Komputasi tepi: Apa itu? Manfaat, Risiko & lainnya

Komputasi tepi adalah kerangka kerja untuk komputasi terdistribusi yang membawa kemampuan komputasi dan penyimpanan data perangkat lunak perusahaan lebih dekat ke pengguna atau sumber data.

Tujuan komputasi tepi adalah untuk mengurangi latensi antara pengguna dan server, serta meminimalkan penggunaan bandwidth aplikasi. Diperkirakan bahwa 175 Zettabytes data akan dihasilkan di seluruh dunia pada tahun 2025, dengan perangkat edge menciptakan lebih dari setengah dari total.

Komputasi tepi bukanlah teknologi standar, melainkan pendekatan arsitektur, metode untuk lebih mengoptimalkan pusat data dan sistem cloud.

Posting ini melihat komputasi tepi, apa artinya Internet secara umum, untuk infrastruktur, dan pengembangan aplikasi masa depan.

Sejarah Singkat

Internet awal sederhana – Anda menyiapkan server dan pengunjung datang. Namun saat web tumbuh dan menyertakan konten media berat seperti video, server mulai kelebihan beban, bandwidth tersumbat, dan latensi membengkak.

Untuk mengatasi masalah tersebut, jaringan pengiriman konten berevolusi untuk memberikan solusi yang cerdik namun praktis. Anda dapat mempertahankan situs web Anda sebagaimana adanya, tetapi mengalihdayakan pengiriman data berat seperti video. Jaringan pengiriman konten hadir di banyak lokasi, membuatnya lebih mudah dan lebih murah bagi perusahaan yang lebih kecil untuk mengoptimalkan pengalaman situs web mereka.

Jika pengguna mengunjungi situs web yang dioptimalkan, server perusahaan akan menampilkan halaman web seperti biasa. Namun, jika halaman berisi data berat, lokasinya hanya akan dimasukkan dalam kode halaman web, sehingga halaman dapat memuat data berat langsung dari lokasi tersebut.

Hasilnya adalah semuanya dimuat lebih cepat karena jaringan pengiriman konten tempat browser memuat video lebih dekat ke pengguna daripada server asli perusahaan.

Komputasi tepi adalah evolusi lebih lanjut dari metode ini. Di sini, perhitungan tugas kritis waktu atau tidak toleran terhadap latensi yang dibawa lebih dekat ke pengguna, karena pengguna Internet dan perangkat yang terhubung menghasilkan lebih banyak data daripada sebelumnya.

Cara Kerja Edge Computing

Komputasi tepi adalah lapisan antara pengguna Internet dan pusat data situs web atau cloud. Edge adalah infrastruktur komputasi yang lebih dekat dengan pengguna daripada pusat data cloud. Aplikasi perusahaan secara otomatis digunakan, diperbarui, dan dihentikan di edge.

Sebagai sebuah teknologi, edge computing tidak memiliki standar, yang berarti bahwa perusahaan yang berbeda menerapkannya dengan cara mereka yang unik. Namun, fitur berikut diperlukan untuk mengimplementasikan komputasi tepi.

• Cloud – Sistem komputasi inti Anda. Bisa berupa layanan seperti AWS, Google Cloud, atau cloud pribadi Anda sendiri.
  
• Edge Nodes – Ini adalah sistem perangkat keras apa pun yang dapat mengeksekusi kode dan terhubung kembali ke pusat data cloud melalui Internet.
  
• Platform Manajemen – Aplikasi perangkat lunak atau sistem operasi untuk mengelola penyebaran dan administrasi perangkat lunak di semua node tepi dan cloud.
  
• Otomatisasi – Load balancing antara cloud dan edge node Anda. Sebuah sistem yang menyebarkan dan mengakhiri aplikasi yang tepat di node tepi kanan saat dibutuhkan dan tanpa masukan manusia. Pendekatan containerization seperti Kubernetes adalah pemenang di sini.

Ada dua cara untuk mengimplementasikan komputasi tepi:

1. Layanan Cloud – Platform komputasi awan utama dari Google Cloud hingga AWS dan Azure semuanya memiliki layanan terintegrasi yang memudahkan penerapan komputasi tepi.
   
2. Arsitektur DIY – Di sini, Anda harus mengatur sistem server perangkat keras dan perangkat lunak Anda sendiri. Red Hat menawarkan sistem operasi cloud hybrid yang disebut OpenShift dan versi yang lebih ringan bernama Device Edge yang ideal untuk membuat edge node.

Manfaat Komputasi Tepi

Kemampuan untuk meng-host aplikasi Anda di edge hadir dengan banyak manfaat untuk berbagai aplikasi. Manfaat ini meliputi:

1. Pengurangan Latensi – Node komputasi tepi yang lebih dekat ke perangkat tepi berarti lebih sedikit latensi (waktu yang dibutuhkan data untuk melakukan perjalanan dari perangkat ke server dan kembali).
   
2. Peningkatan Efisiensi Operasional – Dengan memanfaatkan latensi yang lebih rendah di edge dan menggabungkannya dengan sumber daya komputasi maksimum dari cloud, efisiensi sistem dapat dimaksimalkan.
   
3. Peningkatan Keandalan – Sistem yang menggunakan cloud inti dan node edge lebih tangguh dan andal sebagai hasilnya.
   
4. Biaya Bandwidth Lebih Rendah – Tidak perlu mengirim begitu banyak data melalui Internet ke pusat data cloud perusahaan dapat berarti penghematan biaya yang signifikan tergantung pada aplikasinya.
   
5. Kepatuhan terhadap Peraturan – Kemampuan untuk memproses data pengguna di lokasi pengguna dapat membantu perusahaan mematuhi peraturan privasi data.

