Apa Itu IoT Edge Computing? Ini Manfaat dan Contohnya

Perkembangan Internet of Things (IoT) membuat semakin banyak perangkat fisik mampu terhubung ke internet dan saling bertukar informasi. Mulai dari sensor di pabrik, kamera keamanan, smartwatch, kendaraan, perangkat rumah pintar, hingga berbagai mesin industri, semuanya dapat menghasilkan data dalam jumlah besar setiap saat.

Namun, semakin banyak perangkat yang terhubung berarti semakin besar pula data yang harus diproses. Jika seluruh data tersebut harus dikirim ke pusat data atau cloud sebelum dianalisis, prosesnya dapat membutuhkan waktu, bandwidth, dan sumber daya komputasi yang tidak sedikit.

Di sinilah edge computing memiliki peran penting.

Edge computing memungkinkan data diproses lebih dekat dengan lokasi perangkat atau sumber data. Dengan pendekatan ini, perangkat tidak selalu harus mengirim seluruh data ke cloud untuk mendapatkan respons. Sebagian data dapat diproses langsung di lokasi sehingga keputusan dapat dibuat dengan lebih cepat.

Ketika IoT dan edge computing digunakan secara bersamaan, keduanya dapat membentuk sistem yang mampu mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data secara hampir real-time. Teknologi ini menjadi semakin penting untuk berbagai kebutuhan yang membutuhkan respons cepat, seperti industri manufaktur, kendaraan otonom, robotika, sistem keamanan, hingga kota pintar.

Mengenal Internet of Things

Sebelum memahami IoT edge computing, penting untuk mengetahui terlebih dahulu apa yang dimaksud dengan Internet of Things atau IoT. Secara sederhana, IoT adalah konsep yang memungkinkan benda atau perangkat fisik terhubung ke internet sehingga dapat mengumpulkan, mengirimkan, menerima, dan bertukar data.

Perangkat IoT biasanya dilengkapi dengan sensor, perangkat lunak, konektivitas jaringan, serta kemampuan tertentu untuk mengolah atau mengirimkan informasi. Perangkat tersebut dapat bekerja secara otomatis tanpa harus selalu mendapatkan instruksi langsung dari manusia.

Contohnya dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari. Smartwatch dapat mengumpulkan data mengenai aktivitas pengguna. Kamera keamanan dapat merekam kondisi lingkungan. Termostat pintar dapat memantau dan mengatur suhu ruangan. Sementara itu, kendaraan modern dapat menggunakan berbagai sensor untuk memantau kondisi kendaraan dan lingkungan di sekitarnya.

Dalam lingkungan industri, penerapan IoT dapat menjadi jauh lebih kompleks. Sensor dapat dipasang pada mesin untuk mengukur suhu, tekanan, getaran, kecepatan, konsumsi energi, dan berbagai parameter lainnya. Data tersebut kemudian dikirim melalui jaringan untuk dianalisis. Hasil analisis dapat digunakan untuk menentukan tindakan tertentu, misalnya memberikan peringatan ketika mesin menunjukkan tanda-tanda kerusakan.

Dengan demikian, IoT pada dasarnya membentuk sebuah siklus. Perangkat mengumpulkan data, data dikirim dan dianalisis, kemudian hasil analisis digunakan untuk menghasilkan tindakan atau keputusan.

Proses analisis dapat dilakukan oleh manusia maupun teknologi seperti artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML).

Apa Itu Edge Computing?

Jika IoT berfokus pada perangkat yang menghasilkan dan bertukar data, edge computing berfokus pada lokasi pemrosesan data tersebut. Edge computing adalah pendekatan komputasi yang menempatkan kemampuan pemrosesan dan penyimpanan data di dekat sumber data atau pengguna. Artinya, data tidak harus selalu dikirim terlebih dahulu ke pusat data atau cloud untuk diproses.

Sebagai gambaran sederhana, bayangkan sebuah kamera keamanan yang berada di sebuah pabrik. Kamera tersebut menghasilkan video setiap detik. Jika seluruh video dikirim ke cloud untuk dianalisis, jumlah data yang dikirim akan sangat besar.

Dengan edge computing, perangkat yang berada di dekat kamera dapat menganalisis video tersebut secara lokal. Sistem dapat mengenali objek tertentu, mendeteksi pergerakan mencurigakan, atau memberikan peringatan tanpa harus mengirim seluruh rekaman ke cloud.

