Introduzione

Con l'era di quantità di dati sempre maggiori e di applicazioni che tengono conto della latenza, l'edge computing è diventato un importante cambiamento di paradigma. Anziché inoltrare tutti i dati a data center cloud remoti, l'edge computing porta l'elaborazione, l'archiviazione e l'intelligenza vicino a dove i dati vengono prodotti: sensori, dispositivi, macchine e reti locali. Questo riduce la latenza, risparmia larghezza di banda, migliora la privacy e la sicurezza e offre la possibilità di prendere decisioni in tempo reale.

Si prevede che il mercato dell'Edge Computing passerà da 49,62 miliardi di dollari nel 2023 a 272,27 miliardi di dollari entro il 2031; si prevede una crescita a un CAGR del 23,7% nel periodo dal 2023 al 2031.

Strategie di crescita

Innovazione di prodotto e nuovi lanci

Ad esempio, ADLINK ha recentemente annunciato le piattaforme di intelligenza artificiale edge rugged serie DLAP per elevate capacità di calcolo (fino a 91,1 TFLOPS) per processi decisionali in tempo reale in ambienti industriali. Ha inoltre lanciato un modulo COM HPC con fattore di forma ridotto basato sull'architettura Intel Core Ultra per prestazioni elevate in fattori di forma ridotti.

Partnership, ecosistemi e consorzi

ADLINK struttura il suo consorzio EdgeOpen per collaborare con i partner del suo ecosistema, come NVIDIA, Foxconn, TTTech Auto, NXP, ecc. È persino diventata membro del SOAFEE SIG per promuovere gli standard per i veicoli definiti dal software.

Crescita inorganica (acquisizioni, M&A)

I principali attori tendono ad acquisire società di infrastrutture o software edge per ampliare le proprie capacità. Ad esempio, i player dei data center edge potrebbero crescere acquisendo aziende di colocation o micro data center.

Espansione geografica e scala di distribuzione

Le aziende investono in data center edge e nodi edge locali, in particolare in Asia-Pacifico, Europa e nei mercati emergenti. Dell, ad esempio, ha istituito centri di innovazione edge (ad esempio a Singapore) per personalizzare le soluzioni a livello locale.

Differenziazione di software e servizi

Oltre all'hardware, la fornitura di servizi di gestione dei dispositivi, orchestrazione, inferenza AI/ML, sicurezza e integrazione aiuta a vincolare i clienti alle piattaforme.

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Segmenti chiave

Per componente

Hardware

Software

Servizi

Per dimensione dell'organizzazione

PMI e grandi imprese

Per applicazione

Città intelligenti

Internet industriale delle cose

Consegna dei contenuti

Realtà aumentata e realtà virtuale

Per settore

Produzione

Energia e servizi di pubblica utilità

Governo

IT e telecomunicazioni

Assistenza sanitaria

Commercio al dettaglio e beni di consumo

Tendenze future

Edge AI e inferenza sul dispositivo

L'aumento delle capacità di calcolo (ad esempio, l'inferenza tramite reti neurali) si sposterà verso l'edge, riducendo la dipendenza dal backhaul verso il cloud. Anche il partizionamento tra dispositivo-edge-cloud è una tendenza in crescita (ad esempio, l'inferenza DNN divisa).

Integrazione con reti 5G/6G e private

Gli operatori di telecomunicazioni e i fornitori di servizi cloud stanno integrando l'edge computing nelle reti di accesso radio, facilitando servizi edge a latenza ultra-bassa (MEC).

Standardizzazione e framework aperti

Poiché la frammentazione è un problema, iniziative come SOAFEE, l'orchestrazione open edge e le piattaforme edge open source prenderanno piede.

Piattaforme edge componibili e modulari

Hardware modulare (ad esempio moduli acceleratori plug-in, nodi di elaborazione impilabili) per personalizzare i sistemi edge in base al carico di lavoro.

Quadri di sicurezza, privacy e fiducia

Saranno essenziali dati sicuri nei nodi periferici, architetture zero trust e governance dei dati locali.

Sistemi autonomi e robotica al limite

Veicoli autonomi, droni e robot in movimento dipenderanno dall'edge computing per il rilevamento e l'attuazione in tempo reale.

Opportunità

Nuovi mercati e settori industriali verticali

La maggior parte dei settori rimane sottosviluppato. L'automazione industriale in Asia, le implementazioni delle smart city in America Latina, ecc., sono miniere d'oro.

