Langkah-langkah Menerapkan Edge Computing pada Proyek IoT Arduino

Edge computing adalah pendekatan komputasi yang memindahkan pemrosesan data lebih dekat ke sumber data atau perangkat endpoint. Artinya, data diproses di lokasi yang lebih dekat dengan perangkat pengguna atau sensor yang mengumpulkan data, bukan di server pusat atau cloud. Jadi, edge computing memungkinkan respons yang lebih cepat dan penggunaan bandwidth yang lebih efisien.

 

Manfaat Edge Computing untuk IoT

 

1. Mengurangi Latensi 

Pemrosesan data lebih dekat ke perangkat IoT memungkinkan waktu yang diperlukan untuk mengirim data ke pusat dan menerima respons menjadi lebih singkat, sehingga memungkinkan respons real-time yang sangat penting untuk aplikasi IoT tertentu.

2. Menghemat Bandwidth  

Sebagian besar data diproses dan disaring di edge, sehingga hanya data yang relevan atau penting yang dikirim ke cloud atau pusat data. Hal ini dapat mengurangi kebutuhan transfer data dalam jumlah besar, sehingga akan menghemat bandwidth.

3. Meningkatkan Keamanan

Pemrosesan data yang lebih dekat dengan perangkat sumber dapat membantu melindungi data dari risiko keamanan yang mungkin terjadi selama perjalanan ke pusat data atau cloud. Hal ini menjadikan edge computing lebih aman, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan privasi dan keamanan data tinggi.

 

Langkah - langkah Menerapkan Edge Computing pada Proyek IoT Arduino 

 

Menentukan Perangkat Arduino yang Tepat untuk Edge Computing

Pemilihan perangkat Arduino yang tepat sangat penting, terutama yang mendukung pemrosesan lokal yang cukup untuk mengurangi ketergantungan pada cloud. Berikut ini beberapa pilihan yang dapat dipertimbangkan:

1. Arduino Nano 33 IoT

Perangkat ini mendukung komunikasi Wi-Fi dan dirancang untuk proyek IoT kecil. Arduino Nano 33 IoT dilengkapi dengan chip ARM Cortex-M0 32-bit yang memberikan daya pemrosesan memadai untuk tugas-tugas ringan, cocok untuk aplikasi IoT sederhana di edge.

2. Arduino MKR1000

Arduino MKR1000 memiliki koneksi Wi-Fi terintegrasi dan cocok untuk pemrosesan lokal yang ringan. Ukurannya yang ringkas dan efisiensi daya cocok untuk aplikasi IoT yang membutuhkan koneksi jaringan namun memiliki kebutuhan pemrosesan yang rendah.

3. ESP32

ESP32 kompatibel dengan ekosistem Arduino dan sangat populer untuk proyek edge computing meskipun bukan bagian dari keluarga Arduino secara asli. ESP32 memiliki daya pemrosesan lebih kuat, dukungan Wi-Fi, dan Bluetooth, sehingga cocok untuk aplikasi IoT yang membutuhkan lebih banyak daya pemrosesan serta komunikasi yang fleksibel.

Menyiapkan Perangkat Keras dan Konektivitas IoT

Setelah memilih perangkat Arduino yang tepat, langkah selanjutnya adalah menyiapkan perangkat keras yang diperlukan untuk proyek edge computing Anda. Berikut beberapa komponen penting yang perlu diperhatikan:

1. Rangkaian Sensor dan Aktuator

Pilih sensor yang sesuai dengan kebutuhan spesifik proyek. Beberapa sensor yang umum digunakan dalam proyek IoT mencakup:

   - Sensor Suhu untuk mengukur suhu lingkungan atau perangkat.

   - Sensor Kelembaban untuk mendeteksi kelembapan udara, sering digunakan dalam aplikasi pertanian atau ruang penyimpanan.

   - Sensor Gerakan untuk mendeteksi keberadaan atau pergerakan di area tertentu, bermanfaat dalam sistem keamanan atau otomatisasi rumah.

Selain sensor, aktuator seperti relay, motor, atau LED juga dapat diintegrasikan untuk mengeksekusi aksi sesuai data yang diterima dari sensor.

2. Konektivitas

Pilih konektivitas yang paling sesuai untuk komunikasi data. Dua opsi umum adalah:

   - Wi-Fi untuk transfer data ke cloud atau perangkat lain dalam jaringan. Wi-Fi ideal untuk proyek yang membutuhkan akses internet konstan atau transfer data ke platform cloud.

   - Bluetooth untuk komunikasi jarak pendek dengan perangkat mobile atau gateway lokal, yang lebih hemat energi dibandingkan Wi-Fi.

