Edge Computing menghadirkan paradigma pemrosesan data baru yang sangat relevan di era digital yang semakin cepat. Saat ini, dengan semakin banyaknya perangkat yang terhubung dan volume data yang terus meningkat, kebutuhan untuk memproses data dengan cepat dan efisien menjadi semakin penting. Edge Computing diposisikan sebagai solusi yang dapat mengatasi tantangan tersebut dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya, sehingga mempercepat waktu respons dan mengurangi ketergantungan pada pusat data tradisional.

Mari kita bahas lebih lanjut tentang Edge Computing, mulai dari pengertian, jenis, manfaat, tantangan, cara kerja, hingga pendekatan dan strategi implementasi Edge Computing dalam ERP berikut ini!
 

Apa itu Edge Computing?

Edge Computing merupakan model komputasi yang mendekatkan pemrosesan data ke sumber data, terutama pada perangkat yang berada di tepi jaringan. Dengan menggunakan pendekatan edge computing, data dapat diproses secara lokal di perangkat seperti server edge atau perangkat Internet of Things (IoT) seperti sensor dan kamera. Hal ini meningkatkan kinerja aplikasi serta mengurangi latensi yang sangat penting untuk aplikasi real-time yang memerlukan waktu respons cepat dan koneksi stabil, seperti sistem IoT atau aplikasi yang memerlukan interaksi langsung. Pendekatan ini juga memungkinkan pengguna untuk tidak sepenuhnya bergantung pada cloud atau pusat data terpusat dalam menjalankan seluruh tugas, sehingga mempercepat akses data sekaligus mengurangi beban jaringan.

Edge computing memberikan manfaat efisiensi operasional yang signifikan karena data yang dihasilkan tidak perlu lagi dikirim ke pusat data jarak jauh untuk diproses. Hal ini berpotensi menghemat bandwidth dan mengurangi biaya data, terutama karena semakin banyak perangkat IoT yang terhubung menghasilkan data dalam jumlah besar secara real-time. Dengan kemampuan untuk memproses data yang lebih dekat dengan pengguna teknologi ini tidak hanya memungkinkan wawasan bisnis yang lebih mendalam dan pengambilan keputusan berdasarkan data yang lebih cepat, tetapi juga memberikan pengalaman pengguna yang lebih lancar dan responsif.
 

Jenis-jenis Edge Computing

Berikut ini adalah jenis-jenis edge computing beserta peran dan fungsinya dalam mendukung pemrosesan data yang lebih cepat dan efisien di berbagai bidang.

1. Fog Computing

   Fog Computing adalah metode yang membantu mempercepat pemrosesan data dengan mendistribusikan sebagian tugas komputasi ke perangkat-perangkat yang lebih dekat dengan pengguna. Hal ini mengurangi jumlah data yang harus dikirimkan ke pusat data utama sehingga dapat menurunkan latensi secara signifikan. Dalam metode ini, data diproses di node lokal atau intermediate sebelum sampai ke cloud, menjadikan Fog Computing ideal untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat atau pemrosesan yang berkesinambungan.

2. Mobile Edge Computing (MEC)

   Mobile Edge Computing (MEC) dirancang untuk mengoptimalkan layanan yang membutuhkan waktu respons yang sangat rendah dengan menempatkan komputasi lebih dekat ke pengguna akhir dalam jaringan seluler. Teknologi ini terutama dimanfaatkan dalam jaringan 5G, di mana data yang dihasilkan oleh perangkat seluler dapat diproses langsung di tepi jaringan seluler, sehingga mengurangi waktu untuk mentransfer data ke pusat data utama dan mempercepat respons.

3. Micro Data Center

   Jenis edge computing ini menggunakan pusat data kecil (mini data centers) yang ditempatkan di lokasi terdekat dengan perangkat pengguna atau di dalam jaringan lokal. Fungsinya adalah untuk memberikan kinerja tinggi melalui pemrosesan data lokal dan mengurangi ketergantungan pada pusat data besar yang mungkin terletak jauh. Micro Data Centers sangat bermanfaat dalam pengaturan bisnis skala kecil atau di daerah yang memiliki infrastruktur terbatas.

