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Dall’IoT all’edge computing

Dall’IoT all’edge computing

22 Giugno 2020 Gian Carlo Lanzetti
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Gian Carlo Lanzetti
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Nelson Petracek, Chief Technology Officer di TIBCO Software, spiega come utilizzare le nuove tecnologie, quali IoT e l'Edge Computing, per accrescere nelle aziende il margine competitivo del proprio business.

L’Internet delle cose o Internet of Things (IoT) porta con sé la promessa di migliorare la visibilità che imprese di ogni tipo e dimensione hanno sulle proprie proprietà, sia che si tratti di campi o giacimenti petroliferi. La società di ricerche Statista ha dichiarato che entro il 2025 a livello globale verranno installati 75 miliardi di dispositivi IoT. L’incremento risultante della quantità di dati grezzi raccolti da tutti questi dispositivi, quali termometri, sensori di pressione e telecamere di sicurezza, provocherà un collo di bottiglia in termini di larghezza di banda e di flusso dati. Salvo che non si prevengano questi problemi futuri, il valore dell’intelligence che verrà resa disponibile all’origine sarà vanificato. 

Per sfruttare il valore potenziale delle promesse dell’intelligence abilitate dall’IoT, le aziende devono investire saggiamente nei dispositivi di edge computing; questi elaboratori si dimostreranno di valore inestimabile nella gestione dei dati, eseguendo analisi puntuali e fornendo ai processi di machine learning un forte avvio. A evidenziare questa necessità c’è una sorprendente statistica che dice che collettivamente nel 2022 investiremo 6,7 miliardi di dollari su questi dispositivi, secondo quanto affermato dalla società di ricerche di mercato CB Insights. 

L’IoT indubbiamente offre a ogni azienda la conoscenza di ogni singola transazione che avviene sulla propria catena del valore. Tuttavia, si ottiene valore reale solo se l’IoT ha la ‘presenza mentale’ per agire – la potenza è ridotta se i dati o le elaborazioni associate vengono ritardati. Si tratta in realtà di una crisi di sviluppo, quando si consideri che nel 2019 avevamo già raggiunto il livello di 507 zettabyte (1021 byte) di dati creati da dispositivi edge. 

Prima di affrettarsi a dare giudizi, tutti questi numeri devono essere contestualizzati. La storia ci insegna che la percezione di qualsiasi nuova tecnologia può essere oscurata da produttori ultra-entusiasti che si buttano sul mercato con offerte inappropriate. Nel colmo della lotta per competere su qualsiasi opportunità lucrativa, molti cedono alla tentazione di limitarsi a cambiare le confezioni dei loro prodotti esistenti per rispondere alle nuove esigenze di mercato. 

Cominciamo allora a definire l’‘edge’, che può infatti avere vari significati sostanzialmente diversi: si può riferire alle funzioni incorporate in un dispositivo embedded, un dispositivo con maggiore potenza di elaborazione o solo un gateway a cui si collegano diversi dispositivi. Tuttavia, una convinzione universale è che l’edge dell’IoT sia smart – o che dovrebbe esserlo. L’elaborazione di workload può essere delegata a esso per ragioni di opportunità. 

L’industria petrolchimica può dare un esempio per illustrare questo punto. I pozzi petroliferi hanno reti IoT che creano quantità di intelligence su, diciamo, il paesaggio sottomarino, le sacche di petrolio greggio sotto la roccia e la possibilità dell’equipaggiamento di perforazione di raggiungerle e raccoglierle. L’invio di tutti questi terabyte di dati dal pozzo alla terraferma richiede molto tempo. Nell’industria petrolifera ogni minuto vale milioni, considerando il costo del tempo di perforazione perso o della rottura degli equipaggiamenti. E, come chiunque operi nel settore può confermare, l’obiettivo del dipartimento IT è quello di tagliare costantemente il tempo medio necessario per l’estrazione del petrolio.

Se si raccolgono tutte queste informazioni, si elaborano e si decide basandosi su di esse a livello locale, le operazioni di perforazione ottengono risparmi di milioni (o, in realtà, possono ottenere i mezzi per realizzare ricavi di milioni). Una presenza locale di intelligenza potente all’edge consente di ottenere questo risultato. Non occorre dispiegare un data center enorme, solo qualcosa che tolga l’’edge’ dal workload. In effetti, un mini data center ma, in realtà, una collezione di dispositivi che forniscono la memoria, lo storage e la potenza di calcolo necessari a far funzionare l’elaborazione locale. 

Le decisioni vengono prese in una frazione del tempo precedentemente impiegato, in parte a causa della riduzione drastica del percorso dei dati – ma principalmente perché quei terabyte possono essere elaborati localmente. Così, il tempo medio per la trivellazione (Mean Time to Drilling) diminuisce. Si tratta di IoT che pensa in modo globale, ma agisce a livello locale! 

Le stesse motivazioni economiche si possono applicare a qualsiasi mercato verticale, dall’industria e dalle gare motoristiche fino all’hospitality e alle corse di cavalli. 

Come accade con la trivellazione per cercare petrolio, occorre considerare attentamente il panorama IT prima che i data miner inizino a lavorare – se ci sono masse di dati da elaborare, è utile che i macchinari siano installati nelle immediate vicinanze. Oltre all’architettura hardware in sé, c’è un layer di dettagli tecnici, quali la capacità base delle unità, della CPU, memoria, data storage e durata della batteria. 

L’architettura software associata rappresenta una configurazione ancora più critica da considerare, poiché si possono ottenere vantaggi in termini di prestazioni regolando parametri quali il sistema operativo, la rete, vari protocolli e sintassi, oltre alle capacità di runtime del software di supporto. 

Nell’edge computing, la ‘edginess’, ovvero la capacità di spostare i confini, è il prodotto di numerosi fattori, tra cui il protocollo, la stabilità di rete e la necessità che il dispositivo funzioni quando non è collegato. Il computer edge intelligente è connesso ma indipendente; dovrebbe essere installato nelle condizioni giuste, con un collegamento in rete appropriato in entrambe le direzioni, essere impenetrabile e vicino per quanto riguarda la distanza di prossimità. 

E non è tutto: potrebbe sembrare che ci siano centinaia di piccole configurazioni per operare al meglio. La scala edge ha a che fare con i dettagli, ma una volta stabiliti questi, non ci sono limiti alle sue possibilità. 

La prova seguente è qualcosa che potremmo definire DeviceOps, dove si installa software su o vicino al dispositivo, lo si monitora costantemente e si pianificano gli aggiornamenti sia al software che al firmware. Il ciclo di vita del dispositivo (Device Life Cycle), il ritmo con cui occorre sostituire i gadget del dispositivo, rappresenta una considerazione aggiuntiva, insieme alla funzione del dispositivo e al suo effetto sui dati. I dispositivi stanno semplicemente raccogliendo e inoltrando dati, oppure hanno qualche effetto di trasformazione su di essi? Forse analizzano, effettuano streaming o impongono regole di qualche tipo sui dati?

 

 

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