L’Edge computing è una componente del mondo IoT che sta diventando sempre più importante: consente di accelerare i flussi di dati che vengono elaborati in tempo reale, dal dispositivo stesso che li raccoglie o dal computer o dal server locale, invece di essere trasmessi al Data center centrale e nel Cloud, abilitando di fatto un minore utilizzo di banda, una minore latenza per il calcolo e una maggiore Cybersecurity.
Sono sistemi e dispositivi che operano ai “confini” (edge) dell’organizzazione e dell’attività: per esempio, nelle attrezzature per la logistica 4.0 o la trivellazione del petrolio, nei dispositivi Pos dei negozi, o nei motori delle auto e degli aeroplani. È ormai una priorità per tutti, aziende, fabbriche, scuole, ospedali, avere reti e infrastrutture informatiche per essere vicino ai clienti e alle persone.
Basta qualche numero per evidenziare come le reti digitali e Tlc stiano sempre più diventando un enorme fiume di comunicazioni e dati, che devono passare attraverso colli di bottiglia che risultano sempre più stretti: le Telco italiane nel giro di un anno, e anche meno, stanno registrando incrementi di traffico attorno al +40-50% per quanto riguarda le reti fisse, e del +20-30% per le reti mobili.
Nello scenario di sviluppo tecnologico delle aziende, il Data center riveste un ruolo sempre più strategico perché deve garantire alta affidabilità, continuità ed efficienza, assicurando anche un elevato grado di flessibilità. Ma i dati da raccogliere, processare, valorizzare, che descrivono le varie attività e processi di un’impresa – e dei suoi singoli settori – sono ormai talmente tanti, e in continua crescita, e la velocità di elaborazione e operativa è tanto alta, che un Data center centrale non può fare tutto da solo.
Per questo, l’Edge computing è un’architettura IT distribuita e aperta con potenza di elaborazione decentralizzata, predisposta per le tecnologie di Mobile computing e Internet of Things (IoT). Permette alle applicazioni e ai dispositivi Smart di rispondere ai dati quasi istantaneamente, eliminando i ritardi, il che è fondamentale in settori come l’Automotive e altri settori del manifatturiero, dove la capacità delle macchine di agire autonomamente in base alle circostanze è uno degli aspetti principali di Industria 4.0. Non a caso, Gartner prevede che entro quest’anno il 50% dei dati generati dalle aziende sarà creato ed elaborato attraverso l’Edge computing anziché i Data center e Cloud centralizzati.
In un giacimento petrolifero, tanto per fare un esempio, i dati operativi forniti dalle trivelle (velocità di rotazione, potenza di taglio, vibrazione, temperatura e flusso d’acqua e di petrolio) possono essere utilizzati in tempo reale per cambiare le strategie di trivellazione. Spesso non è possibile inviare tutti questi dati a un Repository centrale. Alcune operazioni di perforazione utilizzano Analytics basati sui microprocessori per stabilire in tempo reale la strategia di trivellazione. Ma le stesse necessità di analisi delle operazioni, flessibilità, velocità, sono comuni a tutti i settori di attività, dall’Energia alla Supply chain, dall’eCommerce all’Industria.
Le stime di sviluppo della manifattura digitale prevedono la diffusione di un numero di dispositivi IoT aziendali di circa 50 miliardi a livello globale entro quest’anno. Diventa difficile pensare che ci possa essere un’infrastruttura Cloud in grado di processare in tempo reale la quantità di dati che questi dispositivi generano, a causa sia delle limitazioni di banda che del tempo di latenza, che potranno essere migliorati in maniera consistente solo dalla prossima tecnologia 5G. Da qui la necessità di spostare quanta più ‘intelligenza’ Hi-tech possibile dal Cloud verso la parte periferica dell’infrastruttura IoT, vale a dire l’Edge.
In Italia, invece, gran parte delle aziende e realtà produttive non hanno ancora raggiunto un livello di infrastruttura informatica in linea con ciò che i tempi stanno richiedendo. Il sistema di gestione informatica aziendale è sempre più sostenuto dai Data center, e il ‘peso’ del traffico di comunicazione e dati deve essere scaricato su efficienti sistemi Edge locali, con grandi capacità di gestione di un’enorme mole di informazioni.
Le nuove esigenze emergenti, l’impatto delle nuove tecnologie come il 5G e l’IoT condizioneranno le tecnologie e le tecniche di progettazione delle infrastrutture tecnologiche in settori strategici come l’Healthcare, le Telco, il Finance, la Pubblica Amministrazione ma, soprattutto, nel mondo del Manufacturing.
Il mondo industriale sta vivendo, infatti, una fase di mutamento epocale in cui l’avvento di nuovi paradigmi produttivi porta allo sviluppo di nuove opportunità per le aziende, ma anche a nuove sfide che sarà indispensabile saper affrontare per muoversi con successo sul mercato e favorire la digitalizzazione. Lo sviluppo di Micro Data center favorirà, in tutti i settori, l’implementazione di soluzioni Off-the-Shelf e Bundle, prodotti in serie con conseguente riduzione dei costi e dei rischi dovuti alla progettazione tradizionale oltre che il Time-to-Market necessario per fronteggiare le sfide che arrivano dai mercati.
In tutto questo quadro di evoluzione Hi-tech, c’è poi il capitolo che riguarda le piattaforme di Mobile Edge Computing (Mec) sono alla base della possibilità del 5G di ridurre sensibilmente i ritardi di reazione di applicazioni critiche. Sfruttando, infatti, l’evoluzione delle architetture Cloud, attraverso il Mec l’operatore potrà avvicinare la potenza di calcolo dai Data center remoti alla periferia della rete, vicino agli utenti, così da superare anche i limiti fisici dovuti ai ritardi di propagazione e ai segmenti di rete da attraversare.
Una rete che non solo diventa programmabile per la gestione dei flussi di traffico (con Sdn), ma anche una piattaforma Cloud distribuita a disposizione di sviluppatori software, è sicuramente una novità di non poco conto rispetto alle opportunità di evoluzione. Spesso non è un problema di strumenti: le tecnologie per fare tutto (o quasi) ci sono. Manca spesso la visione strategica per sviluppare queste opportunità, la conoscenza di effetti e vantaggi, oltre che ovviamente la disponibilità degli investimenti necessari. Che però, innovando e migliorando l’azienda e i suoi risultati, spesso hanno un ritorno ben maggiore rispetto allo sforzo iniziale per l’innovazione e il cambiamento.