Konektivitas ini akan memungkinkan perangkat Arduino untuk mengirim data atau menerima perintah sesuai kebutuhan proyek edge computing Anda.

Menggunakan Perangkat Lunak untuk Edge Computing

Dalam penerapan edge computing dengan perangkat Arduino, diperlukan perangkat lunak yang memungkinkan pemrosesan data lokal secara efisien. Berikut adalah perangkat lunak dan framework yang dapat mendukung kebutuhan tersebut:

1. MicroPython atau Arduino IDE  

   - Arduino IDE: Platform ini adalah pilihan utama untuk memprogram perangkat Arduino dalam bahasa C/C++. Dengan Arduino IDE, Anda dapat mengembangkan logika pemrosesan data secara langsung pada perangkat Arduino, memungkinkan pemrosesan sederhana dan pemicu aksi sesuai dengan data yang diterima dari sensor.

   - MicroPython: Pada perangkat yang mendukungnya, seperti ESP32, MicroPython memungkinkan Anda untuk menulis kode dalam Python, yang lebih sederhana dan fleksibel bagi pengembang yang sudah terbiasa dengan bahasa ini. MicroPython cocok untuk mengembangkan logika pemrosesan data ringan langsung di perangkat, terutama pada proyek yang tidak terlalu berat.

2. Node-RED untuk Edge Computing

Node-RED adalah platform pengembangan berbasis alur kerja (flow-based) yang dapat diinstal pada perangkat yang lebih kuat seperti Raspberry Pi. Raspberry Pi akan bertindak sebagai edge device yang memproses data yang diterima dari Arduino. Beberapa keunggulan Node-RED adalah:

   - Antarmuka drag-and-drop yang intuitif, memungkinkan integrasi dan pemrosesan data tanpa kode yang rumit.

   - Kemampuan untuk mengelola aliran data dari berbagai perangkat IoT dan sumber data dalam satu platform.

   - Dukungan untuk otomatisasi, penyaringan, dan pengolahan data secara lokal sebelum dikirim ke server atau cloud.

Dengan Node-RED, data dari perangkat Arduino dapat diolah lebih lanjut, dikirim ke cloud hanya jika diperlukan, atau digunakan untuk mengambil keputusan secara real-time di perangkat edge, meningkatkan efisiensi dan responsivitas sistem edge computing.

Merancang Arsitektur Edge Computing untuk Proyek IoT

Dalam proyek IoT berbasis edge computing, desain arsitektur terdiri dari beberapa lapisan penting yang bekerja bersama untuk mengelola data secara efisien dan responsif. Berikut penjelasan setiap komponen dalam arsitektur ini:

1. Edge Layer  

Lapisan ini adalah tempat perangkat Arduino berada dan bertugas untuk mengumpulkan data dari sensor serta melakukan pemrosesan lokal awal. Di sini, Arduino dapat mengukur, menyaring, dan melakukan pemrosesan sederhana seperti deteksi kondisi atau pemicu aksi awal. Dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya, lapisan edge ini mengurangi beban komunikasi dan mempercepat respons untuk aplikasi yang membutuhkan waktu respons cepat.

2. Gateway Layer  

Lapisan ini berfungsi sebagai penghubung antara edge device dan cloud. Perangkat seperti Raspberry Pi sering digunakan di sini untuk menjalankan platform seperti Node-RED yang dapat memproses, menyaring, dan mengelola data lebih lanjut. Jika diperlukan, data yang sudah diproses di gateway dapat dikirim ke cloud, biasanya hanya data penting atau hasil analisis awal. Lapisan ini membantu meminimalkan jumlah data yang dikirim ke cloud dan meningkatkan keamanan data.

3. Cloud Layer

Lapisan cloud digunakan untuk analisis data lebih lanjut, penyimpanan jangka panjang, dan pemantauan. Data yang dikirim ke cloud umumnya adalah data yang telah diproses atau data historis yang berguna untuk analisis tren, pembelajaran mesin, atau pelaporan mendalam. Cloud layer memungkinkan akses jarak jauh untuk data dan menyediakan platform untuk analitik yang lebih kompleks, yang mungkin tidak dapat dijalankan di edge atau gateway.

Dengan membagi arsitektur menjadi lapisan-lapisan ini, proyek IoT edge computing menjadi lebih efisien dalam hal responsivitas, penggunaan bandwidth, dan pengelolaan data, sekaligus memberikan fleksibilitas untuk skala dan analisis lebih lanjut di cloud.

