Cosa sono lo IoT e l'edge computing?

L'Internet of Things (IoT) è costituito da dispositivi smart connessi a una rete che inviano e ricevono grandi quantità di dati da altri dispositivi, che generano così grandi quantità di dati che devono essere elaborati e analizzati.  

L'edge computing, ovvero una strategia per l'elaborazione nelle ubicazioni in cui i dati vengono raccolti o utilizzati, consente di raccogliere ed elaborare i dati IoT all'edge, senza inviarli a un datacenter o al cloud. 

Insieme, IoT ed edge computing rappresentano un metodo efficace per analizzare i dati rapidamente in tempo reale.

Per Internet of Things (IoT) si intende il processo di connessione a Internet di oggetti fisici. L'acronimo IoT indica qualunque sistema formato da dispositivi o hardware fisici in grado di scambiare dati in rete senza richiedere alcun intervento umano. Un tipico sistema IoT invia, riceve e analizza continuamente i dati, nell'ambito di un ciclo di feedback. L'analisi può essere eseguita manualmente o avvalendosi di intelligenza artificiale e machine learning (AI/ML), in tempo reale o su periodi più lunghi. 

Di solito, qualunque dispositivo considerato intelligente fa parte dell'IoT. Si pensi ad esempio ad auto a guida autonoma, case intelligenti, smartwatch, realtà virtuale e aumentata e IoT industriale.

L'edge computing è un'attività di elaborazione che viene eseguita vicino alla posizione fisica dell'utente o dell'origine dati. Avvicinando i servizi di elaborazione a queste ubicazioni, è possibile offrire servizi più rapidi e affidabili che migliorano l'esperienza dell'utente, mentre le aziende hanno la possibilità di supportare più efficacemente le applicazioni sensibili alla latenza, identificare le tendenze e offrire prodotti e servizi più in linea con le esigenze dei consumatori.

L'edge computing consente alle aziende di utilizzare e distribuire un pool di risorse comune fra diverse ubicazioni, al fine di espandere l'infrastruttura centralizzata per rispondere a esigenze che aumentano insieme al numero dei dispositivi e ai volumi di dati.

I dispositivi edge sono componenti hardware fisici situati in ubicazioni remote, all'edge della rete, e dotati di una quantità di risorse di memoria, elaborazione e calcolo sufficiente per raccogliere dati, elaborarli e rispondere sulla base dei risultati ottenuti, praticamente in tempo reale richiedendo un contributo minimo agli altri componenti della rete.

Un dispositivo IoT è un oggetto fisico connesso a Internet, che costituisce una sorgente dei dati, mentre un dispositivo edge è un sistema che raccoglie ed elabora tali dati.

Un dispositivo edge può essere considerato parte integrante dell'IoT, se dispone di risorse di elaborazione e storage sufficienti per prendere decisioni a bassa latenza ed elaborare i dati nell'arco di pochi millisecondi.

In alcuni casi, i termini dispositivo IoT e dispositivo edge vengono utilizzati intercambiabilmente.

La disponibilità di risorse di elaborazione più vicine alla posizione dei dispositivi fisici che generano i dati costituisce un notevole vantaggio per l'IoT. Al fine di accelerare la reazione o le misure correttive, i dati prodotti dai dispositivi IoT devono essere analizzati all'edge, anziché essere inviati a una posizione centrale per essere analizzati successivamente.

L'edge computing è una sorgente locale di elaborazione e storage per i dati e le esigenze di elaborazione dei dispositivi IoT. Di seguito sono elencati alcuni dei vantaggi offerti dall'utilizzo combinato di IoT ed edge computing:

• Latenza ridotta delle comunicazioni tra i dispositivi IoT e le reti IT centrali.
• Tempi di risposta più rapidi e maggiore efficienza operativa.
• Larghezza di banda della rete migliorata.
• Funzionamento continuato dei sistemi offline quando si perde una connessione di rete.
• Elaborazione locale dei dati, aggregazione e processo decisionale rapido grazie ad algoritmi di analisi e machine learning.

