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IoT e Fog Computing: l’Intelligenza ‘accanto’ alle ‘Cose’

N.  Settembre 2017
        

a cura di Vincenzo D’Appollonio 
Partner, The Innovation Group 

 

Il termine “Fog Computing” è stato introdotto da Cisco come nuovo modello per facilitare il trasferimento di dati wireless a dispositivi distribuiti nel paradigma della rete Internet of Things (IoT), estendendo il cloud computing ed i servizi fino ai ‘bordi’ della rete. Il Fog, vera e propria ‘Nebbia’ Informatica, si diffonde in Rete attraverso una molteplicità di ‘centri di condensa’  dei servizi dati, elaborazione, storage ed applicativi. Rispetto al Cloud computing, le caratteristiche distintive del Fog sono la vicinanza agli utilizzatori finali ed agli obiettivi di Business del Cliente, la distribuzione geograficamente capillare dell’Intelligenza e della Informazione in rete, la disponibilità di pool di risorse localizzate direttamente fruibili ‘ai bordi’ della rete, la riduzione della latenza e il risparmio di banda nel backbone, per ottenere una migliore qualità del servizio (QoS), con una superiore ‘user experience’ ed una maggiore ridondanza in caso di guasto.

Per questa ragione, il Fog Computing supporta al meglio il concetto di Internet of ‘everyThings’, in cui la maggior parte dei dispositivi utilizzati dagli Esseri Umani e dalle ‘Cose’ è quotidianamente collegata ‘direttamente’ tra di loro. Stiamo parlando di telefoni ‘smart’, dispositivi di monitoraggio sanitario indossabili, veicoli, dispositivi a ‘realtà aumentata’, piante, coltivazioni, edifici, infrastrutture, macchinari industriali, patrimonio artistico, etc.

Il Fog Computing, in estrema sintesi, offre servizi di data computing e data storage distribuiti e ‘localizzati’,  con alta Qualità di Servizio per Applicazioni in tempo reale e streaming. Permette anche una maggiore eterogeneità in quanto consente la connessione ai dispositivi e ai router degli utenti finali: di seguito alcuni esempi di Applicazioni in Fog.

Smart Energy Grid: i collettori in Fog elaborano i dati dalle applicazioni di bilanciamento del carico energetico, quali micro-griglie, misuratori intelligenti e comandi di rilascio agli attuatori, e generano report in tempo reale. A seconda della domanda e della disponibilità di energia, i dispositivi passano automaticamente a energie alternative (vento e solare).

Smart Traffic Lights (connected vehicles): le telecamere nelle strade possono ad esempio rilevare automaticamente alcune auto in situazioni d’emergenza, come ambulanze, vigili del fuoco, e cambiare le luci dei semafori per aprire strade libere attraverso il traffico, o per identificare la presenza dei pedoni e calcolare la distanza e la velocità di un veicolo in arrivo.

Smart Farming, Reti di attuatori: gli attuatori, disposti ‘ai bordi’ della rete, localizzati nei territori coltivati, possono esercitare azioni fisiche, a differenza dei tradizionali sensori wireless, e controllare il processo di misurazione dei vari parametri, la stabilità e i comportamenti oscillatori, inviando avvisi e report di monitoraggio.

Smart Buildings: i sistemi di controllo wireless permettono di misurare la temperatura, l’umidità e i livelli di inquinamento in un edificio e queste informazioni vengono continuamente scambiate tra tutti i sensori per formare misure affidabili. I dispositivi e i sensori in Fog reagiscono alle informazioni raccolte e prendono decisioni, come abbassare la temperatura o rimuovere l’umidità dall’aria, creando degli edifici ‘intelligenti’.

I vantaggi del Fog Computing sono dunque la riduzione significativa del flusso dei dati in rete, con conseguente riduzione della congestione, del costo di comunicazione e della latenza; l’eliminazione delle strozzature derivanti dai sistemi di elaborazione centralizzati (core computing); la maggiore sicurezza dei dati crittografati in quanto questi rimangono più vicini all’utente finale, riducendo così l’esposizione ad attacchi ostili; una migliore scalabilità derivante dai sistemi virtualizzati. In conclusione, il modello ‘Fog Computing’ fornisce in particolare alle Applicazioni IoT elevati livelli di scalabilità, affidabilità e tolleranza agli errori, assicurando consumi assai minori di quantità  di banda.

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