Bagaimana Edge Computing Mendukung Pemrosesan Data IoT Secara Efisien

Di era digital yang semakin berkembang, teknologi Internet of Things (IoT) telah menjadi pilar utama dalam berbagai sektor industri, seperti manufaktur, kesehatan, transportasi dan pertanian. IoT memungkinkan perangkat untuk mengumpulkan dan mengirimkan data melalui jaringan internet secara real-time. Namun, volume data yang dihasilkan perangkat IoT semakin meningkat dan membawa tantangan tersendiri terkait pemrosesan, penyimpanan serta latensi. Edge computing berperan penting dalam mendukung pemrosesan data IoT secara efisien.

 

 

Edge computing adalah teknologi yang memproses data dekat dengan sumber data atau perangkat yang menghasilkan data tersebut, bukan mengirimkannya ke pusat data atau cloud. Artinya, ssebagian besar pemrosesan terjadi di atau dekat edge jaringan, seperti pada perangkat IoT atau gateway yang terhubung. Tujuan dari edge computing adalah mengurangi latensi, menghemat bandwidth dan mempercepat respons. Adanya edge computing memungkinkan perangkat IoT untuk mengambil keputusan yang cepat tanpa harus menunggu pemrosesan di pusat data atau cloud. Proses ini sangat menguntungkan bagi aplikasi yang membutuhkan respons real-time atau aplikasi yang beroperasi di lingkungan dengan keterbatasan konektivitas. 

 

Cara Kerja Edge Computing

Edge computing bekerja dengan memanfaatkan node edge yaitu perangkat yang berada di dekat sumber data. Node-node ini dapat berupa perangkat IoT, gateway atau server edge yang ditempatkan dekat dengan jaringan lokal. Berikut ini proses utama dalam edge computing:

1. Data dihasilkan oleh perangkat IoT dan langsung diterima oleh node edge.

2. Node edge memproses data secara lokal, menyaring data yang relevan dan membuang data yang tidak perlu. Hanya data yang penting saja yang akan diteruskan ke cloud.

3. Node edge melakukan analitik dasar dan memberikan respons secara langsung jika dibutuhkan. Misalnya, dalam sistem alarm, node edge dapat memicu alarm langsung jika ada tanda bahaya.

4. Setelah data diproses di edge, hanya data yang diperlukan untuk analisis lebih lanjut yang dikirimkan ke cloud atau pusat data.

Pemrosesan data di edge memungkinkan untuk mengurangi beban jaringan karena hanya data yang signifikan saja yang dikirim ke pusat data atau cloud.  

 

Baca juga : 5 Teknologi IoT dan AI yang Cocok untuk Edge Computing

 

Manfaat Edge Computing untuk Pemrosesan Data IoT

 

1. Mengurangi Latensi

Pada IoT, banyak aplikasi yang memerlukan respons dalam hitungan detik atau bahkan milidetik. Sebagai contoh, sistem dalam kendaraan otonom harus memproses informasi dari sensor kendaraan secara real-time untuk menghindari kecelakaan. Edge computing memungkinkan pemrosesan lokal yang lebih cepat daripada harus mengirim data ke cloud.

2. Menghemat Bandwidth

Pengiriman data dari ribuan atau bahkan jutaan perangkat IoT ke cloud memerlukan bandwidth yang besar. Edge computing mengurangi kebutuhan bandwidth dengan memfilter dan memproses data secara lokal sebelum dikirim ke cloud. Hal ini memungkinkan penghematan biaya, terutama di lingkungan dengan konektivitas terbatas atau mahal.

3. Meningkatkan Keamanan dan Privasi

Keamanan data adalah aspek penting dalam IoT. Data yang sensitif dapat diproses secara lokal dengan edge computing tanpa harus dikirim ke cloud. Hal ini mengurangi risiko kebocoran data dan meningkatkan privasi.

4. Efisiensi Energi

Pemrosesan lokal di edge mengurangi konsumsi energi karena data tidak perlu dikirim jauh ke cloud. Hal ini sangat penting bagi perangkat IoT yang dioperasikan dengan baterai, seperti sensor di lokasi terpencil.

5. Keandalan Sistem

Pemrosesan data secara lokal pada edge computing, memungkinkan perangkat IoT untuk berfungsi meskipun konektivitas internet terganggu. Sistem ini membuat jaringan IoT lebih andal dan dapat beroperasi dalam kondisi yang tidak stabil.

