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EMBEDDED
54 • NOVEMBRE • 2014
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SOFTWARE
CLOUD
bilità e permettano di avere una conoscenza dettagliata del
comportamento del sistema in relazione a una pluralità di
ambienti e carichi di elaborazione. Una conoscenza di ques-
to tipo garantisce un vantaggio competitivo, una riduzione
dei costi, un aumento dell‘uptime del sistema e favorisce
un‘installazione e messa in esercizio (deployment) più effi-
ciente in un gran numero di applicazioni nuove e innovative.
La connettività cloud ha favorito l‘evoluzione del grado di
“intelligenza” del middleware rispetto alla tecnologia di ge-
stione remota delle precedent generazioni.
Adottando un’architettura cloud server e uno stack M2M
(machine-to-machine) che risiede al di sopra del midlleware
“intelligente”, i dispositivi embedded possono collegarsi al
cloud senza requisiti di progetti addizionali. Il trasferimento
dei dati verso il cloud in modalità push (ovvero automatico)
consente agli operatori di verificare, monitorare e gestire
le prestazioni di un sistema da un‘unica locazione centrale,
con conseguente aumento dell’affidabilità e riduzione dei
costi di gestione.
Ad esempio, lo stack M2M della soluzione SEMA (Smart
Embedded Management Agent) Cloud di ADLINK trasferi-
sce i dati del sistema in modalità push al server cloud attra-
verso un qualsiasi collegamento TCP/IP – 3G, LAN o LAN
wireless (Fig. 1). I manager del sistema hanno accesso in
maniera molto semplice ai dati e alle analisi degli stessi uti-
lizzando dispositivi quali desktop PC, tablet o smartphone.
Gestione “intelligente” del sistema
Utilizzando la connettività cloud, vi sono tre differenti
scenari che coprono le principali necessità degli operatori
di sistemi. Questi scenari possono essere classificati come
segue: informazione, analisi e creazione di eventi, gestione
multipla di dispositivi.
Informazione
– Nel momento in cui i sistemi sono dispo-
nibili, gli operatori possono rilevare le loro prestazioni. La
gestione remota basata su cloud favorisce questo processo
consentendo di effettuare rilevazioni in ogni momento e in
qualsiasi luogo. In un contesto di questo tipo, l’agente di
gestione embedded carica su base continuativa i dati att-
raverso un collegamento cifrato che usa il protocollo TLS
(Transport Layer Security – il successore di SSL), che sono
visualizzati sul dashboard (Fig. 2). Su questo pannello in-
formativo sono riportate anche informazioni relative alla
temperatura e ai consumi di potenza di differenti parti di
un sistema embedded. Poiché è possibile accedere ai dati in
qualsiasi momento, gli operatori sono in grado di determi-
nare se le prestazioni sono accettabili anche nel caso in cui
determinati valori variano rispetto alle impostazioni prefissa
Analisi dei dati e creazione degli eventi
– Il medesimo
dashboard consente agli operatori di sistema di definire i
limiti di parecchie tipologie di dati. In questo caso il soft-
ware applicativo analizza continuamente i dati in entrata e
nel caso vengano raggiunti i limiti definiti dall’utente, un
allarme darà origine a un evento. Si consideri ad esempio
un dispositivo mobile dotato di due pacchi di batterie: la bat-
teria primaria fa funzionare il dispositivo mentre la batteria
secondaria è impiegata come backup. Quest’ultima entra in
funzione nel momento in cui la capacità di potenza scende al
di sotto del 10%; questa informazione è riportata dall’agen-
te di gestione embedded che si occupa del monitoraggio
del consumo di potenza. Se la capacità della batteria prima-
ria scende al di sotto del 10%, viene generato un allarme
e l’agente remoto commuta istantaneamente sul pacco di
batterie secondario. Contemporaneamente l’operatore del
sistema è informato – via SMS o tramite e-mail – che il dis-
positivo deve essere caricato.
Gli operatori possono interagire in modo pro-attivo – e non
solo semplicemente reagire – con il sistema per garantire
una maggiore affidabilità, affrontando in anticipo potenziali
Fig. 3 – Gli operatori possono controllare in modo
remoto diversi parametri di un sistema, come ad
esempio la velocità di una ventola; eventuali azioni
sono innescate in modo automatico sulla base delle
prestazioni e dello “stato di salute” del sistema,
in modo da prevenire danni al sistema in caso di
malfunzionamento