4. Industrial Edge Computing

   Dalam dunia industri, Industrial Edge Computing mengacu pada penggunaan edge computing untuk memantau dan mengelola operasi secara langsung di lokasi pabrik atau fasilitas. Data yang dihasilkan oleh mesin atau peralatan langsung dianalisis dan diproses di tempat, memungkinkan keputusan cepat untuk meningkatkan efisiensi produksi, menurunkan waktu henti dan mengoptimalkan proses industri.

5. IoT Edge Computing

   IoT Edge Computing mendukung perangkat Internet of Things (IoT) dengan melakukan pemrosesan data yang dihasilkan langsung di tepi jaringan. Perangkat IoT seperti sensor, kamera atau perangkat pintar lainnya dapat menghasilkan data dalam jumlah besar yang akan sulit diproses di cloud secara real-time. Edge computing memproses data tersebut di dekat sumbernya sehingga meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan untuk berbagai aplikasi, seperti rumah pintar (smart home), kota pintar (smart city) dan pabrik otomatis.

6. Edge Server

   Edge Server adalah server yang terletak di lokasi lokal, berfungsi untuk memproses data langsung di sumbernya. Server ini memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat dan respons yang lebih baik karena data tidak perlu dikirimkan ke pusat data yang jauh. Edge Server sering digunakan di area yang memerlukan waktu respons rendah, seperti aplikasi kesehatan yang memantau pasien atau layanan perbankan yang melibatkan transaksi real-time.

7. Satellite Edge Computing

   Satellite Edge Computing adalah jenis edge computing yang memungkinkan pemrosesan data di dalam jaringan satelit. Dengan memanfaatkan jaringan satelit, data dapat diproses lebih cepat di lokasi yang jauh atau sulit dijangkau oleh infrastruktur darat. Misalnya, data yang dikumpulkan dari lokasi terpencil atau dari transportasi di laut dapat diproses di satelit tanpa harus mengirimkannya ke pusat data jauh, sehingga memungkinkan respons waktu nyata untuk aplikasi seperti navigasi atau pemantauan lingkungan.

8. Edge AI (Artificial Intelligence)

   Edge AI menggabungkan teknologi kecerdasan buatan di ujung jaringan untuk memproses data secara langsung. Dengan memanfaatkan model AI, data yang dihasilkan dapat dianalisis dan dipahami secara langsung di perangkat edge tanpa mengirimkannya ke cloud. Contohnya, kamera keamanan pintar yang memiliki kemampuan deteksi wajah langsung di perangkat edge dapat mengambil tindakan tanpa harus menunggu respons dari pusat data.

Setiap jenis edge computing memainkan peran penting dalam mendukung pemrosesan data yang efisien dan cepat, masing-masing dirancang untuk memenuhi kebutuhan khusus dalam berbagai skenario penggunaan. Dengan semakin berkembangnya teknologi seperti IoT, 5G dan AI, edge computing akan terus berkembang untuk memenuhi tuntutan kinerja tinggi dan waktu respons cepat dalam berbagai bidang.
 

Manfaat Edge Computing

Edge computing memberikan berbagai manfaat signifikan yang mendukung efisiensi dan kegunaan sistem, khususnya untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan data real-time dan kecepatan respons yang tinggi.

Di bawah ini merupakan beberapa manfaat dari penerapan edge computing, yaitu sebagai berikut:

1. Latensi Minim dan Respons Cepat

   Dengan memproses data langsung di dekat sumbernya, edge computing mampu mengurangi latensi secara signifikan, sehingga aplikasi dapat memberikan respons dengan cepat. Teknologi ini penting bagi industri yang membutuhkan transfer data cepat seperti manufaktur robotik, di mana tindakan perlu diambil secepat mungkin untuk mencegah situasi berbahaya.

2. Optimasi Bandwidth

   Edge computing mengurangi kebutuhan untuk mengirim data ke pusat data dengan mengolah data di lokasi terdekat. Hal ini mengoptimalkan penggunaan bandwidth dan membuat jaringan lebih stabil serta efisien, khususnya untuk aplikasi yang menangani data dalam jumlah besar atau di area dengan bandwidth terbatas.

