{"id":6887,"date":"2021-03-17T16:30:42","date_gmt":"2021-03-17T15:30:42","guid":{"rendered":"https:\/\/dyrecta.com\/lab\/?p=6887"},"modified":"2021-03-18T13:08:46","modified_gmt":"2021-03-18T12:08:46","slug":"edge-computing-il-punto-di-intersezione-tra-il-mondo-fisico-e-digitale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/edge-computing-il-punto-di-intersezione-tra-il-mondo-fisico-e-digitale\/","title":{"rendered":"EDGE COMPUTING: il punto di intersezione tra il mondo fisico e digitale."},"content":{"rendered":"

Cloud, Big Data<\/a>, Intelligenza Artificiale<\/a> e IoT sono alla base dell\u2019importante cambiamento tecnologico che sta investendo il mondo industriale, ovvero il paradigma dello Smart Manufacturing e dell\u2019Industria 4.0.<\/strong><\/p>\n

L\u2019Edge presenta nuove sfide al modo in cui il settore IT elabora i dati: <\/strong>\u00e8 il punto in cui i dati vengono generati, raccolti ed elaborati per creare nuovo valore.<\/p>\n

La nota societ\u00e0 di ricerca americana Forrester<\/strong> definisce l\u2019Edge Computing \u201cuna famiglia di tecnologie che distribuiscono dati e servizi applicativi in modo da ottimizzarne gli effetti in un crescente insieme di risorse interconnesse, che include elementi infrastrutturali e di software analitico\u201d.<\/p>\n

Si prevede addirittura che l\u2019Edge Computing decreter\u00e0 presto la fine del Cloud Computing.<\/p>\n

La tecnologia Edge serve a decentralizzare la nuvola<\/strong>, fornendo la capacit\u00e0, tramite l\u2019uso di risorse di computing locali, di elaborare i dati direttamente sul campo.<\/p>\n

Ad esempio, l\u2019Edge Computing, <\/strong>per quanto riguarda l\u2019Intelligenza Artificiale delle cose, diventa il veicolo che avvicina l\u2019IA alla fonte di generazione dei dati<\/strong> (IoT).<\/p>\n

In sostanza, questa topologia di rete, sfruttando la disponibilit\u00e0 sul mercato di componenti e sistemi elettronici SFF (small form factor<\/strong>), porta i componenti base di elaborazione, storage e networking pi\u00f9 vicino alle fonti che generano i dati.<\/p>\n

Il caso d\u2019uso tipico \u00e8 quello dei dispositivi e delle implementazioni\u00a0IoT, che spesso devono fronteggiare problemi di latenza, mancanza di banda, affidabilit\u00e0, non indirizzabili attraverso il modello cloud convenzionale.<\/p>\n

In questa situazione, l\u2019architettura di Edge Computing \u00e8 in grado di ridurre la mole di dati da inviare nel cloud, elaborando i dati critici, sensibili alla latenza, nel punto di origine, tramite uno smart device, oppure inviandoli a un server intermedio, localizzato in prossimit\u00e0.<\/p>\n

I dati meno \u2018time-sensitive\u2019 possono essere trasmessi all\u2019infrastruttura cloud o al data center dell\u2019impresa, per consentire elaborazioni pi\u00f9 complesse, come l\u2019analisi di big data, le attivit\u00e0 di training per affinare l\u2019apprendimento degli algoritmi di machine learning (ML), lo storage di lungo periodo, l\u2019analisi di dati storici.
\nNella nuova era dell\u2019Edge Computing, le piattaforme di elaborazione sull\u2019Edge forniranno progetti leggeri che possono essere implementati con successo nonostante i vincoli spaziali, ambientali, di alimentazione e di connettivit\u00e0. Questi progetti possono essere protetti e possono supportare applicazioni che richiedono approfondimenti in tempo reale.<\/p>\n

Pi\u00f9 si differenziano e moltiplicano le opportunit\u00e0 applicative degli \u2018smart device\u2019 nel mondo del business<\/strong>, nell\u2019industria<\/strong> e nella Sanit\u00e0<\/strong>, pi\u00f9 sale la pressione nel far evolvere l\u2019architettura di rete della Internet of Things (IoT), e della IIoT (Industrial IoT), per far s\u00ec che sia in grado di rispondere alle nuove esigenze e modalit\u00e0 di gestione dei dati.<\/p>\n

Come abbiamo visto, tra i casi tipici di utilizzo attualmente vi \u00e8 l\u2019IoT , ossia la possibilit\u00e0 di portare l\u2019elaborazione pi\u00f9 vicino a dove le informazioni vengono effettivamente raccolte: sensori, sistemi industriali, telecamere, POS (point of sale), \u2018smart meter\u2019 per elettricit\u00e0, gas, acqua e quanti altri dispositivi intelligenti e device embedded si possono oggi immaginare connessi al cloud.<\/p>\n

Pi\u00f9 che di Internet <\/strong>potremmo cominciare a parlare di \u2018Outernet\u2019.<\/strong><\/p>\n

App mobili, realt\u00e0 aumentata (AR)<\/a>, \u2018geotagging\u2019, servizi e advertising \u2018location-based\u2019, algoritmi di riconoscimento facciale, \u2018digital twin\u2019 che abilitano la manutenzione predittiva di impianti macchinari,\u00a0veicoli a guida autonoma, reti radiomobili 5G: questa transizione 4.0 sta generando un\u2019enormit\u00e0 di dati nella periferia della rete che necessitano di essere elaborate \u2018near real-time<\/strong>\u2019.
\nCome abbiamo visto, la tecnologia Edge offre un approccio che supporta qualunque smart object. La sfida alla sicurezza che l\u2019IT deve raccogliere \u00e8 quindi non solo quella della progettazione e della governance degli Edge data center che devono supportare uffici remoti e filiali, ma anche quella dei numerosissimi device intelligenti connessi.<\/p>\n

Altra sfida \u00e8 portare l\u2019intelligenza artificiale a lavorare a livello locale.<\/p>\n

Guardando all\u2019Intelligent Edge, <\/strong>le aziende hanno la preziosa opportunit\u00e0 di fare analisi avanzata dei dati e di sviluppare soluzioni nel luogo in cui i dati stessi sono prodotti.<\/p>\n

Gartner conferma l\u2019interesse generale verso l\u2019Intelligent Edge stimando che entro il 2022 il 75% dei dati generati dalle aziende sar\u00e0 elaborato fuori dal data center<\/strong>\u00a0tradizionale da tecnologie intelligenti.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cloud, Big Data<\/a> , Intelligenza Artificiale<\/a> e IoT sono alla base dell\u2019importante cambiamento tecnologico che sta investendo il mondo industriale, ovvero il paradigma dello…<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":6890,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[97],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6887"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6887"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6887\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6897,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6887\/revisions\/6897"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6890"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6887"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6887"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6887"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}