Che cos’è l’Edge Computing

Perché scegliere soluzioni Edge Computing

I requisiti dei recenti servizi e delle applicazioni in Cloud, dall’archiviazione ed elaborazione dei dati alla reattività del sistema, stanno spingendo il Cloud Computing ai suoi limiti. Una maggiore larghezza di banda o potenza di calcolo non è sempre sufficiente per soddisfare la richiesta di elaborare dati sempre più rapidamente dai dispositivi connessi e generare informazioni immediate e azioni quasi in tempo reale. L’Edge Computing sta diventando sempre più popolare a causa di queste lacune del cloud.

Grazie all’elaborazione ad alte prestazioni, alla connessione a bassa latenza e alla sua maggiore sicurezza, l’Edge Computing offre il modo per sfruttare al meglio i dati raccolti dai dispositivi.

In generale, questo spostamento da soluzioni Cloud verso soluzioni puramente Edge Computing o ibride è principalmente causato dai seguenti fattori:

Latenza

Le applicazioni che richiedono analisi e reazioni rapide vengono utilizzate da sempre più settori industriali. A causa del ritardo causato dalla distanza della rete dall’origine dati, il Cloud Computing da solo non è in grado di soddisfare queste aspettative, causando inefficienza, tempi di attesa, ed esperienze utente inferiori alla media.

Larghezza di banda

Potrebbe essere possibile ridurre il ritardo aumentando la larghezza di banda di trasmissione o la potenza di calcolo. Tuttavia, poiché le aziende continuano ad aggiungere dispositivi perimetrali alle loro reti e creare sempre più dati, il costo dell’invio dei dati al cloud potrebbe salire a livelli insostenibili. Questo problema può essere risolto se la prima elaborazione, archiviazione e analisi dei dati viene eseguita localmente.

Privacy e sicurezza

Il pericolo di intercettazione può essere ridotto proteggendo dati sensibili, come dati di produzione o informazioni mediche private, mantenendoli sul campo e trasferendo meno dati possibili su Internet. Secondo alcuni governi o aziende, è possibile che i dati vengano fatti obbligatoriamente rimanere nel paese in cui sono stati prodotti. Nel settore sanitario, ad esempio, è possibile trovare normative locali o regionali che limitano la conservazione o il transito dei dati personali.

Connettività

Il Cloud Computing puro può essere ostacolato dalla mancanza di un buon accesso a Internet, ma l’Edge-to-Cloud Computing può sfruttare una più ampia gamma di scelte di connettività di rete. Ad esempio, il 5G offre una connessione a larghezza di banda elevata e a bassa latenza per una rapida trasmissione dei dati e fornitura di servizi dall’Edge.

I vantaggi dell’Edge Computing

L’Edge Computing migliora la gestione del traffico di rete, riduce la latenza di elaborazione dei dati, velocizza le risposte e facilita la conformità alle normative di sicurezza e privacy del governo o dell’azienda. Avvicinare l’elaborazione, l’analisi e l’archiviazione dei dati al punto di generazione dei dati e allontanarli dal cloud può garantire tutta una serie di importanti vantaggi.

• Elaborazione dei dati più veloce. Spostare l’elaborazione e l’analisi dei dati all’Edge migliora i tempi di reazione del sistema, consentendo analisi più rapide e migliori esperienze utente che possono essere essenziali ad esempio in applicazioni real-time, come le operazioni di movimentazione di robot mobili a guida autonoma.
• Monitoraggio dei dati in tempo reale. La capacità di eseguire analisi e aggregazione di big data in loco, che consente un processo decisionale quasi in tempo reale, è uno dei principali vantaggi dell’Edge Computing.
• Gestione più efficace del traffico di rete. La larghezza di banda e le spese associate all’invio e all’archiviazione di quantità significative di dati possono essere ridotte limitando la quantità di dati trasmessi al cloud.
• Maggiore affidabilità e resilienza. Gli stabilimenti locali possono funzionare indipendentemente dallo stabilimento principale: se qualcosa causa l’interruzione del funzionamento del sito principale, l’Edge Computing garantisce l’elaborazione locale dei dati e la storicizzazione temporanea, in attesa del ritorno in funzione del Cloud per l’invio dei dati elaborati. Ad esempio, la capacità di archiviare ed elaborare i dati in locale migliora l’affidabilità quando la connessione cloud viene interrotta in luoghi con connessioni Internet limitate.
• Maggiore sicurezza. Limitando la trasmissione di dati via Internet, una soluzione di Edge Computing può, con una corretta implementazione, migliorare il controllo sul trasferimento di dati sensibili e rafforzare la sicurezza dei dati. Mantenendo locale tutta la potenza di calcolo, riduce la possibilità di esporre dati sensibili e consente alle aziende di implementare procedure di sicurezza e aderire più agevolmente ai requisiti legali.

Che cos’è l’IoT e cosa sono i dispositivi edge?

Il processo di connessione di oggetti fisici d’uso comune a Internet è noto come Internet of Things (IoT). Ciò include qualsiasi cosa, da dispositivi indossabili e device intelligenti, ad articoli per la casa di base come lampadine, ad attrezzature sanitarie o dispositivi medici.

Non tutti i dispositivi IoT sono dispositivi Edge. Tuttavia, le strategie Edge Computing di molte aziende includono questi dispositivi connessi. Per ridurre la latenza della comunicazione tra i dispositivi abilitati all’IoT e le reti IT centrali a cui tali dispositivi sono collegati, l’Edge Computing può portare ulteriore potenza di calcolo ai bordi di una rete abilitata all’IoT.

