AES_6 2022

EVENTI Primo piano 16 Settembre 2022 n Automazione e Strumentazione I differenti ‘strati’ di elaborazione possono massimizzare l’efficienza computazionale e della comunicazione tutto il mondo della security, dove da cloud si può gestire in modo più mirato anche il problema della cyber security. Si vede anche che il sistema cloud non esaurisce tutte le necessità applicative dell’azienda: ad esempio, in cloud non può essere gestito tutto quello che è real time. Confronti È interessante, a questo punto, stabilire una serie di confronti tra l’ormai diffuso IoT e il più spe- cifico ambito dell’ Industrial Iot (IIoT) che si presenta come profondamente diverso: non si tratta infatti semplicemente di prendere i dati grezzi e portarli in cloud per qualche utilizzo. Qui le diversità riguardano diversi aspetti: anzitutto i device connessi sono molto diversi (si parla di macchine, di linee, di robot…), complessi e spesso con differenti protocolli di comunica- zione; c’è poi una forte necessità di servizi real time, per adeguarsi ai cicli e ai tempi di funzio- namento delle macchine e poter, ad esempio, ese- guire dei campionamenti con tempi dell’ordine del millisecondo (cosa che nel normale IoT non è richiesta). Il mondo Industrial inoltre richiede non solo un monitoraggio ma anche un controllo attivo, quindi l’interconnessione non è solo dalla macchina al cloud ma vale anche il contrario, per poter riconfigurare la macchina anche da remoto. Poi c’è il tema della cyber security, quello della continuità operativa, quello della safety. In gene- rale si può dire che gli ecosistemi nei quali si lavora sono profondamente diversi: nell’indu- strial ci sono tanti stakeholder e sono tante le figure che ruotano attorno al ciclo di produzione, aumentando quindi la complessità del sistema e la quantità dei dati, spesso eterogenei, è elevata. Un altro confronto interessante è tra il cloud , il fog computing e l’ edge computing , cioè i tre livelli del sistema di interconnessione, rispettiva- mente quello alto, dei data center, quello interme- dio, dei nodi e quello vicino ai device; Colombo ha svolto il confronto analizzando sei parame- tri: latenza, scalabilità, distanza, data analisys, potenza computazionale, interoperabilità. Si vede allora, ad esempio, come la latenza sia elevata per il cloud, media per il fog e bassa per l’edge; quindi, per i processi real time bisogna spostarsi sempre più verso l’edge. Un discorso analogo vale per la data analisys: nel cloud si hanno dati poco sensibili al tempo e che vengono archiviati, mentre sull’edge si possono trattare tutti quei dati che richiedono valutazioni e decisioni rapide. Va da sé che per la potenza di calcolo la situazione si inverte: qui è il cloud ad offrire il vantaggio di una potenza praticamente illimitata, a differenza degli altri due livelli che sono molto limitati. Quanto alla interoperabilità, è alta evidentemente nel cloud ma anche nel fog mentre è più debole e difficoltosa con l’edge pur se non mancano esempi ed esperienze valide e significative. Una prospettiva interessante che sta avanzando è quella del cloud ibrido , che può comprendere sia data center pubblici che privati e sottende entrambi i mondi OT e IT e garantisce a tutta l’ar- chitettura produttiva la scalabilità e una notevole flessibilità. Soluzioni edge centric Concentrandoci ora sulla parte bassa dell’archi- tettura, possiamo entrare più nel merito dell’edge computing. Si tratta in pratica di una componente elettronica che può essere installata, ad esempio, per il monitoraggio dell’intera macchina dove il colloquio con il sistema sarà facile nel caso di macchine di recente design mentre richiederà un supplemento di strumenti di comunicazione per