Vertiv, in precedenza Emerson Network Power, ha pubblicato il report Definizione dei quattro archetipi dell'edge con i principali requisiti tecnologici, un'analisi globale frutto di una ricerca che ha portato a identificare i quattro archetipi principali per le applicazioni edge e la tecnologia richiesta per supportarli. Gli esperti in ambito edge di Vertiv, in collaborazione con una società di consulenza indipendente, hanno identificato più di 100 casi d'uso e ristretto l'elenco iniziale ai 24 che si ritiene abbiano la maggiore influenza sulle aziende e sugli utenti finali, in termini di crescita prevista, criticità e impatto finanziario.
Partendo dai dati, gli esperti hanno identificato una serie di requisiti legati ai workload per ciascun caso d'uso dell'edge e le corrispondenti esigenze di prestazioni, disponibilità e sicurezza. Hanno esaminato requisiti specifici di prestazioni, tra cui latenza, disponibilità, scalabilità e sicurezza, oltre alla necessità di crittografia, autenticazione e conformità normativa. Infine, hanno valutato la necessità di integrazione con le applicazioni esistenti o legacy e le altre fonti di dati, tenendo conto del numero di edge location in una determinata rete.
I quattro archetipi sono:
· Ad Uso Intensivo di Dati: include casi d'uso in cui la quantità dei dati rende poco pratico il trasferimento tramite la rete direttamente al cloud o dal cloud al punto di utilizzo, a causa di problemi di volume di dati, costi o larghezza di banda. Fra gli esempi possiamo ricordare città e fabbriche intelligenti, case/edifici intelligenti, distribuzione di contenuti ad alta definizione, calcolo ad alte prestazioni, connettività limitata, realtà virtuale e digitalizzazione nel settore del petrolio e del gas. L'esempio più utilizzato è la distribuzione di contenuti ad alta definizione, dove i principali fornitori come Amazon e Netflix collaborano attivamente con i colocation provider per espandere le reti di fornitura e portare il video streaming ad alta intensità di dati più vicino agli utenti, riducendo costi e latenza.
· Sensibili alla Latenza Umana: questo archetipo copre i casi d'uso in cui i servizi sono ottimizzati per il consumo personale e la velocità è determinante. La consegna ritardata dei dati influisce negativamente sull'esperienza tecnologica dell'utente e può ridurre le vendite e la redditività del rivenditore. I casi d'uso includono vendita al dettaglio intelligente, realtà aumentata, ottimizzazione del sito web ed elaborazione del linguaggio naturale.
· Sensibili alla Latenza da Macchina a Macchina: la velocità è la caratteristica distintiva anche di questo archetipo, che include il mercato azionario, smart grid, sicurezza intelligente, analisi in tempo reale, distribuzione di contenuto a bassa latenza e simulazione della forza di difesa. Poiché le macchine sono in grado di elaborare i dati molto più velocemente dell'uomo, le conseguenze per una consegna lenta sono maggiori rispetto all'archetipo della latenza personale. Ad esempio, i ritardi nel trading su materie prime e azioni, dove i prezzi oscillano in frazioni di secondo, possono trasformare potenziali guadagni in perdite.
