Ketika semakin banyak perangkat terhubung ke internet, jumlah data yang dihasilkan juga terus meningkat. Kamera pintar, sensor industri, kendaraan terhubung, smartphone, perangkat Internet of Things, dan berbagai sistem digital dapat menghasilkan informasi dalam jumlah besar setiap saat.
Model komputasi tradisional sering mengirim data tersebut menuju server atau cloud untuk diproses. Pendekatan ini bekerja dengan baik untuk banyak kebutuhan, tetapi tidak selalu ideal ketika sebuah sistem membutuhkan respons yang sangat cepat.
Jarak antara perangkat dan pusat data dapat menambah waktu perjalanan informasi. Koneksi jaringan juga tidak selalu memiliki kondisi yang sama setiap saat.
Di sinilah edge computing menjadi semakin penting.
Edge computing membawa sebagian kemampuan pemrosesan lebih dekat ke tempat data dihasilkan. Alih-alih seluruh informasi harus dikirim menuju pusat data yang jauh, sebagian proses dapat dilakukan pada perangkat, gateway, server lokal, atau infrastruktur yang berada lebih dekat dengan pengguna.
Pendekatan tersebut dapat membantu mengurangi latensi, penggunaan bandwidth, dan ketergantungan terhadap koneksi jarak jauh.
Namun, edge computing bukan pengganti cloud.
Keduanya justru dapat bekerja bersama untuk membentuk infrastruktur komputasi yang lebih efisien dan responsif.
Apa yang Dimaksud dengan Edge Computing?
Edge computing adalah pendekatan komputasi yang menempatkan sebagian pemrosesan data lebih dekat dengan sumber informasi atau pengguna.
Kata edge merujuk pada bagian tepi jaringan.
Pada model yang sangat terpusat, perangkat mengirim informasi melalui internet menuju pusat data. Server kemudian memproses informasi tersebut dan mengirim hasilnya kembali.
Edge computing mencoba memindahkan sebagian pekerjaan tersebut lebih dekat ke perangkat.
Lokasinya tidak harus berada tepat di dalam perangkat.
Pemrosesan dapat berlangsung pada gateway, server lokal, perangkat jaringan, atau pusat komputasi regional yang memiliki jarak lebih dekat dibandingkan pusat data utama.
Tujuannya adalah menempatkan proses tertentu pada lokasi yang paling sesuai dengan kebutuhan sistem.
Mengapa Edge Computing Dibutuhkan?
Internet modern menghubungkan semakin banyak perangkat.
Sebagian perangkat menghasilkan informasi yang harus diproses dengan cepat.
Bayangkan sebuah kamera yang menghasilkan video secara terus-menerus. Jika seluruh rekaman harus dikirim ke cloud sebelum sistem dapat menentukan apakah terdapat aktivitas tertentu, jumlah data yang bergerak melalui jaringan dapat menjadi sangat besar.
Sebagian analisis dapat dilakukan lebih dekat dengan kamera.
Sistem kemudian hanya perlu mengirimkan hasil, peringatan, atau bagian data yang benar-benar diperlukan.
Pendekatan ini dapat mengurangi beban jaringan sekaligus mempercepat respons.
Kebutuhan seperti inilah yang mendorong perkembangan edge computing.
Latensi Menjadi Salah Satu Faktor Utama
Latensi adalah waktu yang dibutuhkan informasi untuk bergerak dari satu titik ke titik lain dan memperoleh respons.
Dalam aktivitas biasa, perbedaan beberapa milidetik mungkin tidak terasa.
Namun, pada sistem tertentu, waktu respons dapat menjadi sangat penting.
Aplikasi industri, sistem pemantauan real-time, komunikasi interaktif, atau perangkat otomatis dapat membutuhkan keputusan dalam waktu singkat.
Jika data harus bergerak menuju pusat data yang sangat jauh kemudian kembali lagi, terdapat tambahan waktu perjalanan.
Edge computing dapat mengurangi sebagian perjalanan tersebut dengan memproses informasi pada lokasi yang lebih dekat.
Edge Computing Tidak Menghilangkan Semua Latensi
Menempatkan komputasi lebih dekat tidak berarti seluruh keterlambatan akan hilang.
Perangkat tetap membutuhkan waktu untuk mengumpulkan data. Jaringan lokal memiliki latensi. Proses komputasi sendiri juga membutuhkan waktu.
Namun, mengurangi jarak antara sumber data dan lokasi pemrosesan dapat membantu menghilangkan salah satu bagian dari keseluruhan keterlambatan.
