Edge Computing

Edge computing merupakan teknologi komputasi terdistribusi yang memindahkan sebagian proses pengolahan data lebih dekat ke lokasi tempat data dibuat atau digunakan. Alih-alih selalu mengirim semua data ke server pusat atau cloud, edge computing memungkinkan data diproses pada perangkat, gateway, atau server yang berada dekat dengan sumber data.

Pendekatan tersebut semakin relevan karena banyak perangkat modern seperti sensor, kamera pintar, smartphone, mesin industri, kendaraan terhubung, dan perangkat Internet of Things (IoT) menghasilkan data dalam jumlah besar. Memproses seluruh data tersebut melalui pusat data yang jauh dapat menimbulkan keterlambatan dan penggunaan bandwidth yang lebih besar.

IBM menjelaskan edge computing sebagai kerangka komputasi terdistribusi yang membawa aplikasi lebih dekat ke sumber data seperti perangkat IoT atau server edge lokal. Pendekatan tersebut dapat meningkatkan kecepatan memperoleh informasi, waktu respons, dan penggunaan bandwidth.

Apa Itu Edge Computing?

Edge computing adalah metode komputasi yang memproses data sedekat mungkin dengan sumber data atau pengguna sebelum data dikirimkan ke cloud maupun pusat data.

Istilah edge mengacu pada bagian tepi jaringan, yaitu lokasi yang berada lebih dekat dengan perangkat pengguna atau sumber data dibandingkan pusat data utama.

Cloudflare menjelaskan bahwa edge computing membawa proses komputasi lebih dekat ke sumber data sehingga kebutuhan komunikasi jarak jauh antara perangkat dan server dapat dikurangi. Hal ini membantu mengurangi latency dan penggunaan bandwidth.

Sebagai contoh, sebuah kamera keamanan pintar dapat menganalisis gambar secara langsung untuk mendeteksi pergerakan.

Tanpa edge computing, rekaman mungkin harus dikirim terlebih dahulu ke server cloud sebelum dianalisis.

Dengan edge computing, sebagian proses analisis dapat dilakukan langsung pada kamera, gateway, atau server lokal.

Hasil yang dianggap penting kemudian dapat dikirim ke cloud untuk disimpan atau dianalisis lebih lanjut.

Mengapa Edge Computing Dibutuhkan?

Perangkat digital saat ini menghasilkan data dalam jumlah sangat besar.

Sensor industri, perangkat IoT, kendaraan pintar, kamera, perangkat wearable dan sistem otomatisasi dapat menghasilkan data secara terus-menerus.

Jika seluruh data harus dikirim ke cloud terlebih dahulu, terdapat beberapa tantangan seperti:

• Latency atau keterlambatan.
• Konsumsi bandwidth yang tinggi.
• Ketergantungan terhadap koneksi internet.
• Biaya transfer data.
• Persyaratan privasi dan keamanan tertentu.

Edge computing mencoba mengurangi masalah tersebut dengan memproses data yang membutuhkan respons cepat secara lokal.

Red Hat menjelaskan bahwa edge computing dilakukan pada atau dekat pengguna maupun sumber data di luar pusat data atau cloud tradisional. Teknologi ini banyak digunakan untuk aplikasi yang sensitif terhadap latency dan untuk memproses data perangkat IoT secara lokal.

Bagaimana Cara Kerja Edge Computing?

Cara kerja edge computing dapat dipahami melalui proses sederhana.

1. Perangkat Menghasilkan Data

Proses dimulai ketika sebuah perangkat atau sensor menghasilkan data.

Perangkat tersebut dapat berupa:

• Kamera.
• Sensor suhu.
• Mesin industri.
• Smartphone.
• Kendaraan.
• Smartwatch.
• Perangkat rumah pintar.

Data tersebut tidak selalu langsung dikirim ke pusat data.

2. Data Dikirim ke Edge Device atau Edge Server

Data dapat diproses langsung oleh perangkat atau diteruskan ke edge gateway maupun edge server yang lokasinya dekat.

Server tersebut mempunyai kemampuan komputasi untuk menjalankan aplikasi, melakukan analisis dan mengambil keputusan.

3. Data Diproses Secara Lokal

Edge computing menentukan data mana yang perlu segera diproses.

Misalnya sebuah sensor mesin mendeteksi suhu meningkat secara tidak normal.

Sistem dapat langsung melakukan analisis tanpa menunggu data dikirim ke pusat data yang berada jauh.

4. Sistem Memberikan Respons

Setelah data dianalisis, sistem dapat memberikan respons.

Dalam lingkungan industri, sistem dapat mengirim peringatan atau bahkan menghentikan mesin secara otomatis jika ditemukan kondisi berbahaya.

Proses ini penting untuk sistem yang membutuhkan respons hampir secara real-time.

