{"id":3666,"date":"2023-02-09T11:57:56","date_gmt":"2023-02-09T11:57:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/?p=3666"},"modified":"2025-06-24T15:41:26","modified_gmt":"2025-06-24T15:41:26","slug":"cloud-edge-o-fog-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/cloud-edge-o-fog-computing\/","title":{"rendered":"Cloud, edge o\u00a0Fog computing?"},"content":{"rendered":"\n

I moderni paradigmi informatici come il cloud, il fog e l\u2019edge computing svolgono un ruolo fondamentale in molti settori. Scopriamo quali sono i limiti, le differenze e le combinazioni\u00a0per sfruttare al meglio i benefici nelle applicazioni industriali.<\/h2>\n\n\n\n

Il numero di applicazioni industriali che utilizzano la combinazione di cloud, fog ed edge computing \u00e8 in aumento negli ultimi decenni. Alcune di queste applicazioni sono implementate con l\u2019aiuto della tecnologia IoT, utilizzando reti di sensori wireless, mentre altre applicazioni sono sviluppate con combinazioni dei nuovi paradigmi informatici: ad esempio, cloud e fog, cloud ed edge, fog ed edge, o cloud-fog-edge e IoT.<\/p>\n\n\n

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\"L\u2019edge
L\u2019edge computing sta acquisendo notevole importanza, soprattutto dopo l\u2019avvento del 5G.\n<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Definizioni principali<\/strong> e caratteristiche tecnologiche<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Il termine \u201ccloud computing\u201d \u00e8 stato utilizzato per la prima volta da Google e Amazon nel 2006. Pi\u00f9 recentemente, il cloud \u00e8 stato definito come un paradigma informatico per fornire servizi virtualizzati, raggruppati, condivisi che possano essere forniti e rilasciati rapidamente con il minimo sforzo di gestione. Il \u201cFog computing\u201d, termine coniato da Cisco, \u00e8 una piattaforma altamente virtualizzata che fornisce servizi di elaborazione, storage e networking tra i dispositivi finali e i tradizionali data center di cloud computing, in genere, ma non esclusivamente, situati ai margini della rete. Il Fog computing \u00e8 un concetto essenziale nell\u2019IoT, in quanto riduce l\u2019onere dell\u2019elaborazione nel cloud computing, portando l\u2019intelligence e l\u2019elaborazione pi\u00f9 vicino a dove i dati vengono creati e trasmessi ad altre fonti.\u00a0Pertanto, la domanda di calcolo dell\u2019utente viene soddisfatta in prossimit\u00e0 piuttosto che eseguirla nel cloud a distanza. Inoltre, il Fog computing viene introdotto principalmente per le applicazioni che necessitano di elaborazione in tempo reale con bassa latenza. L\u2019edge computing \u00e8 un\u2019area emergente in cui l\u2019elaborazione dei dati avviene in prossimit\u00e0 di dispositivi mobili o sensori.\u00a0\u00c8 stato proposto quindi di migliorare le prestazioni e superare i problemi del cloud, fornendo cos\u00ec capacit\u00e0 di elaborazione e archiviazione dei dati ai dispositivi finali in locale.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L\u2019edge computing si riferisce alle tecnologie abilitanti che consentono di eseguire il calcolo ai margini della rete, sui dati a valle per conto dei servizi cloud, e sui dati a monte per conto dei servizi IoT. L\u2019edge computing sta acquisendo una notevole importanza con nuovi casi d\u2019uso, soprattutto dopo l\u2019introduzione del 5G. Gli impianti industriali sono un ambiente naturale per l\u2019edge computing, che trova nei sistemi SCADA un esempio molto conosciuto.<\/p>\n\n\n\n