Karena itu, edge computing sangat relevan pada aplikasi yang sensitif terhadap waktu.
Bagaimana Edge Computing Bekerja?
Arsitektur edge dapat berbeda antara satu sistem dengan sistem lainnya.
Pada bentuk sederhana, sebuah perangkat dapat melakukan pemrosesan secara langsung.
Smartphone, misalnya, memiliki prosesor yang cukup kuat untuk menjalankan berbagai fungsi tanpa harus selalu mengirim data menuju server.
Pada sistem lain, beberapa perangkat mengirim informasi menuju gateway lokal.
Gateway tersebut melakukan penyaringan atau analisis awal sebelum data diteruskan ke cloud.
Infrastruktur yang lebih besar dapat menggunakan edge server yang ditempatkan pada lokasi strategis.
Server tersebut menyediakan kemampuan komputasi bagi perangkat dan pengguna yang berada di wilayah tertentu.
Dengan demikian, edge computing sebenarnya merupakan spektrum.
Pemrosesan dapat terjadi mulai dari perangkat itu sendiri hingga infrastruktur jaringan yang berada relatif dekat dengan sumber data.
Perangkat Menjadi Lapisan Edge Pertama
Bentuk edge yang paling dekat dengan sumber data adalah perangkat itu sendiri.
Perangkat modern memiliki kemampuan komputasi yang semakin besar.
Smartphone dapat memproses foto, mengenali suara, menjalankan model AI tertentu, dan melakukan berbagai tugas lainnya secara lokal.
Kamera pintar dapat melakukan analisis dasar terhadap video.
Sensor yang lebih canggih dapat memproses data sebelum mengirimkan hasil.
Keuntungan pemrosesan langsung pada perangkat adalah informasi tidak selalu perlu meninggalkan perangkat tersebut.
Hal ini dapat meningkatkan kecepatan dan, pada beberapa kasus, membantu mengurangi jumlah informasi sensitif yang dikirim melalui jaringan.
Namun, perangkat memiliki keterbatasan daya, kapasitas komputasi, penyimpanan, dan suhu.
Karena itu, tidak semua pekerjaan cocok dilakukan langsung pada perangkat.
Gateway Menjadi Penghubung antara Perangkat dan Cloud
Pada sistem dengan banyak perangkat, gateway dapat menjadi lapisan komputasi berikutnya.
Gateway menerima informasi dari beberapa perangkat yang berada di sekitarnya.
Perangkat ini dapat menyaring data, mengubah format komunikasi, menjalankan aturan otomatis, atau melakukan analisis sederhana.
Setelah itu, hanya informasi tertentu yang diteruskan menuju cloud.
Misalnya, ratusan sensor menghasilkan data setiap detik.
Alih-alih mengirim setiap nilai secara terpisah, gateway dapat menggabungkan informasi dan mengirimkan ringkasan secara berkala.
Jika terdapat kondisi yang tidak normal, gateway dapat segera mengirim peringatan.
Pendekatan tersebut membantu mengurangi penggunaan jaringan tanpa kehilangan informasi penting.
Edge Server Menyediakan Komputasi yang Lebih Besar
Perangkat dan gateway tidak selalu memiliki kemampuan yang cukup untuk menjalankan proses kompleks.
Edge server dapat menyediakan kapasitas yang lebih besar.
Server tersebut dapat ditempatkan di gedung, fasilitas industri, jaringan telekomunikasi, atau lokasi regional.
Beberapa pengguna dan perangkat dapat menggunakan sumber daya komputasi yang tersedia pada edge server.
Model ini memungkinkan aplikasi memperoleh kapasitas lebih besar dibandingkan pemrosesan langsung pada perangkat, tetapi tetap mempertahankan keuntungan dari lokasi yang lebih dekat.
Edge server menjadi salah satu penghubung antara komputasi lokal dan cloud berskala besar.
Edge Computing dan Cloud Computing Memiliki Peran Berbeda
Cloud computing menawarkan kapasitas komputasi dan penyimpanan yang sangat fleksibel.
Pusat data cloud dapat menjalankan aplikasi besar, menyimpan informasi dalam jumlah besar, serta menyediakan sumber daya sesuai kebutuhan.
Edge computing memiliki fokus yang berbeda.
Edge lebih menekankan kedekatan pemrosesan dengan sumber data.
Karena itu, pertanyaannya bukan apakah edge lebih baik daripada cloud.
Pertanyaan yang lebih tepat adalah proses mana yang sebaiknya dilakukan di edge dan proses mana yang lebih cocok dilakukan di cloud.
