L\u2019Edge computing \u00e8 una architettura IT distribuita che consente di elaborare i dati sulla periferia, il pi\u00f9 vicino possibile alla fonte di origine. Si sopperisce cos\u00ec alle latenze che impediscono l\u2019esecuzione di applicazioni con tempistiche vicine al real -time<\/p>\n\n\n\n
di Valerio Alessandroni<\/em><\/p>\n\n\n\n L\u2019aumento dei dispositivi collegati a Internet (IoT) sta producendo un\u2019enorme quantit\u00e0 di dati da elaborare nei data center, spingendo al limite i requisiti di larghezza di banda della rete. Nonostante i miglioramenti della tecnologia di rete, i data center non possono sempre garantire velocit\u00e0 di trasferimento e tempi di risposta accettabili. I vantaggi dall\u2019edge computing rispetto al cloud computing<\/strong> Il \u201cmargine della rete\u201d per l\u2019IoT e la comunicazione con Internet<\/strong> Privacy e sicurezza: cosa cambia e quali sono gli eventuali rischi<\/strong> Un\u2019iniziativa concreta a Catania per il Mobile Edge Computing<\/strong> L\u2019Edge computing \u00e8 una architettura IT distribuita che consente di elaborare i dati sulla periferia, il pi\u00f9 vicino possibile alla fonte di origine. Si sopperisce cos\u00ec alle latenze che impediscono l\u2019esecuzione di applicazioni con tempistiche vicine al real -time di Valerio Alessandroni L\u2019aumento dei dispositivi collegati a Internet (IoT) sta producendo un\u2019enorme quantit\u00e0 di dati …<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":1503,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_seopublitec_title":"","_seopublitec_meta_desc":"","_seopublitec_keyphrases":"","_seopublitec_canonical":"","_seopublitec_noindex":false,"_seopublitec_nofollow":false,"_seopublitec_og_title":"","_seopublitec_og_desc":"","_seopublitec_twitter_title":"","_seopublitec_twitter_desc":"","_seopublitec_twitter_image":"","_seopublitec_og_image":"","_seopublitec_twitter_card":"","_seopublitec_cornerstone":false,"_seopublitec_score":""},"categories":[27],"tags":[],"class_list":["post-1502","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologie"],"openstation_lock":null,"openstation_contributors":[],"openstation_attached_media":[1503],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1502","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1502"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1502\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1504,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1502\/revisions\/1504"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1503"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1502"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1502"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1502"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Il problema \u00e8 che la larghezza di banda disponibile non \u00e8 infinita e, nonostante gli enormi investimenti dei provider in infrastrutture IT, rischia di non essere adeguata, in particolare per alcune specifiche necessit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n
Fino a poco tempo fa, il cloud computing era considerato l\u2019approccio tradizionale per soddisfare i requisiti dell\u2019IoT.
Il cloud computing consente infatti l\u2019accesso a una serie condivisa di risorse informatiche (come reti, server, supporti di archiviazione, applicazioni e servizi) con una minima interazione tra il centro di gestione e il fornitore di servizi. Tuttavia, l\u2019utilizzo del cloud computing come server centralizzato, che generalmente \u00e8 geograficamente distante, aumenta la frequenza delle comunicazioni tra i dispositivi periferici utilizzati dagli utenti (tablet, computer, braccialetti o smartphone) diventando una limitazione per le applicazioni che richiedono una risposta in tempo reale.
Il cosiddetto edge computing (o fog computing), diventato molto popolare con l\u2019avvento di Industria 4.0, \u00e8 un concetto di calcolo distribuito che avvicina il calcolo stesso e l\u2019archiviazione dei dati alla posizione in cui sono necessari. Ci\u00f2 riduce al minimo la necessit\u00e0 di comunicazioni a lunga distanza tra client e server, migliorando la latenza (quindi le prestazioni della rete) e permettendo di risparmiare larghezza di banda.
