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90 AUTOMAZIONE OGGI 456 SOLUZIONI SOFTWARE PER L’INDUSTRIA S SI tutorial: dal cloud all’edge Intelligenza per città e fabbriche intelligenti e auto autonome Uno degli ambiti che beneficia maggiormente dell’Edge Computing è l’Internet of Things. Qui, l’edge consente di elaborare i dati diretta- mente nei dispositivi connessi, come sensori e attuatori, migliorando la reattività e riducendo il carico sulle reti centrali. Ad esempio, nelle fabbriche intelligenti, l’Edge Computing può monitorare in tempo reale le condizioni delle macchine e prevedere guasti, ottimizzando così la manutenzione e riducendo i tempi di inattività. Altro settore cruciale è quello delle smart city, dove l’edge trova impiego ad esempio nella gestione dell’illuminazione stradale, del traffico e nei sistemi di sorveglianza. In una città intelligente, i dati raccolti da sensori distribuiti possono essere elaborati localmente per regolare automaticamente l’illuminazione in base alla presenza di pedoni o veicoli, migliorando l’efficienza energetica e la sicurezza. Le piattaforme di sorveglianza avanzate si affidano all’edge per analiz- zare i flussi video in tempo reale, identificando automaticamente com- portamenti sospetti e riducendo la necessità dimonitoraggiomanuale. Anche le reti di distribuzione dell’energia usano le tecnologie edge per gestire in modo efficiente la distribuzione della corrente elet- trica, bilanciando la domanda e l’offerta in tempo reale e miglio- rando la stabilità della rete. L’automotive è un altro ambito ricco di opportunità. Nei veicoli au- tonomi, l’elaborazione dei dati in tempo reale è essenziale per ga- rantire la sicurezza e la navigazione. L’Edge Computing consente ai veicoli di analizzare rapidamente i dati provenienti dai sensori di bordo, come radar e telecamere, per prendere decisioni immediate senza dover dipendere dalla connessione a un data center remoto. Le sfide future: integrazione, sicurezza e conformità L’adozione dell’Edge Computing comporta diverse sfide tecniche e operative che le aziende devono affrontare per sfruttare appieno le potenzialità. Una delle principali difficoltà risiede nella complessità dell’inte- grazione dei dispositivi edge con l’infrastruttura IT esistente, che spesso richiede aggiornamenti hardware e software significativi. La gestione e la manutenzione di una rete distribuita di dispo- sitivi edge, che può includere migliaia di nodi sparsi in diversi punti, rappresenta un’altra sfida operativa da non sottovalutare, in quanto comporta la necessità di strumenti avanzati per il mo- nitoraggio, la diagnosi e la risoluzione dei problemi in tempo reale. Dal punto di vista della sicurezza, l’Edge Computing introduce nuove vulnerabilità, poiché i dispositivi edge possono essere fi- sicamente più accessibili e quindi più suscettibili a intromissioni indesiderate o attacchi. La protezione dei dati elaborati e archiviati localmente richiede poi strategie di sicurezza robuste, tra cui l’uso di crittografia avanzata e protocolli di autenticazione forti. Inoltre, la gestione dei dati comporta sfide legate alla conformità con le normative sulla privacy, come il Gdpr, poiché le informa- zioni sensibili possono essere trattate in vari luoghi. Le aziende devono quindi implementare politiche chiare per garantire che i dati vengano processati in modo sicuro e conforme alle leggi vi- genti, bilanciando efficacemente la necessità di accesso rapido ai dati con la protezione e la riservatezza delle informazioni. Cloud ed edge: verso un futuro ibrido Il futuro del rapporto tra cloud ed edge si preannuncia come un’integrazione sempre più stretta e sinergica, dove le due tecno- logie collaboreranno per ottimizzare l’elaborazione e la gestione dei dati. Le innovazioni tecnologiche guideranno questa evolu- zione, con miglioramenti significativi in ambiti come l’intelligenza artificiale, la connettività 5G e l’automazione avanzata. L’intelli- genza artificiale, ad esempio, sta andando verso un’architettura sempre più distribuita, con modelli di machine learning eseguiti direttamente nei dispositivi edge per analisi rapide e decisioni autonome, mentre i data center cloud continueranno a fornire la potenza di calcolo necessaria per l’addestramento e la gestione centralizzata dei modelli. La diffusione del 5G, con la sua bassa latenza e alta velocità, pro- babilmente faciliterà la comunicazione tra i dispositivi edge e le infrastrutture cloud, migliorando la reattività e la capacità di ge- stire grandi volumi di dati in tempo reale. Inoltre, si presume che l’automazione avanzata e AI-driven porterà a una gestione più intelligente delle risorse, con sistemi in grado di bilanciare dina- micamente i carichi di lavoro tra edge e cloud in base alle effettive esigenze operative. Questi sviluppi tecnologici avranno un im- patto significativo su vari settori, migliorando l’efficienza produt- tiva, la sicurezza dei dati e la capacità di innovazione. Insomma, l’evoluzione del rapporto tra cloud ed edge computing non solo potenzierà le capacità di elaborazione e analisi dei dati, ma trasformerà anche il modo in cui le aziende e le industrie sfrut- tano la tecnologia per ottenere vantaggi competitivi e migliorare i servizi offerti. Mentre il Cloud Computing offre una scalabilità globale e l’accesso centralizzato alle risorse, l’Edge Computing si concentra sulla minimizzazione della latenza e sulla gestione locale dei dati Fonte: foto Shutterstock