L’ Edge Computing è la chiave dell’evoluzione dell’IoT. Perché? In questo blog parleremo di Edge Computing, spiegheremo il nesso tra IoT ed Edge Computing e condivideremo esempi di use cases tipici.
Edge Computing, che cos’è?
Nelle reti informatiche, il cloud – ad esempio, un data center – si trova al centro di una rete. Ma cosa rappresenta il termine “edge”? Il edge potrebbe essere uno smartphone o un tablet, oppure un’apparecchiatura industriale. l’Edge Computing è ciò che elabora i dati presso o in prossimità dell’ “edge” o delle operations.
Detto questo, l’Edge Computing non limita l’elaborazione dei dati all’edge – è un’architettura IT aperta e distribuita, nota per la sua forte potenza di elaborazione. Il risultato è una maggiore velocità di risposta all’edge , mentre i dati che non richiedono alta velocità vengono accumulati lato cloud . Eseguendo l’elaborazione distribuita in questo modo, l’ Edge Computing massimizza il valore dei dati e ottimizza il metodo di utilizzo richiesto per ogni dato.
Per una panoramica più dettagliata su Edge Computing, cloud e on-premises, leggete questo blog:
Perché Edge Computing sta attirando l’attenzione – Quali sono le differenze rispetto a cloud e on-premises | Stratus Blog
L’ Edge Computing aggiunge precisione all’IoT
L’Edge computing è considerata una tecnologia indispensabile per portare l’IoT alla fase successiva.
Quale sarà l’impatto dell’IoT e come cambierà l’IoT con l’avvento delle nuove tecnologie e in particolare con l’Edge Computing?
Migliori informazioni in tempo reale
L’impatto più evidente dell’Edge Computing è il miglioramento delle informazioni e dei dati in tempo reale. Spesso, quando i dati vengono inviati e ricevuti sul cloud per essere elaborati, si può verificare uno sfasamento temporale che va da alcune centinaia di millisecondi a diversi secondi. Anche se i sensori diventano più sofisticati e inviano dati più precisi, un ritardo nell’elaborazione dei dati può avere un impatto sulle apparecchiature, rallentando e compromettendo le operazioni. l’Edge Computing riduce l’intervallo di tempo elaborando i dati richiesti all’edge, consentendo risposte in tempo reale.
Ottimizzazione del traffico
Con la diffusione dell’IoT aumenta in maniera esponenziale la quantità di dati inviata e ricevuta, tendenza in continuo aumento anche per il futuro. L’aggregazione di tutti questi dati nel cloud aumenta il traffico di comunicazione e causa congestione; distribuendo l’elaborazione all’edge, le organizzazioni possono ridurre sia la congestione dei dati che i costi di comunicazione.
Rafforzare la sicurezza dei dati
Un altro vantaggio dell’Edge Computing è una maggiore sicurezza dei dati. L’elaborazione dei dati all’ edge delle operazioni riduce la quantità di comunicazioni con l’esterno, proteggendoli dall’esposizione a cyberattacchi o violazioni dei dati.
Definizione di un piano di continuità operativa
l’Edge Computing può anche essere uno strumento efficace per la pianificazione della business continuity (BCP). Se i dati necessari sono gestiti all’edge , le operazioni possono continuare anche se il cloud va in tilt. Come già detto, la caratteristica più importante dell’Edge Computing è la capacità di elaborazione distribuita. La distribuzione dei dati porta alla distribuzione dei rischi e all’aumento della continuità operativa.
Portare l’IoT al livello successivo
Collegando Edge Computing e IoT, le organizzazioni otterranno i vantaggi di cui sopra. Ciò aiuterà le aziende a prendere decisioni gestionali accurate e a migliorare la continuità operativa.
La sinergia tra cloud ed Edge Computing
Spesso, cloud computing e Edge Computing vengono contrapposti, in realtà non si escludono a vicenda.
Vediamo perché e come cloud e edge lavorano insieme.
Separazione di cloud e Edge Computing
Inizialmente l’Edge Computing era considerato una tecnologia destinata a migliorare la velocità di elaborazione, con una netta spedizione tra tra edge e cloud.
Con l’evoluzione dell’IoT è diventato necessario elaborare grandi quantità di dati ad alta velocità vicino ai dispositivi IoT. Per questo motivo, si è assistito a una divisione dei due ruoli: elaborazione e accumulo dei dati. Le funzioni di elaborazione rimangono principalmente all’edge, mentre le funzioni di analisi e apprendimento automatico, ad esempio, sono ora svolte sul cloud. È importante capire come cloud e edge lavorino insieme, poiché i modi in cui vengono sfruttati dipenderanno da come ciascuno di essi è collegato.
In futuro l’Edge Computing sarà in grado di generare algoritmi di analisi e di apprendimento automatico. Attualmente, il cloud si occupa di “analisi di grandi dimensioni e previsioni su larga scala”, mentre l’edge esegue “analisi locali e giudizi istantanei”. È importante sfruttare le capacità di cloud e edge .
