La tecnologia dell'intelligent edge può offrire alle aziende la possibilità di prendere decisioni basate sui dati in tempo reale, senza la necessità di inviarli a una piattaforma centrale.
Ciò può comportare un risparmio di tempo e denaro e un sostanziale contributo alla sicurezza, in quanto i dati possono essere elaborati localmente senza la necessità di trasmetterli a una piattaforma remota. L'utilizzo dell'intelligent edge può quindi essere particolarmente utile in contesti in cui la latenza è un problema, come ad esempio in applicazioni di controllo industriale o di automazione dei processi.
Ridurre i tempi di elaborazione è possibile
L'utilizzo della tecnologia Intelligent Edge può migliorare notevolmente l'efficienza dell'azienda grazie a una maggiore potenza di elaborazione. Al contrario di inviare i dati a un data center o a terzi, l'analisi viene eseguita direttamente presso il punto di origine dei dati. Questo non solo riduce i tempi di elaborazione, ma, consente alle aziende, anche il rischio di intercettazione o violazione degli stessi.
Il primo passo: una corretta implementazione
Per ottenere un'implementazione efficace dell'edge computing, gli amministratori IT devono effettuare una corretta valutazione delle caratteristiche dei dispositivi IoT, in termini di prestazioni, capacità di elaborazione, connettività e requisiti di sicurezza. In base a queste considerazioni, e alla quantità di dati da raccogliere, devono poi decidere il modo migliore per aggregare e gestire tali dispositivi, attraverso l'impiego di server perimetrali e piattaforme cloud collegate
Inoltre, si deve considerare come gestire i dati e come proteggerli dalle minacce di cybersicurezza, utilizzando tecnologie come la crittografia, l'autenticazione e l'accesso basato su ruoli. In conclusione, l'edge computing è una tecnologia che consente alle aziende di gestire in modo efficiente le applicazioni e i dati su più dispositivi IoT, fornendo prestazioni elevate, riducendo al contempo i costi operativi e migliorando la sicurezza dei dati.
Perché l'edge computing intelligente
L'intelligent edge si occupa di gestire e risolvere diversi problemi nell'ambito dell'Internet delle cose (IoT). L'architettura di sistema prevede l'utilizzo di server dedicati e di prossimità per acquisire, aggregare e analizzare i dati provenienti da tutti i dispositivi IoT.
La piattaforma cloud è costituita da un mix virtualizzato di elementi di elaborazione, archiviazione e rete scalabili che supportano i vari carichi di lavoro. Tuttavia, i dispositivi IoT lavorano al di fuori del cloud e vengono aggregati e assegnati a server fisici perimetrali che acquisiscono ed eseguono analisi, avviando anche alcuni eventi. Gli edge server, se necessario, inviano i dati al cloud per una valutazione più approfondita e possono ricevere richieste dal cloud per la fornitura dei dati, a seconda delle esigenze.
In questo modo, i dati generati dai dispositivi IoT sono in gran parte separati dai principali carichi di dati presenti nel cloud. In sintesi, gli edge server creano ambienti in cui solo i dati importanti vengono inviati alla rete dati principale, contribuendo a ridurre la congestione della rete, la latenza e i costi di gestione dei dati.
Come massimizzare i risultati
Per ottenere i massimi risultati dall'intelligent edge, è cruciale pianificare attentamente fin dalle basi. In primo luogo, è importante comprendere che l'edge computing non si limita ad aggiungere dispositivi smart in modo incrementale a una piattaforma. Per garantire il successo della combinazione di IoT ed edge computing, occorre comprendere la complessità di un insieme di ambienti fisici e virtuali che includono sistemi proprietari e di terze parti. Gli esperti suggeriscono alcune linee guida per capire come configurare un'intelligent edge ottimale suddivise in 5 punti.
- Scegli l'entità di intelligenza da integrare nei tuoi dispositivi IoT;
Più elevata è l'intelligenza incorporata in ogni dispositivo IoT, meno capacità di elaborazione sarà necessaria a livello dei server perimetrali. Infatti, i dispositivi IoT standardizzati e dotati di intelligenza propria sono in grado di elaborare autonomamente una parte delle informazioni, generando quantità inferiori di dati in formati più facili da gestire.
Tuttavia, l'utilizzo di dispositivi IoT intelligenti comporta costi maggiori e quindi è importante valutare attentamente i criteri di selezione e di scelta fin dall'inizio. Secondo gli esperti, anche se il costo aggiuntivo per ogni dispositivo IoT è relativamente basso, l'acquisto di piccole quantità di intelligenza per ogni dispositivo può comportare un costo complessivo elevato, che potrebbe essere meglio impiegato per la progettazione di sistemi intelligent edge.
- Scegli come raggruppare i tuoi dispositivi IoT;
Oltre ai costi, è importante considerare che un raggruppamento eterogeneo di dispositivi IoT intelligenti risulta più semplice da gestire rispetto a una raccolta di dispositivi relativamente meno intelligenti. In presenza di dispositivi intelligenti, infatti, è necessario gestire meno filtri, analisi e rapporti sui flussi di dati.
Tuttavia, non è consigliabile raggruppare tutti i dispositivi IoT simili su una singola rete tramite un dispositivo perimetrale, poiché ciò comporterebbe enormi trasferimenti di datii su quest’ultima. L'approccio dell'intelligent edge prevede il raggruppamento dei dispositivi che creano dati in aree gestibili e l'acquisizione dei dati il più vicino possibile al gruppo di smart object, al fine di ridurre al minimo il traffico dati su scala multipiattaforma.
