Edge computing

Nell’on­ni­pre­sen­te Internet of Things (IoT), i di­spo­si­ti­vi generano con­ti­nua­men­te dati in uscita che devono essere me­mo­riz­za­ti e ana­liz­za­ti in tempo reale per ap­pli­ca­zio­ni critiche. L’edge computing analizza questi dati di­ret­ta­men­te alla fonte e annuncia quindi un cam­bia­men­to di paradigma nell’era del cloud computing.

Che cos’è l’edge computing? Una de­fi­ni­zio­ne

L’edge computing è un approccio pro­get­tua­le per ambienti IoT, che fornisce risorse IT come la capacità di me­mo­riz­za­zio­ne e la potenza di calcolo il più vicino possibile ai di­spo­si­ti­vi e ai sensori che generano dati. Il concetto rap­pre­sen­ta, quindi, un’al­ter­na­ti­va alle classiche soluzioni cloud con server cen­tra­liz­za­ti.

Il termine “edge” deriva dalla parola inglese che significa angolo, estremità o margine. Un’allusione al fatto che con questo approccio l’ela­bo­ra­zio­ne dei dati non avviene in maniera cen­tra­liz­za­ta nel cloud, ma in modo de­cen­tra­liz­za­to ai margini della rete. L’edge computing ha lo scopo di fornire ciò che il cloud non ha ancora con­sen­ti­to finora: server in grado di valutare grandi quantità di dati pro­ve­nien­ti da fabbriche in­tel­li­gen­ti, reti o sistemi di trasporto senza ritardi e la pos­si­bi­li­tà di in­ter­ve­ni­re im­me­dia­ta­men­te in caso di problemi.

Concetti base dell’edge computing in sintesi

Nell’edge computing vengono uti­liz­za­te tec­no­lo­gie già con­so­li­da­te in una struttura più compatta e con un nuovo nome. Ti forniamo una pa­no­ra­mi­ca dei più im­por­tan­ti concetti fon­da­men­ta­li dell’edge computing.

• Edge: nel gergo in­for­ma­ti­co, “edge” si riferisce al margine della rete. La scelta di quali com­po­nen­ti assegnare al confine della rete dipende, però, dalla si­tua­zio­ne. Nelle reti di te­le­co­mu­ni­ca­zio­ne, ad esempio, un cellulare può rap­pre­sen­ta­re il margine della rete; allo stesso modo un singolo veicolo può esserlo all’interno di un sistema di auto a guida autonoma.
• Edge device: svolge la funzione di edge device (di­spo­si­ti­vo edge) qualsiasi di­spo­si­ti­vo di ge­ne­ra­zio­ne dei dati al margine della rete. Le possibili sorgenti di dati sono sensori, macchine, veicoli o di­spo­si­ti­vi in­tel­li­gen­ti in un ambiente IoT, come ad esempio lavatrici, allarmi an­tin­cen­dio, lampadine o ter­mo­sta­ti per radiatori.
• Edge gateway: un edge gateway è un’istanza di calcolo nel passaggio tra due reti. Negli ambienti IoT, gli edge gateway sono uti­liz­za­ti come nodi tra l’IoT e una rete centrale.

Edge computing e fog computing

L’approccio che prevede di ampliare il cloud a istanze di calcolo locali non è nuovo. Già nel 2014, l’azienda americana di tec­no­lo­gia Cisco ha definito il concetto di marketing “fog computing”. I dati generati negli ambienti IoT non vengono più tra­sfe­ri­ti di­ret­ta­men­te al cloud, ma vengono dapprima riuniti in piccoli centri dati, valutati e se­le­zio­na­ti per le suc­ces­si­ve fasi di ela­bo­ra­zio­ne.

Per edge computing si intende oggi una parte del fog computing, dove risorse IT come la potenza di calcolo e la capacità di me­mo­riz­za­zio­ne si av­vi­ci­na­no ancora di più ai di­spo­si­ti­vi IoT ai margini della rete. Si potrebbe prevedere anche una com­bi­na­zio­ne di entrambi i concetti. Nel grafico seguente è il­lu­stra­ta un’ar­chi­tet­tu­ra con cloud e i livelli fog ed edge.

Quali sono i vantaggi dell’edge computing?

At­tual­men­te, le unità di calcolo centrali tra­spor­ta­no la maggior parte del carico di dati generati da internet. Oggi, tuttavia, le sorgenti di dati sono spesso mobili e troppo lontane dal computer centrale per garantire un tempo di reazione (latenza) ac­cet­ta­bi­le. Ciò diventa par­ti­co­lar­men­te pro­ble­ma­ti­co con le ap­pli­ca­zio­ni critiche in termini di tempo, come l’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co e la ma­nu­ten­zio­ne pre­dit­ti­va, due concetti di base del progetto Industria 4.0.

