Sumber gambar: https://www.digi.com/getattachment/Blog/post/Edge-Computing-vs-Cloud-Computing-Differences-and/a3-graphic-1-cloud-vs-edge-computing.png?lang=en-US

Di era digital sekarang, dua istilah yang sering muncul adalah cloud computing dan edge computing. Keduanya sama-sama berhubungan dengan cara kita mengolah dan menyimpan data, tetapi caranya berbeda. Untuk memahami bedanya, bayangkan pertanyaan sederhana:

“Data ini mau diproses di jauh sana (di pusat data/cloud), atau sedekat mungkin dengan sumbernya (di ‘tepi’ jaringan)?”

Cloud computing adalah konsep di mana pemrosesan dan penyimpanan data dilakukan di server yang berada di data center (pusat data) yang bisa berlokasi sangat jauh dari pengguna.

Contoh penggunaan cloud:

  • Menyimpan file di layanan penyimpanan online

  • Menjalankan aplikasi web (misalnya sistem informasi, e-commerce, e-learning)

  • Melakukan analisis data dalam skala besar (big data, machine learning, dsb.)

Ciri utama cloud computing:

  • Sumber daya komputasi terpusat (di data center)

  • Skalanya bisa sangat besar dan fleksibel (tinggal tambah kapasitas)

  • Diakses lewat internet atau jaringan privat

Edge computing adalah pendekatan di mana data diproses sedekat mungkin dengan sumbernya, misalnya langsung di perangkat, di gateway lokal, atau di server kecil yang berada di dekat lokasi data dihasilkan. Kata “edge” di sini merujuk pada “tepi jaringan”, yaitu bagian terluar yang berinteraksi langsung dengan perangkat atau sensor.

Contoh penggunaan edge computing:

  • Kamera CCTV yang langsung menganalisis objek sebelum mengirim data ke server

  • Sensor di pabrik yang memutuskan berhentinya mesin jika suhu melewati batas

  • Perangkat IoT di kendaraan yang mengambil keputusan dalam hitungan milidetik

Ciri utama edge computing:

  • Pemrosesan data terjadi dekat dengan sumber data

  • Mengurangi ketergantungan pada koneksi internet yang konstan

  • Cocok untuk aplikasi yang butuh respon sangat cepat (low latency)

Berikut beberapa perbedaan kunci yang sering dibahas:

1. Lokasi Pemrosesan Data

  • Cloud: data dikirim ke server pusat (data center), diproses di sana, lalu hasilnya dikirim balik.

  • Edge: data diproses di dekat sumber (misalnya di perangkat lokal, gateway, atau mini server di lokasi).

2. Latency (Waktu Tunda)

  • Cloud: biasanya memiliki latency lebih tinggi, karena data harus menempuh jarak yang lebih jauh.

  • Edge: latency lebih rendah, karena jarak antara sumber data dan tempat pemrosesan lebih dekat.

3. Ketergantungan pada Koneksi Jaringan

  • Cloud: sangat bergantung pada koneksi jaringan yang stabil dan cukup cepat.

  • Edge: bisa tetap bekerja dan mengambil keputusan tertentu meski koneksi ke cloud sedang lemah atau terputus (selama logika dasarnya ada di edge).

4. Volume Data yang Dikirim

  • Cloud: sering kali data mentah dikirim langsung ke server untuk diolah.

  • Edge: data bisa disaring, diringkas, atau dianalisis dulu sebelum hanya mengirim hasilnya ke cloud, sehingga mengurangi trafik data.

5. Skala dan Sumber Daya

  • Cloud: memiliki sumber daya komputasi besar (CPU, GPU, storage) dan bisa diskalakan dengan mudah. Cocok untuk pemrosesan berat dan analitik skala besar.

  • Edge: sumber daya biasanya lebih terbatas, sehingga cocok untuk pemrosesan cepat dan spesifik, bukan perhitungan yang sangat kompleks dalam volume besar.

Cloud computing biasanya lebih cocok untuk:

  1. Penyimpanan dan Pengolahan Data Skala Besar
    Misalnya, mengumpulkan data dari banyak lokasi lalu menganalisisnya secara menyeluruh.

  2. Aplikasi yang Tidak Terlalu Sensitif terhadap Latency
    Contoh: sistem informasi, aplikasi perkantoran, backup data, website.

  3. Kebutuhan Skalabilitas Tinggi
    Saat beban pengguna bisa naik turun drastis, cloud memudahkan penyesuaian kapasitas tanpa perlu membeli perangkat fisik sendiri.

  4. Layanan Global
    Ketika aplikasi diakses dari banyak negara atau wilayah, cloud memudahkan distribusi layanan melalui data center yang tersebar.

Edge computing lebih tepat digunakan ketika:

  1. Butuh Respon Sangat Cepat (Real-Time / Near Real-Time)
    Misalnya sistem pengereman otomatis di kendaraan, kontrol mesin pabrik, atau deteksi objek pada kamera yang harus langsung bereaksi.

  2. Koneksi Jaringan Tidak Selalu Stabil
    Di lokasi terpencil, kapal, area industri tertentu, atau lingkungan yang sulit internet stabil, edge computing memungkinkan sistem tetap berjalan.

  3. Volume Data Sangat Besar dan Perlu Disaring di Awal
    Misalnya kamera yang menghasilkan stream video terus-menerus: tidak semuanya perlu dikirim ke cloud. Edge bisa melakukan deteksi dulu, baru mengirim event penting.

  4. Pertimbangan Privasi dan Regulasi
    Dalam beberapa kasus, data sensitif lebih aman jika diproses secara lokal, tanpa perlu selalu dikirim ke server pusat.

Dalam praktiknya, bukan soal memilih salah satu, tapi sering kali menggabungkan keduanya:

  • Edge: menangani pemrosesan cepat, filtering data, dan keputusan lokal.

  • Cloud: menyimpan data jangka panjang, melakukan analisis mendalam, training model AI, pelaporan, dan integrasi dengan sistem lain.

Pendekatan ini membuat sistem lebih responsif sekaligus tetap bisa memanfaatkan kekuatan komputasi besar di cloud.

Cloud computing dan edge computing adalah dua pendekatan yang saling melengkapi dalam dunia komputasi modern:

  • Cloud unggul dalam skala besar, fleksibilitas, dan pemrosesan berat.

  • Edge unggul dalam respon cepat, efisiensi data, dan kemampuan bekerja dekat dengan sumber data.

Memahami perbedaan dan karakter masing-masing membantu kita menentukan kapan sebaiknya data diproses di “awan”, dan kapan sebaiknya diproses di “tepi” jaringan.