Ini berarti bahkan jika koneksi internet terganggu atau lambat, perangkat di lapangan masih dapat berfungsi secara mandiri dan menghasilkan data penting secara lokal.
4. Keamanan yang Lebih Baik: Pemrosesan data lokal juga meningkatkan keamanan, karena data sensitif dapat diproses di tempat dan tidak perlu dikirim ke cloud. Ini mengurangi risiko penyadapan atau kebocoran data selama transmisi. Selain itu, edge computing memungkinkan implementasi kebijakan keamanan yang lebih baik di tingkat lokal.
5. Skalabilitas: Edge computing memungkinkan perusahaan untuk mengelola data dalam skala besar tanpa harus memperluas infrastruktur cloud secara signifikan. Dengan memproses sebagian besar data secara lokal, perusahaan dapat mengelola lebih banyak perangkat IoT tanpa perlu meningkatkan kapasitas pusat data secara besar-besaran.

6. Baca Juga : Internet of Behaviors : Hubungan Data, Teknologi, dan Manusia

Penerapan Edge Computing di Berbagai Industri

Edge computing saat ini digunakan di berbagai sektor industri, dan beberapa contohnya adalah sebagai berikut:

1. Industri Manufaktur: Di lingkungan pabrik, sensor dan mesin menghasilkan data secara terus-menerus. Edge computing memungkinkan analisis data secara real-time untuk memantau dan mengoptimalkan proses produksi, mendeteksi masalah peralatan, dan meningkatkan efisiensi operasional.
2. Kesehatan: Dalam industri kesehatan, edge computing memungkinkan pemantauan pasien secara real-time melalui perangkat wearable dan sensor yang dapat mendeteksi perubahan kondisi kesehatan. Misalnya, perangkat edge dapat memantau detak jantung atau tingkat gula darah pasien, dan mengambil tindakan cepat jika diperlukan.
3. Otomotif dan Transportasi: Kendaraan otonom dan sistem transportasi pintar memerlukan respon yang sangat cepat terhadap data dari sensor, seperti penghindaran tabrakan atau navigasi di lingkungan perkotaan. Edge computing memungkinkan kendaraan otonom memproses data di tempat dan mengambil keputusan dalam hitungan detik tanpa harus menunggu hasil dari cloud.
4. Ritel: Edge computing digunakan di sektor ritel untuk menganalisis perilaku pelanggan di toko, memantau stok barang secara otomatis, atau mempersonalisasi pengalaman berbelanja secara real-time berdasarkan preferensi pelanggan.
5. Smart Cities: Kota pintar menggunakan edge computing untuk mengelola infrastruktur publik secara efisien, seperti pengaturan lampu lalu lintas pintar, pemantauan lingkungan, atau pengelolaan limbah.

Tantangan dalam Edge Computing

Meskipun memiliki banyak manfaat, edge computing juga menghadapi beberapa tantangan:

1. Manajemen Infrastruktur: Menyebarkan dan mengelola infrastruktur edge di banyak lokasi dapat menjadi rumit dan membutuhkan sumber daya yang besar. Integrasi antara perangkat edge dan sistem cloud juga harus dikelola dengan baik.
2. Keamanan: Walaupun edge computing meningkatkan keamanan data dengan memprosesnya secara lokal, perangkat edge tetap rentan terhadap serangan. Memastikan bahwa perangkat edge dilindungi dengan baik dari ancaman siber menjadi tantangan tersendiri.
3. Ketersediaan Sumber Daya Komputasi: Tidak semua perangkat edge memiliki sumber daya komputasi yang cukup untuk menangani pemrosesan yang kompleks, sehingga diperlukan pemilihan perangkat yang tepat untuk tiap kasus penggunaan.

Edge computing adalah inovasi penting dalam dunia komputasi yang menghadirkan pemrosesan data lebih dekat ke sumbernya, mengurangi latensi, dan meningkatkan efisiensi. Dengan adopsi yang semakin meluas di berbagai industri, edge computing memainkan peran kunci dalam mendukung aplikasi yang membutuhkan respons real-time, efisiensi jaringan yang lebih baik, dan keamanan yang lebih terjamin. Namun, tantangan seperti manajemen infrastruktur dan keamanan tetap harus diatasi untuk memaksimalkan potensinya. Di masa depan, edge computing diprediksi akan terus berkembang seiring dengan meningkatnya adopsi perangkat IoT dan teknologi 5G.