L’edge computing non è visto come una so­sti­tu­zio­ne, ma come un com­ple­men­to al cloud che fornisce le seguenti ca­rat­te­ri­sti­che:

• Raccolta e ag­gre­ga­zio­ne di dati: l’edge computing si basa sulla raccolta di dati in pros­si­mi­tà dell’origine, com­pren­si­vi di pre-ela­bo­ra­zio­ne e selezione di archivi di dati. Il ca­ri­ca­men­to nel cloud avviene solo se le in­for­ma­zio­ni non vengono valutate lo­cal­men­te, se sono richieste analisi det­ta­glia­te o se devono essere ar­chi­via­ti dei dati.
• Me­mo­riz­za­zio­ne locale dei dati: con grosse quantità di dati, la tra­smis­sio­ne in tempo reale dal data center centrale di solito non è possibile nel cloud. Questo problema può essere superato me­mo­riz­zan­do i dati cor­ri­spon­den­ti in maniera de­cen­tra­ta ai margini della rete. Quindi, gli edge gateway fungono da server di replica in una Content Delivery Network.
• Mo­ni­to­rag­gio basato su IA: l’edge computing consente un mo­ni­to­rag­gio continuo dei di­spo­si­ti­vi collegati. Con gli algoritmi di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co è possibile mo­ni­to­ra­re in tempo reale lo stato delle macchine.
• Co­mu­ni­ca­zio­ne M2M: l’edge computing viene spesso uti­liz­za­to insieme alla co­mu­ni­ca­zio­ne M2M per con­sen­ti­re la co­mu­ni­ca­zio­ne diretta tra i di­spo­si­ti­vi collegati in rete.

Il grafico seguente illustra il principio di base di un’ar­chi­tet­tu­ra cloud de­cen­tra­liz­za­ta dove gli edge gateway agiscono come istanza di me­dia­zio­ne tra un computer centrale nel cloud e i di­spo­si­ti­vi IoT ai margini della rete.

Campi di ap­pli­ca­zio­ne per ar­chi­tet­tu­re di edge computing

I casi d’uso dell’edge computing pro­ven­go­no so­li­ta­men­te dall’ambiente IoT. Un im­por­tan­te fattore di crescita per la tec­no­lo­gia di edge computing è la crescente domanda di sistemi di co­mu­ni­ca­zio­ne in tempo reale. L’ela­bo­ra­zio­ne de­cen­tra­liz­za­ta dei dati è con­si­de­ra­ta una tec­no­lo­gia fon­da­men­ta­le per i seguenti progetti:

• Co­mu­ni­ca­zio­ne car-to-car: l’edge computing è im­por­tan­te per i sistemi di allarme rapido basati su cloud o per i mezzi di trasporto autonomi.
• Smart Grid: grazie ai sistemi de­cen­tra­liz­za­ti di gestione dell’energia, la rete elettrica dovrebbe essere in grado di adattarsi alle flut­tua­zio­ni di potenza. I dati tra­spor­ta­ti ai ge­ne­ra­to­ri con­sen­to­no di ri­spon­de­re in tempo reale alle va­ria­zio­ni di consumo.
• Smart Factory: gli impianti di pro­du­zio­ne e i sistemi logistici auto-or­ga­niz­za­ti possono essere im­ple­men­ta­ti con l’edge computing.

I vantaggi dell’edge computing

Rispetto alle ar­chi­tet­tu­re cloud tra­di­zio­na­li, l’edge computing offre una serie di vantaggi:

• Ela­bo­ra­zio­ne dei dati in tempo reale: l’ela­bo­ra­zio­ne avviene più vicino alle fonti di dati, evitando così la latenza.
• Ridotto flusso di dati: grazie all’analisi locale dei dati, è ne­ces­sa­rio tra­sfe­ri­re una quantità si­gni­fi­ca­ti­va­men­te inferiore di dati at­tra­ver­so la rete.
• Sicurezza dei dati: i requisiti di con­for­mi­tà possono essere im­ple­men­ta­ti più fa­cil­men­te.

Svantaggi dell’edge computing

No­no­stan­te i numerosi vantaggi, l’edge computing presenta anche degli svantaggi che devono essere presi in con­si­de­ra­zio­ne durante l’im­ple­men­ta­zio­ne:

• Struttura di rete più complessa: un sistema di­stri­bui­to è più complesso di un’in­fra­strut­tu­ra cloud cen­tra­liz­za­ta.
• Prezzo di acquisto: l’edge computing richiede molto hardware locale e quindi comporta enormi costi di ac­qui­si­zio­ne.
• Maggiore ma­nu­ten­zio­ne: a causa dell’elevato numero di com­po­nen­ti, non si possono tra­scu­ra­re i costi di ma­nu­ten­zio­ne e am­mi­ni­stra­zio­ne.