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Come costruire una soluzione IIoT su cloud con AWS

Questo è il primo di una serie di dieci articoli, basati sullo sviluppo di MindSphere di Siemens su piattaforma cloud AWS, che evidenziano gli elementi chiave da considerare quando si progetta una piattaforma per l’Internet of Things industriale (IIoT). Saranno articoli che con domande chiave, suggerimenti e best practice sono forniti per guidarvi nel vostro viaggio.

Le indicazioni e le riflessioni contenute in questi articoli sono attribuite ad Alex Casalboni, Senior Developer Advocate AWS.

In questo primo articolo si parla di scelta della piattaforma cloud, di sistema operativo IIoT, di pianificazione della piattaforma e di modelli di business.

Pianificare, sviluppare e implementare una soluzione di successo per l’IIoT, Industrial Internet of Things richiede sperimentazione, innovazione e pazienza. Non c’è un progetto.

Non esiste un procedimento standard. Oltre a costruire un business plan, organizzare un team DevOps, occuparsi della sicurezza, creare offerte uniche e risolvere le sfide della connettività, è necessario disporre della giusta infrastruttura per consentire una scalabilità fluida e controllare i costi.

È importante capire che una piattaforma IIoT non può essere costruita in modo efficace e agile in un vuoto aziendale. Internamente, sarà necessario investire una notevole quantità di tempo per far sì che il sistema operativo sottostante sia costruito correttamente.

Una volta costruite le fondamenta, bisognerà identificare l’infrastruttura su cui la soluzione vivrà. È consigliabile sfruttare le tecnologie infrastrutturali esistenti, costruite da aziende con competenze specifiche.

In particolare, le infrastrutture cloud offrono tipicamente servizi che possono essere utilizzati strategicamente per migliorare e ingrandire le capacità di una piattaforma.

In particolare, il cloud Amazon Web Services (AWS) è un punto di partenza per sviluppare applicazioni IIoT su larga scala. AWS fornisce funzionalità e servizi di core business, IoT e big data che permette agli sviluppatori di astrarre le operazioni non differenzianti. Fornendo servizi per questo tipo di applicazioni IIoT, AWS consente agli sviluppatori di concentrarsi solo sull’ingegnerizzazione della loro specifica soluzione.

Sistema operativo IoT aperto basato su cloud

MindSphere di Siemens è un sistema operativo aperto per l’IoT, basato su cloud, che alimenta con successo le esigenze del mercato IIoT. Nel gennaio 2018 MindSphere ha lanciato sulla sua piattaforma cloud di terza generazione Amazon Web Services.

Sfruttando i servizi AWS e le best practice per il cloud, MindSphere ha raggiunto il livello di stabilità, scalabilità e resilienza necessario per fungere da elemento centrale del portafoglio di digitalizzazione di Siemens.

Siemens MindSphere, quindi, si configura come un’opzione facile da usare per collegare al cloud l’investimento esistente in hardware e software. Offre la flessibilità di una piattaforma aperta, che rende possibile l’integrazione con altre soluzioni commerciali off-the-shelf (COTS) e servizi AWS nativi, oltre a fornire l’accesso a un ampio ecosistema di sviluppatori di applicazioni professionali in grado di coprire un’ampia varietà di casi di utilizzo aziendali.

Come pianificare una soluzione IIoT

A differenza dello status dell’IoT nel mercato dei beni di consumo, lo spazio industriale si presenta con una moltitudine di sfide che non sono facili da risolvere.

I requisiti di connettività, sicurezza, protezione e gestione del ciclo di vita generano elevate barriere all’ingresso per le start-up nel mercato dell’IIoT. Tuttavia, ciò offre agli operatori già affermati l’opportunità di costruire soluzioni specializzate e personalizzate.

Il primo passo per costruire una soluzione di successo per l’IoT è la pianificazione. Saltare rapidamente alla fase progettuale quando si ha una nuova idea o un nuovo caso d’uso tecnologico può essere allettante, ma senza una corretta pianificazione a lungo termine si rischia di dover affrontare più sfide lungo la strada e, in ultima analisi, l’irrilevanza nel futuro.

Durante il processo di discovery e di pianificazione, ci sono dettagli specifici di business e operativi che dovete considerare:

  • Qual è il vostro obiettivo di business?
  • Quali sono le vostre metriche di successo?
  • Con quali tipi di dispositivi funzionerà il sistema?
  • Come si presenta la connettività dei dispositivi?
  • In quale formato saranno i dati?
  • Di quale software, hardware, strumenti e tecnologia avrete bisogno per raggiungere il vostro obiettivo?
  • Quale volume di dati dovrà gestire il vostro sistema? Con quale frequenza?
  • La vostra soluzione sarà utilizzata in ambienti greenfield o brownfield, o in entrambi?
  • Come si presenta la sicurezza, la governance e la politica in ogni livello del sistema?
  • Come affronterete le esigenze di analisi dei margini, di machine learning e di analisi predittiva?

