In che modo lo Iot avvicina miliardi di dispositivi al limite

Le aziende di servizi pubblici raccolgono dati da contatori elettrici, strade intelligenti monitorano le condizioni meteorologiche e apparecchi da cucina e da bagno intelligenti creano esperienze personalizzate per i proprietari di case. Questi sono tutti esempi di edge computing combinati con l'Internet of Things (IoT) per consentire alle persone di ottenere informazioni più rapide al limite. Edge computing è un'architettura in cui i dati vengono elaborati più vicino alla loro origine.

Entro il 2020 i progetti di ricerca di Gartner saranno utilizzati a livello globale per 20, 4 miliardi di oggetti connessi. Nel frattempo, IDC prevede che l '"area dati globale" aumenterà di 10 volte a 163 zettabyte (ZB) entro il 2025.

"Edge computing sta spostando il calcolo il più vicino possibile e necessario al mondo fisico per soddisfare determinate esigenze prestazionali, elementi di sicurezza o fattori di costo", ha spiegato Jason Shepherd, CTO IoT di Dell Technologies. La società fa parte di una serie di aziende che offrono gateway Edge IoT che aggregano analisi ai margini dai sensori. Nel edge computing, dispositivi e sensori inviano i dati a un gateway locale invece di trasmettere tutti i dati al cloud.

La connessione tra Edge e l'IoT

L'IoT coinvolge miliardi di sensori e dispositivi che raccolgono dati ai margini per aiutare le aziende a ottenere informazioni dettagliate e prendere decisioni aziendali. Queste decisioni possono includere se modificare la temperatura di una stanza o chiudere l'acqua in un campo. Non è possibile prendere tutti i dati dal bordo e trasferirli direttamente nel cloud. Pertanto, è necessario utilizzare un processo di aggregazione per organizzare i dati in "numeri più piccoli", ha spiegato J. Craig Lowery, Ph.D., direttore della ricerca nel gruppo Gartner Technology and Service Provider.

Edge computing offre l'opportunità di ridurre la latenza durante l'esecuzione di analisi nel cloud. Ma dopo che i dati vengono raccolti in locale, vengono condivisi nel cloud pubblico. "Per la maggior parte, il edge computing sarà basato su un calcolo locale che funziona con il cloud pubblico in modo ibrido", ha detto Lowery.

Il vantaggio potrebbe essere costituito da un rack di server che contiene hardware rinforzato, un capannone per apparecchiature per telefoni cellulari, un centro dati di un impianto di produzione o un ufficio di quartiere di una società via cavo, ha spiegato Shepherd.

Per un'azienda elettrica, il processo prevede la telemetria che viaggia attraverso i cavi verso un ufficio di servizi. I dati vengono quindi inviati al cloud pubblico in cui viene eseguita l'analisi dei dati. Tali dati consentono alle aziende elettriche di tenere traccia dei consumi di elettricità e ottenere tendenze più ampie sui consumi di elettricità. È inoltre possibile estrarre i dati ai margini nei mercati della segnaletica digitale, dell'energia, dell'automazione industriale e dei trasporti.

Edge riduce la latenza, aumenta la larghezza di banda

Eseguire analisi dei dati più vicino al limite porta maggiore sicurezza, minore latenza e maggiore larghezza di banda, secondo Shepherd. La latenza può soffrire quando è necessario molto tempo prima che un dispositivo periferico invii i dati a una rete e quindi a un centro dati durante l'esecuzione di analisi sui dati nel cloud. Il edge computing offre un modo non solo di accelerare l'analisi dei dati, ma anche di ridurre il traffico di rete. Ecco tre esempi di implementazioni di una piattaforma IoT perimetrale:

1) Microsoft Azure IoT Edge: ad aprile 2018, Microsoft ha annunciato che investirà $ 5 miliardi in tecnologia IoT. Nell'ambito di questo investimento, l'azienda offre Microsoft Azure IoT Edge, una piattaforma che trasferisce l'analisi del cloud e la logica aziendale ai dispositivi. La piattaforma include tre componenti: contenitori chiamati moduli "IoT Edge" che le aziende possono distribuire ai dispositivi periferici e connettersi all'architettura del cloud pubblico di Microsoft Azure, alle applicazioni di terzi o al proprio codice; un runtime IoT Edge che opera su dispositivi Edge IoT e gestisce i moduli presenti sui dispositivi Edge IoT; e un'interfaccia utente (UI) basata su cloud che consente alle aziende di monitorare e gestire i dati dai dispositivi periferici IoT in remoto.

