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TECH-FOCUS INTERNETOFTHINGS 40 - ELETTRONICA OGGI 484 - MARZO 2020 Computing si pone come approccio alternati- vo all’ambiente cloud. L’elaborazione dei dati IoT deve avvenire in tempo reale e localmente dove si trovano le sorgenti dei dati, entro il “confine” della rete. Le applicazioni interes- sate dal processo di analisi ed elaborazione dei dati devono essere eseguite nel sito ove fisicamente vengono generati i dati anziché nel cloud centralizzato o in un centro dati remoto.Ad esempio, se un veicolo calcola automaticamente il consumo di carburan- te, il computer che in base ai dati ricevuti direttamente dai sensori esegue tale azione, viene definito “dispositivo Edge Computing” o semplicemente “dispositivo edge”. La figura 1 illustra i diversi livelli applicativi dell’ Edge Computing e del Cloud Computing. Edge Computing: alcuni esempi Nel settore automotive, i veicoli autonomi, o automobili dotate d’intelligenza artificiale, per espletare correttamente le azioni di guida richieste in tempo reale, richiedono un ele- vato volume di dati provenienti dall’ambiente interno ed esterno al veicolo. Se l’elaborazio- ne per la gestione del veicolo autonomo avve- nisse mediante il cloud vi sarebbero ritardi nella ricezione del risultato dell’elaborazione dei dati che impedirebbero al veicolo di effet- tuare manovre di guida rapide con possibili gravi ripercussioni sulla sicurezza della circo- lazione stradale. Servizi in streaming come Sky, Netflix, Amazon Prime e similari piattaforme d’intrattenimento, creano un carico notevole sull’infrastruttu- ra di rete. L’Edge Computing aiuta a creare un’esperienza audio-video più fluida trami- te la memorizzazione nella cache-edge degli apparati digitali locali, ovvero, il contenuto dell’evento viene memorizzato nella cache in strutture situate in prossimità degli utenti fina- li per un accesso più facile e rapido. Analogamente ai servizi di streaming, la cre- scente popolarità delle case intelligenti rap- presenta un ulteriore problema. Oggigiorno la rete è troppo carica per fare affidamento solo sul Cloud Computing convenzionale. Quindi, elaborare le informazioni vicino alla fonte significa meno latenza e tempi di risposta più rapidi, ad esempio negli scenari di emer- genza come il pronto intervento medico, la prevenzione incendi o interventi delle forze dell’ordine. È da tener presente che alcune organizzazioni cosiddette critiche possono perdere il control- lo dei propri dati se il cloud si trova in più posi- zioni in tutto il mondo. Questa configurazione può rappresentare un problema per alcune istituzioni come le banche, che per legge sono tenute a conservare i dati solo nel loro Paese di origine. Sebbene si stiano compiendo sforzi per trovare una soluzione, il Cloud Computing presenta chiari svantag- gi in termini di sicurezza dei dati cloud. Attualmentemolteazien- de stanno muovendosi verso l’Edge Computing che tuttavia, non è l’uni- ca soluzione. Infatti, in alcuni casi viene utiliz- zata una combinazione Edge Computing-Cloud Computing per una soluzione più comple- ta di elaborazione dati. D’altra parte, delegare tutta la gestione dei dati all’edge non è una deci- sione saggia ed ecco perché i fornitori di cloud pubblico hanno iniziato a combinare strategie IoT orientate anche con l’Edge Computing. Il confronto pre- stazionale Edge Computing-Cloud Computing non è da intendersi fra concorrenti diretti, piuttosto si deve cogliere la possibilità di scel- ta fra più opzioni disponibili di elaborazione, in funzione degli scenari operativi in gioco e delle esigenze delle utenze, sia pubbliche che private. Per implementare eventuali configu- razioni ibride, identificare tali esigenze e con- frontarle con i costi dovrebbe essere il primo passo per valutare quale migliore soluzione architetturale adottare. Fig. 1 – Edge Computing & Cloud Computing