 

Penerapan Edge Computing dalam Berbagai Sektor

 

1. Manufaktur

Pada industri manufaktur, IoT digunakan untuk pemantauan mesin, pengendalian kualitas dan pemeliharaan prediktif. Edge computing memungkinkan analisis data mesin secara real-time di pabrik dan deteksi dini terhadap potensi kegagalan mesin.

2. Kesehatan

Pada sektor kesehatan, perangkat medis IoT seperti monitor jantung atau alat pacu jantung menghasilkan data yang harus dipantau secara konstan. Edge computing memproses data pasien secara real-time di rumah sakit atau di perangkat medis, sehingga memungkinkan tindakan cepat jika ada kondisi kritis.

3. Transportasi

Pada sektor transportasi, edge computing digunakan pada kendaraan otonom, sistem lalu lintas pintar dan pemantauan kondisi jalan. Sebagai contoh, kendaraan otonom memerlukan respons cepat dari sensor kendaraan untuk menghindari kecelakaan, yang dapat dicapai dengan pemrosesan data di edge.

4. Pertanian

Pada bidang pertanian, sensor IoT digunakan untuk memantau kondisi tanah, cuaca dan tanaman. Edge computing memproses data secara langsung di lokasi pertanian, memungkinkan petani mengambil keputusan yang cepat, seperti irigasi atau pemupukan yang tepat waktu.

5. Ritel

Pada industri ritel, edge computing mendukung analitik di toko seperti pemantauan pelanggan, pengelolaan stok, dan pengalaman pelanggan. Edge computing dalam industri ritel dapat memberikan penawaran personal secara real-time kepada pelanggan berdasarkan pola belanja mereka.

 

Tantangan dalam Implementasi Edge Computing

 

1. Keterbatasan Daya dan Kinerja

Node edge sering kali memiliki keterbatasan daya pemrosesan dan daya baterai, membatasi kompleksitas analitik yang dapat dilakukan di edge.

2. Keamanan

Node edge rentan terhadap serangan siber, meskipun edge computing memungkinkan keamanan data. Proteksi dan enkripsi tambahan diperlukan untuk menjaga keamanan jaringan edge.

3. Kompleksitas Infrastruktur

Implementasi edge computing membutuhkan perubahan besar pada infrastruktur IT, yang mungkin memerlukan investasi tinggi dan peningkatan keahlian teknis.

4. Manajemen Data Terdistribusi

Mengelola data dari banyak node edge dapat menjadi tantangan, terutama dalam hal sinkronisasi dan pengelolaan data yang tersebar.

 

Potensi Edge Computing dalam IoT

 

Seiring dengan meningkatnya kebutuhan untuk mengelola data secara efisien, kemajuan edge computing dan IoT diperkirakan akan terus berkembang dengan pesat. Edge computing akan semakin terintegrasi dalam perangkat IoT dan diharapkan akan mendukung lebih banyak kasus penggunaan, seperti augmented reality (AR), virtual reality (VR) dan kecerdasan buatan (AI) yang membutuhkan latensi rendah. Berikut ini beberapa prospek edge computing dalam IoT:

1. Konvergensi Edge Computing dan 5G

Adanya teknologi 5G, konektivitas akan semakin cepat dan stabil, memungkinkan edge computing berjalan lebih optimal. Kecepatan 5G memungkinkan perangkat edge untuk menerima dan mengirim data lebih cepat, memperkuat kemampuan pemrosesan lokal untuk aplikasi IoT yang membutuhkan waktu respon sangat singkat.

2. Integrasi dengan Artificial Intelligence (AI)

AI yang diterapkan di edge computing dikenal dengan istilah "Edge AI," memungkinkan analitik dan prediksi cerdas dilakukan secara langsung di perangkat edge. Hal ini sangat menguntungkan bagi sektor-sektor yang membutuhkan pengambilan keputusan cepat berdasarkan analisis data.

3. Perkembangan Edge-as-a-Service

Model layanan baru, seperti "Edge-as-a-Service," diperkirakan akan muncul di masa depan. Perusahaan dapat menyewa infrastruktur edge dari penyedia layanan yang menawarkan perangkat dan kapasitas pemrosesan sesuai kebutuhan, mirip dengan layanan cloud saat ini.

 

Baca juga : Edge Computing dengan Arduino: Meningkatkan Efisiensi Proyek IoT Anda

 

 

 

 

 

 

 

Siap Untuk Membuat Proyek Impianmu Menjadi Kenyataan?

Klik di sini untuk chat langsung via WhatsApp dan dapatkan dukungan langsung dari tim ahli kami!