5. Data Penting Dikirim ke Cloud

Edge computing bukan berarti cloud tidak lagi digunakan.

Sebaliknya, edge dan cloud sering digunakan bersama.

Data yang membutuhkan penyimpanan jangka panjang atau analisis lebih besar dapat dikirim ke cloud.

IBM menjelaskan bahwa edge computing memperluas fungsi cloud ke lokasi edge dan keduanya dapat menggunakan teknologi yang sama seperti virtualisasi, container dan microservices.

Komponen Edge Computing

Sistem edge computing biasanya memiliki beberapa komponen utama.

Edge Device

Edge device adalah perangkat yang berada dekat dengan sumber data dan memiliki kemampuan untuk mengumpulkan atau memproses data.

Contohnya:

• Smartphone.
• Kamera pintar.
• Mesin industri.
• Robot.
• Sensor IoT.
• Kendaraan terhubung.

Red Hat mencantumkan perangkat seperti IoT gateway, industrial controller, smart display, terminal point-of-sale, vending machine, robot dan drone sebagai contoh perangkat edge.

Edge Gateway

Edge gateway bertindak sebagai penghubung antara perangkat edge dan jaringan yang lebih luas.

Gateway dapat melakukan:

• Pengumpulan data.
• Penyaringan data.
• Konversi protokol.
• Analisis sederhana.
• Pengiriman data ke cloud.

Edge Server

Edge server adalah server yang ditempatkan lebih dekat dengan pengguna atau sumber data dibandingkan server pusat.

Server ini memiliki sumber daya komputasi yang lebih besar dibandingkan perangkat IoT biasa.

Cloud atau Data Center

Cloud masih mempunyai peranan penting.

Cloud dapat digunakan untuk:

• Menyimpan data dalam jangka panjang.
• Melatih model AI.
• Melakukan analisis data berskala besar.
• Mengelola perangkat.
• Menjalankan aplikasi pusat.

Manfaat Edge Computing

Penggunaan edge computing dapat memberikan berbagai keuntungan.

1. Mengurangi Latency

Salah satu manfaat utama edge computing adalah mengurangi keterlambatan.

Data tidak harus menempuh perjalanan panjang menuju server pusat sebelum diproses.

Dengan jarak pemrosesan yang lebih dekat, sistem dapat menghasilkan respons lebih cepat.

Cloudflare menyebut pengurangan latency sebagai salah satu keuntungan utama dari memindahkan proses komputasi lebih dekat ke sumber data.

2. Mengurangi Penggunaan Bandwidth

Tidak seluruh data perlu dikirim ke cloud.

Data dapat disaring dan dianalisis terlebih dahulu di edge.

Hanya data yang relevan atau diperlukan yang kemudian dikirimkan ke server pusat.

Hal tersebut dapat mengurangi lalu lintas jaringan.

3. Mendukung Pemrosesan Real-Time

Beberapa sistem membutuhkan keputusan dalam waktu sangat singkat.

Contohnya:

• Robot industri.
• Kendaraan terhubung.
• Kamera keamanan.
• Sistem otomatisasi pabrik.

Edge computing memungkinkan data diproses dekat dengan perangkat sehingga sistem dapat bertindak lebih cepat.

4. Tetap Berfungsi saat Koneksi Terbatas

Beberapa aplikasi edge dapat tetap melakukan pemrosesan lokal meskipun koneksi ke cloud terganggu.

Kemampuan ini penting pada:

• Lokasi terpencil.
• Kapal.
• Tambang.
• Pabrik.
• Infrastruktur industri.

5. Membantu Privasi Data

Memproses sebagian data secara lokal dapat mengurangi kebutuhan mengirim data sensitif ke lokasi lain.

IBM menyebut penyimpanan dan pemrosesan data secara lokal dapat membantu organisasi memiliki kendali lebih besar terhadap perlindungan data dan persyaratan kepatuhan tertentu.

Namun, edge computing bukan berarti otomatis lebih aman. Setiap perangkat edge tetap harus diamankan dengan autentikasi, enkripsi, pembaruan software dan pengelolaan akses.

6. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Memproses data di lokasi tempat data dihasilkan memungkinkan perusahaan mendapatkan informasi lebih cepat.

Contohnya, perusahaan manufaktur dapat memantau kondisi mesin langsung dari sensor di pabrik.

Jika terdapat anomali, tindakan dapat dilakukan sebelum kerusakan menjadi lebih besar.

Contoh Edge Computing

Berikut beberapa contoh penerapan edge computing yang mudah dipahami.

Smart Camera

Kamera keamanan modern dapat menggunakan pemrosesan lokal untuk:

• Mengenali objek.
• Mendeteksi gerakan.
• Mengidentifikasi kejadian tertentu.
• Mengirim peringatan.

Kamera tidak harus mengirim setiap frame video ke cloud.

