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Fog computing, come funziona e perché serve al mondo IoT

Il fog computing è una via di mezzo tra l’archiviazione dei dati in locale e quella sul cloud: una nuvola che si abbassa vicino al device che trasmette i dati o alle persone.

Più precisamente, come sostiene Nebbiolo Technologies, il fog è un complemento al cloud. È un cloud che si muove verso il basso, che sta “più vicino a terra”, ai sistemi terminali, alle macchine, ai sensori e agli attuatori.

Il questo senso il fog è sicuro, altamente disponibile, virtualizzato, in tempo reale in grado di provvedere a edge computing, networking e storage e di permettere una potente convergenza tra le tecnologie IT e le tecnologie operative industriali. Stando più vicino alle fonti di produzione dei dati, integrano in tempo reale la sicurezza.

Il fog computing fornisce una soluzione unificata sull’edge per le comunicazioni, gestione dei dispositivi, raccolta dati, analisi e controllo. Consente l’implementazione di un’infrastruttura altamente distribuita, ma gestita centralmente.
Ed è applicabile a tutti i vertical dell’IoT industriale.

L’infrastruttura pubblica come fornitore di servizi in-the-cloud (IaaS) può essere considerata come un endpoint globale di alto livello per i dati; il bordo della rete è dove vengono creati i dati dai dispositivi IoT.

Fog computing è l’idea di una rete distribuita che collega questi due ambienti. La nebbia fornisce l’anello mancante fra i dati che devono essere spinti alla nuvola, e quelli che possono essere analizzati localmente, ai margini.

Fog computing, idea italiana

Nell’era dei pc il modello di gestione dei dati era semplice: tutto sull’hard disk, cioè immagazzinato a livello locale. Poi è arrivato il cloud, la nuvola: i dati sono stati spostati su grandi server in remoto, lontani e accessibili via internet. Così per esempio la musica è passata da cd e mp3 all’ascolto in streaming. Ma il modello del cloud non è perfetto. Soprattutto: è progettato per contenere i dati ma non per reagire in tempo reale. E il tempo reale è l’elemento fondamentale per l’internet of things: senza questa prontezza non potremmo far funzionare le auto che si guidano da sole, le città intelligenti, e così via. Ecco perché ho pensato servisse un livello intermedio in tutta l’architettura. Una via di mezzo tra le memorie fisiche locali e il cloud, fatta di piccoli data center che lavorano su scala locale e facilitano il flusso e la gestione dei dati”.

Chi parla è l’italiano Flavio Bonomi, ingegnere valtellinese ed ex vicepresidente per la ricerca di Cisco, che ha spiegato così alla stampa la sua invenzione. Perché Bonomi, ex Cisco, ha mollato la multinazionale per provare a sviluppare la sua idea. Una nuova architettura per l’Internet delle cose.

La sua Nebbiolo Technologies è un pioniere del fog computing, sviluppando software “fog/edge infrastructure” per soluzioni applicative IoT industriali e commerciali. La piattaforma software di Nebbiolo porta la potenza dell’analisi avanzata, il controllo dei dispositivi IoT in tempo reale, la sicurezza end-to-end dalle “cose” al cloud, il paradigma dell’IoT definito dal software e del machine learning, consentendo una nuova classe di applicazioni per il monitoraggio e la diagnostica avanzati, l’ottimizzazione delle prestazioni della macchina, la manutenzione proattiva e i casi di utilizzo dell’ intelligenza operativa.

La tecnologia Nebbiolo si indirizza OEM, integratori di sistemi e clienti finali nei settori manifatturiero, utility, oil and gas, logistica, trasporti, sanità, retail, smart city e applicazioni per veicoli connessi.

La sua idea ha fatto breccia visto che è stato costituito anche l’OpenFog Consortium, un gruppo di vendor e organizzazioni di ricerca che sostengono l’avanzamento degli standard in questa tecnologia, “un’architettura orizzontale a livello di sistema che distribuisce risorse e servizi di computing, storage, controllo e networking ovunque nel continuum, dal cloud alle cose”.

