Avvicinati ai tuoi utenti con l'edge computing
L'Internet delle cose (IoT) sta attualmente rivoluzionando intere applicazioni consumer e industriali, permettendogli di sfruttare i dati e i servizi forniti da miliardi di oggetti connessi a Internet. Uno dei principali fattori abilitanti della rivoluzione IoT è stata l'integrazione dei dispositivi IoT con le infrastrutture di cloud computing, che ha permesso alle applicazioni IoT di sfruttare la scalabilità, la capacità e la qualità del servizio (QoS) del cloud. Attualmente, tutti i principali fornitori di cloud forniscono supporto per l'hosting di applicazioni IoT e consentono ai fornitori IoT di offrire i loro servizi in modalità pay-as-you-go come Software-as-a-Service (SaaS) e Platform-as-a-Service (PaaS).
Tuttavia, l'integrazione IoT/Cloud presenta delle limitazioni che la rendono inadeguata per alcuni casi d'uso, in particolare per quelli che richiedono l'elaborazione e il controllo del campo in tempo reale. Queste limitazioni includono:
- Uso inefficiente della larghezza di banda, in quanto non tutti i dati IoT devono essere trasmessi e archiviati nel cloud, dato che solo un sottoinsieme limitato di essi ha un effettivo valore commerciale.
- La latenza di rete causata dall'interazione dei dispositivi IoT con il cloud rende questa soluzione inadatta alle applicazioni in tempo reale.
- Spreco di spazio di archiviazione, poiché i dati in eccesso che non hanno un valore commerciale essenziale vengono archiviati nel cloud (ad esempio, nel caso di sensori che registrano valori che non cambiano frequentemente).
- Limitata compatibilità con la privacy, poiché le implementazioni IoT/cloud non offrono un modo semplice per isolare i dati privati sensibili.
Per ovviare a queste limitazioni, è necessario avvicinare il processo di calcolo agli utenti e al campo, introducendo ulteriori livelli di elaborazione tra il cloud e il campo.
Caratteristiche dell'edge computing e slancio crescente
Negli ultimi due anni sono stati introdotti diversi approcci per distribuire il calcolo vicino al campo, tra cui il Fog Computing, le Cloudlet e il Mobile-Edge Computing. Nonostante i nomi diversi, tutti comportano la distribuzione di uno strato di nodi di calcolo ai margini della rete, cioè vicino agli utenti e tra il campo e il cloud. Per questo motivo, consideriamo questi approcci come diverse istanze del paradigma dell'"edge computing".
L'edge computing è caratterizzato da uno o più strati di nodi edge (cioè gateway) che vengono distribuiti tra il cloud e i dispositivi IoT, compresi i gateway vicini al campo. I gateway possono essere di diversi tipi, da controllori embedded e dispositivi IoT con capacità di elaborazione limitata a interi cluster di nodi di calcolo. I tipi esatti di nodi da distribuire e utilizzare dipendono dalla natura dell'applicazione target. In generale, la corretta distribuzione dei nodi edge può fornire diversi vantaggi, tra cui una riduzione della latenza per le applicazioni in tempo reale, un uso più efficiente della larghezza di banda e delle risorse di archiviazione, una maggiore scalabilità, una riduzione dei costi energetici, un miglioramento delle prestazioni ambientali e migliori opportunità di controllo della privacy e di protezione dei dati.
L'edge computing sta gradualmente diventando la scelta preferita per l'architettura di sistemi IoT su larga scala in ambito industriale e consumer, tra cui smart grid, produzione intelligente, trasporti intelligenti, smart city, sanità e altro ancora. Recentemente, le aziende che sviluppano standard, come l'Industrial Internet Consortium Reference Architecture e il consorzio OpenFog, hanno iniziato a promuovere l'uso dell'edge computing come parte delle loro architetture di riferimento per le implementazioni IoT. Allo stesso tempo, i produttori di apparecchiature come Allied Telesis si stanno impegnando per fornire piattaforme di edge computing configurabili e basate su standard che possano essere implementate in modo flessibile in ambienti diversi.
Esempi di applicazione
L'edge computing è obbligatorio nei seguenti tipi di implementazioni IoT:
- I sistemi di controllo distribuiti su larga scala integrano funzionalità location-aware con processi in tempo reale per supportare operazioni di controllo scalabili e a bassa latenza.
