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GIUGNO-LUGLIO 2017
AUTOMAZIONE OGGI 399
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Piermattei:
Una soluzione potrebbe essere quella di spostare
una parte dei dati sul cloud, mantenendo in loco un data center
più piccolo, economico e flessibile, il quale, eliminando la latenza
e permettendo di consultare in loco i dati più utilizzati, garanti-
sca l’espletamento del servizio controllando costi, disponibilità
e sicurezza.
Locatelli:
Non essendo Edge e Cloud Computing Architetture
necessariamente alternative, sta all’imprenditore capire quali
processi ha senso portare in cloud e quali tenere comunque
all’interno del perimetro aziendale. Dal punto di vista tecnolo-
gico, non esistono particolari difficoltà nel far ‘parlare’ un nodo
di edge computing con il cloud. Ma oltre all’aspetto tecnologico
va tenuto in conto anche quello economico, soprattutto nel caso
delle PMI: una piattaforma edge richiede l’acquisto di hardware e
investimenti in conto capitale (Capex), con tutti i pro e contro che
ne derivano (necessità di finanziamento, ma anche disponibilità
di incentivi), mentre l’utilizzo di un servizio in cloud va nel capi-
tolo delle spese correnti (Opex).
A.O.:
L’infrastruttura IT di un’azienda è sempre più sotto pressione
per lo smisurato volume di dati che vengono processati. L’integra-
zione tra Cloud ed Egde Computing fornisce una valida risposta in
termini di ottimizzazione dell’infrastruttura, ma come si inserisce il
Fog Computing in questo scenario?
Eder:
La differenza tra un computer edge e un computer fog è
data dal fatto che questi ultimi permettono di aggiungere la vir-
tualizzazione del computer edge e assicurano la ridondanza nella
memorizzazione dei dati utile in applicazioni a elevata disponibi-
lità come le infrastrutture Telecom ‘carrier grade’. Lo stesso vale
per le applicazioni IoT in ambito industriale.
Surace:
Spesso i termini Fog Computing ed Edge Computing
vengono utilizzati in modo intercambiabile. Il concetto di Fog
Computing si focalizza sulla trasmissione sicura del dato. Il ter-
mine Edge Computing enfatizza, invece, l’aspetto computazio-
nale e applicativo, ponendo l’accento sulla trasmissione sicura
del dato, sull’ambiente di elaborazione e sulla normalizzazione
del dato stesso. Ci
si sposta, quindi,
da un concetto di
milioni di oggetti
intelligenti capaci
di un minimo di
elaborazione, a dei
veri e propri ‘centri
di elaborazione’.
Tali ambienti sono
terreno fertile per
lo sviluppo e la
diffusione di altri
aspetti tecnolo-
gici emergenti,
quali il ‘predictive
analytics’ e l’intelli-
genza artificiale.
Randieri:
Da più
fonti il Fog Computing è indicato come il paradigma di elezione
per l’Internet of Things, che vede sempre più oggetti intercon-
nessi in rete per scambiare dati da elaborare e analizzare. In re-
altà riportare l’elaborazione più vicina alla fonte dei dati si rivela
di grande utilità anche in molti altri contesti, come le Smart Grid
nel contesto di un’ottimizzazione della comunicazione m2m,
o anche per le stesse Smart City spinte dall’esigenza di portare
le decisioni sempre più vicine al luogo in cui vengono acquisiti
i dati.
Olivini:
Nell’integrazione delle funzioni IT nelle tecnologie ope-
rative (OT, Operation Technology) bisogna riconoscere che que-
sti due ambiti racchiudono aspetti molto differenti, in ordine a
esigenze, tecnologie, protocolli, skill, ecosistemi dei vendor, e
tolleranza agli errori e al downtime. Unire i due ambiti costitui-
sce una sfida non indifferente, in quanto il modello di riferimento
dell’Internet of Things comprende un layer di arbitrato che tiene
separati l’IT e l’OT per tenere conto delle loro peculiarità e li uni-
sce per permettere di comunicare tra loro quando necessario,
ma comprende anche approcci concettuali per raccogliere i dati
dai sensori sulle tecnologie ope-
rative situate nell’edge e nel con-
tempo filtrare e campionare i dati
dall’edge per riversarli nei sistemi
IT e rendere possibile l’analisi e il
decision making.
Piermattei:
L’aumento sensibile
dei volumi di archiviazione richiede
l’ottimizzazione dei database e l’in-
terrogazione immediata dei dati.
Il Fog Computing può ridurre la
richiesta di banda necessaria per
collegarsi al data center aziendale,
e può aumentare il livello di sicu-
rezza per un maggiore controllo
sulle infrastrutture. Con il Fog Computing, una parte rilevante di
questi dati potrebbe essere elaborata localmente, senza l’obbligo
di trasmetterla al cloud.
Locatelli:
Dal punto di vista funzionale non esistono differenze
tra Fog ed Edge Computing: entrambe le soluzioni assolvono al
compito di tenere
l’intelligenza il più
possibile vicino
alla ‘periferia’. Le
differenze stanno
nel modo in cui i
diversi dispositivi
assolvono a questa
funzione. Nell’Edge
Computing il ruolo
principale è quello
del controllore e
degli smart device,
mentre nell’Archi-
tettura Fog è cen-
trale il ruolo dell’IoT
gateway. La diffe-
renza sta quindi
anche nel modo in
cui i diversi device si relazionano con il cloud: nel caso dell’Archi-
tettura Edge lo fanno tutti i dispositivi individualmente, mentre
nel caso dell’Architettura Fog lo fa soltanto il nodo fog.
Lodovico Piermattei,
Vertiv
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