L'edge computing è uno degli argomenti caldi in campo IoT e ogni vendor lo considera dal suo punto di vista. Anche Microsoft ha il suo, che ovviamente vede in primo piano il cloud e in particolare il dialogo tra servizi erogati centralmente dalla "nuvola" ed altri eseguiti in locale alla periferia della rete. L'edge computing secondo Microsoft sta tutto nel raggiungere il giusto equilibrio tra queste componenti e Azure IoT Edge è uno degli elementi chiave di questa sinergia.

Azure IoT Edge non è una novità in sé, lo è il fatto che sia stato reso disponibile agli sviluppatori in versione preliminare public preview, con una prima serie di funzionalità per la creazione di applicazioni basate su intelligenza artificiale e machine learning. È quella che a Redmond chiamano "cloud intelligence": algoritmi e modelli addestrati in cloud e poi scaricati ed eseguiti in locale su dispositivi anche poco potenti.

Azure IoT Edge serve appunto ad abilitare questo scenario, operando in sinergia con altri elementi del cloud Microsoft come Azure Machine Learning, Azure Stream Analytics e le Azure Functions. Il centro nevralgico di questo approccio all'edge computing resta Azure IoT Hub, tramite cui si possono organizzare i flussi di dati tra i servizi cloud di Azure e anche codice di terze parti.



Una applicazione di edge computing è quindi gestibile come un flusso di dati - ad esempio provenienti da sensori - che viene elaborato da elementi virtualizzati in container che vengono scaricati ed eseguiti in locale. Per questo Azure IoT Edge è progettato per gestire container Docker su varie piattaforme (Linux o Windows, x86 o ARM) e con i necessari requisiti di sicurezza.

Il codice necessario per le applicazioni di edge computing si può sviluppare in vari linguaggi: per ora C#, C e Python ma ne sono previsti altri in futuro. Azure IoT Hub si occupa della distribuzione delle applicazioni su singoli dispositivi ma anche su "flotte" molto numerose.