Cloud Tetap Penting untuk Penyimpanan dan Analisis Besar
Data historis dalam jumlah besar dapat disimpan melalui cloud.
Analisis yang membutuhkan sumber daya komputasi besar juga dapat dijalankan di pusat data.
Cloud dapat digunakan untuk melatih model AI, mengelola perangkat secara terpusat, membuat backup, dan menyediakan dashboard untuk pengguna.
Sementara itu, edge dapat menangani proses yang membutuhkan respons cepat.
Kombinasi keduanya menghasilkan arsitektur yang lebih fleksibel.
Edge Computing Sangat Berkaitan dengan Internet of Things
Perangkat IoT merupakan salah satu sumber pertumbuhan data di jaringan.
Sensor dapat menghasilkan informasi setiap detik.
Jika terdapat jutaan sensor, mengirim seluruh data mentah menuju cloud dapat membutuhkan bandwidth yang sangat besar.
Edge membantu mengurangi beban tersebut.
Informasi dapat disaring terlebih dahulu.
Data yang tidak diperlukan dapat diabaikan, sementara informasi penting diteruskan.
Pada sistem otomatis, keputusan tertentu bahkan dapat dilakukan secara lokal tanpa menunggu cloud.
Karena itu, perkembangan IoT dan edge computing sering berjalan beriringan.
Bandwidth Dapat Digunakan dengan Lebih Efisien
Video merupakan contoh yang mudah dipahami.
Kamera beresolusi tinggi dapat menghasilkan data dalam jumlah besar.
Mengirim seluruh rekaman dari banyak kamera menuju cloud membutuhkan kapasitas jaringan yang signifikan.
Jika analisis dilakukan pada edge, sistem dapat memilih hanya informasi tertentu yang perlu dikirim.
Misalnya, cloud hanya menerima potongan video ketika sebuah kejadian terdeteksi.
Hal serupa dapat dilakukan pada sensor.
Ribuan pembacaan dapat diringkas menjadi informasi statistik sebelum dikirim.
Dengan demikian, jaringan dapat digunakan untuk informasi yang lebih relevan.
Edge Computing Dapat Membantu Ketika Koneksi Tidak Stabil
Tidak semua perangkat beroperasi pada lokasi dengan koneksi internet yang sempurna.
Fasilitas industri, kendaraan, lokasi terpencil, atau sistem lapangan dapat mengalami gangguan jaringan.
Jika seluruh fungsi bergantung pada cloud, gangguan koneksi dapat menghentikan sebagian kemampuan sistem.
Pemrosesan lokal memungkinkan fungsi tertentu tetap berjalan meskipun hubungan dengan pusat data terganggu.
Data dapat disimpan sementara dan dikirim ketika koneksi tersedia kembali.
Namun, kemampuan ini harus dirancang sejak awal.
Aplikasi perlu menentukan fungsi apa yang dapat berjalan secara mandiri dan bagaimana data disinkronkan setelah jaringan pulih.
Kecerdasan Buatan Mulai Bergerak ke Edge
AI tidak selalu harus berjalan di pusat data.
Perkembangan perangkat keras membuat model tertentu dapat dijalankan lebih dekat dengan pengguna.
Konsep ini sering disebut edge AI.
Smartphone dapat menjalankan fungsi AI secara lokal. Kamera dapat mengenali pola tertentu tanpa mengirim seluruh video. Mesin industri dapat menggunakan model untuk menemukan perubahan pada data sensor.
Keuntungan utamanya adalah respons yang lebih cepat.
Pemrosesan lokal juga dapat mengurangi jumlah data yang perlu dikirim.
Namun, model AI yang sangat besar tetap membutuhkan sumber daya yang mungkin lebih cocok tersedia di cloud.
Karena itu, sistem dapat membagi pekerjaan antara edge dan cloud.
Edge AI Memiliki Hubungan dengan Privasi
Ketika informasi dapat diproses secara lokal, data mentah tidak selalu harus dikirim ke server.
Hal ini dapat memberikan keuntungan dalam konteks privasi.
Misalnya, sebuah perangkat dapat melakukan analisis tertentu pada gambar kemudian hanya mengirimkan hasilnya.
Namun, pemrosesan lokal tidak otomatis menjadikan sistem sepenuhnya privat.
Aplikasi masih dapat mengirim metadata, hasil analisis, log, atau informasi lainnya.
Privasi tetap bergantung pada desain keseluruhan sistem dan kebijakan pengelolaan data.
