Accedi / Registrati Account

Edge computing

Perché IoT ed edge computing devono lavorare in sinergia

Jump to section

La IoT produce enormi quantità di dati, che devono essere elaborati e analizzati prima di essere utilizzati. L'edge computing avvicina i servizi di elaborazione all'utente finale o alla sorgente dei dati, come un dispositivo IoT, 

permettendo di raccogliere ed elaborare i dati della IoT all'edge, nella posizione in cui si trova il dispositivo, prima di inviarli a un datacenter o a un cloud, al fine di anticipare per l'identificazione degli schemi che danno origine alle azioni, come il rilevamento delle anomalie per la manutenzione predittiva. 

Per i dispositivi IoT, è sempre più importante sfruttare la potenza di elaborazione per analizzare velocemente i dati in tempo reale. 

 

Cosa sono la IoT e l'edge computing

La Internet of Things (IoT) è la rete che si ottiene connettendo gli oggetti fisici a Internet. L'acronimo IoT indica qualunque sistema formato da dispositivi IoT o hardware fisici in grado di scambiare dati in rete senza richiedere alcun intervento umano. 

Un dispositivo IoT può essere qualsiasi cosa, da un comune elettrodomestico o una lampadina ai dispositivi medicali utilizzati per l'assistenza sanitaria, fino ai dispositivi indossabili e ai dispositivi intelligenti, per arrivare addirittura alla segnaletica stradale nelle città intelligenti.

Un tipico sistema IoT invia, riceve e analizza continuamente i dati, nell'ambito di un ciclo di feedback. L'analisi può essere eseguita manualmente o avvalendosi di intelligenza artificiale e machine learning (AI/ML), in tempo reale o su periodi più lunghi. 

 

Per edge computing si intende l'attività di elaborazione che si svolge vicino all'ubicazione fisica dell'utente che elabora i dati o alla sorgente dei dati, al fine di ridurre la latenza e risparmiare larghezza di banda.

Avvicinando i servizi di elaborazione a queste ubicazioni, è possibile offrire servizi più rapidi e affidabili che migliorano l'esperienza dell'utente, mentre le aziende hanno la possibilità di supportare più efficacemente le applicazioni sensibili alla latenza e di utilizzare ad esempio l'analisi basata su IA o ML per identificare le tendenze e offrire prodotti e servizi più in linea con le esigenze dei consumatori.

L'edge computing consente alle aziende di utilizzare e distribuire un pool di risorse comune fra diverse ubicazioni, al fine di espandere l'infrastruttura centralizzata per rispondere a esigenze che aumentano insieme al numero dei dispositivi e ai volumi di dati.

Un gateway IoT è in grado di inviare dati dall'edge al cloud o al datacenter centralizzato, oppure ai sistemi edge affinché vengano elaborati a livello locale.

 

Cosa lega la IoT all'edge

La disponibilità di risorse di elaborazione più vicine alla posizione dei dispositivi fisici che generano i dati costituisce un notevole vantaggio per la IoT. Al fine di accelerare la reazione o le misure correttive, i dati prodotti dai sensori e dai dispositivi IoT devono essere analizzati direttamente all'edge, anziché essere inviati a una posizione centrale per essere analizzati successivamente.

L'edge computing fornisce le risorse di elaborazione e storage locali necessarie per soddisfare le esigenze dei dispositivo IoT in termine di dati ed elaborazione, riducendo la latenza delle comunicazioni fra i dispositivi IoT e le reti IT centrali a cui sono connessi.

Senza l'edge computing, la IoT dipenderebbe completamente dalla connettività di rete e dai servizi di elaborazione offerti dal cloud o dal datacenter e il continuo scambio di dati fra i dispositivi IoT e il cloud rallenterebbe i tempi di risposta, a scapito dell'efficienza operativa.

L'edge computing contribuisce a risolvere anche altri problemi, come quelli legati alla larghezza di banda della rete necessaria per scambiare enormi quantità di dati su una lenta connessone cellulare o satellitare, a cui si aggiunge la possibilità di continuare a lavorare offline in caso di interruzione della connessione di rete.

L'edge computing consente pertanto di sfruttare le grandi quantità di dati generate dai dispositivi IoT collegati. Eseguendo il deployment di algoritmi e modelli di machine learning all'edge, è possibile elaborare i dati localmente e utilizzare i risultati per accelerare il processo decisionale. Inoltre, grazie all'edge computing è possibile aggregare i dati prima di inviarli a una posizione centralizzata per sottoporli a ulteriori analisi o archiviarli a lungo termine.

 

Edge computing e cloud computing

In un modello di cloud computing, le risorse e i servizi di elaborazione sono spesso centralizzati in datacenter di grandi dimensioni, mentre uno o più cloud forniscono parte dell'infrastruttura di rete necessaria per connettere i dispositivi IoT a Internet.