Kendaraan Terhubung

Kendaraan menghasilkan banyak data dari kamera dan sensor.

Beberapa keputusan perlu dilakukan dalam waktu sangat cepat sehingga pemrosesan harus berlangsung dekat dengan kendaraan.

Data tertentu kemudian dapat dikirim ke cloud untuk analisis lebih lanjut.

Pabrik Pintar

Pabrik menggunakan berbagai sensor untuk memantau:

• Suhu.
• Getaran.
• Tekanan.
• Kecepatan mesin.
• Kondisi peralatan.

Edge computing dapat menganalisis data tersebut secara lokal untuk mendeteksi masalah.

Smart Retail

Toko dapat menggunakan edge computing untuk sistem seperti:

• Kamera analitik.
• Mesin kasir.
• Manajemen stok.
• Digital signage.
• Sensor toko.

Proses lokal dapat membantu sistem tetap bekerja cepat tanpa selalu bergantung pada pusat data.

Smart City

Edge computing dapat digunakan pada berbagai sistem perkotaan seperti:

• Kamera lalu lintas.
• Lampu lalu lintas pintar.
• Sensor lingkungan.
• Sistem parkir.
• Infrastruktur transportasi.

Data dapat diproses di dekat lokasi sebelum informasi yang lebih penting dikirim ke pusat kontrol.

Perangkat Kesehatan

Perangkat wearable dan alat pemantauan dapat melakukan sebagian analisis secara lokal.

Misalnya smartwatch dapat memproses data sensor sebelum hasilnya ditampilkan kepada pengguna atau dikirim ke aplikasi.

Hubungan Edge Computing dan Internet of Things

Edge computing memiliki hubungan yang sangat erat dengan Internet of Things (IoT).

IoT terdiri dari perangkat yang terhubung dengan jaringan dan menghasilkan atau bertukar data.

Masalahnya, jumlah data yang dihasilkan perangkat IoT dapat menjadi sangat besar.

Mengirim seluruh data tersebut ke cloud dapat meningkatkan beban jaringan.

Edge computing memungkinkan data IoT diproses lebih dekat dengan perangkat.

Red Hat menjelaskan bahwa IoT menghasilkan sejumlah besar data, sementara edge computing memungkinkan data tersebut dikumpulkan dan diproses pada edge daripada selalu dikirim kembali ke data center atau cloud.

Karena itu, IoT dan edge computing sering digunakan bersama dalam sistem modern.

Edge Computing dan Artificial Intelligence

Edge computing juga semakin banyak digunakan bersama Artificial Intelligence (AI).

Kombinasi tersebut dikenal sebagai edge AI.

Model AI dapat dijalankan langsung pada perangkat atau server edge.

Contohnya:

• Kamera dengan pengenalan objek.
• Robot industri.
• Sistem suara.
• Kendaraan pintar.
• Perangkat wearable.

Red Hat menjelaskan edge AI sebagai penggunaan AI bersama edge computing agar data dapat dikumpulkan dan diproses di dekat lokasi fisiknya. Model AI dijalankan pada perangkat yang berada di tepi jaringan sehingga respons dapat diberikan dengan sangat cepat.

Edge Computing vs Cloud Computing

Edge computing dan cloud computing memiliki pendekatan yang berbeda, tetapi keduanya tidak saling menggantikan.

Aspek	Edge Computing	Cloud Computing
Lokasi pemrosesan	Dekat sumber data	Data center jarak jauh
Latency	Lebih rendah	Bergantung jaringan
Bandwidth	Lebih hemat	Lebih banyak transfer data
Kapasitas	Terbatas pada perangkat lokal	Sangat besar
Koneksi	Bisa tetap menjalankan fungsi lokal	Umumnya membutuhkan koneksi
Penggunaan	Real-time dan lokal	Analisis besar dan penyimpanan

Cloud sangat cocok untuk pekerjaan yang membutuhkan kapasitas besar.

Sementara edge lebih cocok untuk pekerjaan yang membutuhkan respons cepat dan pemrosesan lokal.

Model modern sering menggunakan keduanya secara bersamaan.

Edge Computing vs Fog Computing

Edge computing juga sering dibandingkan dengan fog computing.

Edge computing biasanya mengacu pada pemrosesan yang dilakukan sangat dekat dengan perangkat atau sumber data.

Fog computing menggunakan lapisan komputasi tambahan di antara edge device dan cloud.

Misalnya:

Perangkat → Edge → Fog Node → Cloud

Dalam praktiknya, istilah tersebut terkadang digunakan dengan definisi yang sedikit berbeda tergantung arsitektur dan penyedia teknologi.

Tantangan Edge Computing

Walaupun memiliki banyak manfaat, edge computing juga mempunyai beberapa tantangan.

Pengelolaan Banyak Perangkat

Sebuah perusahaan dapat memiliki ratusan bahkan ribuan edge device.