In particolare, elaborando i dati pi\u00f9 vicino alla fonte e riducendo la distanza fisica che devono percorrere, l\u2019edge computing (o elaborazione al margine) ottimizza i dispositivi Internet (IoT) e le applicazioni web. In sostanza, l\u2019edge computing \u00e8 una \u201crete di micro data center che elaborano o memorizzano localmente i dati critici in una zona molto limitata\u201d (fonte: IDC).<\/p>\n\n\n\n
Per i dispositivi IoT, il \u201cmargine della rete\u201d \u00e8 il punto in cui il dispositivo, o la rete locale che contiene il dispositivo, comunica con Internet. Il limite \u00e8 un po sfocato: per esempio, il computer di un utente o il processore all\u2019interno di una videocamera IoT possono essere considerati il margine della rete, ma anche il router dell\u2019utente, l\u2019ISP o il server periferico locale possono rappresentare il limite. L\u2019importante \u00e8 che il margine della rete sia geograficamente vicino al dispositivo, a differenza dei server tradizionali che possono essere molto lontani dai dispositivi con cui comunicano. Prendiamo in considerazione un edificio protetto da videocamere IoT ad alta definizione. Si tratta normalmente di telecamere \u201cstupide\u201d che trasmettono continuamente a un server cloud un segnale video non elaborato. Sul server cloud, il segnale video di tutte le telecamere viene filtrato da un\u2019applicazione di rilevamento del movimento per fare in modo che solo le parti contenenti attivit\u00e0 siano salvate nel database del server. Ci\u00f2 significa che c\u2019\u00e8 un\u2019attivit\u00e0 costante e significativa sull\u2019infrastruttura Internet dell\u2019edificio, perch\u00e9 l\u2019elevato volume di riprese video trasferite consuma una notevole larghezza di banda. Inoltre, c\u2019\u00e8 un carico molto pesante sul server che deve elaborare contemporaneamente le riprese video da tutte le telecamere. Immaginiamo ora che i calcoli eseguiti dai sensori di movimento siano spostati sul margine della rete. Se ogni telecamera utilizzasse il proprio processore interno per eseguire l\u2019applicazione di rilevamento del movimento e inviare i clip al server secondo necessit\u00e0,
l\u2019uso della larghezza di banda si ridurrebbe in modo significativo, perch\u00e9 molte delle riprese non verrebbero pi\u00f9 trasmesse. Inoltre, il server dovrebbe memorizzare solo i clip importanti, quindi potrebbe comunicare con un numero pi\u00f9 elevato di telecamere senza sovraccaricarsi.<\/p>\n\n\n\n
Per quanto riguarda gli aspetti di privacy e sicurezza, la natura distribuita dell\u2019edge computing modifica gli schemi tradizionalmente utilizzati nel cloud computing: non solo i dati dovrebbero essere crittografati, ma dovrebbero essere adottati diversi meccanismi di crittografia, poich\u00e9 possono transitare tra diversi nodi distribuiti collegati tramite Internet. D\u2019altra parte, mantenendo i dati sul margine \u00e8 possibile spostare la propriet\u00e0 dei dati raccolti dai fornitori di servizi agli utenti finali.
L\u2019edge computing pu\u00f2 tuttavia presentare anche alcuni svantaggi, come l\u2019aumento dei potenziali attacchi alla sicurezza. Con l\u2019aggiunta di pi\u00f9 dispositivi intelligenti in rete, come i dispositivi IoT dotati di processori integrati, ci sono nuove opportunit\u00e0 per i malintenzionati. Un altro svantaggio \u00e8 la richiesta di pi\u00f9 hardware locale. Per esempio, mentre a una telecamera IoT occorre un processore integrato per inviare i dati video non elaborati a un server, per poter eseguire i propri algoritmi di rilevamento del movimento richiederebbe un computer molto pi\u00f9 sofisticato con una maggiore potenza di elaborazione.<\/p>\n\n\n\n
Lo scorso dicembre si \u00e8 svolta a Catania la prima campagna di test sul campo del progetto di innovazione europeo \u201cScene – Smart City on the Edge Network Enhancements\u201d.
Il progetto si propone di realizzare un\u2019innovativa piattaforma IoT per il Mobile Edge Computing, in cui un insieme di dispositivi Gateway Intelligenti (IGW, \u201cIntelligent Gateway\u201d) sono posizionati in veicoli che percorrono la citt\u00e0, e al loro passaggio interagiscono con differenti sensori distribuiti tutti intorno, sia per raccogliere dati da inviare al centro servizi (la \u201cService Platform di Scene\u201d) sia per configurare da remoto i sensori stessi. Altro importante obiettivo \u00e8 realizzare Scene come piattaforma Open, in cui terze parti, tipicamente Smart City Service provider, possano installare proprie applicazioni sul Gateway, in modo da portare l\u2019elaborazione direttamente in periferia, in prossimit\u00e0 dei sensori dispiegati secondo un approccio di edge computing. Abilitare l\u2019utilizzo di sensori low cost \u00e8 un altro importante obiettivo di progetto, che si ritiene possa essere fattore abilitante per la creazione di un ecosistema di nuovi servizi e startup.
Durante il pilot test di Catania \u00e8 stata testata la versione 1.0 della piattaforma Scene utilizzata per il monitoraggio di infrastrutture ed edifici mediante sensori di movimento e vibrazione. Sei differenti sensori sono stati posizionati su alcune pareti interne ed esterne di un edificio storico: si tratta di quattro accelerometri commerciali beacon Bluetooth e di due sensori dotati di accelerometro, giroscopio e termometro. Questi ultimi sono prototipi wireless low-cost basati su tecnologia
Raspberry, e consentono di raccogliere molteplici parametri di performance della piattaforma Scene. I dati generati da tutti i sensori sono stati inviati alle unit\u00e0 IGW installate all\u2019interno di tre bus di AMT (Azienda Metropolitana Trasporti) che periodicamente circolavano in prossimit\u00e0 dell\u2019edificio monitorato. All\u2019interno di uno di tali Bus il team di progetto ha condotto anche una serie di test sulle funzionalit\u00e0 di Internet e Content Delivery Management offerte dall\u2019unit\u00e0 IGW installata a bordo.
Durante i test sono state registrati dalla piattaforma centinaia di migliaia di eventi che sono adesso all\u2019attenzione dei ricercatori del progetto Scene per essere analizzati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"