- Le applicazioni multiutente sensibili alla privacy sfruttano le capacità di isolamento dei dati dell'edge computing per ridurre al minimo il trasferimento e l'elaborazione di set di dati sensibili alla privacy nel cloud.
- Le applicazioni mobili consentono agli utenti in roaming e agli oggetti in rapido movimento (ad esempio, treni connessi e veicoli a guida autonoma) di interagire con i nodi edge nelle loro vicinanze e di beneficiare dell'accesso alle risorse locali.
Di seguito riportiamo due esempi pratici di applicazioni che presentano alcune delle caratteristiche sopra elencate:
Applicazioni di sicurezza e sorveglianza urbana
Si tratta di applicazioni ad alta intensità di dati che eseguono l'elaborazione in tempo reale di flussi multimediali (ad esempio, video) provenienti da numerosi punti di sorveglianza. In genere coprono grandi aree come reti metropolitane, uffici multipli, distretti metropolitani e altro ancora. Queste applicazioni possono elaborare in modo adattivo i flussi video a livello locale, riproducendo la logica dell'applicazione su diversi nodi/cloud di edge computing. I video vengono trasmessi al cloud con frame rate molto elevati ogni volta che viene rilevato un potenziale incidente di sicurezza; in caso contrario, vengono utilizzati frame rate bassi. A tal fine, i dati vengono elaborati all'edge sulla base di query di streaming avanzate, che includono funzionalità di rilevamento di pattern su immagini e video. In questo modo, l'elaborazione edge facilita l'elaborazione in tempo reale per il rilevamento tempestivo degli incidenti di sicurezza e, allo stesso tempo, consente un enorme risparmio di larghezza di banda e di spazio di archiviazione nel cloud. In queste implementazioni, è importante che i nodi edge offrano una certa flessibilità di implementazione per facilitarne l'installazione in ambienti diversi. Allo stesso modo, è importante facilitare l'implementazione di diversi algoritmi per rilevare gli eventi in condizioni e contesti diversi (ad esempio, giorno/notte, rilevamento dei volti, analisi delle immagini, ecc.)
Applicazioni di automazione della fabbrica digitale
Nelle applicazioni di smart manufacturing è spesso necessario avere una visione in tempo reale dei processi di produzione e dei loro orari. Questo è essenziale per supportare nuovi modelli di produzione come la personalizzazione di massa. Le implementazioni di edge computing nelle fabbriche possono fornire agli operatori umani informazioni analitiche in tempo reale sul loro lavoro in una determinata stazione, per consentire una rapida convalida dei processi di produzione e una pronta identificazione dei problemi, migliorando al contempo le loro decisioni sulle fasi successive del processo di produzione. Allo stesso modo, possono anche simulare parti del processo produttivo all'edge per fornire informazioni sul controllo della qualità, sulle modalità di guasto e sulle operazioni di manutenzione, in particolare per quanto riguarda le attrezzature della stazione.
Il futuro dell'edge computing
Come dimostrano le cifre del mercato, lo slancio industriale e gli standard, l'edge computing sta crescendo rapidamente. Nei prossimi anni, l'importanza dell'edge computing continuerà a crescere perché diventerà un elemento essenziale per le applicazioni che domineranno il mercato. Queste ultime includono le automobili connesse, i veicoli a guida autonoma e un'ampia gamma di applicazioni dell'Industria 4.0 nei reparti di produzione, negli impianti energetici, nelle raffinerie di petrolio e altro ancora. Inoltre, l'edge computing darà vita a nuovi paradigmi per le applicazioni IoT, tra cui quelli che coinvolgono l'intelligenza artificiale e gli oggetti intelligenti, come robot industriali, robot di assistenza, pompe intelligenti, indossabili intelligenti e altro ancora. Gli oggetti intelligenti avranno un comportamento semi-autonomo ma potranno comunque interagire con le piattaforme IoT/cloud tramite nodi edge appropriati.
Con l'adozione di adeguate misure di Cybersecurity, l'edge computing consentirà la proliferazione di applicazioni che comportano l'attuazione e il controllo in tempo reale, che è una delle principali promesse di valore dell'IoT. In effetti, le applicazioni IoT non si limitano a ricavare informazioni e conoscenze dai dati IoT, ma consentono anche di chiudere il cerchio con il campo e di influenzare il mondo fisico.