Hanya data yang dianggap penting, seperti hasil analisis atau rekaman kejadian tertentu, yang kemudian dikirim ke pusat data untuk penyimpanan atau analisis lebih lanjut. Pendekatan tersebut dapat mengurangi lalu lintas data sekaligus mempercepat waktu respons.

Mengapa IoT Membutuhkan Edge Computing?

IoT menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar. Jika semua data harus dikirim ke pusat data, terdapat beberapa tantangan yang dapat muncul.

Pertama adalah latensi. Data membutuhkan waktu untuk berpindah dari perangkat menuju cloud dan kembali lagi. Dalam aplikasi tertentu, keterlambatan beberapa detik bahkan beberapa milidetik dapat menjadi masalah.

Kedua adalah bandwidth. Semakin banyak perangkat IoT yang digunakan, semakin besar pula jumlah data yang harus dikirim melalui jaringan.

Ketiga adalah ketergantungan terhadap koneksi internet. Jika perangkat sepenuhnya bergantung pada cloud dan koneksi jaringan terputus, kemampuan sistem untuk mengambil keputusan dapat terganggu.

Edge computing membantu mengatasi persoalan tersebut dengan membawa kemampuan komputasi lebih dekat ke sumber data. Data yang membutuhkan respons cepat dapat diproses secara lokal, sementara data yang membutuhkan penyimpanan atau analisis lebih kompleks dapat dikirim ke cloud.

Perbedaan IoT Device dan Edge Device

Istilah perangkat IoT dan edge device sering kali dianggap sama. Padahal, keduanya memiliki fungsi yang berbeda meskipun dapat berada dalam satu sistem. IoT device adalah perangkat fisik yang terhubung ke jaringan dan biasanya berfungsi sebagai sumber data. Sensor suhu, kamera, smartwatch, sensor mesin, dan berbagai perangkat pintar lainnya merupakan contoh perangkat IoT.

Sementara itu, edge device merupakan perangkat yang berada di dekat sumber data dan memiliki kemampuan komputasi untuk memproses data tersebut. Sebagai contoh, sebuah sensor pada mesin pabrik dapat menjadi perangkat IoT. Sensor tersebut mengukur suhu dan getaran mesin. Data kemudian dikirim ke sebuah komputer atau perangkat edge yang berada di dekat mesin. Perangkat edge tersebut dapat menganalisis data dan menentukan apakah kondisi mesin masih normal atau menunjukkan tanda-tanda kerusakan.

Dengan demikian, secara sederhana dapat dikatakan bahwa perangkat IoT menghasilkan atau mengumpulkan data, sedangkan edge device dapat menjadi tempat data tersebut diproses secara lokal.

Namun, batas antara keduanya tidak selalu kaku. Sebuah perangkat IoT juga dapat memiliki kemampuan komputasi yang cukup untuk menjalankan pemrosesan di edge. Karena itu, dalam beberapa konteks istilah IoT device dan edge device dapat digunakan secara bergantian.

Bagaimana IoT Edge Computing Bekerja?

Arsitektur IoT edge computing umumnya melibatkan beberapa komponen yang saling terhubung. Pertama, perangkat IoT mengumpulkan data melalui sensor. Data tersebut kemudian dikirim ke perangkat edge yang berada di dekat sumber data.

Perangkat edge memproses data secara lokal. Jika data membutuhkan respons segera, keputusan dapat dibuat langsung tanpa harus mengirim informasi tersebut ke cloud.

Sebagai contoh, sensor mendeteksi suhu mesin yang meningkat secara tidak normal. Edge device dapat langsung menganalisis kondisi tersebut dan mengirim perintah untuk mengurangi beban mesin atau menghentikan proses tertentu.

Setelah itu, informasi penting dapat dikirim ke cloud atau pusat data untuk disimpan dan dianalisis dalam jangka panjang. Arsitektur tersebut membuat proses pengolahan data menjadi lebih efisien. Tidak semua informasi harus dikirim ke pusat data. Data yang tidak terlalu penting dapat diproses atau disaring terlebih dahulu di edge.

Dalam sistem tertentu, IoT gateway juga berperan sebagai penghubung antara perangkat IoT, edge device, jaringan, dan cloud. Gateway dapat mengumpulkan data dari berbagai perangkat dan meneruskannya ke lokasi yang sesuai.

