AS_07_2021

INDAGINE approfondimenti 44 Ottobre 2021 n Automazione e Strumentazione gazione di bot, sia nel caso di un attacco Ddos dove è invece utile avere banda e risorse di networking. Altro trend collegato all’ascesa dell’edge è il declino delle VPN. Per anni, le reti virtuali private sono state la modalità più diffusa per l’accesso remoto con autenticazione. Tuttavia, con lo spostamento delle applicazioni sul cloud, il panorama delle minacce si è ampliato e i requisiti di accesso si sono diversificati. Altro vantaggio è il fatto che la tecnologia edge può gestire volumi di dati elevati grazie al decentramento dei contenuti con poche connessioni molto ampie verso server locali, senza intasare le connessioni centrali. L’ar- chitettura edge, inoltre, è più robusta. Se uno o più punti decadono o vengono interrotti, i percorsi alternativi di fornitura dei contenuti sono molto più numerosi di quelli disponibili con una architettura cloud tradizionale. Va anche sottolineato che la memorizzazione e l’e- laborazione dei dati nel cloud è molto costosa. Con l’edge computing, questi dati possono essere catturati e analizzati, e riassunti prima di essere inviati al cloud, il che può aiutare a ridurre i costi inutili . Ci sono, va detto, anche alcuni svantaggi a partire da una struttura di rete più complessa, costi di acquisto più elevati, la necessità di maggiore manutenzione per un sistema decentralizzato. Le 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, intel- ligenza artificiale e realtà aumentata. Un sensore di monitoraggio del traffico è molto più utile se i dati generati sono elaborati in loco . In caso contrario, la latenza necessaria a farli arrivare all’infrastruttura in cloud può determinare ritardi critici . 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 condizione affinché ciò si realizzi è la presenza di un’infrastruttura che consenta lo scam- bio di dati in tempo reale tra i veicoli e i punti di comunicazione 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 perfettamente a una struttura edge in grado di analizzare grandi quantità di dati e di rispondere senza ritardi a eventi imprevisti. Le architetture edge computing risol- vono il classico problema della latenza anche nella comunicazione Machine-To-Machine , nella can- tieristica, nella video-sorveglianza e nella logistica aziendale (ad esempio nell’uso dei droni per il rile- vamento di risorse naturali). L’accensione e lo spegnimento di utenze elettro- meccaniche, la manutenzione predittiva dei motori, l’identificazione di anomalie nelle macchine a con- trollo numerico, il monitoraggio della sicurezza dei macchinari in zone critiche o pericolose, i cambi di materiale nell’industria di processo sono ulte- riori casi d’uso in cui c’è un enorme potenziale per l’edge processing. Con l’ulteriore sviluppo della tecnologia degli smart sensor (elevata potenza di calcolo integrata, utilizzo di GPU, miniaturizza- zione, recupero energetico, rilevamento zero-touch) si può ulteriormente aprire la strada all’elabora- zione delle informazioni all’interno del sensore, generando conoscenza e know-how in pochi pas- saggi o intervenendo direttamente nella logica del processo e dei macchinari. L’edge computing rappresenta una soluzione ideale anche per la diagnostica medica, l’e-learning, 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 benefici dall’edge computing. n I sistemi edge gateway sono unità che offrono le loro capacità di connettività come nodi tra l’IoT e una rete centrale