Edge-as-a-Service (EaaS) / modelli di consumo

La maggior parte delle aziende opta per modelli di pagamento a consumo anziché per elevati investimenti in conto capitale. I fornitori di servizi cloud e le aziende di piattaforme edge possono fatturare in base ai servizi offerti.

Data center edge e reti di micro data center

Costruzione di micro centri di distribuzione in prossimità di aree metropolitane o hotspot digitali per collocare nodi periferici per le imprese locali.

Piattaforme di orchestrazione ibride edge-cloud

Saranno ricercati strumenti di unificazione della gestione nei livelli cloud, core ed edge.

Attori chiave e sviluppi recenti

Tecnologia ADLINK

Esperta di hardware e software edge, ADLINK ha distribuito sistemi di intelligenza artificiale edge DLAP robusti per gli stabilimenti produttivi (con supporto per inferenza in tempo reale e ad alta produttività). Ha inoltre lanciato un modulo HPC COM compatto per implementazioni edge con spazi limitati. ADLINK guida la co-creazione attraverso il suo consorzio EdgeOpen e collabora con partner nell'ecosistema AI e IoT per accelerarne l'adozione.

Dell Technologies

Dell sta investendo molto nelle infrastrutture edge. Ha istituito un Edge Innovation Center (ad esempio a Singapore) per sviluppare e testare soluzioni edge per i settori smart city, manifatturiero e logistico. La leadership di Dell nei settori server, storage e integrazione le garantisce un vantaggio competitivo nei segmenti edge.

EdgeConnex Inc.

EdgeConnex opera nel mercato dei data center edge e della colocation. L'azienda sta crescendo attraverso partnership e acquisizioni per sviluppare micro data center su misura per i carichi di lavoro edge. Ad esempio, EQT Infrastructure ha siglato una partnership con EdgeConnex per sviluppare capacità di data center su scala di megawatt per infrastrutture cloud, AI e edge.

Conclusione

L'edge computing non è più solo un termine di moda, ma è diventato un elemento architettonico fondamentale per i sistemi digitali di nuova generazione. Con la crescita dell'IoT, la richiesta di analisi in tempo reale, l'emergere dell'intelligenza artificiale e la necessità di applicazioni sensibili alla latenza, l'edge computing rappresenta una solida proposta di valore.

Per avere successo in questo ambiente dinamico, le aziende dovranno combinare una profonda innovazione hardware-software, partnership solide, orchestrazione dell'ecosistema e modelli di business scalabili. Il panorama competitivo comprende fornitori di chip, OEM hardware, provider cloud, operatori di telecomunicazioni e operatori di data center.

Negli anni a venire, con l'avanzare delle implementazioni 5G/6G e la proliferazione di applicazioni edge native, il successo apparterrà sempre più a coloro che saranno in grado di fornire sistemi edge sicuri, modulari, basati su standard e ottimizzati verticalmente.

Domande frequenti (FAQ)

Quali sono le differenze tra edge computing e cloud computing?

L'edge computing elabora i dati vicino a dove vengono creati (su dispositivi, gateway, micro-data center), mentre il cloud computing consolida l'elaborazione in enormi data center distanti. L'edge riduce al minimo la latenza e il consumo di larghezza di banda e può migliorare la privacy e la sicurezza.

Perché l'edge computing è così importante oggi?

A causa della crescente quantità di dati provenienti da sensori/IoT, dei casi d'uso di intelligenza artificiale/apprendimento automatico in tempo reale, delle implementazioni 5G che supportano la connettività a latenza ridotta e dell'inefficienza e dei costi di trasferimento di tutto ciò al cloud.

Quali sono le maggiori sfide nell'adozione dell'edge computing?

Le sfide sono l'eterogeneità dei dispositivi edge, la variabilità della connettività, l'orchestrazione e la gestione delle risorse distribuite, le minacce alla sicurezza informatica, le discrepanze nella standardizzazione e la gestione della manutenzione e dei costi per numerosi nodi sparsi.

Quali settori trarranno il massimo valore dall'edge computing?

Automazione industriale, sistemi autonomi (droni, veicoli, robot), città intelligenti, analisi della vendita al dettaglio, videosorveglianza, telecomunicazioni/MEC, assistenza sanitaria, monitoraggio della rete energetica e applicazioni AR/VR.

In cosa devono investire le organizzazioni per raggiungere il successo nell'edge?

Competenza in sistemi embedded, competenza in inferenza AI, orchestrazione di container (ad esempio Kubernetes on edge), protocolli di rete, sicurezza (zero trust) e strumenti di distribuzione/gestione remota.