Manfaat IoT Edge Computing

Penggabungan IoT dan edge computing menawarkan sejumlah manfaat bagi perusahaan maupun pengguna.

1. Mengurangi Latensi
   Salah satu manfaat utama edge computing adalah mengurangi waktu yang dibutuhkan data untuk berpindah dari perangkat ke pusat pemrosesan. Karena data diproses lebih dekat dengan sumbernya, sistem dapat memberikan respons dengan lebih cepat. Hal ini sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan keputusan dalam hitungan milidetik.

2. Mempercepat Pengambilan Keputusan
   Pemrosesan lokal memungkinkan perangkat mengambil keputusan tanpa harus menunggu respons dari cloud. Dalam lingkungan industri, misalnya, sistem dapat segera mendeteksi anomali pada mesin dan memberikan peringatan sebelum masalah berkembang menjadi kerusakan serius.

3. Menghemat Bandwidth
   Tidak semua data yang dikumpulkan perangkat IoT harus dikirim ke cloud. Edge computing dapat menyaring, menggabungkan, atau menganalisis data terlebih dahulu. Hanya informasi yang diperlukan yang diteruskan ke pusat data. Cara ini dapat membantu mengurangi penggunaan bandwidth, terutama ketika organisasi memiliki ribuan atau bahkan jutaan perangkat IoT.

4. Tetap Berfungsi Saat Koneksi Terganggu
   Ketergantungan terhadap cloud dapat menjadi masalah ketika koneksi jaringan terputus. Dengan edge computing, perangkat dapat tetap menjalankan fungsi tertentu secara lokal. Sistem tidak harus selalu terhubung dengan pusat data untuk melakukan setiap keputusan.

5. Mengurangi Beban Cloud
   Edge computing juga membantu mengurangi beban pusat data atau cloud karena sebagian pekerjaan pemrosesan dilakukan di dekat sumber data. Cloud kemudian dapat difokuskan untuk kebutuhan seperti penyimpanan jangka panjang, analisis data dalam skala besar, pengelolaan perangkat, dan pelatihan model AI.

Edge Computing dan Cloud Computing Bukan Pengganti

Edge computing tidak berarti cloud computing menjadi tidak diperlukan. Keduanya justru dapat bekerja secara bersamaan. Edge computing cocok untuk pemrosesan yang membutuhkan respons cepat, sedangkan cloud computing lebih sesuai untuk penyimpanan dan pemrosesan data dalam skala besar.

Sebagai contoh, sebuah pabrik dapat menggunakan edge device untuk memantau kondisi mesin secara real-time. Ketika sensor mendeteksi masalah, edge device dapat langsung memberikan peringatan.

Namun, data historis dari mesin tetap dikirim ke cloud. Data tersebut dapat digunakan untuk membuat laporan, mencari pola kerusakan, menghitung efisiensi produksi, atau melatih model machine learning. Dengan arsitektur seperti ini, edge dan cloud saling melengkapi.

Contoh Penerapan Industrial IoT

Salah satu contoh paling jelas penerapan IoT edge computing adalah Industrial Internet of Things (IIoT). Dalam lingkungan pabrik, berbagai mesin dapat dilengkapi sensor untuk memantau kondisi operasional. Sensor dapat mengukur suhu, tekanan, getaran, kelembapan, konsumsi energi, dan parameter lainnya.

Data dari sensor kemudian diproses oleh edge device.

Jika sistem menemukan pola yang tidak normal, perusahaan dapat segera mendapatkan peringatan. Teknologi ini dapat mendukung predictive maintenance, yaitu metode pemeliharaan yang menggunakan data untuk memperkirakan kemungkinan terjadinya kerusakan.

Daripada menunggu mesin rusak, perusahaan dapat melakukan pemeriksaan atau perawatan ketika sistem menunjukkan adanya indikasi masalah. Pendekatan tersebut berpotensi mengurangi downtime, meningkatkan efisiensi, serta membantu menjaga produktivitas pabrik.

Contoh Penerapan pada Kendaraan Otonom

Kendaraan otonom menjadi contoh lain yang sangat bergantung pada pemrosesan data secara cepat. Kendaraan harus memahami kondisi di sekitarnya menggunakan berbagai sensor dan kamera. Sistem perlu mendeteksi kendaraan lain, pejalan kaki, rambu lalu lintas, lampu lalu lintas, kondisi jalan, serta berbagai objek lainnya.