Mengimplementasikan Algoritma Pemrosesan Data di Edge

Untuk memaksimalkan efektivitas edge computing, perangkat edge seperti Arduino dan gateway perlu dilengkapi dengan algoritma pemrosesan data yang dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan mengurangi beban pada jaringan. Berikut adalah beberapa contoh algoritma yang dapat diterapkan untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan data di edge:

1. Pemfilteran Data

Pemfilteran data adalah algoritma yang digunakan untuk membuang data yang tidak relevan atau tidak memberikan informasi baru. Sebagai contoh, jika sensor suhu membaca nilai yang tetap atau tidak berubah dalam periode waktu tertentu, data tersebut dapat diabaikan. Dengan demikian, hanya data yang benar-benar relevan dan bermanfaat yang diteruskan ke lapisan berikutnya atau dikirim ke cloud. Teknik pemfilteran ini menghemat bandwidth dan mengurangi pemrosesan yang tidak perlu.

2. Deteksi Pola Anomali

Deteksi pola anomali adalah algoritma yang digunakan untuk mengidentifikasi perubahan yang tidak biasa atau signifikan dalam data. Misalnya, jika sensor mendeteksi suhu yang melonjak drastis atau perubahan yang tidak terduga, algoritma ini dapat mendeteksinya sebagai anomali. Deteksi dini terhadap pola anomali memungkinkan sistem untuk mengambil tindakan cepat, seperti mengirimkan peringatan atau memicu aksi otomatis di perangkat edge (misalnya, menutup katup atau mengaktifkan pendinginan).

3. Agregasi Data

Agregasi data adalah proses menggabungkan beberapa data menjadi laporan yang lebih ringkas atau merangkum informasi. Misalnya, alih-alih mengirimkan data setiap detik dari sensor suhu, data dapat digabungkan untuk menghasilkan rata-rata suhu per jam atau dalam interval waktu tertentu. Dengan cara ini, data yang dikirim lebih efisien, mengurangi jumlah pengiriman data, dan hanya mengirimkan informasi yang diperlukan untuk analisis lebih lanjut.

Implementasi algoritma ini di edge layer memungkinkan perangkat untuk bekerja lebih cerdas dengan meminimalkan beban pemrosesan dan pengiriman data, meningkatkan kecepatan respons, dan menghemat bandwidth.

Menerapkan Keamanan pada Perangkat Edge

1. Enkripsi Data

Enkripsi data adalah langkah pertama untuk memastikan bahwa data yang dikirim antar perangkat atau dari perangkat edge ke cloud tidak dapat dibaca oleh pihak yang tidak berwenang.  

   - Enkripsi end-to-end: Gunakan protokol enkripsi yang kuat (seperti TLS/SSL untuk komunikasi HTTP atau AES untuk data yang disimpan) untuk melindungi data selama transmisi antara perangkat edge dan gateway atau cloud.

   - Enkripsi lokal: Data yang disimpan di perangkat edge juga harus dienkripsi untuk melindungi informasi sensitif jika perangkat tersebut dicuri atau diakses oleh pihak yang tidak sah.

2. Otentikasi Perangkat

   Otentikasi perangkat memastikan bahwa hanya perangkat yang sah yang dapat mengakses jaringan dan berkomunikasi dengan perangkat lainnya. Beberapa metode otentikasi yang dapat diterapkan antara lain:

   - Penggunaan sertifikat digital: Setiap perangkat IoT (seperti Arduino atau gateway) dapat dipasangkan dengan sertifikat digital yang unik, sehingga hanya perangkat yang memiliki sertifikat yang valid yang dapat berkomunikasi dengan sistem.

   - Kunci API dan token: Untuk komunikasi antar perangkat atau dari perangkat ke cloud, gunakan kunci API atau token yang terenkripsi yang hanya diberikan kepada perangkat yang terotorisasi.

   - Penggunaan sistem otentikasi dua faktor (2FA): Meskipun ini lebih umum digunakan pada aplikasi pengguna, konsep serupa dapat diterapkan pada perangkat dengan memverifikasi identitas perangkat melalui dua metode berbeda.

3. Pemantauan Keamanan

   Pemantauan yang kontinu pada perangkat edge dan sistem terkait sangat penting untuk mendeteksi dan mencegah ancaman keamanan secara real-time. Langkah-langkah yang dapat diterapkan termasuk:

   - Firmware dan pembaruan perangkat lunak: Pastikan perangkat edge selalu menggunakan versi firmware terbaru dengan perbaikan keamanan yang diterbitkan oleh produsen. Pembaruan perangkat lunak secara berkala dapat membantu mengatasi kerentanannya.

