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EMBEDDED 86 • NOVEMBRE • 2022 25 EDGE COMPUTING | IN TEMPO REALE latenza. In particolare, il documento propone un’archi- tettura a due livelli. Il primo livello è noto come cloud (latenza elevata) e il secondo come cloudlet (latenza infe- riore). Questi ultimi sono componenti dell’infrastruttura Internet decentralizzati e ampiamente diffusi. I loro cicli di calcolo e le risorse di archiviazione possono essere sfruttati dai computer mobili nelle vicinanze. Inoltre, un cloudlet memorizza solo uno stato software come copie di dati memorizzate nella cache. Nel 2012 Cisco ha introdotto il termine fog computing per le infrastrutture cloud sparse. L’obiettivo era pro- muovere la scalabilità IoT, ovvero gestire un numero enorme di dispositivi IoT e grandi volumi di dati per ap- plicazioni a bassa latenza in tempo reale. Cloud e edge computing per applicazioni IoT su larga scala Oggi, una soluzione IoT deve coprire un ambito di requi- siti molto più ampio. Vediamo che nella maggior parte dei casi, le organizzazioni optano per una combinazione di cloud ed edge computing per soluzioni IoT complesse. Il cloud computing in genere entra in gioco quando le organizzazioni richiedono storage e potenza di calcolo per eseguire determinate applicazioni e processi e per visualizzare i dati di telemetria da qualsiasi luogo. L’edge computing, d’altra parte, è la scelta giusta nei casi con bassa latenza, azioni locali autonome, traffico di back- end ridotto e quando sono coinvolti dati riservati. Smart city e smart factory sono sistemi interconnessi con un alto livello di complessità, e nel futuro l’efficien- za della loro gestione sarà sempre più importante. Dalla panoramica appena fatta risulta chiaro come, in questi sistemi complessi, i due estremi devono convivere per ottenere l’efficienza e la versatilità desiderate: l’integra- zione dell’edge computing e del cloud computing sarà alla base dell’architettura dei sistemi del futuro. IaaS, PaaS e SaaS sono tre dei principali servizi offerti dal cloud computing