Ci sono anche domande di carattere generale da considerare. Ad esempio, la tecnologia utilizzata oggi sarà obsoleta nei prossimi anni? Quali tipi di soluzioni diventeranno beni indifferenziati? Come si differenzierà la vostra soluzione dalla concorrenza attuale e futura? Chi sono i vostri clienti target e quali sono i loro maggiori driver di domanda ora e nel prossimo futuro?

Un aspetto chiave della pianificazione aziendale e operativa richiede una comprensione completa del modello di business, delle sfide che questo contiene e del tipo di azienda, che definirà il percorso di soluzione corretto.

I tre modelli di business nell’IIoT

Nello spazio IIoT, ci sono tre modelli di business primari. Determinare quale definisce un business influirà sul processo di pianificazione.

  1. Solution business model

Il solution business model, o modello di business del progetto, è focalizzato sulla consulenza e sullo sviluppo di soluzioni personalizzate. In genere, le soluzioni si avvalgono di un set di dati – che viene emesso da dispositivi o sistemi software – che deve essere trasformato in un’informazione utilizzabile. I casi d’uso end-to-end e le esigenze sono specificati in modo chiaro e implementati direttamente. Inoltre, i contratti di assistenza e i contratti di supporto sono comunemente venduti.

La concorrenza in questo settore è guidata principalmente dai costi e dalla velocità di sviluppo. Queste aziende spesso implementano tecnologie di terze parti su piattaforme interne per costruire funzionalità riutilizzabili, o addirittura un sistema multi-tenancy per gestire i clienti. Come per le soluzioni personalizzate, il time-to-value è più lungo a causa del costo aggiuntivo e del tempo necessario.

Le organizzazioni con questo modello di business sono tipicamente clienti di aziende che implementano gli altri due modelli.

  1. Modello di business dei servizi tecnologici

In questo modello, le aziende sviluppano e forniscono tecnologie che risolvono un particolare problema nell’IIoT. Ad esempio, possono creare soluzioni per la gestione dei certificati dei dispositivi o per definire facilmente sovrapposizioni di rete virtuali per mettere in sicurezza le operazioni. L’obiettivo è quello di ottenere un’adozione di massa della soluzione.

Ci sono spesso diversi fornitori che offrono soluzioni simili, quindi per rimanere competitive le aziende devono differenziare le operazioni e le funzionalità della loro tecnologia. Ciò significa che il target di riferimento (implementatori di soluzioni e integratori) deve considerare una grande varietà di parametri – scalabilità, resilienza, sicurezza, condizioni contrattuali, termini di licenza, stabilità del fornitore – prima di prendere una decisione di acquisto.

  1. Modello di business della piattaforme e dell’ecosistema

Questo modello si concentra sull’abilitazione collegando fornitori e consumatori su una piattaforma comune. Ci sono molte piattaforme di rilievo, ad esempio AirBnB, Uber, eBay, Kayak e MindSphere. Queste aziende forniscono tutte una piattaforma affidabile dove i fornitori possono offrire servizi ai consumatori. Le aziende che utilizzano questo modello di business non devono produrre o possedere nessuno dei beni che il cliente finale sta consumando, ma agiscono come un intermediario in grado di aggiungere valore.

La forza di questo approccio risiede nella sua enorme scalabilità e nel potenziale per un business ad alto volume. Ma ha le sue sfide, che lo rendono il modello più difficile da realizzare con successo. Ad esempio, richiede uno sforzo sostanziale per ottenere un numero sufficiente di partecipanti all’ecosistema che offrano le loro soluzioni sulla piattaforma. Inoltre, le soluzioni offerte devono coprire una varietà di esigenze sufficiente a soddisfare i requisiti dei clienti. La piattaforma deve anche essere altamente scalabile e resiliente, oltre a garantire che l’isolamento dei tenant sia altamente efficace.

Le aree di interesse e le sfide da affrontare dipenderanno dal modello di business dell’azienda.

Siemens MindSphere segue il modello della piattaforma e dell’ecosistema; è stato costruito strategicamente per consentire una facile integrazione tra tutti i tipi di sistemi, soluzioni e dispositivi. Nel prossimo articolo ci concentreremo su questo modello.

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