   - Pemantauan jaringan dan perilaku: Gunakan sistem pemantauan untuk mendeteksi pola perilaku yang mencurigakan atau perubahan konfigurasi yang tidak sah. Alat seperti Intrusion Detection Systems (IDS) atau Intrusion Prevention Systems (IPS) dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mencegah serangan pada perangkat.

   - Audit log: Simpan log aktivitas yang tercatat untuk setiap perangkat dan akses jaringan yang dilakukan. Log ini dapat membantu menganalisis kejadian-kejadian yang tidak biasa dan memungkinkan perbaikan yang cepat.

Dengan menerapkan langkah-langkah keamanan ini pada perangkat edge, Anda dapat menjaga data dan perangkat IoT tetap terlindungi dari ancaman yang berpotensi merusak sistem atau mencuri informasi sensitif.

Pengujian Sistem Edge Computing

Pengujian yang cermat dan sistematis sangat penting dalam memastikan bahwa sistem edge computing berfungsi dengan baik. Beberapa langkah pengujian yang perlu dilakukan antara lain:

1. Uji Latensi

Latensi adalah waktu yang diperlukan untuk memproses dan mengirimkan data. Pengujian ini bertujuan untuk memastikan bahwa perangkat Arduino atau perangkat edge dapat memproses data dengan cepat dan merespons secara real-time, jauh lebih cepat daripada jika data tersebut harus dikirim ke cloud untuk pemrosesan.  

   - Uji dengan berbagai ukuran data untuk mengukur waktu yang dibutuhkan untuk pemrosesan lokal (di perangkat edge) dibandingkan dengan pemrosesan yang dilakukan di cloud.

   - Pastikan bahwa aplikasi yang bergantung pada kecepatan respon, seperti sistem pemantauan atau kontrol, dapat berfungsi dengan baik tanpa mengalami keterlambatan yang signifikan.

2. Uji Pemakaian Bandwidth

Mengingat bahwa data yang dikirim dari perangkat edge ke cloud dapat mempengaruhi performa jaringan, penting untuk memantau dan menguji pemakaian bandwidth secara teratur. Pengujian ini bertujuan untuk menghindari kelebihan beban pada jaringan.  

   - Uji dengan berbagai konfigurasi dan volume data yang dikirim dari perangkat edge untuk mengidentifikasi penggunaan bandwidth yang optimal.

   - Perhatikan berapa banyak data yang sebenarnya perlu dikirim ke cloud, dan pastikan bahwa algoritma pemrosesan di perangkat edge sudah mengurangi jumlah data yang tidak perlu dikirimkan.

3. Uji Ketahanan Sistem

Sistem harus diuji dalam kondisi beban tinggi atau situasi dengan jaringan yang tidak stabil untuk memastikan bahwa perangkat edge dan gateway tetap dapat mengelola data secara efisien.  

   - Uji ketahanan perangkat dalam menghadapi berbagai level beban (misalnya, banyaknya sensor yang terhubung atau volume data yang tinggi).

   - Cobalah skenario di mana jaringan terganggu atau tidak stabil, dan lihat apakah perangkat edge dapat tetap berfungsi atau mengelola data tanpa gangguan.

Mengukur Keberhasilan Proyek Edge Computing

1. Reduksi Latensi  

Pengurangan latensi adalah salah satu tujuan utama dari edge computing. Metrik ini mengukur waktu pemrosesan data di perangkat edge dibandingkan dengan waktu pemrosesan data yang dikirim ke cloud.  

   - Semakin cepat perangkat edge memproses data secara lokal, semakin rendah latensinya, yang akan meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan.

2. Efisiensi Bandwidth

Efisiensi bandwidth mengacu pada pengurangan jumlah data yang perlu dikirim ke cloud. Jika perangkat edge dapat memproses sebagian besar data secara lokal dan hanya mengirimkan data yang benar-benar penting atau terfilter, maka bandwidth akan digunakan lebih efisien, mengurangi kemacetan jaringan dan biaya komunikasi.  

   - Metrik ini mengukur seberapa banyak data yang diproses lokal dan hanya mengirimkan data yang dibutuhkan, bukan semua data yang dikumpulkan.

3. Penghematan Biaya

Salah satu keuntungan besar dari edge computing adalah penghematan biaya terkait pemrosesan data di cloud. Dengan mengalihkan sebagian besar pemrosesan ke perangkat edge, kita dapat mengurangi kebutuhan untuk infrastruktur cloud yang lebih besar dan mahal.  

   - Metrik ini mengukur pengurangan biaya operasional untuk penyimpanan dan pemrosesan data di cloud, serta pengurangan biaya jaringan terkait pengiriman data.

 

 

 

Siap Untuk Membuat Proyek Impianmu Menjadi Kenyataan?

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