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Fog Computing, cos'è e quali sono i benefici per le aziende

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Cosa è il Fog Computing e perché è così importante per lo sviluppo delle applicazioni IoT. Quali sono le prospettive legate alle reti 5G

Cos'è il fog computing

Il Fog Computing, o Fogging, è un'architettura distribuita pensata per garantire la disponibilità di risorse di rete, storage e capacità computazionale lungo tutta l'infrastruttura che connette l'IoT al Cloud ottimizzando le prestazioni delle applicazioni di nuova generazione, potenziare ed estendere i benefici del 5G. Ma cos'è, in concreto, il Fog Computing e in cosa si differenzia dall'Edge Computing e dal Cloud?

Cos'è il Fog Computing

Il Fog Computing è una tecnologia piuttosto recente concepita come estensione del Cloud verso la periferia della rete aziendale e realizzata attraverso piattaforme virtualizzate. L'infrastruttura Fog è complessa e al suo interno convivono tecnologie wireless, mobile e collegamenti in fibra broadband, per formare un livello di astrazione intermedio tra i device IoT e la nuvola. Con il Fogging è possibile ridurre il flusso di dati che attraversa le reti IP ed eseguire applicazioni in locale alimentandole di continuo con i feed generati da sensori e oggetti connessi. In pratica, anziché caricare tutti i dati acquisiti sul Cloud e trasferirli a un center per le elaborazioni del caso, è possibile elaborare i record più rilevanti in un nodo della rete in prossimità del punto in cui vengono prodotti, migliorando sensibilmente le prestazioni delle applicazioni analitiche. I nodi Fog sono, a tutti gli effetti, mini datacenter dotati di tutte le risorse di calcolo e lo storage necessari, realizzabili attraverso dispositivi come access point, router, gateway e server gestiti dagli utenti. Gli stessi nodi sono anche in grado di inviare informazioni aggregate al Cloud, solitamente a intervalli stabiliti, e riceverne in cambio allarmi e trigger, per soddisfare determinati requisiti operativi.

Cos'è il Cloud Computing

Il Cloud Computing è un'architettura per l'elaborazione dati che si basa su datacenter centralizzati, in cui memoria e potenza di calcolo sono accorpate e condivise in backend da diversi server. Questa architettura è molto diffusa negli ambienti IT aziendali, perché permette di gestire in modo economico ed efficace le risorse storage e la potenza di calcolo, ma dimostra i suoi limiti nei contesti applicativi che richiedono l'elaborazione dati in tempo reale. I principali problemi sono legati al tempo di latenza, per cui l'elaborazione dati centralizzata comporta ritardi dovuti ai percorsi di trasmissione lunghi e alla congestione del traffico sulle reti IP.

Cos'è l'Edge Computing

Cos'è l'Edge Computing e cos'è il Mobile Edge Computing

Nell'Edge Computing l'elaborazione dati non solo è distribuita e decentralizzata, ma avviene direttamente sui dispositivi che li hanno generati, ai margini (edge) della rete aziendale. Ogni device e macchinario IoT in questo caso è dotato di un microcontroller, un computer compatto e miniaturizzato contenuto all'interno di un chip, che permette di elaborare i dati principali, comunicare con gli altri sensori e dispositivi smart. Questo permette di gestire applicazioni in real time anche in contesti nei quali la copertura di rete fissa o mobile è limitata, superando i problemi di latenza. Con il Multi-access Edge Computing, poi, è possibile massimizzare ulteriormente le prestazioni delle applicazioni di nuova generazione basate sul posizionamento, l'analisi dati in tempo reale o la grafica avanzata. Prima dell'avvento del Mobile Edge Computing, i dati delle applicazioni mobile e IoT dovevano transitare dal dispositivo (uno smartphone o un sensore) alla rete mobile fino ai device nell'edge e poi ancora sulla rete IP, per raggiungere i server delle applicazioni ospitati nel datacenter aziendale. Posizionando i servizi di elaborazione e storage direttamente al margine della rete mobile 4G e 5G, invece, è possibile supportare in modo più efficace i processi decisionali istantanei, offrire user experience ottimizzate e servizi contestualizzati di georeferencing, geomarketing e video analytics.

