Cos'è l'Edge Computing e perché è diverso dal Cloud Computing
Con l'accelerazione dell'adozione dell'IA in tutti i settori, le aziende si trovano di fronte a una decisione critica in termini di infrastruttura: dove deve avvenire l'inferenza dell'IA? I modelli devono essere eseguiti nel cloud in centri dati centralizzati? O dovrebbero operare ai margini, più vicini alle fonti di dati e agli utenti?
Per fare scelte consapevoli, è essenziale comprendere le differenze fondamentali tra l'edge computing e il cloud computing, soprattutto se applicato all'inferenza dell'intelligenza artificiale.
Che cos'è l'Edge Computing?
L'edge computing si riferisce all'elaborazione dei dati vicino alla fonte di generazione dei dati, anziché affidarsi a server centralizzati. In termini pratici, ciò significa distribuire i modelli di intelligenza artificiale direttamente su dispositivi come smartphone, laptop, computer dedicati o server locali, ovunque si trovino "ai margini" della rete.
Nell'inferenza dell'intelligenza artificiale, l'edge computing consente ai modelli di prendere decisioni a livello locale, senza inviare i dati al cloud per l'elaborazione.
Che cos'è il cloud computing?
Il cloud computing, invece, centralizza l'elaborazione dei dati in centri dati remoti gestiti da fornitori come Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud. Le applicazioni, comprese le attività di inferenza dell'intelligenza artificiale, vengono eseguite su potenti server spesso lontani dall'utente finale o dalla fonte dei dati.
L'infrastruttura cloud è altamente scalabile e consente di accedere a vaste risorse computazionali.
Differenze fondamentali nel contesto dell'inferenza dell'IA
Sia l'edge computing che il cloud computing offrono vantaggi distinti, e ciascuno di essi comporta dei compromessi. La scelta giusta dipende in gran parte dai requisiti specifici del caso d'uso: se si dà priorità alla privacy, alla resilienza, al controllo dei costi, alla scalabilità o alla facilità di implementazione.
La tabella seguente approfondisce alcune di queste categorie e introduce alcuni fattori aggiuntivi che non si inseriscono facilmente nel grafico, ma che sono ugualmente importanti per i responsabili delle decisioni.
Qual è il migliore per la mia azienda?
La scelta tra edge e cloud computing ha un impatto diretto sulla privacy, la resilienza, il costo e l'usabilità dei sistemi di IA.
- L'intelligenza artificiale edge è più adatta a scenari in cui la privacy è fondamentale, come ad esempio la sanità, la finanza e le applicazioni industriali sensibili. Poiché i dati non lasciano mai il dispositivo o l'ambiente locale, l'edge computing aiuta le organizzazioni a mantenere un controllo rigoroso sulle informazioni personali o proprietarie. È anche una scelta convincente per le infrastrutture critiche, dove la dipendenza dalla connettività Internet o da servizi di terze parti potrebbe introdurre rischi operativi inaccettabili. Con dipendenze esterne praticamente nulle, le implementazioni edge possono continuare a funzionare anche durante le interruzioni o in ambienti isolati, rendendole ideali per il disaster recovery o la progettazione di sistemi resilienti. Inoltre, l'edge computing offre costi operativi più prevedibili e spesso più bassi, poiché in genere comporta un investimento fisso in hardware e non scala linearmente con l'attività degli utenti, consentendo un utilizzo locale illimitato fino alla capacità del dispositivo senza incorrere in costi per richiesta o basati sulla larghezza di banda.
- L'intelligenza artificiale in-the-cloud è ideale quando la facilità di integrazione, la scalabilità e l'accesso all'infrastruttura condivisa sono più importanti della riservatezza. È ideale per le applicazioni in cui la centralizzazione semplifica le operazioni e i requisiti di privacy sono più bassi, ad esempio nel servizio clienti, nell'analisi di marketing o nella pianificazione delle risorse aziendali.
