Paradigma del cloud computing
Il paradigma del cloud computing si è evoluto dal modello di distribuzione on-premises. Con il cloud computing, è possibile trasmettere grandi quantità di dati industriali provenienti da impianti, apparecchiature, macchine, veicoli, controllori, ecc. alle applicazioni IT/OT tramite una connessione internet, ma i dettagli dell'infrastruttura dietro le quinte sono nascosti all'utente finale.
Grazie a questo approccio, il cloud computing offre molti vantaggi, come la scalabilità, la convenienza e la semplicità. È possibile aumentare i servizi cloud secondo necessità e ottenere flessibilità operativa senza investimenti ingenti. Poiché la responsabilità della gestione del software e dell'infrastruttura back-end è a carico del fornitore di servizi cloud, è possibile risparmiare sugli investimenti in personale e infrastrutture. Inoltre, è più facile astrarre la complessità dell'hardware e richiedere risorse di calcolo aggiuntive secondo necessità.
Allo stesso tempo, un problema dei servizi cloud è che devono essere sempre connessi a internet e non sono adatti a casi d'uso industriali che prevedono una connettività di rete assente o intermittente. Inoltre, il cloud computing richiede una grande larghezza di banda perché molti dati devono essere trasmessi ai server dove avvengono l'elaborazione e l'archiviazione. Questo può essere piuttosto costoso in scenari in cui vengono generate grandi quantità di informazioni, come in un ambiente industriale. A causa del ritardo di andata e ritorno della rete, il tempo di risposta delle applicazioni può variare da pochi secondi a diversi minuti. Questo può essere un problema per i casi d'uso in cui è necessario un tempo di risposta o un processo decisionale quasi in tempo reale. Pertanto, il cloud computing non può essere l'unica risposta per tutti i casi d'uso IX.
Edge computing
Entra in gioco il paradigma dell'edge computing. Il cambiamento consiste nel collocare le risorse di calcolo più vicino all'utente o al dispositivo, al “bordo” della rete, piuttosto che in un datacenter cloud iperscalare che potrebbe trovarsi a molti chilometri di distanza nel “core” della rete. L'approccio edge enfatizza la riduzione della latenza e fornisce più elaborazione dei dati vicino alla fonte—eliminando molti spostamenti di dati avanti e indietro.
Pertanto, il modello edge computing è utile per i casi d'uso che coinvolgono applicazioni sensibili al tempo e ad alta intensità di dati. Queste applicazioni possono fornire prestazioni quasi in tempo reale grazie alle risorse di calcolo più vicine alla fonte di generazione dei dati. Inoltre, queste applicazioni aiutano a prevenire il sovraccarico del backhaul di rete elaborando più dati localmente ed essendo selettive sulla quantità e la frequenza dei dati inviati al cloud. Mantenendo i dati localmente, si ottengono anche una migliore sicurezza, privacy e sovranità dei dati.
IDC, una rinomata società di analisi, prevede un forte sviluppo delle soluzioni edge, che stanno attirando l'attenzione dei dirigenti aziendali. Secondo un sondaggio IDC, il 73% dei responsabili IT e dei decision maker aziendali considera l'edge un investimento strategico[1]. Queste organizzazioni vedono nell'edge un modo per aumentare la produttività e migliorare la sicurezza, portando a un processo decisionale più rapido e informato. IDC prevede inoltre che entro il 2023 oltre il 50% delle nuove infrastrutture IT aziendali sarà implementato all'edge anziché nelle infrastrutture aziendali; entro il 2024, si prevede un aumento dell'800% del numero di applicazioni all'edge.[2]
Con l'evoluzione e la crescente diffusione del paradigma dell'edge computing, l'impatto sull'ecosistema digitale si fa sentire sia nelle applicazioni di processo discrete che in quelle continue, consentendo alle aziende manifatturiere di concentrarsi su risultati incentrati sulla produzione. Le aziende sfruttano l'edge computing su asset, macchine e linee di produzione per migliorare l'affidabilità degli impianti e l'efficienza complessiva delle apparecchiature attraverso applicazioni come HMI/SCADA, analisi delle macchine e prestazioni degli asset.
Cloud versus Edge computing
Quindi, da dove partire? Quale paradigma di calcolo è il migliore per le vostre iniziative IX?
Lo scenario industriale più probabile è che un'applicazione OT non solo risieda all'edge, ma debba anche comunicare e interagire con altri carichi di lavoro cloud o on-premises. Questo è confermato da un precedente sondaggio di Automation World, che rileva che i produttori stanno adottando un approccio intermedio, generalmente senza scegliere tra i paradigmi di calcolo[3]. Invece, stanno implementando una gamma di tecnologie cloud ed edge a seconda dei loro specifici casi d'uso aziendali e, in definitiva, sfruttano i paradigmi come complementari. La chiave, secondo l'esperienza dei professionisti, è mappare un'architettura e una strategia progettate per comprendere entrambi i paradigmi.
Gli architetti di sistema che si adattano a entrambi i paradigmi per il massimo vantaggio del sistema complessivo creeranno valore per le loro organizzazioni. Costruiranno flessibilità nell'architettura in modo che i dati che vanno al cloud possano un giorno essere utilizzati anche on-premises. L'architettura complessiva dovrà comprendere architetture edge e cloud in modo che possano funzionare bene insieme per le future esigenze aziendali.
Conclusione
Con le implementazioni edge-to-cloud che stanno diventando sempre più la norma, le organizzazioni industriali devono smettere di pensare a dove distribuire dati e applicazioni e concentrarsi invece sulle esigenze aziendali sottostanti. I leader della trasformazione digitale dovrebbero considerare i requisiti relativi a costi, sicurezza, latenza e una connessione internet affidabile—e poi scegliere tra edge o cloud.
In sintesi, edge e cloud computing non sono tecnologie in competizione tra loro. Rispondono semplicemente a esigenze diverse. Il cloud computing è adatto per applicazioni on-demand e scalabili che devono essere aumentate o ridotte. L'edge computing è ideale per applicazioni con risposta in tempo reale che generano molti dati. In breve, sia il cloud che l'edge computing hanno i loro casi d'uso e devono essere scelti in base all'applicazione in questione.
[1] Fonte: “Edge Computing Solutions Powering the Fourth Industrial Revolution”, di IDC, sponsorizzato da Lumen e Intel, basato su un sondaggio condotto su 802 responsabili aziendali in tutto il mondo
[2] Fonte: The Impact of the Edge on the Future of Enterprises di IDC, sponsorizzato da Akamai Technologies
[3] https://www.automationworld.com/process/iiot/article/21952832/pandemic-accelerates-edgetocloud-digital-transformation
