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HSA | hardware
EMBEDDED 58 • novembre • 2015
ferente da quella della rete core e da quella del data
center, sono richiesti tre differenti stack software,
altrettanti stack delle applicazioni e relativi team di
sviluppo. Scalabilità e interoperabilità sono caratte-
ristiche essenziali per conferire maggiore flessibili-
tà all’istallazione e alla messa in esercizio di queste
applicazioni. Un esame di ciò che è trasferito nelle
differenti applicazioni di networking permette di in-
dividuare rapidamente il contenuto in questo flusso.
Mentre in passato si trattava di pacchetti o commu-
tatori, ora il contenuto è formato da segnali, dati e vi-
deo. La quantità di contenuti che transita attraverso
la rete basati su video è aumentata in maniera espo-
nenziale. Al giorno d’oggi i 2/3 (66%) del traffico Inter-
net sono rappresentati da video e alcuni previsioni in-
dicano che tale percentuale crescerà fino ad arrivare
all’80% entro i prossimi tre anni. I video provenienti
da Internet che sono trasmessi dai canali televisivi
sono raddoppiati dal 2012 al 2013 e sono destinati a
crescere di un fattore pari a quattro entro il 2018. Il
traffico di video on demand per uso consumer raddop-
pierà entro il 2018 (Fonte:
)
Con numeri di questo tipo, è indispensabile dispor-
re di risorse di elaborazioni video locali in prossimità
della periferia, specialmente quando si tratta di nodi
IoT come ad esempio telecamere di sicurezza dotate
di funzioni di riconoscimento facciale oppure distribu-
tori automatici intelligenti con riconoscimento dei ge-
sti. L’elaborazione video richiesta può prevedere tran-
scodifica video dedicata, trattamento e miglioramen-
to dell’immagine o rendering grafico. Più è oneroso il
lavoro da svolgere – in special modo nel caso il tempo
di risposta è critico – più sarà necessario ricorrere a
CPU, GPU o DSP in grado di eseguire l’elaborazione
direttamente (o in prossimità) della sorgente.
Evoluzione della rete IoT
Il trasferimento dell’”intelligenza” verso la periferia è
la chiave per far evolvere la rete e renderla più effi-
ciente per i sensori, i nodi e le applicazioni IoT. In ogni
caso siamo solamente agli inizi. Ènecessario realizza-
re un mondo connesso in rete caratterizzato da un’e-
strema scalabilità in termini sia di architettura sia di
investimenti. La nuova topologia di rete IoT sfrutterà
risorse locali e connessioni “a richiesta” alle altre ri-
sorse e al cloud (Fig. 2). Inoltre è bene evidenziare che
non tutti i nodi non richiedono risorse proprie di ela-
borazione, in quanto è possibile raggruppare alcuni
nodi. Mentre è utile integrare risorse di elaborazione
locali alla periferia nel caso di alcuni nodi IoT come
ad esempio terminali POS (Point of Load) omacchine
da gioco multimediali, per altri dispositivi IoT ciò non
è necessario. Le valvole o i monitor di condutture re-
mote riportano i dati solo occasionalmente, ragion per
cui questi gruppi di nodi possono essere controllati da
un singolo gateway IoT, che si preoccupa di fornire
la connettività al data center basato su cloud (fig. 3).
Gli altri nodi IoT, come ad esempio le telecamere di
sorveglianza, potrebbe sfruttare i servizi di un ga-
teway perché essi devono riportare i dati quando si
verifica un evento, come ad esempio un movimento
o un riconoscimento facciale. Il passaggio a un mo-
dello in grado di eseguire l’elaborazione direttamente
alla periferia, che rappresenta la base dell’evoluzione
dell’architettura IoT, prevede dunque lo spostamen-
to dell’elaborazione stessa in prossimità del dove è
richiesta. Questo modello garantisce migliori presta-
zioni e servizi, oltre a ridurre il traffico e diminuire la
latenza. Ma ciò richiede anche una modifica del tipo
di risorse di elaborazione del nodo IoT stesso. Ovvero,
sono richieste maggiori risorse di elaborazione.
L’avvento dell’elaborazione eterogenea
Oggigiorno il divario tra CPU e GPU è diminuito in
modo drastico. L› riunisce
Fig. 3 – Un gateway IoT mette a disposizione
risorse di elaborazione sulla periferia quando
esse sono richieste, è caratterizzato da una
maggiore velocità ed è aggiornabile in modo da
consentire l’aggiunta di ulteriori connessioni e
servizi. Per esempio le decisioni possono es-
sere prese localmente a partire dal video delle
telecamere di sorveglianza invece di inviarlo in
streaming al cloud per l’analisi