3. Peningkatan Keamanan Data

   Karena data diproses dan disimpan secara lokal, risiko kebocoran atau serangan siber menjadi lebih rendah dibandingkan dengan pengiriman data ke pusat data atau cloud yang lebih rentan. Selain itu, data yang perlu ditransfer ke pusat data dapat dienkripsi sehingga edge computing membantu perusahaan memenuhi aturan perlindungan data seperti GDPR dengan menjaga data sensitif tetap di dekat sumbernya.

4. Dukungan untuk Internet of Things (IoT)

   Dengan kemampuan memproses data di tepi jaringan, edge computing memperluas ekosistem IoT sehingga memungkinkan perangkat IoT untuk menghasilkan dan mengolah data real-time secara efisien. Hal ini sangat berguna bagi aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti pemantauan kesehatan, kontrol industri dan kendaraan otonom.

5. Skalabilitas yang Lebih Baik

   Edge computing mendukung pertumbuhan aplikasi dengan memungkinkan sistem diperluas lebih mudah di tepi jaringan. Dengan mengolah data di lokasi terdekat, edge computing memberikan fleksibilitas dan skalabilitas tinggi bagi perusahaan yang memerlukan pengolahan data lokal secara efisien.

6. Pengurangan Biaya Operasional

   Dengan mengurangi jumlah data yang harus ditransmisikan ke pusat data, edge computing membantu menghemat biaya operasional yang berkaitan dengan bandwidth dan penyimpanan cloud. Sistem hanya mengirimkan data penting saja, sehingga secara langsung menekan biaya transmisi data dalam jumlah besar.

7. Performa Baik di Lokasi Terpencil

   Edge computing memberikan performa yang lebih baik di daerah terpencil atau lokasi dengan konektivitas terbatas. Dengan pemrosesan data lokal, perusahaan tetap dapat menjaga operasi berjalan lancar tanpa bergantung pada konektivitas jaringan yang mungkin tidak stabil, sehingga mengurangi risiko waktu henti operasional.

Dengan berbagai manfaat yang ada menjadikan edge computing solusi yang sangat mendukung kebutuhan modern dalam menghadapi tantangan data real-time dan memberikan keuntungan untuk berbagai bidang.
 

Tantangan Edge Computing

Edge computing menjadi solusi untuk mengatasi keterbatasan model komputasi tradisional yang terpusat, terutama dalam mendukung aplikasi real-time dan pemrosesan data yang lebih dekat dengan sumbernya. Dengan potensi yang besar untuk meningkatkan efisiensi, mempercepat respons dan mengurangi beban jaringan pusat, edge computing digunakan secara luas di berbagai bidang, mulai dari manufaktur hingga transportasi dan kesehatan. Namun, dalam penerapannya, edge computing menghadapi berbagai tantangan yang perlu dikelola dengan baik agar manfaatnya dapat dicapai secara maksimal.

Berikut ini adalah beberapa tantangan yang sering muncul dalam implementasi edge computing, yaitu:

1. Kemampuan Terbatas

   Infrastruktur edge computing memiliki sumber daya yang terbatas dibandingkan pusat data tradisional. Hal ini menuntut pemanfaatan perangkat keras dan perangkat lunak yang optimal, di mana hanya layanan-layanan tertentu yang bisa dijalankan. Keterbatasan ini mengharuskan perusahaan untuk fokus pada aplikasi yang memiliki tujuan spesifik dan menghindari pengalokasian sumber daya ke fungsi yang tidak efisien. Oleh karena itu, perencanaan yang jelas sangat diperlukan agar setiap komponen di edge memiliki fungsi yang optimal dan memenuhi kebutuhan spesifik.

2. Konektivitas

   Edge computing dimaksudkan untuk mengurangi ketergantungan pada jaringan pusat, tetapi tetap memerlukan konektivitas minimal untuk menjalankan fungsi tertentu. Tantangan muncul ketika infrastruktur berada di wilayah dengan konektivitas buruk atau tidak stabil. Situasi ini dapat memengaruhi pengambilan keputusan real-time dan pengolahan data. Perencanaan edge computing harus mencakup desain yang kuat terhadap gangguan koneksi, termasuk strategi untuk penanganan data ketika jaringan sedang bermasalah.