L’IoT è stato introdotto per la prima volta semplicemente fornendo o ricevendo dati. Tuttavia, oggi l’Edge Computing rende possibile adottare un approccio più moderno trasmettendo, ricevendo e soprattutto analizzando i dati raccolti dalla rete dai device IoT.

E che dire dell’IoT industriale o IIoT?

L’Industrial Internet of Things (IIoT) è un concetto simile, che viene utilizzato per descrivere apparecchiature industriali collegate a Internet, come macchinari interconnessi utilizzati negli stabilimenti di produzione, strutture agricole o catene di approvvigionamento.

Si consideri ad esempio la durata del life-cycle di una grande attrezzatura impiegata in un cantiere. I guasti sono un evento comune nelle operazioni e vari processi possono sottoporre le apparecchiature a sollecitazioni variabili nel tempo. In questo caso, i componenti dei macchinari più soggetti a danni o uso improprio possono essere dotati di sensori specializzati. Questi sensori possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni della macchina stessa (ad esempio tramite la raccolta ed elaborazione di dati e KPI in tempo reale), eseguire la manutenzione predittiva e fornire una guida agli ingegneri che hanno creato l’ingranaggio su come sviluppare nuovi modelli (un esempio di analisi dei dati d’uso concreto). Questi Use Case sono solo esempi delle possibili applicazioni dell’IoT industriale (IIoT) nella produzione, nell’energia e in altre operazioni manifatturiere.

Qualche esempio concreto di raccolta dati tramite Edge Computing

Molti casi d’uso di soluzioni Edge Computing derivano dall’esigenza di elaborare i dati localmente e rapidamente in scenari in cui il trasferimento dei dati a un data center comporterebbe una latenza inaccettabilmente elevata.

Si consideri un moderno impianto di produzione come un esempio di Edge Computing spinto dall’esigenza dell’elaborazione dei dati in tempo reale. I sensori IoT connessi alle macchine in produzione generano un flusso costante di dati, che possono essere utilizzati per calcolare KPI, evitare guasti e migliorare le operazioni. Si stima che un moderno impianto con 2.000 apparecchiature sia in grado di produrre 2.200 terabyte di dati al mese. L’elaborazione di quest’enorme quantità di informazioni vicino al campo è più rapida e meno costosa di inviarla in forma grezza a un data center delocalizzato. Tuttavia, i devices potrebbero e dovrebbero comunque essere collegati a una piattaforma dati centralizzata. In questo modo, ad esempio, le apparecchiature possono ricevere aggiornamenti software standardizzati e scambiare dati filtrati che possono aiutare a migliorare le operazioni in altri siti dell’impianto.

Un ulteriore passo avanti è rappresentato dagli Autonomous Mobile Robots (AMR), un altro esempio di Edge Computing che prevede l’elaborazione di una grande quantità di dati in tempo reale in una situazione in cui la connettività potrebbe essere incoerente. A causa dell’enorme quantità di dati, i robot mobili a guida autonoma come l’AMR Jobot elaborano alcuni dati dei sensori direttamente a bordo, per ridurre la latenza, ma si collegano comunque a una posizione centrale per calcoli di livello superiore e gestione della flotta.

Conclusioni

A seguito dell’aumento esponenziale dei dati raccolti da miliardi di IoT e dispositivi interconnessi, la pratica di inviare tutti i dati al cloud per l’elaborazione e l’archiviazione si sta sostituendo con un approccio distribuito, in cui una parte del calcolo avviene ai margini della rete, più vicino a dove vengono effettivamente prodotti i dati.

Grazie a soluzioni personalizzate di Edge Computing, le aziende manifatturiere possono trovare nuovi canali interni di raccolta dati, offrire servizi innovativi, milgiorare le performance in produzione e ridurre i costi operativi.

L’Edge Computing offre un’opportunità senza precedenti per sbloccare il reale valore dei dati. Con il partner giusto, un’azienda può ottenere il massimo dai dati in ogni momento. Bisogna ricordare tuttavia che nello sviluppo di una soluzione IIoT completa, l’Edge Computing è solo una parte dell’architettura e richiede lo studio di tutta l’infrastruttura, dai dispositivi Edge all’Edge on-premise, dalla rete al Cloud (quando si progetta una soluzione Edge-to-Cloud interoperabile).

Le aziende hanno bisogno di soluzioni Edge Computing che:

• Rispondono alle esigenze di diversi livelli perimetrali o di campo, che possono avere requisiti tecnici e di funzionalità anche molto diversi.
• Garantiscono che i devices dei siti perimetrali continuino a funzionare anche in caso di guasti alla rete.
• Sono interoperabili a livello di software e  possono utilizzare componenti hardware provenienti da vari fornitori.

Nessun singolo fornitore può garantire appieno una soluzione precostruita end-to-end completa e adatta a ogni azienda e in Eureka System noi, in quanto System Integrator e sviluppatori, lo sappiamo bene. Qualunque sia l’applicazione, una percentuale (spesso significativa) della soluzione va sempre sviluppata su misura: lo sviluppo di features personalizzate e una buona integrazione garantiscono che il sistema Edge Computing sia interoperabile con le altre tecnologie già presenti in azienda. L’interoperabilità a livello software è fondamentale perché la nuova soluzione possa interfacciarsi e connettersi con gli altri sistemi.

Contattaci per descriverci le tue esigenze: insieme possiamo sviluppare la tua soluzione Edge Computing integrata.