Immagine utilizzata con il permesso di Microsoft.

Microsoft Azure IoT Edge è un "buon esempio di edge computing per uso generico perché non è in realtà un cloud privato", ha affermato Lowery. "È come un Azure pubblico che prende vita nel tuo data center. È un'estensione di quel servizio nel tuo data center, in esecuzione su apparecchiature che si trovano nella tua sede. Potresti o meno possederlo. Ci sono molti modi in cui è fornito da diversi servizi ".

L'IoT è un valido caso d'uso per Azure Stack, l'estensione di Azure che consente alle aziende di eseguire app ibride in locale, perché i clienti acquistano come servizio anziché doverlo distribuire, ha affermato Lowery.

Immagine utilizzata con il permesso di Microsoft.

2) Dell Edge Gateway per IoT: un hub per sistemi cablati e wireless, il Dell Edge Gateway per IoT aggrega i dati e li invia al cloud. Dell Edge Gateway per IoT è rinforzato per resistere a condizioni difficili in una fabbrica o su una piattaforma petrolifera.

Con milioni di dispositivi che raccolgono dati sul campo, ci vuole un gateway per elaborare tutti questi dati, secondo Shepherd. "La cosa interessante con l'IoT è che lo capovolge completamente all'indietro, e ora ho milioni di dispositivi che vogliono colpire un server", ha detto Shepherd. "Ecco perché è necessario fan più elaborazione ancora più vicino a quei dispositivi."

3) EdgeX Foundry: ospitato da The Linux Foundation, EdgeX Foundry è un progetto open source progettato per creare interoperabilità attorno alle soluzioni Edge IoT. EdgeX Foundry è modellato su Cloud Foundry, la piattaforma di app multi-cloud open source ed estende lo stesso formato al limite, ha affermato Shepherd. È un framework che riunisce migliaia di protocolli, con il cloud in alto e qualsiasi altro dispositivo in basso, secondo Shepherd. EdgeX Foundry offre la flessibilità necessaria per creare soluzioni all'avanguardia.

Oltre 70 aziende contribuiscono a EdgeX Foundry, tra cui AMD, Dell EMC, Samsung, Zephyr e VMware. Ma EdgeX Foundry è "un progetto open source indipendente dal fornitore che ha aiutato a iniziare che disaccoppia il bordo dal cloud e le app dall'infrastruttura sottostante", ha detto Shepherd. "Devi avere framework aperti per il calcolo sottostante."

Dell ha contribuito con la sua base di codice sorgente FUSE sotto Apache 2.0 per EdgeX Foundry. Ha inoltre fornito almeno 12 microservizi e oltre 125.000 righe di codice.

Immagine utilizzata con il permesso di EdgeX Foundry.

5G, AI per modellare il futuro di Edge, l'IoT

L'intelligenza artificiale (AI) sarà un fattore chiave per l'IoT e il edge computing. L'IA avanzata sarà in grado di funzionare su dispositivi vicini al limite per consentire l'esecuzione dell'analisi, osserva Sam George, Partner Director di Azure IoT presso Microsoft, in un post di blog. Microsoft ha un'iniziativa chiamata Project Brainwave che utilizza array di gate programmabili sul campo (FPGA) per eseguire calcoli AI.

Un altro fattore chiave del edge computing sarà il 5G, ha osservato David Mayo, Senior Vice President e 5G & IoT Business Chief presso T-Mobile, che ha recentemente lanciato la prima rete IoT nazionale a banda stretta.

"Con Edge Computing, sei in grado di distribuire tale capacità di elaborazione più vicino all'utente e hai le latenze ridotte o compresse che una rete 5G fornirà", ha detto Mayo. Vede le reti 5G che alimentano i sensori in auto autonome e la gamma di sensori nelle raffinerie di petrolio e gas.

Con tutti i punti di dati che possono essere raccolti in tempo reale, il edge computing avrà un effetto benefico sui consumatori, secondo Mayo. "Con il passare del tempo, aumenterà la necessità che l'informatica si avvicini ancora di più all'utente, che si tratti di un'azienda o di un consumatore", ha affermato. "Che si tratti di realtà aumentata o realtà virtuale, più il calcolo si avvicina ed esiste al limite, migliore sarà l'esperienza del cliente."