Un gateway IoT è in grado di inviare dati dall'edge al cloud o al datacenter centralizzato, oppure ai sistemi edge affinché vengano elaborati a livello locale.

In un modello di cloud computing, le risorse e i servizi di elaborazione sono spesso centralizzati in datacenter di grandi dimensioni, mentre uno o più cloud forniscono parte dell'infrastruttura di rete necessaria per connettere i dispositivi IoT a Internet.

I dispositivi edge richiedono connettività di rete nelle ubicazioni centrali per diversi scopi: consentire la gestione remota, ricevere istruzioni di automazione, inoltrare il traffico di telemetria di rete necessario per l'analisi e inviare dati che verranno successivamente archiviati in database e analizzati per raggiungere gli obiettivi di business.

Tale connessione cloud può essere utilizzata solo per traferire dati dal dispositivo edge a un datacenter oppure per inviare al datacenter un log delle decisioni prese dal dispositivo edge, allo scopo di memorizzare tali dati, gestirli, elaborarli o eseguire un'analisi dei big data.

Per IoT industriale, o IIoT, si intende l'uso dell'IoT in un contesto industriale, come i macchinari di una fabbrica. Pensa al ciclo di vita dei macchinari utilizzati in una fabbrica. Nel costo del tempo, le apparecchiature possono subire sollecitazioni di ogni genere e i guasti sono considerati parte integrante delle operazioni.

È possibile installare sensori IoT sui componenti dei macchinari più soggetti a usura, o che presentano la maggiori probabilità di guastarsi, quindi analizzare i dati di tali sensori e utilizzarli per la manutenzione predittiva, in modo da ridurre i tempi di fermo.

Le autovetture autonome dimostrano chiaramente perché le soluzioni IoT e l'edge computing devono lavorare in sinergia. Mentre si sposta per le vie della città, un'autovettura autonoma deve raccogliere ed elaborare in tempo reale i dati relativi a traffico, pedoni, cartelli stradali e semafori, oltre a monitorare i suoi sistemi interni.

Se il veicolo deve fermarsi o sterzare all'improvviso per evitare un incidente, lo scambio di dati fra il veicolo e il cloud per l'elaborazione richiederebbe troppo tempo. 

Grazie all'edge computing i servizi di cloud computing sono disponibili direttamente sul veicolo, permettendo ai sensori IoT del veicolo di elaborare i dati localmente quasi in tempo reale per evitare gli incidenti. 

Le soluzioni open source di Red Hat per l'edge computing sono espressamente concepite per semplificare le operazioni attraverso l'automazione di provisioning, gestione, configurazioni predefinite e orchestrazione. Vogliamo aiutarti a realizzare e ottimizzare un'infrastruttura comune che sia in grado di soddisfare contemporaneamente le tue esigenze di elaborazione, storage e rete.

Red Hat® Enterprise Linux® è un sistema operativo coerente e flessibile, valido tanto per l'esecuzione dei carichi di lavoro nel datacenter aziendale quanto per le attività di modellazione e analisi all'edge. Consente di eseguire il deployment di mini server room su hardware leggero in tutto il mondo ed è progettato per i carichi di lavoro che richiedono stabilità a lungo termine e servizi di sicurezza su centinaia di provider di hardware, software, cloud e servizi certificati. 

Le capacità di automazione autonome di Red Hat® Ansible® Automation Platform possono essere implementate in cloud ibridi e ambienti edge. Il componente mesh di automazione fornisce un framework per scalare l'automazione dai singoli siti all'edge. È persino disponibile per le infrastrutture dei principali provider di cloud pubblici, come Red Hat® Ansible® Automation Platform su Microsoft Azure.

Infine,Red Hat® OpenShift® è una piattaforma Kubernetes per creare, distribuire e gestire applicazioni containerizzate in qualsiasi infrastruttura o cloud, inclusi i datacenter pubblici e privati o le ubicazioni all'edge.