Edge computing per IoT

Oggi, l'edge computing è diventato una tecnologia complementare essenziale all'IoT, che aiuta a velocizzare i tempi di trattamento dei dati, ridurre la latenza e migliorare la sicurezza di un'ampia gamma di dispositivi IoT.

Molte applicazioni moderne dipendono dall'edge computing nell'IoT per la loro funzionalità, dai dispositivi connessi che consentono agli operatori sanitari di monitorare i pazienti da remoto ai sensori che ottimizzano i flussi di traffico nelle aree congestionate e i sistemi controllano le dighe idroelettriche: i suoi casi d'uso sono ampi e vari.

Un recente report prevedeva che il numero di dispositivi IoT in tutto il mondo avrebbe raggiunto i 18 miliardi entro la fine del 2025, con un aumento di 1,6 miliardi rispetto ai due anni precedenti.¹

L'edge computing è fondamentale per garantire che i dati generati da questi dispositivi vengano elaborati all'edge anziché nel cloud, dove rallenterebbero drasticamente reti come internet.

Secondo Fortune Business Insights, appena due anni fa il mercato globale dell'edge computing era valutato poco più di 10 miliardi di dollari. Si prevede che nei prossimi sei anni raggiungerà i 182 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuale composto del 38,2%^.2

L'edge computing è un framework di edge computing che sposta le applicazioni (app) più vicino alle fonti di dati da cui dipendono per la loro funzionalità, come i dispositivi di edge computing.

Avvicinando le app alla fonte, l'edge computing aiuta a velocizzare i tempi di acquisizione delle informazioni. Migliora anche i tempi di risposta e aumenta la larghezza di banda. Con la diffusione delle reti 5G, i dispositivi con connettività internet possono generare enormi volumi di dati.

L'edge computing consente alle tecnologie più recenti come il cloud computing e l'intelligenza artificiale (AI) che dipendono da questi dati di prosperare.

L'Internet of Things (IoT) si riferisce a una rete di dispositivi fisici, spesso chiamati dispositivi "intelligenti", integrati con sensori e software. Questi dispositivi sono collegati a una rete come internet, il che permette loro di raccogliere e condividere grandi quantità di dati.

Esempi di dispositivi IoT includono elettrodomestici intelligenti come frigoriferi e termostati, oltre a sistemi più avanzati come turbine eoliche, dighe idroelettriche e droni.

L'edge computing migliora significativamente l'efficienza dei dispositivi IoT elaborando i dati raccolti più vicino alla fonte. Questo approccio evita di dover prima trasportare i dati in un data center.

Elaborando i dati più vicino al luogo in cui vengono raccolti, l'edge computing riduce significativamente i tempi di trattamento dei dati IoT, rendendo la tecnologia più efficiente e aumentando il numero di caso d'uso e applicazioni.

L'edge computing IoT utilizza dispositivi e sensori per inviare i dati attraverso un sistema, processarli e memorizzare, il tutto senza trasportarli in un data center. Distribuendo i workload su più dispositivi, l'edge computing IoT garantisce che nessun dispositivo venga mai sovraccaricato. Ecco uno sguardo più da vicino a questo processo.

1. Raccolta dati: un sensore su un dispositivo IoT raccoglie dati. Gli esempi includono la velocità e la direzione del vento su una turbina o la temperatura ambiente su un termostato intelligente.
2. Elaborazione locale: i dati vengono elaborati localmente tramite un dispositivo edge, di solito un gateway o un server vicino, che li analizza utilizzando risorse informatiche locali.
3. Filtraggio dei dati: il dispositivo edge filtra i dati non elaborati raccolti, eliminando le informazioni non importanti ed elaborando quelle pertinenti.
4. Automazione: in questa fase, forse la più critica dell'intero processo, l'edge computing consente il processo decisionale automatizzato per alcuni dispositivi IoT. I sensori possono essere programmati per eseguire determinate azioni in base a dati in tempo reale, ad esempio lo spegnimento di una macchina che si sta surriscaldando o la svolta di un veicolo autonomo per evitare un incidente.
5. Elaborazione su cloud: l'ultima fase del processo prevede l'identificazione dei dati che devono essere inviati al cloud per ulteriori elaborazioni, storage e analisi dei dati. Ad esempio, se dovesse fornire insight di business intelligence o servire per scopi di formazione.

I dispositivi IoT e i dispositivi edge sono così simili che i due termini sono spesso usati in modo intercambiabile. Tuttavia, ci sono alcune differenze degne di nota. In generale, i dispositivi IoT sono componenti hardware connessi a una rete che generano dati tramite uno o più sensori. Anche i dispositivi edge sono componenti hardware ma, a differenza dei dispositivi IoT, sono progettati per raccogliere, elaborare e agire sui dati, non semplicemente per memorizzarli.

In genere, i dispositivi edge sono più complessi dei dispositivi IoT e contengono più parti. Alcuni dispositivi edge contengono sia potenza di elaborazione che risorse.

Quando un dispositivo edge è altamente integrato in un dispositivo IoT, può essere considerato un componente del dispositivo stesso, piuttosto che un sistema separato. Ad esempio, quando un dispositivo IoT è dotato di data storage e abbastanza potenza di calcolo per prendere decisioni semplici e a bassa latenza.

