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L’Edge Computing è sempre più importante nella Internet of Things (IoT)

L’Egde Computing o Fog Computing è una componente sempre più importante delle infrastrutture IoT (Internet of Things), specie nei casi in cui si renda necessaria una risposta tempestiva e autonoma da parte dei dispositivi, sulla base degli input ricevuti. Ciò è particolarmente vero in settori come l’automotive, dove i dispositivi IoT rivestono un ruolo decisivo per la sicurezza delle persone, o l’industria manifatturiera, dove la capacità delle macchine di agire autonomamente in base alle circostanze è uno degli ingredienti principali dell’Industria 4.0. Ma un po’ ovunque la mole di dati raccolta tramite i sensori connessi in rete richiede soluzioni che consentano prestazioni sufficientemente performanti.

Le stime di sviluppo della IoT prevedono la diffusone di un numero di dispositivi IoT che va da 25 a 50 miliardi, cioè una quantità che potrebbe arrivare fino a 7 dispositivi per abitante della Terra. È difficile pensare che ci sia un’infrastruttura cloud in grado di processare in tempo reale la quantità di dati che tali dispositivi genererebbero, a causa sia delle imitazioni di banda che del tempo di latenza, fattori entrambi impliciti nelle infrastrutture di rete.

Dunque per rendere davvero utili gli oggetti IoT che stiamo disseminando ormai ovunque, è indispensabile spostare quanta più intelligenza possibile dal cloud verso l’edge, ovvero la parte periferica dell’infrastruttura IoT.

Cos’è l’Edge Computing e come funziona

Per capire cos’è l’Edge (parola inglese per indicare ciò che sta ai bordi di qualcosa), è molto utile osservare questo schema, che rappresenta la tipica infrastruttura IoT:

