Edge computing

Come cambiare il modo di gestire ed elaborare i dati aziendali per essere più produttivi

Le interazioni dell’edge computing con le altre tecnologie, i vantaggi immediati e quelli di lungo periodo, i punti deboli da tenere sotto controllo e gli scenari futuri

Per arrivare a parlare correttamente e concretamente di edge computing dobbiamo prima fare un passo indietro e richiamare per un momento alla memoria tutte quelle tecnologie il cui impatto sul mondo del lavoro è stato determinante al punto tale da diventare parole di uso comune.

Cloud, machine learning, intelligenza artificiale, smart working sono solamente alcune delle innovazioni tecnologiche la cui diffusione è arrivata perfino ai media generalisti, contribuendo alla creazione di una cultura informatica di base che, nel nostro paese, è tutt’altro che diffusa.

Queste tecnologie hanno abilitato realtà di ogni dimensione e consentito il raggiungimento di obbiettivi di produttività ed efficienza sicuramente superiori, contribuendo in modo determinante alle capacità competitive in una economia sempre più globale.

Come è facile immaginare, l’innovazione non conosce pause: anche in tempi complessi come quelli vissuti a inizio 2020, sviluppatori e ricercatori di tutto il mondo non hanno mai smesso di lavorare intensamente per migliorare le tecnologie esistenti e, soprattutto, di proporne di nuove e ancor più efficienti.

Una è indubbiamente il 5G , di cui si è già parlato molto e che inizia gradualmente a diffondersi a livello globale. Meno di frequente, quantomeno presso il grande pubblico, invece l’argomento è stato l’edge computing.

Il cambio di paradigma

Questo stato di cose però è destinato presto a cambiare, perché le due tecnologie citate avranno un effetto combinato dirompente su numerosi settori verticali.

Infatti, è noto che l’Italia abbia una forte vocazione manifatturiera: avvicinare al mondo produttivo le migliori capacità di calcolo permette di fare un significativo salto di qualità, finalizzato al raggiungimento di obiettivi di produttività, economia ed efficienza difficilmente ottenibile per altre vie.

La soluzione classica nella gestione dei dati è quella di inviarli a un data center centralizzato dove poi saranno effettuate tutte le analisi utili per ottenere valore e informazioni utili per il controllo e l’ottimizzazione del processo.

Tuttavia, tale approccio nei contesti manifatturieri si rivela, sempre più spesso, poco utile a seguito della necessità di avere risposte e risultati in real-time o near real-time. In questo contesto entra in gioco l’edge computing, che combinato con l’IoT, consente l’elaborazione e analisi dei dati nell’immediata prossimità di generazione degli stessi, rimandando l’elaborazione più approfondita e complessa a soluzioni centralizzate o posizionate su cloud.

Tale approccio comporta una serie di vantaggi sia per l’operatore di produzione interessato al controllo e all’efficienza della singola macchina utensile, sia ai responsabili di reparto interessati all’ottimizzazione della produzione.

Non solo: analoga riflessione può essere fatta per vertical come retail, food and beverage, healthcare e ICT, alla voce, appunto, data center.

La promessa tecnologica dell’edge computing

La tendenza generale dell’edge computing taglia trasversalmente tre aree portando benefici in termini di latenza, sicurezza ed efficienza energetica. L’acquisizione, l’elaborazione e il processo decisionale dei dati (e in alcuni casi l’attuazione) in un ambiente locale e limitato consentirebbe la rapida adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle applicazioni entro una vasta gamma di requisiti (prestazioni, energia, costi).

L’edge computing guiderebbe lo sviluppo di tecnologie chiave, tra cui la produzione di processori a bassa potenza, sistemi di rilevamento intelligenti, CPS e sistemi integrati, connettività, sicurezza e Intelligenza artificiale.

La peculiare situazione italiana, fatta di una diffusione molto ampia di distretti più o meno grandi in cui operano realtà imprenditoriali di altissima qualità ma spesso di dimensioni ridotte, ha finora costituito un ostacolo non semplice da superare per le nostre aziende di ogni settore. Il gap tecnologico potrà tuttavia ridursi in maniera importante con l’adozione dell’edge computing, a sua volta sostenuto da una connettività a banda larga che si sta (finalmente) diffondendo su tutto il territorio nazionale.

Quando si parla di edge computing, si fa riferimento ad un’architettura IT distribuita e dotata di potenza di calcolo decentralizzata, predisposta per le tecnologie di mobile computing e IoT.