Semua perangkat tersebut harus:

• Dipantau.
• Diperbarui.
• Dikonfigurasi.
• Diamankan.

Keamanan

Perangkat edge sering berada di lokasi yang tersebar.

Karena itu, keamanan menjadi salah satu faktor penting.

Perangkat harus dilindungi dari:

• Akses tidak sah.
• Malware.
• Manipulasi fisik.
• Pencurian data.

Kapasitas Terbatas

Edge device umumnya mempunyai daya komputasi dan penyimpanan lebih kecil dibandingkan pusat data.

Karena itu, tidak semua proses dapat dilakukan di edge.

IBM mencatat keterbatasan kapasitas komputasi dan penyimpanan sebagai salah satu tantangan edge computing.

Infrastruktur yang Lebih Kompleks

Arsitektur edge dapat melibatkan:

• Perangkat.
• Gateway.
• Jaringan.
• Edge server.
• Cloud.
• Software pengelola.

Semakin banyak komponen yang digunakan, semakin besar pula kebutuhan pengelolaan infrastrukturnya.

Apakah Edge Computing Akan Menggantikan Cloud?

Edge computing kemungkinan tidak akan menggantikan cloud computing.

Keduanya mempunyai fungsi berbeda.

Cloud tetap sangat berguna untuk:

• Penyimpanan besar.
• Backup.
• Big data.
• Pelatihan model AI.
• Database pusat.
• Pengelolaan sistem.

Edge digunakan ketika data perlu diproses lebih cepat dan dekat dengan pengguna atau perangkat.

Karena itu, arsitektur teknologi modern sering menggunakan kombinasi edge + cloud.

IBM bahkan menempatkan edge computing sebagai bagian penting dalam strategi hybrid cloud karena edge memperluas kemampuan cloud ke lokasi yang lebih dekat dengan sumber data.

Masa Depan Edge Computing

Edge computing diperkirakan akan semakin relevan seiring berkembangnya:

• Internet of Things.
• Artificial Intelligence.
• Edge AI.
• Jaringan 5G.
• Smart city.
• Kendaraan terhubung.
• Robotika.
• Otomatisasi industri.

Semakin banyak perangkat menghasilkan data, semakin penting pula kemampuan untuk memproses sebagian informasi secara lokal.

Edge computing dapat menjadi salah satu teknologi penting untuk mendukung sistem digital yang membutuhkan respons cepat dan distribusi komputasi yang lebih efisien.

Kesimpulan

Edge computing adalah teknologi komputasi terdistribusi yang memproses data lebih dekat dengan sumber data atau pengguna.

Pendekatan ini mengurangi kebutuhan mengirim seluruh data ke cloud sehingga dapat membantu menurunkan latency, menghemat bandwidth, mendukung pemrosesan real-time dan meningkatkan efisiensi sistem.

Cara kerja edge computing melibatkan perangkat, edge gateway, edge server, jaringan dan cloud yang saling bekerja sama.

Contoh penerapannya dapat ditemukan pada kamera pintar, kendaraan terhubung, pabrik pintar, smart city, perangkat kesehatan dan Internet of Things.

Edge computing juga tidak menggantikan cloud computing. Sebaliknya, keduanya dapat digunakan bersama untuk membangun infrastruktur komputasi yang lebih cepat, fleksibel dan efisien.

FAQ tentang Edge Computing

Apa yang dimaksud dengan edge computing?

Edge computing adalah metode komputasi yang melakukan pemrosesan data dekat dengan sumber data atau pengguna sehingga tidak semua data harus dikirim terlebih dahulu ke server cloud.

Apa manfaat utama edge computing?

Manfaatnya antara lain mengurangi latency, menghemat bandwidth, mempercepat respons, mendukung pemrosesan real-time dan memungkinkan sebagian sistem tetap bekerja meskipun koneksi cloud terbatas.

Apa contoh edge computing?

Contohnya adalah kamera pintar, sensor pabrik, kendaraan terhubung, perangkat IoT, mesin kasir pintar dan sistem smart city.

Apa perbedaan edge computing dan cloud computing?

Edge computing memproses data dekat dengan sumbernya, sedangkan cloud computing biasanya menjalankan pemrosesan pada pusat data yang dapat berada jauh dari pengguna.

Apa hubungan IoT dengan edge computing?

IoT menghasilkan data melalui perangkat dan sensor, sedangkan edge computing dapat memproses data tersebut lebih dekat dengan perangkat sehingga mengurangi kebutuhan mengirim seluruh data ke cloud.

Apakah edge computing membutuhkan cloud?

Tidak selalu untuk setiap proses, tetapi edge computing dan cloud sering digunakan bersama. Edge menangani tugas yang membutuhkan respons cepat, sementara cloud digunakan untuk penyimpanan, pengelolaan dan analisis berskala besar.