Bayangkan kendaraan melaju dan tiba-tiba mendeteksi seseorang menyeberang jalan. Kendaraan harus mengambil keputusan dalam waktu sangat singkat. Jika seluruh data harus dikirim ke cloud terlebih dahulu, diproses, kemudian hasil keputusan dikirim kembali ke kendaraan, adanya jeda komunikasi dapat menjadi risiko.

Dengan edge computing, sebagian pemrosesan dapat dilakukan langsung di kendaraan. Sistem dapat menganalisis data sensor secara lokal dan mengambil keputusan dengan cepat, misalnya mengerem atau mengubah arah.

Cloud tetap dapat digunakan untuk kebutuhan lain, seperti menyimpan data perjalanan, menganalisis performa kendaraan, mengelola perangkat lunak, dan melakukan analisis data dalam skala besar.

Penerapan pada Smart City dan Keamanan

Konsep serupa juga dapat diterapkan dalam smart city. Kamera, sensor lalu lintas, sensor lingkungan, dan berbagai perangkat IoT dapat ditempatkan di banyak lokasi. Edge computing memungkinkan data dianalisis di lokasi sehingga sistem dapat merespons kondisi tertentu dengan cepat.

Misalnya, sensor lalu lintas dapat mendeteksi kepadatan kendaraan dan mengirimkan informasi kepada sistem pengendali lampu lalu lintas. Dengan pemrosesan di edge, perubahan pengaturan dapat dilakukan lebih cepat tanpa harus menunggu seluruh data diproses di pusat.

Dalam sistem keamanan, kamera juga dapat menggunakan edge computing untuk mendeteksi aktivitas tertentu secara lokal. Sistem tidak perlu mengirim seluruh rekaman video ke cloud secara terus-menerus.

Tantangan IoT Edge Computing

Meskipun menawarkan banyak keuntungan, penerapan edge computing juga memiliki tantangan. Perangkat edge yang tersebar di banyak lokasi membutuhkan pengelolaan dan pemeliharaan. Organisasi harus memastikan perangkat tetap mendapatkan pembaruan perangkat lunak, konfigurasi yang tepat, serta perlindungan keamanan.

Keamanan menjadi perhatian penting karena edge device berada di berbagai lokasi dan dapat menjadi target serangan siber.

Selain itu, perusahaan juga perlu menentukan data mana yang harus diproses di edge dan mana yang perlu dikirim ke cloud. Arsitektur yang kurang tepat dapat menyebabkan pemborosan sumber daya atau justru meningkatkan kompleksitas sistem.

Karena itu, penerapan IoT edge computing membutuhkan perencanaan yang matang, terutama terkait jaringan, keamanan, kapasitas komputasi, pengelolaan perangkat, serta integrasi dengan cloud.

Masa Depan IoT dan Edge Computing

Jumlah perangkat IoT diperkirakan terus berkembang seiring meningkatnya penggunaan sensor, AI, kendaraan pintar, robot, perangkat wearable, dan sistem industri otomatis. Pertumbuhan tersebut akan menghasilkan semakin banyak data. Mengirim seluruh data ke pusat data bukan selalu pilihan yang paling efisien.

Edge computing menawarkan pendekatan dengan memindahkan sebagian kemampuan pemrosesan lebih dekat ke sumber data. Ketika dipadukan dengan AI dan machine learning, perangkat edge bahkan dapat melakukan analisis yang semakin kompleks secara lokal.

Pada akhirnya, IoT edge computing bukan sekadar tentang memindahkan komputer lebih dekat ke perangkat. Teknologi ini merupakan bagian dari perubahan cara organisasi mengelola data dan mengambil keputusan. IoT berperan sebagai penghasil dan pengumpul data, edge computing memproses data yang membutuhkan respons cepat di dekat sumbernya, sementara cloud menyediakan kemampuan penyimpanan dan analisis dalam skala besar.

Ketiganya dapat membentuk arsitektur yang saling melengkapi. Dengan pendekatan tersebut, perusahaan dapat membangun sistem yang lebih responsif, efisien, dan mampu menghadapi pertumbuhan jumlah perangkat serta volume data yang semakin besar.

Bagi dunia industri, kendaraan otonom, smart city, keamanan, robotika, hingga berbagai perangkat pintar, kombinasi IoT dan edge computing menjadi salah satu fondasi penting untuk menghadirkan sistem yang mampu memahami kondisi, menganalisis data, dan mengambil keputusan secara cepat.