Bagaimana Edge Computing Membantu Mengurangi Latensi pada Sistem IoT

Internet of Things (IoT) telah mengubah cara dunia beroperasi dengan memungkinkan perangkat untuk saling terhubung dan berkomunikasi melalui jaringan. IoT membawa data yang kaya untuk membantu pengambilan keputusan secara real-time, mulai dari sektor kesehatan hingga otomotif, dan manufaktur hingga smart city,. Namun, masalah latensi yaitu jeda waktu yang diperlukan data untuk berpindah dari sumber ke tempat pemrosesan dan kembali menjadi salah satu kendala utama dalam sistem IoT.

Sebagai solusi, edge computing muncul sebagai pendekatan baru untuk mengatasi masalah ini. Edge computing memungkinkan waktu respons yang lebih cepat, penghematan bandwidth dan peningkatan keamanan dengan memproses data di titik terdekat dari perangkat IoT (disebut “edge” atau tepi jaringan).

 

 

Apa Itu Edge Computing?

Edge computing adalah arsitektur komputasi yang memindahkan pemrosesan data lebih dekat ke perangkat IoT atau sensor, bukan mengirimkan data langsung ke pusat data atau cloud. Tujuan utama dari pendekatan ini adalah meminimalkan waktu yang diperlukan untuk mentransfer data jarak jauh dan mengurangi beban pada jaringan utama.

Dalam arsitektur edge computing:

- Data diproses di edge: Pemrosesan data dilakukan di perangkat yang dekat dengan sumber data atau pada server lokal, yang dapat mengurangi latensi secara signifikan.

- Bandwidth dihemat: Hanya data yang telah diproses atau yang penting saja yang dikirim ke cloud atau pusat data, sehingga menghemat bandwidth dan biaya jaringan.

- Keamanan lebih baik: Data yang sensitif dapat diproses di edge dan tidak perlu melewati jaringan eksternal, mengurangi risiko kebocoran data.

 

Tantangan Latensi dalam Sistem IoT

 

Pada sistem IoT tradisional, data biasanya dikirimkan dari perangkat IoT ke cloud untuk pemrosesan, kemudian hasilnya dikirimkan kembali ke perangkat untuk ditindaklanjuti. Tantangan utama pendekatan ini terletak pada:

1. Jarak Fisik: Jarak antara perangkat dan pusat data dapat menyebabkan keterlambatan pengiriman data.

2. Kepadatan Jaringan: Banyaknya perangkat yang terhubung dapat menyebabkan kemacetan jaringan, yang memperlambat waktu respons.

3. Kompleksitas Data: Beberapa data dari perangkat IoT sangat besar dan kompleks, membutuhkan waktu lebih lama untuk diproses di cloud.

Aplikasi IoT yang memerlukan respons waktu nyata, seperti kendaraan otonom, perawatan kesehatan, dan pabrik pintar, sangat bergantung pada latensi rendah. Dalam kendaraan otonom, misalnya, setiap milidetik dapat menjadi perbedaan antara keselamatan dan kecelakaan, sehingga waktu respons yang cepat sangat krusial.

 

Bagaimana Edge Computing Mengurangi Latensi?

 

Edge computing memberikan beberapa solusi konkret untuk mengatasi tantangan latensi dalam sistem IoT, yaitu:

1. Memproses Data di Tempat

Dalam arsitektur edge, data yang dikumpulkan oleh perangkat IoT diproses langsung di titik tepi jaringan atau di lokasi fisik yang berdekatan. Sebagai contoh, dalam sistem kendaraan otonom, sensor pada mobil seperti kamera dan radar dapat memproses data langsung di dalam kendaraan, memungkinkan keputusan yang cepat tanpa perlu mengirim data ke pusat data jarak jauh.

2. Filter dan Agregasi Data

Edge computing memungkinkan perangkat untuk menyaring dan mengagregasi data sebelum dikirim ke cloud. Misalnya, dalam sistem smart city yang memiliki ribuan kamera pengawas, hanya data atau kejadian penting yang akan dikirim ke cloud, sementara data yang kurang relevan diabaikan atau diringkas di edge.

3. Keandalan Operasional

Dalam aplikasi yang sangat kritis, seperti pemantauan medis atau kontrol industri, perangkat IoT yang diproses di edge tidak terlalu bergantung pada koneksi ke cloud. Dengan ini, perangkat dapat terus berfungsi meskipun terjadi gangguan koneksi jaringan atau server cloud.

4. Peningkatan Skalabilitas

Edge computing memungkinkan perusahaan untuk memperluas penggunaan IoT tanpa harus meningkatkan kapasitas cloud atau bandwidth jaringan yang signifikan. Dengan demikian, penggunaan IoT dapat diperluas di area yang membutuhkan respons waktu nyata tanpa menghambat jaringan pusat.

