Il futuro è collaborativo
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Dalla rivista:
Soluzioni Software per l’Industria
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Il cloud sta cambiando, modificandosi in un modello edge per aumentare le capacità di elaborazione locali, riducendo la necessità di trasportare tutti i dati in cloud: significa tempestività di fruizione dei risultati e controllo dei dati sensibili
Immaginiamo un campo di battaglia digitale, dove al posto dei soldati si schierano dati e algoritmi. Da una parte, un’armata immensa e compatta: il Cloud Computing, sovrano del regno sconfinato dei dati centralizzati. Dall’altra, gruppi di guerrieri agili e scattanti: l’Edge Computing, pronto a reagire con rapidità all’ombra di macchinari e dispositivi. Come in ogni battaglia epica, c’è tensione, c’è rivalità. Cloud ed edge si sfidano, si cercano, si incontrano, ma non si fondono mai del tutto. Ognuno ha i suoi punti di forza: il cloud con la sua potenza centrale, l’edge con la sua velocità in tempo reale. Nelle fabbriche, così come nelle organizzazioni e nelle aziende, cloud ed edge sono ormai tecnologie consolidate. Data collection, data analytics e intelligenza artificiale hanno fatto da volano per la diffusione, aprendo porte e opportunità che fino a un decennio fa sembravano impensabili. Chi vincerà questa guerra tecnologica? La risposta per una volta è semplice: nessuno. Perché il futuro dell’automazione non è fatto di duelli, ma di sinergie. Cloud ed edge sono destinati a collaborare, a integrarsi, a formare un’alleanza che rivoluzionerà il modo in cui i dati vengono gestiti e i sistemi controllati, con l’obiettivo di costruire un mondo iperconnesso e super-intelligente.
Il cloud: pro e contro per le imprese
Il Cloud Computing è un modello tecnologico che permette l’accesso a risorse informatiche come server, storage e applicazioni tramite Internet, in prevalenza secondo il modello pay-as-you-go (paghi solo per quel che ti serve). Invece di possedere infrastrutture fisiche, le aziende possono noleggiare capacità di calcolo da fornitori di servizi cloud – i più diffusi sono Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform – avendo così a disposizione spazi di lavoro potenzialmente infiniti. Il fascino del cloud è dato dalla sua scalabilità: le risorse possono essere aumentate o diminuite rapidamente in base alle necessità, permettendo una gestione efficiente dei carichi di lavoro e riducendo i costi capitali e operativi poiché si elimina la necessità di acquistare e mantenere hardware che, magari, non si arriva a sfruttare. Altro vantaggio significativo è dato dall’accessibilità: il cloud consente l’accesso ai dati e alle applicazioni da qualsiasi luogo con una connessione Internet, facilitando il lavoro remoto e la collaborazione. Anche la manutenzione è semplificata, poiché sono i fornitori di servizi cloud a occuparsi dell’aggiornamento delle infrastrutture, permettendo alle aziende di focalizzarsi sulle loro attività principali. Tuttavia, il modello cloud tradizionale presenta alcuni limiti. È vero che dà la possibilità di accedere a potenti capacità di elaborazione, archiviazione e software su richiesta, facilitando analisi complesse e applicazioni su larga scala. Ma la latenza diventa un problema, soprattutto per le attività sensibili al tempo o per gli utenti geograficamente dispersi. Inoltre, conservare i dati su server esterni solleva preoccupazioni riguardo alla sicurezza e alla privacy dei dati, oltre alla conformità normativa. Le aziende rischiano poi di diventare dipendenti da un singolo fornitore di servizi, e di vedere lievitare i costi, se non viene stabilito prima un piano di utilizzo delle risorse.
Elaborare i dati ‘al limite’ con l’edge
L’Edge Computing è un paradigma tecnologico che porta l’elaborazione dei dati più vicino alla fonte dei dati stessi, riducendo la latenza e migliorando l’efficienza. Contrariamente al Cloud Computing, dove i dati vengono inviati a data center remoti per essere elaborati, l’Edge Computing effettua l’elaborazione direttamente nei dispositivi o nei server locali situati vicino ai punti di raccolta dei dati (on-edge, appunto). Questo approccio risulta particolarmente utile per applicazioni che richiedono una risposta in tempo reale, come i veicoli autonomi, la realtà aumentata e i dispositivi IoT (Internet of Things). Mentre il Cloud Computing offre una scalabilità globale e l’accesso centralizzato alle risorse, l’Edge Computing si concentra sulla minimizzazione della latenza e sulla gestione locale dei dati. Questo comporta che l’Edge Computing possa ridurre significativamente il carico di rete, poiché solo i dati essenziali vengono inviati al cloud per ulteriori elaborazioni o archiviazione a lungo termine. Inoltre, l’Edge Computing migliora la sicurezza e la privacy dei dati, poiché le informazioni sensibili vengono elaborate localmente senza essere trasmesse attraverso reti pubbliche.