Tantangan & Risiko

Komputasi tepi juga dilengkapi dengan tantangannya dan yang utama meliputi:

1. Permukaan Serangan yang Lebih Besar – Sistem yang tersebar di beberapa node menciptakan permukaan yang lebih besar untuk potensi serangan. Ini dapat berkisar dari keamanan infrastruktur hingga masalah privasi pengguna.
   
2. Tantangan Keamanan yang Meningkat – Memelihara infrastruktur di banyak lokasi menimbulkan lebih banyak tantangan keamanan daripada harus mengamankan satu pusat data secara fisik, misalnya.
   
3. Kapasitas Komputasi Terbatas – Infrastruktur edge yang khas menawarkan kemampuan komputasi yang jauh lebih sedikit daripada lingkungan cloud, menjadikan cloud sebagai opsi nomor 1 untuk aplikasi yang sangat intensif komputasi.

Komputasi Tepi Vs Komputasi Awan

Tepi adalah bagian dari awan. Ini adalah layanan serupa yang secara fisik lebih dekat dengan pengguna, perpanjangan dari cloud yang meningkatkan efisiensi komputasi dengan menangani tugas-tugas kritis waktu.

Anda tidak dapat memiliki arsitektur edge tanpa terlebih dahulu memiliki cloud. Selain itu, cloud memiliki keunggulan dibandingkan edge, begitu masalah waktu dan latensi tidak terlalu penting.

Komputasi Tepi Vs Kecerdasan Buatan

Beberapa aplikasi kecerdasan buatan seperti keamanan dan sistem ID dapat sangat diuntungkan dari jaringan latensi rendah. Komputasi tepi memungkinkan untuk menjalankan model pembelajaran mesin secara langsung dekat dengan perangkat tepi yang menghasilkan data.

Keuntungannya termasuk waktu respons yang lebih cepat, konsumsi bandwidth yang lebih rendah, dan keamanan yang lebih baik. Komputasi tepi dan AI adalah teknologi pelengkap yang mungkin akan terus saling memperkuat.

Komputasi Tepi Vs Jaringan 5G

Jaringan 5G menjanjikan kecepatan yang lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah, tetapi rata-rata perjalanan pulang pergi dari pengguna ke pusat data cloud dan kembali ke pengguna membutuhkan waktu 100-300 md. Ini berarti bahwa jaringan 5G hanya dapat menawarkan kecepatan yang lebih tinggi, tetapi tidak dengan latensi yang lebih rendah.

Untuk memangkas waktu latensi, jaringan 5G memerlukan integrasi edge-computing untuk mencapai latensi 10-20ms yang akan membuatnya bersinar. Hanya pada latensi yang lebih rendah ini kendaraan otonom, mesin industri, dan banyak aplikasi dunia nyata lainnya akan menjadi layak.

Perangkat Tepi Populer

Perangkat Edge mengumpulkan dan memproses data secara lokal saat berinteraksi dengan lingkungan fisiknya atau melakukan fungsi berguna lainnya.

Berikut ini adalah jenis perangkat populer yang dapat memanfaatkan arsitektur edge-computing:

1. Speaker pintar
2. Smartphone
3. Robot
4. Jam tangan pintar
5. Perangkat Internet of Things (IoT)
6. Kendaraan otonom
7. Sistem titik penjualan (POS)

Aplikasi Komputasi Tepi

Berbagai industri dapat mengambil manfaat dari integrasi komputasi tepi. Berikut adalah beberapa:

1. Jaringan pintar untuk pembangkit dan distribusi tenaga listrik yang efisien.
2. Rumah pintar yang memenuhi kebutuhan penghuninya.
3. Kota pintar dengan pemantauan infrastruktur, transportasi, dan aplikasi keamanan.
4. Sistem pertanian modern dengan sensor IoT dan kontrol iklim untuk meningkatkan hasil.
5. Manajemen lalu lintas di perkotaan.
6. Layanan navigasi otonom untuk drone, mobil, dan aplikasi militer.
7. Pemantauan aset jarak jauh, seperti instalasi minyak dan gas.
8. Pabrik manufaktur yang mengintegrasikan prinsip-prinsip industri 4.0.
9. Toko ritel dan manajemen gudang produk.
10. Sistem pemantauan pasien untuk rumah sakit.
11. Pemeliharaan prediktif produk teknologi tinggi seperti mesin.
12. Aplikasi pemrosesan ucapan dan audio.
13. Aplikasi pembelajaran mesin.
14. Sistem realitas virtual dan augmented reality.
15. Aplikasi keamanan yang ditingkatkan.
16. Layanan streaming dan pengiriman konten.

Penyedia Infrastruktur & Layanan

Bergantung pada cara Anda ingin mendekati komputasi tepi, ada penyedia layanan yang berbeda di luar sana dengan solusi unik. Berikut adalah perusahaan teratas.

• KubeEdge – Solusi containerization open source untuk perangkat edge.
• Red Hat OpenShift – Sistem operasi cloud terdistribusi.
• Alef Private Edge – Penawaran edge-as-a-service plug-and-play.
• Azure IoT Edge – IoT Edge dari Microsoft.
• Google Cloud – Cloud dan edge computing yang terkelola sepenuhnya sebagai layanan.
• ClearBlade – Solusi perangkat lunak komputasi tepi.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Kesimpulan

Mencapai akhir dari eksplorasi komputasi tepi ini dan banyak manfaat serta aplikasinya, harus jelas bahwa praktik ini akan tetap ada dan hanya dapat terus berkembang.

Meskipun industri yang berbeda mungkin memiliki kebutuhan yang berbeda, mungkin kepentingan terbaik organisasi Anda untuk menemukan cara memanfaatkan komputasi tepi sebelum pesaing Anda melakukannya.