AS_06_2019

Settembre 2019 Automazione e Strumentazione INDAGINE approfondimenti 44 di acquisto più elevati, la necessità di maggiore manutenzione per un sistema decentralizzato. Mercato e trend Il mercato delle analitiche IoT si sta espandendo rapidamente dal Cloud al perimetro della rete. Secondo alcune recenti proiezioni di IDC, la spesa per l’IoT raggiungerà 1,3 trilioni di dollari entro il 2020, e il 43% dei dati dell’Internet of Things sarà processato a livello di Edge , alla periferia della rete. Il report della società di ana- lisi prevede inoltre che il numero di oggetti con- nessi raggiungerà i 30 miliardi nel 2020 per salire a 80 miliardi nei successivi 25 anni. Alcune stime vedono il mercato delle Edge Analytics crescere fino a toccare nel 2023 10 miliardi di dollari con una crescita annua del 29,2%. È Grand View Research a fotografare invece il mercato Edge Computing . Nel 2017 il giro d’af- fari globale ammontava a 1,47 miliardi di dol- lari , con stime di crescita a un tasso medio annuo composito del 35,4% da qui al 2022, quando rag- giungerà il valore di 6,72 miliardi . In questo momento, secondo Gartner, solo il 10% dei dati è elaborato al di fuori del data center, una percentuale destinata a salire al 50% nel 2022. Si tratta, in prevalenza, di applicazioni time sensi- tive, dove i record prodotti vanno rielaborati in tempo reale (o near real time) per innescare auto- matismi e allarmi istantanei. ABI Research, prevede una crescita nel volume dei dati raccolti dai sensori e dai dispositivi IoT pari a 6 volte il valore attuale, con proiezioni di 2 Zettabyte (2 triliardi di byte) di dati processati ‘in loco’ ( Edge Processing ) già nel 2021. Applicazioni Oggi l’Edge Computing è l’ambiente ottimale per ridurre il traffico dei dati e gestire le applicazioni a distanza, comprese quelle che incorporano IoT, intelligenza artificiale e realtà aumentata. Un sen- sore di monitoraggio del traffico è molto più utile se i dati generati sono elaborati in loco. In caso contrario, la latenza necessaria a farli arri- vare all’infrastruttura in Cloud può determinare ritardi critici. La diminuzione dei calcoli per applicazioni in tempo reale, sta prefigurando il successo di spe- rimentazioni e applicazioni nell’ambito degli algoritmi di riconoscimento facciale , dell’uso di cloudlet (datacenter cloud su scala ridotta con funzionalità di mobilità che si trova ai margini di Internet), delle smart city e dei sistemi domotici . I sistemi di trasporto del futuro promettono sistemi di allarme preventivi supportati dal Cloud, sistemi di comunicazione car-to-car, mezzi di trasporto a guida autonoma. La con- dizione affinché ciò si realizzi è la presenza di un’infrastruttura che consenta lo scambio di dati in tempo reale tra i veicoli e i punti di comunica- zione sul percorso. I sistemi di intelligenza artificiale e machine lear- ning possono essere utilizzati anche per automatiz- zare i processi di manutenzione e per ottimizzare la produzione di fabbrica . Ciò si abbina perfetta- mente a una struttura Edge in grado di analizzare grandi quantità di dati e di rispondere senza ritardi a eventi imprevisti. Le architetture Edge Compu- ting risolvono il classico problema della latenza attraverso l’elaborazione distribuita dei dati anche nella comunicazione Machine-To-Machine , nella cantieristica , nella videosorveglianza e nella logistica aziendale (ad esempio nell’uso dei droni per il rilevamento di risorse naturali). Altro caso d’uso interessante è quello delle appli- cazioni di servizio particolarmente sensibili alla latenza, come le transazioni finanziarie , che stanno inducendo molte filiali di istituti di credito a creare micro data center per processare le infor- mazioni in tempo reale. Analogamente, sono molti i retailer che imple- mentano micro data center per consentire ai punti vendita di ingaggiare meglio i clienti sfruttando le notifiche push sullo smartphone, gli online coupon o nuove forme di interattività e real-time marketing. L’Edge Computing rappresenta una soluzione ideale anche per la diagnostica medica, l’ e-lear- ning , le telco che stanno predisponendo le reti cellulari di ultima generazione (5G). Anche le società che operano nel broadcasting di nuova concezione, on demand e in tempo reale (sulla scorta del modello Netflix), come le applicazioni ad alto consumo di banda del cloud gaming e dei video in streaming, possono trarre enormi bene- fici dall’Edge Computing. Un data center centralizzato o un repository di storage Cloud possono raccogliere i dati già elaborati da un’architettura edge