3. Keamanan

   Karena edge computing menggunakan banyak perangkat IoT yang tersebar, risiko keamanan meningkat signifikan. Perangkat-perangkat ini rentan terhadap serangan siber karena sering kali memiliki kapasitas terbatas untuk penanganan keamanan yang canggih. Upaya perlindungan harus dilakukan melalui konfigurasi yang ketat, pemantauan serta penerapan kebijakan keamanan yang konsisten. Selain itu, enkripsi data, manajemen patch dan update software secara berkala serta pemeriksaan keamanan secara proaktif sangat penting untuk melindungi jaringan dari potensi serangan.

4. Pengelolaan Siklus Data (Data Lifecycles)

   Edge computing menghasilkan banyak data real-time yang sering kali hanya tepat pada waktu tertentu saja. Menentukan data yang harus disimpan setelah analisis selesai menjadi tantangan. Perusahaan harus membuat keputusan yang bijak untuk mengelola siklus data dengan mempertimbangkan penyimpanan jangka panjang untuk data yang strategis. Tanpa manajemen yang tepat, kapasitas penyimpanan di edge akan cepat terisi sehingga akan menghambat kinerja dan meningkatkan biaya operasional.

5. Kompleksitas Operasional dan Manajemen Infrastruktur

   Implementasi edge computing menambah kompleksitas dalam mengelola infrastruktur TI, terutama karena adanya banyak node yang tersebar di berbagai lokasi. Hal ini menuntut sistem monitoring dan manajemen terpusat yang efektif untuk mengontrol dan memantau kinerja setiap node. Penanganan gangguan, distribusi update, serta integrasi data dari berbagai lokasi menjadi tantangan tersendiri dalam mempertahankan kinerja optimal pada skala yang besar.

6. Standarisasi dan Kompatibilitas

   Edge computing masih merupakan teknologi yang berkembang dan sering kali belum memiliki standarisasi yang tepat. Hal ini menyebabkan tantangan dalam interoperabilitas antara perangkat dan platform yang berbeda. Ketika perusahaan ingin mengintegrasikan perangkat dari vendor yang berbeda, mereka bisa menghadapi masalah kompatibilitas dan standar yang tidak seragam. Kurangnya standarisasi ini dapat menghambat adopsi dan menyebabkan biaya tambahan untuk menyesuaikan teknologi atau melakukan integrasi perangkat.

7. Kebutuhan Energi

   Perangkat di edge umumnya berada di lokasi yang tidak memiliki akses listrik yang stabil, terutama di lokasi terpencil. Konsumsi daya menjadi tantangan besar karena perangkat perlu bekerja secara terus menerus untuk mendukung analisis data real-time. Solusi edge computing harus dirancang agar hemat energi dan mampu bertahan dalam kondisi daya yang terbatas. Hal ini bisa melibatkan penggunaan baterai berkapasitas tinggi atau penggunaan energi alternatif untuk menjaga kelangsungan operasional di lokasi-lokasi yang minim akses listrik.

Dari berbagai tantangan yang ada menandakan bahwa meskipun edge computing memberikan manfaat yang signifikan, namun kesuksesan implementasinya sangat bergantung pada perencanaan yang matang dan pengelolaan yang baik. Setiap perusahaan perlu memahami kebutuhan spesifik mereka dan merancang strategi yang dapat mengatasi tantangan-tantangan tersebut, sehingga keunggulan edge computing dapat dimanfaatkan secara optimal.
 

Cara Kerja Edge Computing

Dalam model komputasi konvensional, data yang dihasilkan oleh pengguna harus melalui proses yang panjang sebelum diproses dan dikirimkan kembali sebagai hasil. Dimulai dari perangkat pengguna, data melintasi jaringan publik seperti internet kemudian masuk ke jaringan internal perusahaan atau penyedia layanan hingga akhirnya mencapai data center untuk diproses. Setelah itu, data yang sudah diproses dikirimkan kembali melewati jalur yang sama ke pengguna. Meskipun model ini sangat stabil dan dapat diandalkan, jarak dan banyaknya proses transmisi dapat memperlambat waktu respons, terutama pada aplikasi yang membutuhkan pengolahan data real-time.