L'approccio migliore è quello di raggruppare i dispositivi per vicinanza, piuttosto che per capacità. Il raggruppamento per prossimità riduce la latenza e consente una risposta più rapida agli eventi identificati. Ciò implica che il server perimetrale debba essere più intelligente, poiché dovrà gestire diversi flussi di dati che segnalano eventi diversi.
- Definire attentamente i risultati desiderati in modo preciso e dettagliato;
Non è consigliabile utilizzare i sistemi edge per gestire completamente i dispositivi IoT, ritagliando determinate aree di una piattaforma. Una lettura elevata su un dispositivo IoT, monitorato tramite un server perimetrale, potrebbe essere priva di significato, ma rispetto ai dispositivi simili monitorati attraverso tutti i server perimetrali, potrebbe essere incredibilmente importante.
Pertanto, è essenziale definire le eccezioni reali e studiare come gestirle. Ciò richiede di mantenere un buon motore di regole, aggiornandolo regolarmente per capire come cambiano le priorità e le esigenze. Inoltre, è importante disporre di un inventario completo e in tempo reale per garantire che i server periferici funzionino in modo ottimale con l'ambiente reale, evitando di fare riferimento a impostazioni pregresse che potrebbero non essere più appropriate.
- Adottare un approccio a stella per la pianificazione e la progettazione del sistema;
Per gestire l'enorme flusso di dati generato dai dispositivi IoT, è necessario disporre di un'infrastruttura perimetrale composta da diversi server edge posizionati su una rete gerarchica. La metodologia ottimale prevede l'utilizzo di server edge meno costosi e meno intelligenti posizionati il più vicino possibile ai dispositivi IoT.
Quando questi server rilevano eventi di interesse, inviano i dati rilevanti a un server centrale più intelligente, che gestisce tutti i server perimetrali. Il server centrale applica maggiore intelligenza all'analisi dei dati per decidere le azioni più appropriate. È importante che i server edge funzionino in modo bilaterale, ovvero che siano in grado di identificare eventi e inviare dati al centro, ma anche di ricevere richieste di dati in tempo reale dal centro.
Ad esempio, se un server perimetrale rileva una situazione di alta temperatura, invia quell'evento al server centrale, che richiede letture da tutti i monitor di temperatura appropriati. Se tutte le letture sono entro i limiti, il problema è locale, altrimenti potrebbe essere necessario intervenire a livello di sistema.
Il modello hub-and-spoke riduce il tempo necessario per analizzare i dati, poiché il server centrale deve gestire solo i dati ad alta priorità.
Tuttavia, è importante mantenere un buon motore di regole per definire le eccezioni reali e studiare come debbano essere gestite, aggiornando l'inventario in tempo reale per garantire che i server perimetrali funzionino in modo efficace. Inoltre, è necessario raggruppare i dispositivi per vicinanza e non per capacità per ridurre la latenza e consentire una risposta più rapida agli eventi.
- Utilizzare strumenti di analisi e reporting avanzati per l'elaborazione dei dati;
Anche se l'automazione ha compiuto notevoli progressi, non può garantire una precisione del 100%. Attualmente, è molto probabile che i server perimetrali non siano in grado di intraprendere autonomamente azioni correttive, pertanto dovranno comunque segnalare l'attività a un operatore umano. Per evitare falsi positivi e falsi negativi, è importante investire in strumenti di analisi di alta qualità in grado di produrre reportistica chiara e significativa. In questo modo, le possibili soluzioni di intervento possono essere mostrate a un responsabile e possono essere prese decisioni informate per gestire al meglio il sistema IoT.
In conclusione
La tecnologia dell'intelligence edge è sempre più diffusa nelle aziende grazie ai suoi molteplici vantaggi. In primo luogo, consente di elaborare i dati direttamente sul dispositivo IoT senza dover trasferire tutto il flusso di informazioni a un server centrale. Ciò significa che si riduce il carico sulla rete e si ottimizza l'utilizzo delle risorse.
Inoltre, l'intelligence edge permette di effettuare analisi in tempo reale, consentendo una risposta immediata a eventuali problemi o situazioni critica. Questo è particolarmente importante in settori come la produzione, dove la tempestività delle decisioni può fare la differenza tra il successo e il fallimento.
Un altro vantaggio dell'intelligence edge è la maggiore sicurezza dei dati. Poiché i dati vengono elaborati localmente, il rischio di violazioni della sicurezza è ridotto, in quanto non vi è la necessità di trasmettere informazioni sensibili attraverso la rete.
L'intelligence edge consente una maggiore autonomia dei dispositivi IoT, riducendo la dipendenza da una connessione costante con il server centrale. Ciò significa che i dispositivi possono continuare a funzionare anche in caso di interruzioni della connessione, garantendo la continuità del servizio.
All’interno di questa architettura l’industrial IoT Platform svolge un ruolo fondamentale nell'Intelligent Edge, poiché consente di raccogliere, elaborare e analizzare i dati provenienti da dispositivi IoT distribuiti in ambienti remoti o locali: la scelta di una corretta e solida piattaforma IoT è fondamentale per l'Intelligent Edge, poiché consente di gestire in modo efficiente e sicuro i dati provenienti da dispositivi IoT distribuiti, garantendo un'elaborazione rapida e affidabile per supportare le decisioni aziendali in tempo reale.
