LO SCENARIO

Edge computing e intelligenza artificiale al top degli investimenti delle imprese

Anche business intelligence e robotica tra i casi d’uso innovativi. Ma aziende e fornitori dovranno garantire la “simbiosi” tra periferia e core nella gestione dei workload

Pubblicato il 11 Gen 2022

edge

Nel nuovo scenario creato dalla digitalizzazione e dallo smart working gli investimenti digitali delle imprese puntano sugli strumenti che permettono di gestire e distribuire i workload alla periferia della rete e supportare i casi d’uso innovativi dell’edge computing.

L’opportunità maggiore offerta dalle elaborazioni sull’edge è rappresentata dallo snellimento delle attività di business intelligence e analytics ed è qui che si indirizzeranno i maggiori investimenti delle imprese relativamente all’edge computing.

Ma i carichi di lavoro non risiedono solo sull’edge e le aziende non devono dimenticare che la digitalizzazione si fonda su un rapporto simbiotico tra edge e core nella gestione dei workload.

È quanto si legge nell’ultima ricerca di Idc intitolata “Enterprise edge workloads”, che esamina le necessità infrastrutturali dei vari casi d’uso dell’edge e come la crescita di questi use case creerà nuove necessità per i workload aziendali.

I casi d’uso innovativi: dati e Ai

In generale la gestione dei dati e i workload che riguardano l’analisi dei dati avranno un ruolo primario o secondario in tutti i casi d’uso dell’edge.

Le aziende aumenteranno gli investimenti anche nei workload legati agli strumenti di sviluppo e alle applicazioni, perché influenzeranno i casi d’uso più innovativi dell’edge, specialmente nei sistemi connessi con l‘intelligenza artificiale e la robotica. 

Idc non considera invece i workload legati alle applicazioni di business come cruciali per lo sviluppo dei principali casi d’uso aziendali dell’edge, specialmente negli ambiti più innovativi.

Edge computing, questione di simbiosi e interoperabilità

L’edge computing è composto da infrastruttura e applicazioni It implementate fuori dai data center core per supportare la raccolta e l’analisi dei dati in siti più vicini alla loro sorgente, spiega Idc. Secondo la società di ricerche ci sono quattro workload che hanno un impatto più significativo tra i casi d’uso dell’edge: business intelligence/analisi dei dati; delivery dei contenuti; analisi di testo e immagini; infrastrutturazione e sicurezza della rete.

“Siccome i workload si possono trovare su un continuum di siti core, edge e endpoint, l’edge computing richiede un forte coordinamento tra fornitori di tecnologia e servizi”, si legge nel report di Idc. “Analogamente, i workload sono gestiti da una serie di architetture informatiche che esigono un alto livello di interoperabilità e scalabilità. Di conseguenza è necessaria una relazione simbiotica tra edge e core in relazione al workload“. In questo modo si abilitano i workload basati sul core che superano l’edge, I workload basati sull’edge che supportano l’edge, e i workload sull’edge che supportano il core. Tutti e tre questi scenari sono importanti, ma lo studio di Idc si concentra sui carichi di lavoro enterprise che si trovano sulla periferia e sono gestiti dalla periferia.

Cresce la domanda per l’infrastruttura It

Idc conclude sottolineando che la rapida adozione dell’edge computing sta ridefinendo l’evoluzione dei workload in tutte le aree, non solo quelle a maggior tasso di crescita legate a business intelligence e analytics, Ai e machine learning e contenuti.

Le risorse edge hanno un impatto positivo sull’efficienza operativa e la qualità finale del prodotto in molte industrie e ciò ne spinge ulteriormente l’adozione, generando di conseguenza un incremento della domanda di infrastruttura It alla periferia della rete.

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