Sinergia vincente
È evidente che l’edge non sostituisce il cloud, ma piuttosto lo integra in una soluzione ibrida che combina il meglio di entrambi i mondi. Edge e cloud possono essere complementari, non in competizione, sfruttando ciascuno i propri punti di forza. Questa sinergia rappresenta un passo avanti nell’evoluzione delle tecnologie informatiche, rispondendo alle crescenti esigenze di velocità, efficienza e sicurezza nella gestione dei dati. Il passo più naturale che le organizzazioni possono compiere è prevedere la pre-elaborazione e il filtraggio dei dati all’edge, inviando solo le informazioni rilevanti al cloud per un’analisi più approfondita; così facendo, si riducono il consumo di banda e i costi del cloud. Il cloud è infatti in grado di gestire calcoli complessi e archiviare enormi set di dati, mentre l’edge è un sistema di elaborazione che esegue azioni in tempo reale basate sulle intuizioni del cloud. Tutto semplice e risolto, quindi? Non proprio. Questa sinergia tra cloud ed edge, però, presenta non poche sfide dal punto di vista tecnologico.
L’impatto sull’infrastruttura IT
L’emergere dell’Edge Computing accanto al Cloud Computing sta trasformando le infrastrutture IT, richiedendo cambiamenti significativi e un’integrazione più sofisticata tra le due soluzioni. Tradizionalmente, le aziende si sono affidate al Cloud per la scalabilità e l’accesso centralizzato alle risorse. Tuttavia, con l’Edge Computing, è necessario distribuire parte delle capacità di elaborazione ai ‘bordi’ della rete, vicino ai punti di raccolta dei dati. Questo comporta l’adozione di dispositivi edge, come gateway IoT, server edge e sensori intelligenti, che possono elaborare i dati localmente per ridurre la latenza e migliorare le prestazioni in tempo reale. La sfida principale per l’infrastruttura IT aziendale è quindi la creazione di un’architettura ibrida che integri senza soluzione di continuità cloud ed edge. Ciò implica l’aggiornamento dell’hardware e del software, e l’implementazione di protocolli di sicurezza aggiornati per proteggere i dati elaborati a livello locale. Le organizzazioni devono sviluppare strategie di gestione dei dati che decretino quali informazioni elaborare e archiviare localmente e quali inviare al cloud per ulteriori elaborazioni o conservazioni a lungo termine. Inoltre, la sinergia tra le due tecnologie richiede una gestione efficiente della connettività di rete per assicurare che le due parti del sistema lavorino insieme senza problemi e senza interruzioni. Questo approccio ibrido si dimostra convincente, perché offre alle aziende la possibilità di sfruttare i vantaggi di entrambe le tecnologie, migliorando la velocità, la sicurezza e l’efficienza delle loro operazioni IT. Inoltre, la dicotomia cloud-edge apre alla possibilità di creare nuove applicazioni e servizi che non sarebbero possibili con una sola tecnologia.