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\"Quando
Quando si richiede risposta in tempo reale, il cloud computing come server centralizzato \u00e8 un limite.\n<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"Il
Il Fog computing \u00e8 essenziale nell\u2019IoT, perch\u00e9 riduce l\u2019onere dell\u2019elaborazione nel cloud computing.\n<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Applicazioni: le differenze\u00a0fra edge computing e cloud<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Fino a poco tempo fa, il cloud computing era considerato l\u2019approccio tradizionale per soddisfare i requisiti dell\u2019Internet of Things. Consente l\u2019accesso a un insieme condiviso di risorse IT (come reti, server, supporti di archiviazione, applicazioni e servizi) con un\u2019interazione minima tra il centro di gestione e il fornitore di servizi. Tuttavia, l\u2019utilizzo del cloud computing come server centralizzato, generalmente geograficamente distante, aumenta la frequenza delle comunicazioni tra i dispositivi periferici utilizzati dagli utenti (tablet, computer, braccialetti o smartphone) diventando un limite per le applicazioni che richiedono una risposta in tempo reale. Il cosiddetto \u201cedge computing\u201d, diventato molto popolare con l\u2019avvento di Industry 4.0, \u00e8 un concetto di calcolo distribuito che avvicina il calcolo stesso e l\u2019archiviazione dei dati a dove 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 risparmiando larghezza di banda.<\/p>\n\n\n\n

In particolare, elaborando i dati pi\u00f9 vicino alla fonte e riducendo la distanza fisica che deve percorrere, l\u2019edge computing (o elaborazione ai bordi) ottimizza i dispositivi Internet (IoT) e le applicazioni web. In sostanza, \u00e8 una rete di micro data center che elaborano o archiviano dati critici a livello locale in un\u2019area molto limitata. Le caratteristiche distintive dell\u2019edge computing rispetto al cloud sono la densa distribuzione geografica, il supporto alla mobilit\u00e0, la consapevolezza della posizione, la prossimit\u00e0, la bassa latenza, la consapevolezza del contesto e l\u2019eterogeneit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019edge computing e l\u2019IoT:<\/strong> un esempio concreto<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Per i dispositivi IoT, il \u201cbordo 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\u2019 sfocato: ad esempio, il computer di un utente, o il processore all\u2019interno di una telecamera IoT, pu\u00f2 essere considerato il limite della rete.\u00a0Ma anche il router, l\u2019ISP o il server perimetrale locale dell\u2019utente pu\u00f2 rappresentare il limite. In ogni caso, l\u2019edge della rete \u00e8 geograficamente vicino al dispositivo, a differenza dei server tradizionali, che possono essere molto lontani dai dispositivi con cui comunicano. Facciamo un esempio, consideriamo un edificio protetto da telecamere IoT ad alta definizione. Di solito si tratta di telecamere \u201cstupide\u201d che trasmettono continuamente un segnale video non elaborato a un server cloud. Sul server cloud, il segnale video di tutte le telecamere viene filtrato da un\u2019applicazione di rilevamento del movimento per garantire che solo le parti contenenti attivit\u00e0 vengano salvate nel database del server. Ci\u00f2 vuol dire che c\u2019\u00e8 un\u2019attivit\u00e0 costante e significativa sull\u2019infrastruttura Internet dell\u2019edificio, poich\u00e9 l\u2019elevato volume di riprese video trasferite consuma una larghezza di banda importante. Inoltre, c\u2019\u00e8 un carico molto pesante sul server che deve elaborare le riprese video da tutte le telecamere contemporaneamente. Immaginiamo ora che i calcoli eseguiti dai sensori di movimento vengano spostati al limite della rete.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Se ogni telecamera utilizzasse il proprio processore interno per eseguire l\u2019applicazione di rilevamento del movimento, e inviare i clip al server in base alle esigenze, l\u2019utilizzo della larghezza di banda sarebbe notevolmente ridotto, poich\u00e9 molte delle riprese non verrebbero pi\u00f9 trasmesse. Inoltre, il server dovrebbe memorizzare solo clip importanti, in modo da poter comunicare con un numero maggiore di telecamere senza sovraccaricarsi.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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