Edge hanya menyediakan pilihan arsitektur yang dapat membantu membatasi pergerakan informasi tertentu.
Keamanan Edge Computing Memiliki Tantangan Tersendiri
Komputasi terpusat memiliki keuntungan karena banyak sumber daya berada pada pusat data yang dapat dikontrol secara ketat.
Edge menyebarkan kemampuan komputasi ke lebih banyak lokasi.
Hal ini berarti jumlah komponen yang perlu dilindungi juga bertambah.
Edge server, gateway, dan perangkat dapat berada di luar pusat data utama.
Beberapa bahkan berada pada lokasi yang dapat diakses secara fisik oleh banyak orang.
Karena itu, prinsip keamanan siber perlu diterapkan secara berlapis pada lingkungan edge computing.
Autentikasi perangkat, enkripsi komunikasi, pembaruan perangkat lunak, kontrol akses, pemantauan, dan keamanan fisik dapat menjadi bagian dari strategi.
Pembaruan Perangkat Menjadi Sangat Penting
Infrastruktur edge dapat terdiri dari banyak perangkat yang tersebar.
Menjaga seluruh perangkat tetap menggunakan perangkat lunak terbaru menjadi tantangan operasional.
Sistem perlu memiliki mekanisme untuk mengetahui versi perangkat lunak yang digunakan setiap perangkat.
Pembaruan juga harus dilakukan dengan aman agar paket perangkat lunak tidak dapat dimodifikasi oleh pihak yang tidak memiliki izin.
Selain itu, kegagalan pembaruan tidak boleh membuat perangkat berhenti bekerja secara permanen.
Karena itu, manajemen perangkat merupakan bagian penting dari arsitektur edge dalam skala besar.
Edge Computing dalam Industri Modern
Lingkungan industri merupakan salah satu area yang dapat memperoleh manfaat dari pemrosesan lokal.
Mesin menghasilkan informasi mengenai suhu, getaran, tekanan, kecepatan, dan kondisi lainnya.
Edge server dapat memproses data tersebut di dekat fasilitas.
Jika sistem menemukan pola yang tidak biasa, peringatan dapat diberikan tanpa harus menunggu komunikasi dengan pusat data yang jauh.
Data historis kemudian tetap dapat dikirim menuju cloud untuk analisis jangka panjang.
Kombinasi tersebut membantu memisahkan kebutuhan operasional real-time dari analisis yang tidak membutuhkan respons seketika.
Kendaraan Terhubung Membutuhkan Pemrosesan Cepat
Kendaraan modern memiliki berbagai sensor dan sistem komputasi.
Sebagian keputusan harus dilakukan langsung pada kendaraan.
Tidak masuk akal jika seluruh informasi sensor harus dikirim menuju pusat data sebelum sistem dapat mengambil tindakan dasar.
Pemrosesan lokal menjadi penting karena respons harus tersedia dengan cepat.
Namun, cloud masih dapat digunakan untuk fungsi lain seperti pembaruan perangkat lunak, analisis data historis, pengelolaan armada, atau layanan informasi.
Contoh tersebut memperlihatkan bagaimana edge dan cloud dapat memiliki tugas berbeda dalam satu ekosistem.
Smart City Dapat Menggunakan Infrastruktur Edge
Kota pintar dapat memiliki kamera, sensor lalu lintas, sistem pencahayaan, perangkat pemantauan lingkungan, dan berbagai infrastruktur terhubung.
Jika seluruh data harus dikirim ke satu pusat data, kebutuhan jaringan dapat menjadi sangat besar.
Edge server dapat ditempatkan pada beberapa lokasi untuk menangani sebagian pemrosesan.
Informasi kemudian dapat diringkas sebelum diteruskan ke sistem pusat.
Pendekatan terdistribusi juga dapat membantu sistem merespons kondisi lokal dengan lebih cepat.
Namun, skala smart city membuat keamanan, interoperabilitas, pemeliharaan, dan privasi menjadi tantangan penting.
5G Dapat Memperluas Kemampuan Edge Computing
Jaringan seluler generasi baru menawarkan peningkatan kapasitas dan karakteristik jaringan yang dapat mendukung aplikasi dengan kebutuhan respons cepat.
Ketika dikombinasikan dengan edge server yang berada dekat dengan jaringan telekomunikasi, data tidak selalu harus melakukan perjalanan menuju pusat data yang jauh.
Konsep tersebut dapat membuka lebih banyak kemungkinan untuk aplikasi real-time.
