Cloud vs. Edge – come precedentemente pubblicato in IoT Agenda
Per molti professionisti dell’automazione industriale, il cloud è arrivato a rappresentare la spina dorsale dell’IIoT. Ma, affinché le imprese possano davvero fare progressi con le loro visioni IIoT, devono cominciare a rendersi conto che cloud è solo una parte del loro universo IIoT. Le operazioni che hanno bisogno del loro calcolo in tempo reale stanno scoprendo che ci sono alcune cose che non possono o non devono essere spinte su cloud – che sia per questioni di sicurezza, latenza o costi – e stanno quindi iniziando a spingere sempre più calcolo su edge delle loro reti.
La crescita di edge computing ha creato non solo più dati, ma anche una maggiore necessità di velocità nel rendere tali informazioni disponibili per altri sistemi e analisi. Cloud computing è conveniente, ma la sua connettività spesso non è abbastanza robusta per certe situazioni industriali. Alcune elaborazioni dovranno sempre vivere su edge, come l’elaborazione in tempo reale, il supporto decisionale, le funzioni SCADA e altro. Non ha senso limitare queste funzioni quando l’adozione al 100% di cloud non è necessaria e può invece essere utilizzata per carichi di lavoro non in tempo reale come l’analisi post-elaborazione o la pianificazione.
Cloud vs. Edge: un esempio del mondo reale
Consideriamo un esempio dell’industria energetica che dimostra cloud vs. edge, con ognuno che gioca il suo ruolo più appropriato. Le aziende possono avere centinaia di impianti di perforazione petrolifera sparsi in una regione, con la sede della società dove risiede il data center o cloud a centinaia o addirittura migliaia di chilometri di distanza. In ognuno degli impianti petroliferi, o all’indirizzo edge, è necessario disporre di sistemi che forniscano un monitoraggio e un’analisi continui dei parametri chiave – come i livelli di pressione del pozzo – con la capacità di identificare quando le soglie critiche rischiano di essere superate, permettendo agli operatori di intraprendere azioni immediate per mitigarle. Potrebbe rappresentare un rischio irragionevole aspettare che questi dati tornino al sito data center, siano sottoposti ad analisi e indirizzino le azioni alla piattaforma.
In questo caso, cloud sarebbe più adatto a supportare la pianificazione e l’individuazione delle tendenze raccogliendo le metriche da tutte le piattaforme petrolifere e inviandole periodicamente a data center o cloud dove possono essere aggregate e analizzate.