I benefici dell’edge insieme ai benefici del cloud
Le operazioni in cloud presentano alcuni vantaggi, tra cui un elevato grado di libertà, scalabilità e flessibilità. Queste caratteristiche delle operazioni in cloud non sono limitate. l’Edge Computing combina sia l’elaborazione in edge che in cloud – gli utenti possono sfruttare l’elaborazione in tempo reale all’edge e i vantaggi di operare sul cloud.
Sfruttando sia edge che cloud si riduce anche il rischio di problemi di rete e di latenza. Questo perché una piattaforma di Edge Computing elabora i dati essenziali e locali, inviando sul cloud quei dati che non sono time sensitive.
L’Edge Computing, inoltre, protegge i dati riservati mantenendoli in rete senza esporli a minacce quando vengono inviati al cloud.
Questa combinazione di edge e cloud ha un effetto positivo sulle operazioni e sulla gestione aziendale.
Casi d’uso di Edge Computing
Di seguito vengono illustrati alcuni casi d’uso di Edge Computing e i relativi vantaggi. Ecco alcuni esempi.
Rilevamento ambientale dei guasti attraverso il suono
I tecnici esperti possono ascoltare le macchine in funzione e rilevare la presenza di segni di guasto e la necessità di manutenzione. Sebbene sia difficile esprimerlo come indice preciso, c’è un aspetto che la produzione giapponese è stata supportata da questa “percezione in loco”.
È una sfida per l’industria manifatturiera giapponese trasmettere il know-how sulla manutenzione di impianti e attrezzature, che è diventato dipendente da ingegneri qualificati, attraverso la digitalizzazione.
Sono state sviluppate soluzioni per rilevare rumori anomali e notificare ai dipendenti i segni di guasto. Questi suoni operativi vengono raccolti da un microfono e il sistema calcola il grado di anomalia. Questi dati vengono aggregati e accumulati nel sito cloud, utilizzati per l’analisi dei big data e il machine learning e inviati a un dipartimento di monitoraggio remoto.
Edge Computing è uno strumento utilizzato per elaborare e raccogliere i suoni operativi e calcolare il grado di anomalia. Le anomalie possono essere rilevate sul sito edge , consentendo un’elaborazione avanzata a bassa latenza.
Simulazione delle previsioni meteo in tempo reale
La potenza di elaborazione distribuita di Edge Computing viene sfruttata per l’elaborazione in tempo reale dei dati di osservazione. Questi dati variano a seconda della regione.
Per migliorare l’accuratezza delle previsioni meteorologiche in un determinato punto, è necessario suddividere il campo di previsione. Tuttavia, più si procede con la segmentazione, maggiore è la quantità di dati inviati al sito data center. Il volume di comunicazione ha dei limiti in termini di costi, velocità e capacità di elaborazione e, di conseguenza, la segmentazione dell’intervallo di previsione è limitata.
Ma con l’introduzione della tecnologia di monitoraggio del tempo, le organizzazioni possono superare questo limite. Edge Computingle organizzazioni possono superare questo limite. Eseguendo l’elaborazione all’indirizzo edge per ogni intervallo suddiviso e inviando i dati necessari per la previsione ad ampio raggio all’indirizzo cloud, diventa possibile effettuare le previsioni necessarie dove sono necessarie.
Potrebbe presto arrivare il giorno in cui Edge Computing consentirà previsioni meteorologiche altamente accurate e in tempo reale in luoghi specifici.
Rendere l’agricoltura più efficiente con i droni e la robotica
Edge Computing sta espandendo il suo potenziale di utilizzo anche nel settore agricolo.
In passato, la raccolta della frutta richiedeva che le persone si recassero sul posto e facessero dei giri per determinare visivamente se era il momento di raccogliere. Oggi, droni e robot svolgono questo lavoro e un sistema è stato messo in pratica.
Dotata di un sistema di riconoscimento delle immagini che utilizza una telecamera e l’IA, l’IA identifica l’immagine acquisita usando Edge Computing, analizza il grado di maturazione dal colore e dalla forma dei frutti e rileva le malattie dei parassiti dal colore e dalla forma delle foglie. Inoltre, è anche possibile visualizzare il numero di frutti che possono essere raccolti all’interno dell’intervallo di attività e prevedere il momento ottimale per la raccolta.
Edge Computing Il robot è in grado di operare senza problemi separando l’identificazione delle immagini sul sito edge e l’analisi dei dati sul sito cloud.
Ottimizzare le operazioni del negozio con l’analisi del comportamento del personale
Nei negozi di piccole dimensioni, come i minimarket, un membro del personale deve occuparsi di più mansioni. Alcune di queste mansioni possono includere lo stoccaggio dei prodotti, l’ispezione, il lavoro con il registratore di cassa e, in alcuni casi, il lavoro di cucina. Per questo motivo, è necessario spostarsi frequentemente senza rimanere in un unico punto del negozio.
Per migliorare l’efficienza del movimento del personale nel negozio, sono state sviluppate soluzioni che analizzano il comportamento del personale e ottimizzano il posizionamento del negozio. Le immagini delle telecamere posizionate all’interno del negozio vengono inviate a un computer all’interno del punto vendita, dove la persona viene identificata e fotografata all’indirizzo edge. Di conseguenza, i dati sul modo in cui il personale si muove vengono accumulati in cloud e l’analisi dei dati viene utilizzata per calcolare la disposizione all’interno del punto vendita in modo da ottenere linee di flusso ottimali.