Machine learning (ML), un tipo di AI che si concentra sull'insegnamento ai computer ad apprendere come gli umani, svolge un ruolo importante nella maggior parte delle applicazioni di edge computing e IoT.  

Utilizzando l'apprendimento automatico (ML), i dispositivi IoT e edge possono essere addestrati a fare previsioni e avviare risposte sulla base dei dati raccolti, memorizzati ed elaborati.  

Le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) ML raccolgono dati dai dispositivi edge IoT e utilizzano algoritmi di apprendimento automatico (ML) per individuare modelli, cambiamenti nelle condizioni ambientali e altro ancora. Utilizzando queste informazioni, il dispositivo edge può imparare a individuare determinate condizioni o anomalie e ad attivare processi automatizzati.

Ad esempio, un dispositivo edge IoT dotato di apprendimento automatico può essere programmato per aprire o chiudere i canali di drenaggio per consentire all'acqua di fluire in diverse direzioni per evitare inondazioni.

Tramite un dispositivo noto come gateway IoT, l'edge computing e i dispositivi IoT possono connettersi ai moderni ambienti di cloud computing per migliorare funzioni come il filtro dei dati e l'analytics. I gateway IoT sono piccoli dispositivi progettati per connettere i dispositivi IoT al cloud traducendo i protocolli di comunicazione e raccogliendo ed elaborando i dati localmente.

I gateway IoT aiutano a garantire un flusso di dati affidabile e sicuro tra il dispositivo IoT o edge e i sistemi e i servizi basati su cloud, migliorando l'efficienza e migliorando la sicurezza generale della rete. I gateway IoT utilizzano una serie di funzionalità di crittografia per rendere illeggibili i dati mentre si spostano tra dispositivi, utenti e cloud, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano visualizzarli.

Tramite i gateway IoT, i dispositivi IoT consentono un'ampia gamma di servizi cloud come case e città intelligenti, gestione delle strutture e gestione della supply chain.

Combinare la potenza dell'edge computing con la versatilità e la diversità delle applicazioni che i dispositivi IoT offrono offre una vasta gamma di vantaggi. Ecco alcuni dei più comuni.

L'edge computing nell'IoT ha trasformato il modo in cui le aziende monitorano le prestazioni delle loro asset più preziose e raccolgono, memorizzano ed elaborano i dati. Dal funzionamento sicuro dei veicoli autonomi alla sicurezza delle città e all'ottimizzazione di sistemi di produzione complessi, ecco cinque dei casi d'uso più interessanti.

Gli operatori sanitari utilizzano sensori IoT e edge computing per monitorare i pazienti da remoto e trattare un'ampia gamma di condizioni. Dal monitoraggio dei segni vitali all'invio di avvisi sui cambiamenti di condizioni croniche come diabete e soffi cardiaci, l'edge computing nell'IoT svolge un ruolo fondamentale nel monitoraggio remoto dei pazienti, rendendo il processo più sicuro e semplice sia per i pazienti che per chi li assiste.

Le soluzioni IoT e le funzionalità di edge computing consentono ai veicoli autonomi, dalle auto a guida autonoma agli aerei e alle armi senza pilota, di svolgere una vasta gamma di attività in modo sicuro ed efficace. Aerei, droni e auto devono tutti reagire ai cambiamenti del loro ambiente quasi in tempo reale.

Gli avanzamenti nell'edge computing per l'IoT hanno reso i veicoli autonomi meno dipendenti dal cloud computing, consentendo l'elaborazione dei dati sull'edge di una rete anziché in un data center.

L'IoT industriale (iIoT) prevede l'aggiunta di sensori IoT alle macchine complesse e costose utilizzate in molti processi di produzione industriale. Questi sensori edge e IoT analizzano un flusso costante di dati, applicando algoritmi avanzati di apprendimento automatico (ML) per individuare opportunità di miglioramento.

I sensori IoT possono anche essere aggiunti a parti deboli o vulnerabili di un sistema di produzione per aiutare gli ingegneri a capire meglio cosa sta causando un guasto.

Le smart city, le aree urbane connesse che si affidano alla tecnologia per raccogliere e analizzare i dati per migliorare la qualità della vita dei cittadini, dipendono fortemente dall'edge computing e dalle tecnologie IoT.

Nelle smart city, i governi si affidano a sensori collegati a strade, veicoli, centrali elettriche e altro per fornire informazioni in tempo reale sulle condizioni. Queste informazioni aiutano a ottimizzare le reti elettriche, i sistemi di traffico, i sistemi di risposta alle emergenze e altre parti chiave dell'infrastruttura.

La tecnologia IoT ha consentito la gestione remota della maggior parte degli aspetti delle moderne supply chain. I sensori apposti sulle merci al momento della produzione, ad esempio, forniscono informazioni in tempo reale sullo stato e sulla posizione. Questi dati forniscono agli utenti un quadro in tempo reale del loro inventario e consentono loro di ottimizzare il flusso delle merci.

In applicazioni più avanzate, le aziende hanno utilizzato l'edge computing nei sistemi IoT per automatizzare gli aspetti dell'inventario, liberando risorse umane per essere distribuite altrove.