 

Fondamentalmente, lo sviluppo di framework di fog computing offre alle organizzazioni maggiori possibilità di scelta per l’elaborazione dei dati laddove più opportuno. Per alcune applicazioni, potrebbe essere necessario elaborare i dati il più rapidamente possibile – ad esempio, in un caso di utilizzo industriale in cui le macchine collegate devono essere in grado di rispondere a un incidente il prima possibile.

I casi d’uso del fog computing

Il Fog computing può creare connessioni di rete a bassa latenza tra i dispositivi e gli endpoint di analisi. Questa architettura a sua volta riduce la quantità di larghezza di banda necessaria rispetto all’invio dei dati a un data center o cloud per l’elaborazione. Può anche essere utilizzato in scenari in cui non esiste una connessione a banda larga per inviare dati, quindi deve essere elaborato vicino a dove viene creato.

Come ulteriore vantaggio, gli utenti possono inserire funzioni di sicurezza in una rete fog, dal traffico di rete segmentato al firewall virtuale per proteggerlo.

Il Fog computing è lo stadio nascente della fase iniziale di implementazione formale, ma ci sono una varietà di casi d’ uso identificati come potenziali scenari ideali.

Auto Connected Car. L’avvento di auto semi-autonome e driverless può solo aumentare la già grande quantità di veicoli in grado di creare dati. Il fatto che le auto funzionino in modo indipendente richiede la capacità di analizzare localmente determinati dati in tempo reale, come l’ambiente circostante, le condizioni di guida e le direzioni.

Potrebbe essere necessario rinviare altri dati a un costruttore per contribuire a migliorare la manutenzione del veicolo o l’uso del veicolo su pista. Un ambiente di fog computing permetterebbe la comunicazione di tutte queste fonti di dati sia ai bordi (nell’automobile) che fino al suo punto finale (il costruttore).

Smart city e smart grid. Come le auto connesse, i sistemi di utility utilizzano sempre più spesso dati in tempo reale per gestire i sistemi in modo più efficiente. A volte questi dati si trovano in aree remote, quindi l’elaborazione vicino a dove la sua creazione è essenziale. Altre volte i dati devono essere aggregati da un gran numero di sensori. Le architetture informatiche nebbiose potrebbero essere concepite per risolvere entrambi questi problemi.

Analisi in tempo reale. Una serie di casi d’uso richiedono analisi in tempo reale. Dai sistemi di produzione che devono essere in grado di reagire agli eventi man mano che si verificano, alle istituzioni finanziarie che utilizzano i dati in tempo reale per informare le decisioni commerciali o monitorare la frode. Le implementazioni di Fog computing possono aiutare a facilitare il trasferimento dei dati tra il luogo in cui sono stati creati e una varietà di luoghi dove devono andare.

Il ruolo del 5G

Alcuni esperti ritengono che il previsto sviluppo delle connessioni mobili 5G nel 2018 e oltre potrebbe creare maggiori opportunità per il fog computing. La tecnologia 5G in alcuni casi richiede installazioni di antenne molto dense. In alcune circostanze le antenne devono trovarsi a meno di 20 chilometri l’una dall’ altra. In un caso d’uso come questo, tra queste stazioni potrebbe essere creata un’architettura di fog computing che include un controllore centralizzato che gestisce le applicazioni in esecuzione su questa rete 5G e gestisce le connessioni con data center o cloud back-end.

Un network fog computing può avere una varietà di componenti e funzioni. Potrebbe includere anche i gateway di elaborazione che accettano dati raccolti da dispositivi IoT. Potrebbe includere una varietà di endpoint granulari di raccolta cablati e senza fili, inclusi router robusti e apparecchiature di commutazione. Altri aspetti potrebbero includere le apparecchiature per la sede del cliente (Cpe) e i gateway per l’accesso ai nodi periferici.

L’OpenFoc Consortium ha delineato tre obiettivi per lo sviluppo di un fog framework. Gli ambienti di fog dovrebbero essere scalabili orizzontalmente, il che significa che supporteranno più casi di uso verticale del settore, saranno in grado di lavorare attraverso il cloud per le cose continuum e sarà una tecnologia a livello di sistema, che si estende dalle cose, sui bordi della rete, fino al cloud e tra i vari protocolli di rete.

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