L'Egde Computing o Fog Computing è una componente sempre più importante delle infrastrutture IoT (Internet of Things), specie nei casi in cui si renda necessaria una risposta tempestiva e autonoma da parte dei dispositivi, sulla base degli input ricevuti. Ciò è particolarmente vero in settori come l'automotive, dove i dispositivi IoT rivestono un ruolo decisivo per la sicurezza delle persone, o l'industria manifatturiera, dove la capacità delle macchine di agire autonomamente in base alle circostanze è uno degli ingredienti principali dell'Industria 4.0. Ma un po' ovunque la mole di dati raccolta tramite i sensori connessi in rete richiede soluzioni che consentano prestazioni sufficientemente performanti. Le stime di sviluppo della IoT prevedono la diffusone di un numero di dispositivi IoT che va da 25 a 50 miliardi, cioè una quantità che potrebbe arrivare fino a 7 dispositivi per abitante della Terra. È difficile pensare che ci sia un'infrastruttura cloud in grado di processare in tempo reale la quantità di dati che tali dispositivi genererebbero, a causa sia delle imitazioni di banda che del tempo di latenza, fattori entrambi impliciti nelle infrastrutture di rete. Dunque per rendere davvero utili gli oggetti IoT che stiamo disseminando ormai ovunque, è indispensabile spostare quanta più intelligenza possibile dal cloud verso l'edge, ovvero la parte periferica dell'infrastruttura IoT. Per capire cos'è l'edge (parola inglese per indicare ciò che sta ai bordi di qualcosa),è molto utile osservare questo schema, che rappresenta la tipica infrastruttura IoT: FIG AI margini dell'infrastruttura (lato sinistro) ci sono tutti gli elementi che sono a diretto contatto con i fenomeni che i dispisitivi IoT devono rilevare: i sensori, gli attuatori e i dispositivi. I sensori sono come gli organi di senso della IoT e hanno il ruolo di raccogliere i dati e le informazioni per cui l'infrastruttura è stata creata. Può trattarsi di dati ricavati dall'ambiente esterno, da un ambiente interno o nell'ambito di un sistema complesso come può essere quello delle macchine destinate alla produzione. Esempi di sensori possono comprendere: • sensori di temperatura; • sensori di luce; • sensori di umidità; • ricevitori GPS; • diagnostica dei veicoli; • files; • dati specifici del prodotto. Gli attuatori sono gli elementi del sistema che alterano lo stato elettromeccanico o logico di un determinato dispositivo o ambiente, sulla base degli input ricevuto dai sensori. Normalmente interagiscono cl resto del sistema per mezzo di API. Può trattarsi di luci, di valvole, di motori, di termostati o di elementi che comportano esclusivamente variazioni a livello di dati o di firmware. I dispositivi sono tutti gli elementi elettronici che vengono utilizzati per raccogliere i dati, come smartphone e tablet; schede con microcontrollore tipo Arduino; computer a singola scheda tipo Raspberry Pi; elettrodomenstici intelligenti come il termostato Nest o il sistema di smart lighting Philips Hue. Per collegare tutti questi elementi tra loro e al resto dell'infrastruttura, vengono utilizzati i vari protocolli di comunicazione wireless (field protocols) attualmente disponibili: • il Bluetooth Low-Energy (BLE), ovvero la versione del Bluetooth a basso consumo energetico, specifica per l'IoT; • Zigbee, un altro standard con un'ampia base di dispositivi installati, basato sul protocollo IEEE802.15.4 e con un raggio d'azione di 100 m; • Wi-Fi, uno degli standard preferiti dagli sviluppatori, per la sua presenza pervasiva; • NFC, che opera nel raggio di soli 4 cm per abilitare ai pagamenti dispositivi come gli smartphone. Lo Smart Gateway è quella parte dell'infrastruttura che fa da collegamento tra i dispositivi presenti sul campo e la piattaforma cloud che elabora e utilizza le informazioni. Viene definito "smart" un gateway che è in grado di aggiungere funzionalità intelligenti al normale gateway IoT di comunicazione tra gli elementi edge e quelli cloud. Le funzionalità dello Smart Gateway spaziano in vari ambiti: • il routing dei dati, che consente di applicare semplici regole di elaborazione ai dati che vengono inviati al cloud. Ad esempio, i sensori rilevano la temperatura di un motore ogni secondo, ma nel sistema di monitoraggio cloud viene considerata sufficiente una rilevazione al minuto, pertanto il gateway si occupa di applicare la regola e inviare i dati ogni minuto; • il dataflow è quella parte che applica una serie di operazioni sui dati ricevuti, di pulizia, trasformazione, aggregazione, eccetera, ma anche controlli di sicurezza, prima della fase di routing; • il sistema di storage si occupa di registrare tutti i dati di configurazione e quelli di runtime. È qui che i dati gestiti dal dataflow e dal routing vengono organizzati in database ed è sempre qui che vengono generati i log di sistema. L'accesso allo storage è importante per tutte le operazioni analitiche svolte a livello di cloud ed è pertanto operata una suddivisione tra dati che vanno conservati sono temporaneamente o per periodi più lunghi; • alcune capacità di analytics risiedono nel gateway e sono necessarie soprattutto quando al sistema sono richiesti interventi in tempo reale, come ad esempio quando viene rilevata un'anomalia in una linea di produzione e va effettuato un intervento come la rimozione o lo stop di determinati elementi; • infine le funzionalità di management e configurazione del sistema sono quelle indispensabili per il suo utilizzo. Per comunicare con il cloud entrano in gioco altri protocolli di comunicazione di rete. Accanto al noto HTTP, che è lo standard dei web services, le infrastrutture IoT utilizzano il Message Queue Telemetry Transport (MQTT), l'Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) e il Constrained Application Protocol (CoAP). Per tutti rimandiamo alle definizioni di Wikipedia. In conclusione possiamo affermare che alla piattaforma cloud vengono delegate tutte le funzionalità necessarie all'elaborazione dei big-data e all'interfaccia con i vari attiri interessati. Un esempio in tal senso, tra quelli che abbiamo già trattato, è costituito dal progetto IoT Net della regione Piemonte, che consente di rendere pubblici i dati provenienti da tutta una serie di sensori sparsi per il territorio per il monitoraggio dei fenomeni ambientali. Verso il lato dell'edge venono invece spostate funzionalità critiche come quelle legate all'elaborazione in tempo reale dei dati, alla loro aggregazione e alla sicurezza.. Per quanto riguarda le applicazioni nell'Industria 4.0, le funzionalità edge dell'IoT consentono alle macchine in produzione di acquisire capacità autonome di intelligenza, specialmente in due ambiti: • la manutenzione predittiva, cioè un tipo di manutenzione preventiva che viene effettuata a seguito dell'individuazione di uno o più parametri che vengono misurati ed estrapolati utilizzando appropriati modelli matematici, allo scopo di individuare il tempo residuo prima del guasto; • riduzione automatica della difettosità di produzione, grazie all'adozione di sistemi di controllo ad anello chiuso che mettono in comunicazione reciproca le apparecchiature di diagnostica con quelle di produzione.

AI margini dell’infrastruttura (lato sinistro) ci sono tutti gli elementi che sono a diretto contatto con i fenomeni che i dispositivi IoT devono rilevare: i sensori, gli attuatori e i dispositivi.

I sensori sono come gli organi di senso della IoT e hanno il ruolo di raccogliere i dati e le informazioni per cui l’infrastruttura è stata creata. Può trattarsi di dati ricavati dall’ambiente esterno, da un ambiente interno o nell’ambito di un sistema complesso, come può essere quello delle macchine destinate alla produzione. Esempi di sensori possono comprendere:

  • sensori di temperatura;
  • sensori di luce;
  • sensori di umidità;
  • ricevitori GPS;
  • diagnostica dei veicoli;
  • files;
  • dati specifici del prodotto.
sensore IoT di flessibilità

Un esempio: il sensore di flessibilità prodotto dalla Spectra Symbol

Gli attuatori sono gli elementi del sistema che alterano lo stato elettromeccanico o logico di un determinato dispositivo o ambiente, sulla base degli input ricevuto dai sensori. Normalmente interagiscono cl resto del sistema per mezzo di API. Può trattarsi di luci, di valvole, di motori, di termostati o di elementi che comportano esclusivamente variazioni a livello di dati o di firmware.