Per scambiare dati con un database disponibile in una posizione centralizzata, i dispositivi edge hanno bisogno di una connessione di rete, che solitamente viene fornita da uno o più cloud.

Tale connessione cloud può essere utilizzata solo per traferire dati dal dispositivo edge a un datacenter oppure per inviare al datacenter un log delle decisioni prese dal dispositivo edge, allo scopo di memorizzare tali dati, elaborarli o eseguire un'analisi dei big data.

 

Differenza tra un dispositivo IoT e un dispositivo edge

I dispositivi edge sono componenti hardware fisici situati in ubicazioni remote, all'edge della rete, e dotati di una quantità di risorse di memoria, elaborazione e calcolo sufficiente per raccogliere dati, elaborarli e rispondere sulla base dei risultati ottenuti, praticamente in tempo reale richiedendo un contributo minimo agli altri componenti della rete.

Un dispositivo IoT è un oggetto fisico connesso a Internet, che costituisce una sorgente dei dati, mentre un dispositivo edge è un sistema che raccoglie ed elabora tali dati.

Un dispositivo edge può essere considerato parte integrante della IoT, se dispone di risorse di elaborazione e storage sufficienti per prendere decisioni a bassa latenza ed elaborare i dati nell'arco di pochi millisecondi.

In alcuni casi, i termini dispositivo IoT e dispositivo edge vengono utilizzati intercambiabilmente.

 

Esempi reali di IoT

Di solito, qualunque dispositivo considerato "intelligente" fa parte della IoT. Ecco alcuni esempi: 

  • Autovetture autonome
  • Termostati intelligenti
  • Case intelligenti 
  • Realtà virtuale e aumentata 
  • Città intelligenti
  • IoT industriale
  • Smartwatch

Scenario di utilizzo per IoT ed edge computing

Per IoT industriale, o IIoT, si intende l'uso della IoT in un contesto industriale, come i macchinari di una fabbrica. Pensa al ciclo di vita dei macchinari utilizzati in una fabbrica. Nel costo del tempo, le apparecchiature possono subire sollecitazioni di ogni genere e i guasti sono considerati parte integrante delle operazioni.

È possibile installare sensori IoT sui componenti dei macchinari più soggetti a usura, o che presentano la maggiori probabilità di guastarsi, quindi analizzare i dati di tali sensori e utilizzarli per la manutenzione predittiva, in modo da ridurre i tempi di fermo.

I autovetture autonome dimostrano chiaramente perché la IoT e l'edge computing devono lavorare in sinergia. Mentre si sposta per le vie della città, un'autovettura autonoma deve raccogliere ed elaborare in tempo reale i dati relativi a traffico, pedoni, cartelli stradali e semafori, oltre a monitorare i suoi sistemi interni.

Se il veicolo deve fermarsi o sterzare all'improvviso per evitare un incidente, lo scambio di dati fra il veicolo e il cloud per l'elaborazione richiederebbe troppo tempo. 

Grazie all'edge computing i servizi di cloud computing sono disponibili direttamente sul veicolo, permettendo ai sensori IoT del veicolo di elaborare i dati localmente quasi in tempo reale per evitare gli incidenti. 

 

Perché scegliere una soluzione di edge computing Red Hat

Le nostre soluzioni di edge computing sono espressamente concepite per semplificare le operazioni attraverso l'automazione delle attività di deployment, gestione e orchestrazione, aiutandoti a realizzare un'infrastruttura comune capace di soddisfare contemporaneamente tutte le tue esigenze di elaborazione, storage e rete.

Red Hat® Enterprise Linux® è un sistema operativo in grado di offrire livelli di flessibilità e coerenza ottimali tanto per l'esecuzione dei carichi di lavoro nel datacenter aziendale, quanto per le attività di modellazione e analisi all'edge.

Il deployment di piccole sale server con hardware leggero distribuite in tutto il mondo comporta numerose problematiche Red Hat Enterprise Linux è espressamente concepito per i carichi di lavoro che richiedono stabilità e sicurezza a lungo termine, nell'ambito di un vasto ecosistema formato da componenti hardware, software, cloud e provider di servizi certificati. 

Per la creazione, il deployment e la gestione di applicazioni containerizzate in qualunque infrastruttura o cloud, inclusi i datacenter pubblici e privati o le ubicazioni all'edge, puoi utilizzare Red Hat OpenShift, un ambiente Kubernetes enterprise ad alte prestazioni basato sui container.

Tutti gli strumenti necessari per supportare una soluzione di edge computing

Red Hat Enterprise Linux

Il fondamento Linux per l'espansione delle applicazioni esistenti e la distribuzione delle tecnologie emergenti nei sistemi edge, bare-metal, virtuali, container e in tutti i tipi di ambienti cloud.

Red Hat Openshift

Per la creazione, il deployment e la gestione di applicazioni containerizzate in qualunque infrastruttura o cloud, inclusi i datacenter pubblici e privati o le ubicazioni all'edge.

L'edge computing si presta a molti altri utilizzi