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Edge computing: l’architettura che avvicina il cloud ai dispositivi IoT

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Tech InDepth

Edge computing: l’architettura che avvicina il cloud ai dispositivi IoT

14 Mar 2018

di Giorgio Fusari

Secondo Gartner, il rapido sviluppo dei progetti Internet of Things in una varietà di casi d’uso nei mondi business, consumer e governativo, sta guidando la creazione di architetture IT decentralizzate, in grado di elaborare i dati direttamente nei punti in cui vengono prodotti o, almeno, il più vicino possibile. Attualmente, circa il 10% dei dati generati dalle imprese è creato ed elaborato fuori da un tradizionale data center o cloud. Nel 2022 questa percentuale salirà al 50%

Edge computing, ovvero l’ennesima tecnologia che entra in gioco, e fa discutere molto di sé, nell’inarrestabile turbinìo di sviluppo della trasformazione digitale, oscillando tra speculazioni, valutazioni e analisi di peso differente. Qualcuno, come Peter Levine, general partner della società di venture capital Andreessen Horowitz, prevede addirittura che l’edge computing decreterà presto la fine del cloud computing; qualcun’altro, più prudentemente, si limita a spiegare che serve a decentralizzare la nuvola, liberando certe applicazioni ‘time-sensitive’ dalla stretta dipendenza con i data center remoti, fornendo ad esse la capacità, tramite l’uso di risorse di computing locali, di elaborare i dati direttamente sul campo. Più vicino, quindi, a dove le informazioni vengono effettivamente raccolte: sensori, sistemi industriali, telecamere, POS (point of sale), ‘smart meter’ per elettricità, gas, acqua, e quanti altri dispositivi intelligenti e device embedded si possono oggi immaginare connessi al cloud. Ed è proprio questa proliferazione di dispositivi ai margini della rete (edge) che motiva l’esistenza dell’edge computing: Internet sta diventando sempre più ‘Outernet’, dal cyberspazio è penetrata nel mondo fisico, a suon di app mobili, realtà aumentata (AR), ‘geotagging’, applicazioni ‘context-aware’, servizi e advertising ‘location-based’, algoritmi di riconoscimento facciale, ‘digital twin’ che abilitano la manutenzione predittiva di impianti e macchinari, veicoli a guida autonoma, reti radiomobili 5G. Tale transizione, dal mondo virtuale a quello fisico, sta generando un’enormità di dati nella periferia della rete e, in molti degli scenari e casi d’uso accennati, dove le informazioni vanno elaborate in ‘near real-time’, quando non addirittura in tempo reale, risulta davvero irrealistico pensare che ciascuno di questi edge device, e applicazioni sul campo, possa sempre contare su un canale stabile di connessione e comunicazione dati costante con il cloud.

2018, Gartner dà il benvenuto nell’era ‘Cloud to the Edge’

Il fenomeno edge computing sta raggiungendo proprio ora una fase critica di maturità: più si espande il numero di dispositivi intelligenti connessi al cloud, più si differenziano e moltiplicano le opportunità applicative degli ‘smart device’ nel mondo business, nell’industria, nella Sanità, e più sale la pressione a far evolvere l’architettura di rete della Internet of Things (IoT), e della IIoT (Industrial IoT), per metterla in grado di rispondere alle nuove esigenze e modalità di gestione dei dati: a fare il punto è la società di analisi di mercato Gartner.

Enumerando quelli che saranno i dieci trend tecnologici strategici per imprese e organizzazioni nel 2018, Gartner pone il fenomeno ‘Cloud to the Edge’ in quinta posizione. Le aziende, secondo la società di analisi, dovrebbero cominciare a utilizzare schemi di progettazione improntati sui paradigmi dell’edge computing nelle proprie architetture infrastrutturali, specie quelle che sono contraddistinte da una significativa presenza di componenti IoT.

Edge computing, cos’è e come funziona

A livello macroscopico un’architettura di edge computing si presenta come un’architettura IT distribuita e decentralizzata, ma più in dettaglio la società di analisi di mercato IDC la definisce come “una rete mesh di micro data center, in grado di elaborare e memorizzare dati critici localmente, e di trasmettere tutti i dati ricevuti e/o elaborati a un data center centrale o a un repository di cloud storage”. In sostanza, questa topologia di rete, anche sfruttando la disponibilità sul mercato di componenti e sistemi elettronici SFF (small form factor) di costo decrescente, porta i componenti base di elaborazione, storage e networking più vicino alle fonti che generano i dati. Il caso d’uso tipico è, appunto, quello dei dispositivi e delle implementazioni IoT, che spesso devono fronteggiare problemi di latenza, mancanza di banda, affidabilità, non indirizzabili attraverso il modello cloud convenzionale: qui l’architettura di edge computing è in grado di ridurre la mole di dati da inviare nel cloud, elaborarando i dati critici, sensibili alla latenza, nel punto di origine, tramite uno smart device, oppure inviandoli a un server intermedio, localizzato in prossimità; i dati meno ‘time-sensitive’ possono invece essere trasmessi all’infrastruttura cloud o al data center dell’impresa, per consentire elaborazioni più complesse, come l’analisi di big data; le attività di training per affinare l’apprendimento degli algoritmi di machine learning (ML); lo storage di lungo periodo; l’analisi di dati storici.