Namun, 5G dan edge computing merupakan teknologi yang berbeda.
5G menyediakan konektivitas, sementara edge menyediakan lokasi komputasi yang lebih dekat.
Keduanya dapat digunakan bersama, tetapi edge computing tidak bergantung sepenuhnya pada jaringan 5G.
Tidak Semua Data Harus Diproses di Edge
Walaupun memiliki banyak keuntungan, memindahkan seluruh komputasi ke edge bukan pilihan yang efisien.
Perangkat edge memiliki sumber daya terbatas dibandingkan pusat data besar.
Penyimpanan jangka panjang, pelatihan model AI besar, dan analisis data dalam skala sangat luas sering lebih cocok dilakukan melalui cloud.
Karena itu, desain sistem perlu menentukan lokasi terbaik untuk setiap proses.
Informasi yang membutuhkan respons segera dapat diproses di edge.
Informasi yang membutuhkan analisis lebih besar dapat dikirim ke cloud.
Pembagian ini membantu menggunakan sumber daya secara lebih efektif.
Edge Computing Membentuk Infrastruktur yang Lebih Terdistribusi
Internet awalnya banyak bergantung pada model client dan server.
Cloud kemudian membuat sumber daya komputasi dapat tersedia secara fleksibel melalui pusat data berskala besar.
Edge menambahkan lapisan baru.
Komputasi tidak hanya berada pada perangkat pengguna atau pusat data, tetapi dapat tersebar di berbagai titik di antara keduanya.
Perubahan ini membuat infrastruktur internet dan arsitektur digital semakin terdistribusi.
Sistem dapat menentukan lokasi pemrosesan berdasarkan latensi, bandwidth, privasi, kapasitas, biaya, dan kebutuhan aplikasi.
Fleksibilitas tersebut menjadi salah satu alasan edge computing semakin relevan dalam perkembangan teknologi modern.
Pertanyaan Umum tentang Edge Computing
Apa yang dimaksud dengan edge computing?
Edge computing adalah pendekatan yang menempatkan sebagian proses komputasi lebih dekat dengan perangkat, pengguna, atau sumber data sehingga informasi tidak selalu harus dikirim ke pusat data yang jauh untuk diproses.
Apa perbedaan edge computing dan cloud computing?
Edge computing berfokus pada pemrosesan yang dekat dengan sumber data, sedangkan cloud computing menyediakan sumber daya komputasi dan penyimpanan melalui infrastruktur pusat data. Keduanya dapat digunakan secara bersamaan.
Apa hubungan edge computing dengan Internet of Things?
Perangkat IoT menghasilkan banyak data. Edge dapat memproses atau menyaring sebagian data tersebut di dekat perangkat sebelum informasi yang relevan diteruskan menuju cloud.
Apakah edge computing dapat mengurangi latensi?
Ya. Dengan memindahkan sebagian pemrosesan lebih dekat dengan sumber data, perjalanan informasi dapat menjadi lebih pendek sehingga latensi pada bagian tertentu dari sistem dapat dikurangi.
Apakah edge computing menggantikan cloud?
Tidak. Edge dan cloud memiliki keunggulan yang berbeda. Edge cocok untuk proses yang membutuhkan respons cepat atau pemrosesan lokal, sedangkan cloud tetap penting untuk penyimpanan berskala besar, pengelolaan terpusat, dan komputasi yang membutuhkan sumber daya besar.
Edge Computing Membawa Komputasi Lebih Dekat dengan Dunia Nyata
Semakin banyak perangkat menghasilkan data, semakin penting kemampuan sistem menentukan di mana informasi sebaiknya diproses.
Mengirim seluruh data ke pusat komputasi yang jauh tidak selalu menjadi pilihan terbaik.
Edge computing menyediakan pendekatan yang lebih terdistribusi dengan membawa sebagian kemampuan komputasi lebih dekat ke sumber informasi.
Perangkat dapat melakukan pemrosesan lokal. Gateway dapat menyaring data. Edge server dapat menangani aplikasi yang membutuhkan respons cepat, sementara cloud tetap menyediakan kapasitas besar untuk penyimpanan, analitik, dan pengelolaan terpusat.
Hubungan tersebut menjadi semakin penting ketika IoT, AI, jaringan seluler, dan perangkat pintar terus berkembang.
Melalui JAGUAR45, edge computing dapat dipahami sebagai salah satu lapisan penting yang menghubungkan dunia fisik dengan infrastruktur cloud—membantu data diproses pada tempat dan waktu yang paling sesuai.