Immaginatevi un data logger che registra i dati di qualcun altro seduto alla scrivania dall'altra parte del mondo e crea righe e righe di dati, larghe 100 colonne. Qualcuno in quello stesso ufficio può chiedervi il numero più alto nella colonna B anche se siete a migliaia di chilometri di distanza. Voi fungete da cloud, quindi vi viene inviato l'intero file. Dovete acquisire il documento, eseguire il filtro e inviare la risposta al richiedente, utilizzando una grande quantità di dati per scaricare ed elaborare tutte le informazioni a distanza.
Grazie all'edge computing, il data logger è collegato a un computer sulla stessa scrivania. Quando un utente locale ha bisogno del numero più alto nella colonna B, invia una richiesta in rete, il computer esegue uno script per elaborare i dati e fornisce al richiedente il numero che desidera. Quindi il computer invia lo stesso numero anche a voi perché lo conserviate e per contrassegnare la richiesta. Mentre il vostro computer è più potente di quello accanto al data logger, è molto più economico trasmettere questa grande quantità di dati a un computer a pochi passi di distanza rispetto a inviarli tutti a voi, senza contare che il richiedente ottiene la risposta più velocemente. L'unico motivo per cui siete coinvolti è per conservare il valore come backup nel caso in cui si verifichi un errore a livello di rete. In qualità di cloud siete consapevoli della richiesta e del risultato, ma tutti i dati sono sulla rete locale. Oltre al costo di invio dei dati è facile comprendere come gli utenti si sentano più a proprio agio dal punto di vista della sicurezza quando più dati rimangono locali.
Infatti è la sicurezza il motivo per cui viene attivato l'edge computing in una rete e non il risparmio generato dalla trasmissione di una quantità inferiore di dati da e verso il cloud. A causa del valore ridotto, il risparmio sui costi dei dati deve essere notevole per giustificare l'aggiunta alla rete di server da migliaia di dollari o anche computer standard. Tuttavia, con l'aumento della responsabilità derivante dai dati e la diminuzione dei costi dei computer a scheda singola potenti, spesso la soluzione migliore consiste nel trasferire almeno parte dell'elaborazione di nuovo alla rete locale. La trasmissione a un computer a scheda singola che funge da server locale non è diversa dalla trasmissione a uno dei vari sensori o dispositivi presenti sulla rete locale che raccolgono e trasmettono dati. Oggi Rasbperry Pi, il cui valore è 35 dollari, con memoria extra aumenta il tempo di risposta della rete, archivia ed elabora le informazioni del sensore localmente dietro il firewall ed evita lo scambio di centinaia di messaggi sul cloud al giorno.
Questa soluzione sembra troppo bella per essere vera. Se è un buon compromesso perché il cloud computing è così diffuso oggi? In realtà le richieste di elaborazione di una rete tendono a essere più esigenti del filtro di un foglio di calcolo. Gli SBC più economici, quali Rasbperry Pi 3 e BeagleBone Black, sono ideali per l'uso domestico dove l'elaborazione è minima. Tradizionalmente per le reti su una scala più ampia era più conveniente e veloce trasmettere i dati al cloud, dove potevano venire elaborati su computer estremamente potenti, rispetto a sostenere i costi di creazione di server farm locali. Con l'introduzione di computer a scheda singola x86 potenti, come Intel Joule, l'edge computing è diventata un'alternativa realistica per un numero nettamente superiore di applicazioni. Ora che questi SBC potenti costano solo alcune centinaia di dollari, molte reti utilizzano una combinazione di elaborazione locale e basata sul cloud. I dati sensibili o critici da un punto di vista temporale vengono gestiti da un computer locale, mentre tutti gli altri dati vengono gestiti tramite servizi cloud, massimizzando sicurezza e velocità e minimizzando i costi del sistema e l'esposizione ai rischi.
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