Intelligenza per città e fabbriche intelligenti e auto autonome
Uno degli ambiti che beneficia maggiormente dell’Edge Computing è l’Internet of Things. Qui, l’edge consente di elaborare i dati direttamente nei dispositivi connessi, come sensori e attuatori, migliorando la reattività e riducendo il carico sulle reti centrali. Ad esempio, nelle fabbriche intelligenti, l’Edge Computing può monitorare in tempo reale le condizioni delle macchine e prevedere guasti, ottimizzando così la manutenzione e riducendo i tempi di inattività. Altro settore cruciale è quello delle smart city, dove l’edge trova impiego ad esempio nella gestione dell’illuminazione stradale, del traffico e nei sistemi di sorveglianza. In una città intelligente, i dati raccolti da sensori distribuiti possono essere elaborati localmente per regolare automaticamente l’illuminazione in base alla presenza di pedoni o veicoli, migliorando l’efficienza energetica e la sicurezza. Le piattaforme di sorveglianza avanzate si affidano all’edge per analizzare i flussi video in tempo reale, identificando automaticamente comportamenti sospetti e riducendo la necessità di monitoraggio manuale. Anche le reti di distribuzione dell’energia usano le tecnologie edge per gestire in modo efficiente la distribuzione della corrente elettrica, bilanciando la domanda e l’offerta in tempo reale e migliorando la stabilità della rete. L’automotive è un altro ambito ricco di opportunità. Nei veicoli autonomi, l’elaborazione dei dati in tempo reale è essenziale per garantire la sicurezza e la navigazione. L’Edge Computing consente ai veicoli di analizzare rapidamente i dati provenienti dai sensori di bordo, come radar e telecamere, per prendere decisioni immediate senza dover dipendere dalla connessione a un data center remoto.
Le sfide future: integrazione, sicurezza e conformità
L’adozione dell’Edge Computing comporta diverse sfide tecniche e operative che le aziende devono affrontare per sfruttare appieno le potenzialità. Una delle principali difficoltà risiede nella complessità dell’integrazione dei dispositivi edge con l’infrastruttura IT esistente, che spesso richiede aggiornamenti hardware e software significativi. La gestione e la manutenzione di una rete distribuita di dispositivi edge, che può includere migliaia di nodi sparsi in diversi punti, rappresenta un’altra sfida operativa da non sottovalutare, in quanto comporta la necessità di strumenti avanzati per il monitoraggio, la diagnosi e la risoluzione dei problemi in tempo reale. Dal punto di vista della sicurezza, l’Edge Computing introduce nuove vulnerabilità, poiché i dispositivi edge possono essere fisicamente più accessibili e quindi più suscettibili a intromissioni indesiderate o attacchi. La protezione dei dati elaborati e archiviati localmente richiede poi strategie di sicurezza robuste, tra cui l’uso di crittografia avanzata e protocolli di autenticazione forti. Inoltre, la gestione dei dati comporta sfide legate alla conformità con le normative sulla privacy, come il Gdpr, poiché le informazioni sensibili possono essere trattate in vari luoghi. Le aziende devono quindi implementare politiche chiare per garantire che i dati vengano processati in modo sicuro e conforme alle leggi vigenti, bilanciando efficacemente la necessità di accesso rapido ai dati con la protezione e la riservatezza delle informazioni.
Cloud ed edge: verso un futuro ibrido
Il futuro del rapporto tra cloud ed edge si preannuncia come un’integrazione sempre più stretta e sinergica, dove le due tecnologie collaboreranno per ottimizzare l’elaborazione e la gestione dei dati. Le innovazioni tecnologiche guideranno questa evoluzione, con miglioramenti significativi in ambiti come l’intelligenza artificiale, la connettività 5G e l’automazione avanzata. L’intelligenza artificiale, ad esempio, sta andando verso un’architettura sempre più distribuita, con modelli di machine learning eseguiti direttamente nei dispositivi edge per analisi rapide e decisioni autonome, mentre i data center cloud continueranno a fornire la potenza di calcolo necessaria per l’addestramento e la gestione centralizzata dei modelli. La diffusione del 5G, con la sua bassa latenza e alta velocità, probabilmente faciliterà la comunicazione tra i dispositivi edge e le infrastrutture cloud, migliorando la reattività e la capacità di gestire grandi volumi di dati in tempo reale. Inoltre, si presume che l’automazione avanzata e AI-driven porterà a una gestione più intelligente delle risorse, con sistemi in grado di bilanciare dinamicamente i carichi di lavoro tra edge e cloud in base alle effettive esigenze operative. Questi sviluppi tecnologici avranno un impatto significativo su vari settori, migliorando l’efficienza produttiva, la sicurezza dei dati e la capacità di innovazione. Insomma, l’evoluzione del rapporto tra cloud ed edge computing non solo potenzierà le capacità di elaborazione e analisi dei dati, ma trasformerà anche il modo in cui le aziende e le industrie sfruttano la tecnologia per ottenere vantaggi competitivi e migliorare i servizi offerti.
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