Edge computing mengubah pendekatan ini dengan menempatkan penyimpanan data dan server lebih dekat ke lokasi data yang dihasilkan yaitu di tepi jaringan, sehingga data tidak harus melalui jalur yang panjang. Dengan menempatkan komponen-komponen komputasi di dekat sumber data, proses pengolahan dapat dilakukan langsung di titik pengumpulan tanpa perlu dikirimkan ke data center yang berlokasi jauh. Alur ini mengurangi waktu perjalanan data dan menurunkan latensi secara signifikan. Edge computing memungkinkan berbagai perangkat pintar dan sensor untuk mengirim data yang akan diproses secara cepat yang penting dalam berbagai industri, terutama yang membutuhkan respon cepat seperti kendaraan otonom, kesehatan dan manufaktur.

Keuntungan utama dari edge computing terletak pada peningkatan kecepatan pemrosesan dan penghematan waktu. Dengan memangkas alur perjalanan data, aplikasi yang membutuhkan latensi rendah seperti video streaming, game online dan analisis data sensor untuk produksi real-time menjadi lebih efisien. Dalam skenario ini, edge computing dapat memfasilitasi aliran data yang cepat antara perangkat pengguna dan sumber daya komputasi. Dalam bidang IoT (Internet of Things), edge computing sangat berguna untuk menganalisis data sensor dan memberikan respons secara langsung, yang membuat teknologi ini menjadi fondasi penting dalam perkembangan industri 4.0.

Edge computing bukanlah pengganti model komputasi konvensional, namun kedua pendekatan ini saling melengkapi. Edge computing digunakan untuk memenuhi kebutuhan aplikasi yang sangat bergantung pada latensi rendah dan waktu respons cepat. Sebaliknya, aplikasi yang tidak memerlukan kecepatan tinggi seperti penyimpanan data yang besar atau pemrosesan batch, lebih efisien ditempatkan di data center. Dengan demikian, arsitektur komputasi yang ideal dapat memanfaatkan kekuatan edge computing di tepi jaringan untuk aplikasi tertentu, sementara data center tetap menjadi tempat utama untuk pengolahan yang tidak mendesak.
 

Pendekatan dan Strategi Implementasi Edge Computing dalam ERP

Implementasi edge computing dalam sistem Enterprise Resource Planning (ERP) dapat memberikan kecepatan dan efisiensi yang lebih baik dalam pengolahan data, terutama bagi perusahaan yang mengandalkan data real-time. Dengan edge computing, data dapat diolah lebih dekat ke sumbernya, sehingga mengurangi latensi dan ketergantungan pada pusat data terpusat.

Berikut adalah strategi dan pendekatan terbaik untuk mengintegrasikan edge computing dalam sistem ERP:

1. Identifikasi Proses dan Lokasi yang Menguntungkan

   Strategi pertama adalah mengidentifikasi proses ERP yang mendapat manfaat langsung dari pemrosesan data di edge. Misalnya, proses yang membutuhkan data real-time seperti pemantauan inventori, produksi dan pemeliharaan prediktif sangat cocok diterapkan dengan edge computing. Selain itu, pastikan perangkat edge ditempatkan di lokasi-lokasi yang dekat dengan sumber data untuk memaksimalkan efisiensi.

2. Perangkat dan Infrastruktur Edge yang Memadai

   Menentukan perangkat keras yang tepat merupakan langkah penting. Pilih perangkat edge yang memiliki kapasitas komputasi yang cukup sesuai dengan kebutuhan proses ERP yang akan ditangani, serta kemampuan untuk terhubung dengan jaringan pusat ERP. Infrastruktur yang dipilih harus juga fleksibel untuk mendukung skala jaringan sesuai dengan pertumbuhan kebutuhan bisnis.