Esempio di attuatore: una valvola di smistamento per l’irrigazione della K-Rain

I dispositivi sono tutti gli elementi elettronici che vengono utilizzati per raccogliere i dati, come smartphone e tablet; schede con microcontrollore tipo Arduino;  computer a singola scheda tipo Raspberry Pi; elettrodomenstici intelligenti come il termostato Nest o il sistema di smart lighting Philips Hue.

Per collegare tutti questi elementi tra loro e al resto dell’infrastruttura, vengono utilizzati i vari protocolli di comunicazione wireless (field protocols) attualmente disponibili:

  • il Bluetooth Low-Energy (BLE), ovvero la versione del Bluetooth a basso consumo energetico, specifica per l’IoT;
  • Zigbee, un altro standard con un’ampia base di dispositivi installati, basato sul protocollo IEEE802.15.4 e con un raggio d’azione di 100 m;
  • Wi-Fi, uno degli standard preferiti dagli sviluppatori, per la sua presenza pervasiva;
  • NFC, che opera nel raggio di soli 4 cm per abilitare ai pagamenti dispositivi come gli smartphone.

Lo Smart Gateway

Lo Smart Gateway è quella parte dell’infrastruttura che fa da collegamento tra i dispositivi presenti sul campo e la piattaforma cloud che elabora e utilizza le informazioni. Viene definito “smart” un gateway che è in grado di aggiungere funzionalità intelligenti al normale gateway IoT di comunicazione tra gli elementi edge e quelli cloud.

Dell Edge Gateway 5000 Series

Esempio: Dell Edge Gateway 5000 Series

Le funzionalità dello Smart Gateway spaziano in vari ambiti:

  • il routing dei dati, che consente di applicare semplici regole di elaborazione ai dati che vengono inviati al cloud. Ad esempio, i sensori rilevano la temperatura di un motore ogni secondo, ma nel sistema di monitoraggio cloud viene considerata sufficiente una rilevazione al minuto, pertanto il gateway si occupa di applicare la regola e inviare i dati ogni minuto;
  • il dataflow è quella parte che applica una serie di operazioni sui dati ricevuti, di pulizia, trasformazione, aggregazione, eccetera, ma anche controlli di sicurezza, prima della fase di routing;
  • il sistema di storage si occupa di registrare tutti i dati di configurazione e quelli di runtime. È qui che i dati gestiti dal dataflow e dal routing vengono organizzati in database ed è sempre qui che vengono generati i log di sistema. L’accesso allo storage è importante per tutte le operazioni analitiche svolte a livello di cloud ed è pertanto operata una suddivisione tra dati che vanno conservati sono temporaneamente o per periodi più lunghi;
  • alcune capacità di analytics risiedono nel gateway e sono necessarie soprattutto quando al sistema sono richiesti interventi in tempo reale, come ad esempio quando viene rilevata un’anomalia in una linea di produzione e va effettuato un intervento come la rimozione o lo stop di determinati elementi;
  • infine le funzionalità di management e configurazione del sistema sono quelle indispensabili per il suo utilizzo.

Per comunicare con il cloud entrano in gioco altri protocolli di comunicazione di rete. Accanto al noto HTTP, che è lo standard dei web services, le infrastrutture IoT utilizzano il Message Queue Telemetry Transport (MQTT), l’Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) e il Constrained Application Protocol (CoAP). Per tutti rimandiamo nei link alle definizioni di Wikipedia.

Conclusione

In conclusione, possiamo affermare che alla piattaforma cloud vengono delegate tutte le funzionalità necessarie all’elaborazione dei big-data e all’interfaccia con i vari attori interessati. Un esempio in tal senso, tra quelli che abbiamo già trattato, è costituito dal progetto IoT Net della regione Piemonte, che consente di rendere pubblici i dati provenienti da tutta una serie di sensori sparsi per il territorio per il monitoraggio dei fenomeni ambientali. Verso il lato dell’edge venono invece spostate funzionalità critiche, come quelle legate all’elaborazione in tempo reale dei dati, alla loro aggregazione e alla sicurezza..

Per quanto riguarda le applicazioni nell’Industria 4.0, le funzionalità edge dell’IoT consentono alle macchine in produzione di acquisire capacità autonome di intelligenza, specialmente in due ambiti:

  • la manutenzione predittiva, cioè un tipo di manutenzione preventiva che viene effettuata a seguito dell’individuazione di uno o più parametri, i quali vengono misurati ed estrapolati allo scopo di individuare il tempo residuo prima del guasto;
  • la riduzione automatica della difettosità di produzione, grazie all’adozione di sistemi di controllo ad anello chiuso, che mettono in comunicazione reciproca le apparecchiature di diagnostica con quelle di produzione.

 

CadlogL’Edge Computing è sempre più importante nella Internet of Things (IoT)

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