Questa tecnologia può essere applicata non solo al personale, ma anche al comportamento di acquisto dei clienti, come ad esempio il tipo di esposizione dei prodotti che favorisce il comportamento di acquisto. Tuttavia, la sfida consiste nel garantire che i dati personali estratti non contengano elementi di identificazione delle persone.
Una fabbrica intelligente che controlla lo stato operativo in tempo reale
Mentre i sistemi che utilizzano l’IoT e Edge Computing sono in fase di sviluppo in molti campi, il settore manifatturiero, in particolare la fabbrica intelligente, continua a evolversi più rapidamente.
Una fabbrica intelligente è una fabbrica in cui tutti i dispositivi e i sensori sono collegati a una rete. In questo modo non solo si visualizza lo stato di funzionamento, ma si connettono e si collegano tutti i tipi di informazioni, come le previsioni e le correzioni in termini di gestione della produzione, gestione dell’inventario e gestione della logistica in entrata e in uscita.
Inoltre, alcune fabbriche hanno introdotto un sistema per prevenire gli errori umani, rilevando il movimento delle persone sulla linea di produzione con un video e controllando i comportamenti anomali.
Edge Computing è diventata una tecnologia indispensabile per le fabbriche intelligenti che devono elaborare enormi quantità di dati e rispondere in tempo reale.
Sistema di attrezzature mediche in un ospedale di grandi dimensioni che supporta la medicina di comunità
Edge Computing
I grandi ospedali, che svolgono un ruolo centrale nell’assistenza medica avanzata a livello regionale, utilizzano un gran numero di dispositivi medici. L’utilizzo dei dati prodotti da questi dispositivi è un problema importante. Per questo motivo, si stanno sviluppando soluzioni complete per dispositivi medici che integrano dispositivi medici e sistemi ospedalieri per coordinare e snellire le operazioni, gestire i dati dei dispositivi e far progredire l’assistenza medica fornita.
Questa soluzione consente di migliorare l’efficienza e l’utilizzo dei dati collegando dispositivi medici e sistemi ospedalieri. Poiché il sistema è profondamente coinvolto nelle operazioni mediche, non può essere fermato. Inoltre, gestisce dati sensibili relativi alla cura dei pazienti, che richiedono un elevato livello di sicurezza.
Edge Computing
Esiste un collegamento tra l’assistenza medica avanzata e l’utilizzo dei dati, come il filtraggio dei dati dalle apparecchiature mediche e il loro trasferimento alle cartelle cliniche elettroniche e ai sistemi dipartimentali.
Sistemi di osservazione meteorologica a supporto della sicurezza del volo, della partenza e dell’atterraggio degli aeromobili
I sistemi di osservazione meteorologica per gli aerei richiedono informazioni in tempo reale e operazioni stabili per garantire la sicurezza di volo degli aerei che viaggiano a centinaia di chilometri all’ora. È un sistema che non può tollerare interruzioni o ritardi.
Considerando la natura in tempo reale delle informazioni e la continuità di funzionamento, Edge Computing
Si tratta di un sistema che raccoglie costantemente informazioni meteorologiche come direzione e velocità del vento, visibilità, cloud altitudine di base, temperatura, umidità, precipitazioni e pressione atmosferica, e che elabora e visualizza collettivamente questi dati di osservazione.
Sistema di gestione del trasporto marittimo di petrolio presso il terminale di trasferimento dell’energia
Nelle basi di distribuzione energetica integrata che supportano le aree urbane e le aree industriali su larga scala, è importante che i server gateway per la gestione del trasporto marittimo di petrolio funzionino 24 ore su 24 senza tempi di inattività non pianificati.
In termini di continuità operativa, è vantaggioso eseguire un’elaborazione distribuita piuttosto che costruire un server su larga scala all’interno della struttura.
D’altra parte, non è raro che gli impianti non dispongano di un ambiente adatto all’installazione di server o che manchino le risorse umane per il funzionamento.
La manutenzione deve essere eseguita con un numero ridotto di personale e che l’apparecchiatura non possa mai smettere di funzionare.
In queste condizioni, Edge Computing, che può garantire un’elaborazione efficiente dei dati e operazioni stabili, viene utilizzato nei sistemi degli impianti.
Edge Computing: Sempre più importante in un’epoca in cui è richiesta maggiore precisione
Come abbiamo visto in questo articolo, Edge Computing viene utilizzato in vari luoghi insieme all’IoT. Nei siti produttivi, l’IoT ha permesso la visualizzazione di vari elementi, ma l’utilizzo dell’IoT sta passando alla fase successiva. Si tratta della seconda fase dell’utilizzo dell’IoT: “come utilizzare i dati raccolti”. Attualmente, Edge Computing è necessario eseguire un’elaborazione altamente accurata senza compromettere la natura in tempo reale dei dati. Edge Computing In futuro, questa tecnologia diventerà indispensabile per l’utilizzo dell’IoT.
