macchine fisiche o loro porzioni virtuali di più mac-
chine fisiche che possono anche trovarsi su continenti
diversi. Questa architettura distribuita si presta natu-
ralmente alla realizzazione di sinergie tra le diverse
applicazioni della stessa azienda o tra applicazioni
delle aziende partner o fornitrici. I sistemi MES/ERP, ad
esempio, rappresentano l’ideale candidato per questo
genere di distribuzione globale dell’intelligenza.
Nelle applicazioni di automazione industriale il trend
verso la distribuzione dell’intelligenza è tutt’altro che
nuovo; il cloud computing sfrutta però le opportunità
fornite dall’ubiquità della rete Internet e delle connes-
sioni a banda larga per rendere conveniente una distri-
buzione su scala molto più ampia. Si esce dai confini
non solo del campo, ma anche dell’azienda stessa, e
diventa possibile delegare alcune funzioni legate al controllo
agli stessi fornitori di soluzioni di automazione. Già oggi si pos-
sono incontrare soluzioni di automazione industriale che si
appoggiano al cloud per implementare o coadiuvare meccani-
smi di manutenzione preventiva: i parametri pertinenti di tutti
i componenti critici vengono trasferiti in un archivio storico nel
cloud e poi serviti alle applicazioni che si occupano di stabilire,
eventualmente estraendo dati da un più ampio archivio gestito
dallo stesso produttore dei dispositivi, se e quando intervenire
per prevenire malfunzionamenti o degrado delle prestazioni.
Cloud e automazione
Oltre alla manutenzione preventiva, anche il monitoraggio e
l’ottimizzazione dei processi manifatturieri, nonché le varie fun-
zioni di supporto alla produzione, si prestano per la loro stessa
natura allamigrazione sul cloud. Più delicato è invece il discorso
delle funzioni proprie di controllo e automazione che devono
affrontare tutta una serie di problemi connessi alle prestazioni
e alla percezione della sicurezza della piattaforma cloud. Le in-
formazioni scambiate a livello del campo presentano infatti dei
vincoli, in tema di determinismo e integrità, che non si sposano
con le latenze e l’esposizione agli attacchi informatici di un’ar-
chitettura distribuita su scala geografica.
Sebbene i principali produttori di sistemi di automazione si
stiano preparando a colpi di brevetti a supportare funzioni di
basso livello direttamente nel cloud, è ragionevole ritenere che
per diversi anni ancora le funzioni in tempo reale che presen-
tano aspetti di criticità e di sicurezza continueranno ad essere
implementate in seno ad anelli locali. L’eventuale migrazione
delle funzioni di controllo dovrà necessariamente essere ac-
compagnata da un progressivo miglioramento della velocità
e affidabilità delle reti di comunicazione (perlomeno in quei
Paesi in cui si è investito seriamente nello sviluppo digitale) e
dal conseguimento di livelli di sicurezza in grado di rassicurare
anche il più nervoso tra i gestori di impianti. Una volta superati
questi ostacoli, grazie al cloud computing sarà possibile far
convergere le tecnologie di supervisione Scada (Supervisory
control and data acquisition) e quelle di controllo distribuito
l cloud computing mette a disposizione risorse hardware e software
sotto forma di servizi erogabili (ed eventualmente fatturabili) in base
alle effettive necessità dell’utilizzatore. L’interazione è generalmente
di tipo client-server, con i dati che vengono elaborati e memorizzati
su server remoti - tradizionalmente immaginati come facenti parti
di una ‘nuvola informatica’ – accessibili per mezzo di reti di telecomu-
nicazione. A seconda di chi gestisca le diverse parti dell’infrastruttura si
possono distinguere tre diverse tipologie di cloud computing:
Cloud pubblico
Nel cloud pubblico i server che erogano i servizi sono responsabilità di un
fornitore terzo e l’accesso avviene tipicamente per mezzo della rete Inter-
net. Il fornitore (o i fornitori) di servizi si fanno carico dei costi di gestione
dell’infrastruttura, mentre il cliente paga in base a un sistema di tariffazione
concordato (che può riguardare la quantità di dati scambiata, il tempo di
utilizzo, o le risorse allocate). Il principale vantaggio di potersi appoggiare
a un fornitore esterno sta nella scalabilità dell’infrastruttura e dei relativi
costi di utilizzo. Il principale inconveniente riguarda la sicurezza dei dati,
che vanno affidati a un soggetto esterno all’azienda con tutti le implicazioni
(anche legali) del caso.
Cloud privato
Nel modello privato di cloud computing, l’intera infrastruttura hardware e
software deve essere messa a disposizione dall’utilizzatore, che è costretto
ad anticipare i costi per la realizzazione di un sistema in grado di gestire
il massimo carico computazionale previsto, nonché a provvedere alla sua
gestione e manutenzione. Il principale vantaggio di questo approccio sta
nella centralizzazione virtuale delle risorse informatiche dell’azienda: pur
potendo originare da più server distribuiti nella ‘nuvola’, i servizi vengono
erogati per mezzo di una piattaforma coerente in maniera più o meno au-
tomatizzata e con la possibilità di bilanciare i carichi di lavoro. L’utilizzatore
mantiene il pieno controllo dei propri dati e, se ricorre anche a connessioni
private, può godere di livelli di sicurezza e prestazioni tali da rendere pos-
sibili applicazioni di controllo soft realtime.
Cloud Ibrido
L’approccio ibrido offre il meglio dei due mondi: i servizi che richiedono
elevati livelli di sicurezza e prestazioni possono essere implementati su
un’infrastruttura cloud privata, mentre quelli che non prevedono il tra-
sferimento di dati sensibili o comunque informazioni critiche di processo
possono transitare su un cloud pubblico.
I
Pubblico e privato
MAGGIO 2014
AUTOMAZIONE OGGI 372
135
I principali fornitori di sistemi di automazione stanno includendo so-
luzioni di cloud computing più o meno spinto alla propria offerta.
(In figura un estratto da un brevetto di Rockwell Automation)