Fog, Edge e Cloud, quali sono le principali differenze

Il Cloud assicura capacità di elaborazione e storage flessibili e virtualmente infiniti e rappresenta la scelta ideale per le Big Data Analytics, ovvero l'analisi di grosse quantità di dati. Edge Computing e Fog Computing, invece, sono le soluzioni di eccellenza per le applicazioni che richiedono tempi d'inattività o di risposta prossimi allo zero. La comunicazione bidirezionale con un server ospitato in Cloud può richiedere a che diversi minuti mentre l'interazione con i nodi Fog si risolve in frazioni di secondo. Il Cloud Computing richiede l'accesso h24 a Internet, mentre Edge e Fog possono essere implementati anche in ambienti in cui la connettività alla rete IP è discontinua. Ecco perché Fog Computing ed Edge Computing non sembrano destinate a soppiantare il Cloud, piuttosto a complementarlo per garantire una minor latenza sulle applicazioni critiche.

Fog computing e 5g

Fog Computing e 5G

I casi d'uso e le applicazioni del 5G si sposano con alcune caratteristiche tipiche del Cloud, come la scalabilità delle risorse e la connettività pervasiva. Tuttavia, il deployment delle applicazioni IoT introduce requisiti nuovi - come la bassa latenza o il supporto delle comunicazioni in mobilità, l'accesso alle informazioni sulla posizione precisa di utenti e oggetti - che gli ambienti Cloud attuali non sono in grado di supportare in modo adeguato. Per soddisfare queste esigenze, è stato introdotto un nuovo concetto di nuvola estesa, che permette di spostare la capacità di elaborazione il più vicino possibile alla fonte dei dati. Il 5G assicura tempi di latenza inferiori al millisecondo, tuttavia con il Cloud i benefici del nuovo standard di comunicazione mobile potrebbero non essere sfruttati a pieno. L'evoluzione del Cloud verso il Fog Computing e l'Edge Computing coincide proprio con lo spostamento delle risorse logiche e fisiche verso la periferia della rete, fino ai singoli endpoint. L'integrazione dei sistemi Edge e Fog nell'infrastruttura 5G è oggi essenziale per ridurre ulteriormente i tempi di latenza di questa tecnologia di comunicazione mobile. Con il Fog Computing, questo problema viene superato e il 5G diventa utilizzabile nelle varie applicazioni IoT, dalla smart home alla smart health, dalla smart security all'agricoltura intelligente.

Fog computing e IoT

Fog Computing e IoT

Il Fog Computing è l'infrastruttura d'elezione per molte applicazioni innovative, che richiedono un'elaborazione dati distribuita localmente: IoT, Artificial Intelligence e Machine Learning, realtà virtuale, georeferenziazione? Applicazioni che richiedono bassa latenza e ampia banda trasmissiva, sensibilità alla posizione e connettività always on. Applicazioni di smart manufacturing e Industrial IoT, per esempio. Nella fabbrica intelligente e connessa la produzione è improntata alle logiche "zero difetti", che richiedono la capacità di intervenire in tempo reale sulla linea di produzione a fronte di qualsiasi difformità o problema, attivando per esempio i comandi di spegnimento automatico di macchinari e impianti. Altre applicazioni che beneficiano della capacità di processare i dati in modo distribuito sono le smart grid, ovvero le nuove reti elettriche sostenibili e intelligenti, che accumulano l'energia non consumata per redistribuirla dinamicamente nei momenti in cui è necessaria a interi quartieri e città. Nelle automobili a guida autonoma dell'Internet of Vehicles i dati di traffico, direzione e velocità sono rielaborati direttamente e in tempo reale sul mezzo. Il supporto delle infrastrutture di Fog Computing è, dunque, fondamentale per garantire che gli automatismi del sistema frenante, per esempio, possano essere attivati nell'arco di millisecondi. E ancora, le applicazioni di medicina digitale, con l'opportunità di compiere interventi chirurgici da remoto, e la Smart Security, con le telecamere intelligenti che si diffondono nelle città, nei siti produttivi e nei punti vendita retail che necessitano di potenza elaborativa locale per processare in real time i dati acquisiti e, nel caso, generare allarmi.

A cura di Network Digital360
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