Nell’edge computing, i dati vengono elaborati, o parzialmente lavorati, direttamente nel dispositivo stesso, piuttosto che da un computer o server locale, e non inviati direttamente nel cloud.

Questo approccio, reso possibile dalla evoluzione tecnologica, presenta numerosi vantaggi

Scopriamoli, a partire dalla gestione della latenza dei dati, per poi affrontare la questione del volume dei dati.

Capiremo poi come portare l’edge computing in produzione.

Scopriremo i cinque vantaggi dell’edge.

E anche quali sono le limitazioni da tenere sotto controllo.

Infine daremo uno sguardo sul futuro: quale sarà il futuro dell’edge computing?

Tutti questi temi sono affrontati nella nostra guida: I cinque vantaggi dell’edge computing, un documento scaricabile gratuitamente.

Edge computing, tecnologia abilitante per la sanità efficiente

I primi mesi del 2020 rimarranno impressi come ricordi indelebili nella memoria collettiva globale, a causa della emergenza coronavirus che ha messo sotto pressione come mai nella storia le organizzazioni sanitarie di tutto il mondo.

Purtroppo, non sono stati pochi i casi in cui le strutture ospedaliere sono andate in grande sofferenza, mostrando il fianco a inefficienze dettate anche da architetture e tecnologie superate o anche solo sottodimensionate.

Nelle strutture sanitarie, il livello di disponibilità dei sistemi è fondamentale per la soddisfazione e la sicurezza dei pazienti.
Questi fattori essenziali devono essere gestiti adeguatamente per realizzare gli obiettivi di sicurezza e disponibilità, per includere il livello di conformità della struttura ai requisiti normativi, per assiurare la correlazione tra i benefici aziendali e la garanzia di un ambiente di alimentazione e raffrescameno sicuro e sempre operativo e per promuvere un approccio attento all’introduzione di nuove tecnologie e nuove strategie per la proposta di soluzioni tecnologicamente avanzate.

Tanto la qualità delle cure offerte, quanto la redditività (intesa come contenimento dei costi operativi) dipendono infatti dalla architettura su cui si fondano i sistemi informatici. Una delle tecnologie più importanti e innovative in questo senso è senza dubbio l’edge computing.

Una delle principali applicazioni dell’edge computing sarà nella gestione di molte forme di malattie croniche.

La combinazione di IoT e connessioni cellulari 5G veloci migliorerà la fornitura di assistenza domiciliare e consentirà un monitoraggio continuo dei pazienti per malattie persistenti come il diabete e l’insufficienza cardiaca congestizia.

Inoltre, l’edge computing è molto utile per i dispositivi dove i dati devono essere utilizzati immediatamente evitando i tempi di caricamento ed elaborazine in un Data Centre centralizzato. Un esempio potrebbe essere costituito da sensori IoT di unità di terapia intensiva che richiedono un’analisi istantanea dei dati e l’esecuzione dei comandi, come i sistemi a circuito chiuso che mantengono l’omeostasi fisiologica. Man mano che i sensori diventano più sofisticati, vedremo un simile controllo a ciclo chiuso dei dispositivi che monitorano i livelli di insulina, la respirazione, l’attività neurologica e i ritmi cardiaci.

I servizi medici di emergenza sono uno scenario potenziale che potrebbe sfruttare l’edge computing con efficacia. Anche grazie alle connettività mobile a banda larga e bassa latenza, i dati cruciali possono essere trasmessi dall’ambulanza all’ospedale in tempo reale, risparmiando tempo e abilitando i team dei pronto soccorso con le conoscenze necessarie per salvare maggiori vite umane.

Un sistema sanitario multicampus è un altro scenario tipico. In molti ospedali, ci sono centinaia di sistemi che generano una grande quantità di dati in diversi formati e livelli di qualità. Ogni medico ha i propri modi per etichettare i dati, rendendo difficile l’utilizzo delle informazioni prodotte da diversi professionisti.

L’edge computing consente di sfruttare l’apprendimento automatico collaborativo per utilizzare tutti i dati correlati su più siti. E poiché tali dati altamente personali non possono uscire dalla struttura ospedaliera a causa di problemi di privacy, questo tipo di analisi deve avvenire in loco, esattamente quanto permesso dalle capacità computazionali offerte dall’edge computing.

css.php