 

Manfaat Edge Computing dalam Sistem IoT

Edge computing memberikan beberapa manfaat utama dalam sistem IoT, di antaranya:

1. Pengurangan Latensi

Dengan memproses data lebih dekat ke perangkat, waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berkurang drastis. Ini sangat penting dalam aplikasi seperti sistem pengenalan wajah, kendaraan otonom, dan robotika di industri yang memerlukan waktu respons dalam hitungan milidetik.

2. Penghematan Bandwidth dan Biaya Operasional

Dengan mengurangi jumlah data yang harus dikirim ke cloud, edge computing membantu mengurangi kebutuhan bandwidth dan biaya jaringan yang tinggi, terutama untuk aplikasi yang menghasilkan volume data besar, seperti sensor video dan IoT industri.

3. Privasi dan Keamanan yang Lebih Tinggi

Karena data dapat diproses langsung di edge, risiko kebocoran atau peretasan data selama transmisi ke cloud dapat diminimalisir. Ini juga memungkinkan perusahaan untuk tetap memenuhi regulasi privasi yang ketat.

4. Penghematan Energi

Dengan mengurangi ketergantungan pada cloud untuk pemrosesan data, edge computing dapat mengurangi penggunaan daya, terutama di daerah terpencil atau di lingkungan yang tidak memiliki akses energi yang andal.

 

Studi Kasus: Implementasi Edge Computing dalam IoT

 

1. Kendaraan Otonom

Kendaraan otonom menggunakan data dari berbagai sensor seperti lidar, kamera, dan radar untuk memutuskan kapan harus berbelok, berhenti, atau mempercepat. Edge computing memungkinkan kendaraan ini untuk memproses data sensor secara real-time, langsung di dalam mobil. Tanpa edge computing, kendaraan harus menunggu instruksi dari server cloud, yang berpotensi menimbulkan risiko kecelakaan karena jeda waktu yang terlalu lama.

2. Smart City

Dalam sistem smart city, sensor dan kamera pemantau digunakan untuk mengawasi lalu lintas, kualitas udara, konsumsi energi, dan keamanan. Dengan edge computing, analisis data dapat dilakukan secara lokal, sehingga kejadian penting seperti insiden kecelakaan, kebocoran gas, atau kemacetan lalu lintas dapat direspon lebih cepat, tanpa bergantung pada server pusat.

3. Pemantauan Kesehatan

Dalam bidang kesehatan, edge computing memungkinkan perangkat pemantauan pasien, seperti monitor jantung atau oksigen, untuk menganalisis data pasien secara langsung di edge. Jika ada perubahan kondisi kesehatan yang berbahaya, perangkat dapat memberikan peringatan kepada petugas medis tanpa menunggu pengolahan data di cloud, yang sangat krusial dalam situasi darurat.

4. Industri Manufaktur

Edge computing digunakan dalam pabrik untuk memonitor kondisi mesin dan proses produksi. Dengan analisis data yang dilakukan di edge, kerusakan mesin dapat dideteksi lebih dini, mengurangi risiko downtime dan kerugian biaya besar. Teknologi ini juga memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan operasional yang lebih cepat dan efektif.

 

Tantangan Implementasi Edge Computing

1. Kompleksitas Infrastruktur

Mengintegrasikan perangkat dan sistem edge computing ke dalam infrastruktur yang ada memerlukan perencanaan dan investasi yang matang. Perusahaan perlu mempertimbangkan hardware, software, dan jaringan yang diperlukan untuk mendukung operasional edge computing.

2. Pengelolaan Data dan Keamanan

Perangkat di edge rentan terhadap serangan siber karena lebih mudah diakses. Keamanan data dan perangkat harus menjadi prioritas utama agar data yang diproses di edge tetap aman.

3. Standar dan Interoperabilitas

Karena edge computing melibatkan banyak perangkat yang terhubung, memastikan interoperabilitas antara perangkat dari berbagai produsen menjadi tantangan. Standarisasi protokol dan platform edge computing masih perlu dikembangkan agar perangkat dapat bekerja sama dengan lancar.

4. Biaya Pemeliharaan dan Peningkatan Teknologi

Edge computing memerlukan perangkat keras dan perangkat lunak yang harus dipelihara dan ditingkatkan secara berkala. Biaya pemeliharaan ini bisa menjadi beban bagi perusahaan yang baru merintis penggunaan edge computing.

 

Masa Depan Edge Computing dalam IoT

Edge computing diperkirakan akan menjadi fondasi utama bagi teknologi masa depan yang memerlukan respons cepat dan data real-time. Dengan perkembangan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML), perangkat edge akan semakin canggih dalam memproses data secara mandiri. Selain itu, adopsi edge computing akan mendorong peningkatan konektivitas 5G yang memungkinkan lebih banyak perangkat untuk terhubung dengan latensi yang sangat rendah.

Di sektor industri, edge computing akan terus mendukung otomatisasi pabrik, smart city, dan aplikasi kesehatan. Perusahaan akan terus mengeksplorasi teknologi ini untuk mengurangi ketergantungan pada cloud dan meningkatkan efisiensi operasional mereka.

Siap Untuk Membuat Proyek Impianmu Menjadi Kenyataan?

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