Edge computing e fog computing

Scendendo ancora più in profondità a livello architetturale, è da rilevare una differenza tra il concetto di edge computing e quello di fog computing, in molti casi considerati come la stessa cosa: secondo il consorzio OpenFog, fondato da ARM, Cisco, Dell EMC, Intel, Microsoft e dal Princeton University Edge Laboratory, anche se il termine fog computing è spesso erroneamente utilizzato per indicare le architetture di edge computing, in realtà vi sono differenze chiave. OpenFog spiega che, diversamente dall’edge computing, architettura limitata a un piccolo numero di layer, il fog computing ha una topologia di rete più complessa, gerarchica, costituita da molteplici layer (nodi fog) e in grado di gestire, oltre alle operazioni di elaborazione, anche funzionalità di networking, storage, controllo e accelerazione.

Stando ad alcuni costruttori di prodotti per il controllo industriale e di piattaforme IoT, come Opto 22, e fornitori di soluzioni di computing embedded, come WinSystems, la differenza chiave tra le due architetture sta nel punto in cui l’intelligenza e la capacità di elaborazione viene collocata: mentre nel fog computing essa viene portata a livello della rete LAN (local area network), dove i dati provenienti da sensori ed endopoint vengono elaborati da un nodo fog o da un gateway IoT, nell’edge computing questa intelligenza e capacità computazionale viene integrata direttamente nei dispositivi e piattaforme embedded di elaborazione, come ad esempio i dispositivi PAC (programmable automation controller), che si interfacciano con sensori e altri sistemi embedded di controllo. La varietà delle soluzioni implementative di volta in volta adottate dalle varie organizzazioni fa sì che, comunque, la differenza tra edge e fog computing non risulti sempre così chiara e netta.

Infrastruttura edge: due possibili implementazioni

Quando si sviluppa un’architettura IoT di edge computing, si possono fondamentalmente seguire due possibili strade: una prima soluzione è implementare e gestire lo stack software di edge computing negli ambienti IT esistenti, utilizzando l’infrastruttura hardware di cui dispone l’utente, che può essere dedicata, o condivisa con altri servizi. I dispositivi edge che amministrano le comunicazioni con i sensori e la connettività con il cloud possono essere costituiti da sistemi embedded a basso consumo (low power) basati, ad esempio, su chip ASIC (application-specific integrated circuit), FPGA (field-programmable gate array), CPU o, ancora, su SoC FPGA, (system-on-chip FPGA), ossia piattaforme embedded che combinano i vantaggi di un processore e un FPGA integrandoli in un singolo dispositivo.

Un esempio di implementazione IoT nella rete edge che sfrutta i dispositivi perimetrali esistenti può essere rappresentato anche dal servizio Microsoft Azure IoT Edge, che permette di estendere l’intelligenza e la capacità di elaborazione nei device, nuovi o preesistenti, installati nell’ambiente IT locale.

L’altra strada è scegliere un ‘cloud edge’ gestito e manutenuto da un public cloud provider: il cloud edge rappresenta in sostanza un’estensione della nuvola pubblica, in grado di svincolarla dalla stretta appartenenza a una data regione geografica, e distribuirla in molte altre location attraverso vari ‘edge data center’: un esempio, in questo caso, può essere costituito dal servizio AWS Lambda@Edge di Amazon Web Services, che fornisce la possibilità di eseguire il codice applicativo in una location AWS in prossimità dell’utente finale, con l’obiettivo di ridurre i problemi di latenza e di erogare contenuti più ricchi e personalizzati. Intanto nel mercato cresce il fermento: tra i player emergenti impegnati nella costruzione di un’infrastruttura per il cloud edge, attraverso lo sviluppo di soluzioni di edge data center, c’è Vapor IO. Fondata nel 2015, lo scorso giugno la società ha annunciato Project Volutus, un’iniziativa che abilita cloud provider, wireless carrier e imprese del settore a fornire applicazioni di edge computing ‘cloud-based’, sfruttando una rete di micro data center installati in prossimità delle stazioni radio base degli operatori.

Giorgio Fusari
Giornalista

Nel settore giornalistico dal 1989, Giorgio Fusari negli anni ha collaborato per numerose pubblicazioni nel panorama tecnologico e ICT italiano, tra cui la rivista NetworkWorld Italia (gruppo IDG); il settimanale di tecnologia @alfa, del quotidiano Il Sole 24 Ore, la testata Linea EDP. Dal 2012 collabora con il gruppo Digital360 e in particolare con ZeroUno. Tra le aree di maggior specializzazione di Giorgio, il crescente universo dei servizi cloud, il networking, le tecnologie di cybersecurity.

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