3. Desentralisasi Pemrosesan Data

   Sistem ERP konvensional biasanya mengandalkan pemrosesan terpusat. Dalam strategi ini, bagi pemrosesan data ke dalam dua kategori yaitu data yang memerlukan respons langsung di lokasi (dengan edge computing) dan data yang dapat dikirim ke pusat data untuk analisis lebih lanjut. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengurangi beban kerja jaringan dan mempercepat respons terhadap situasi lapangan.

4. Integrasi dan Sinkronisasi Data

   Agar data tetap sinkron antara edge dan pusat ERP, perusahaan perlu mengembangkan mekanisme yang memungkinkan data diperbarui secara otomatis. Hal tersebut memerlukan middleware atau aplikasi integrasi khusus yang memastikan bahwa data di edge dapat langsung diperbarui di sistem pusat ERP ketika jaringan stabil.

5. Keamanan Data di Edge

   Mengamankan data di edge adalah prioritas penting. Implementasi edge computing memperluas area potensi serangan siber, sehingga penting untuk menerapkan enkripsi data, otentikasi dua faktor dan firewall pada perangkat edge. Pemantauan dan pembaruan keamanan secara berkala juga harus dilakukan untuk mencegah potensi ancaman.

6. Latihan dan Peningkatan Kapasitas Tim

   Karena edge computing relatif baru bagi berbagai sistem ERP, pelatihan bagi tim IT dan manajemen sangat penting. Latih tim untuk mengelola perangkat edge, menjaga sinkronisasi data, serta merespons masalah yang mungkin terjadi dalam pengolahan data. Dengan pengetahuan ini, perusahaan dapat memaksimalkan manfaat dari strategi edge computing yang diterapkan dalam ERP.

7. Evaluasi dan Optimasi Berkelanjutan

   Setelah implementasi awal, lakukan evaluasi berkala terhadap kinerja edge computing dalam sistem ERP. Pemantauan ini penting untuk memastikan bahwa sistem berjalan optimal dan sesuai dengan kebutuhan bisnis yang dinamis. Lakukan penyesuaian sesuai dengan kebutuhan atau perubahan dalam proses bisnis yang terjadi.

Implementasi edge computing dalam ERP memerlukan perencanaan yang matang dan strategi yang tepat. Dengan mengikuti pendekatan di atas, perusahaan dapat memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan kecepatan, efisiensi dan fleksibilitas operasional perusahaan.
 

Kesimpulan

Edge computing merupakan suatu model pendekatan teknologi yang memproses data lebih dekat ke sumbernya, sehingga memungkinkan analisis data secara cepat dan mengurangi latensi dibandingkan dengan metode konvensional yang mengandalkan pusat data terpusat. Dalam model ini, data diproses di perangkat-perangkat di tepi jaringan seperti sensor atau perangkat IoT, sehingga data dapat segera digunakan untuk mengambil sebuah keputusan dengan cepat. Proses ini sangat berguna di berbagai bidang yang memerlukan respons real-time seperti manufaktur, transportasi dan kesehatan, di mana waktu adalah faktor yang sangat penting.

Selain mengurangi latensi, edge computing juga meningkatkan efisiensi jaringan karena mengurangi kebutuhan untuk mengirim data ke pusat data atau cloud yang biasanya memerlukan bandwidth besar. Dengan memproses data lebih dekat ke pengguna atau perangkat, teknologi ini membantu menghemat biaya dan mengurangi konsumsi data yang biasanya harus melewati jaringan, sehingga lebih hemat energi dan berkelanjutan. Kelebihan ini menjadikan edge computing pilihan yang lebih cocok untuk aplikasi-aplikasi yang memerlukan transfer data dalam jumlah besar atau analisis yang cepat, misalnya pada kendaraan otonom atau smart city.

Edge computing juga memiliki beberapa tantangan dalam penerapannya, seperti kebutuhan akan pengamanan yang ketat karena data diproses di berbagai lokasi, bukan di pusat data yang terkontrol. Infrastruktur yang diperlukan juga bisa jadi memerlukan biaya yang mahal dan kompleks dalam implementasinya. Meski begitu, dengan semakin meningkatnya kebutuhan akan teknologi yang lebih cepat dan efisien, edge computing diperkirakan akan terus berkembang dan menjadi bagian penting dari solusi teknologi masa depan yang responsif dan berkelanjutan.