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giugno 05, 2019

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Gli Holmes e Watson del calcolo dei dati

Gli Holmes e Watson del calcolo dei dati

Sherlock Holmes e John Watson hanno entrambi apportato un contributo essenziale al duo — Holmes ci ha messo il cervello e Watson ha mantenuto il detective sulla retta via. Esattamente come l'edge e il cloud computing negli stabilimenti manifatturieri, i due hanno lavorato insieme per raggiungere i migliori risultati.

Dove vengono inviati i dati raccolti dalle apparecchiature dello stabilimento per il calcolo? Il cloud può essere una destinazione adeguata per l'invio dei dati, soprattutto se devono essere conservati per un lungo periodo o distribuiti attraverso una molteplicità di reti. Tuttavia, poiché le aziende stanno attuando la digitalizzazione, il volume dei dati da inviare al cloud è in aumento e questo può comportare un rallentamento nel calcolo e nel trasferimento delle informazioni. L'edge computing offre un modo alternativo per gestire i dati senza coinvolgere il cloud.

I vantaggi

In un sondaggio condotto dall'EEF, il 48% dei produttori ha dichiarato di aver subito almeno una volta un incidente di sicurezza informatica. La metà di essi ha subito conseguenze come perdite finanziarie o interruzione dell'attività. Quando si inviano i dati al cloud, si creano due vulnerabilità nella sicurezza. Per prima cosa, durante il trasferimento i dati potrebbero andare persi e diventare un bersaglio facile per i criminali informatici. In secondo luogo, il cloud è una posizione centralizzata per i dati ed è vulnerabile ad attacchi di diniego di servizio distribuito. L'edge computing riduce al minimo il trasferimento dei dati e non coinvolge il cloud, quindi può essere un metodo più sicuro per il calcolo dei dati.

L'edge computing può anche consentire una gestione più veloce dei dati poiché, durante l'invio dei dati al cloud, se si verifica una latenza i dispositivi edge sono in grado di elaborare i dati in tempo reale. In più, l'uso dei dispositivi edge per elaborare i dati riduce il carico sul cloud rendendo più veloce il relativo calcolo.  In un settore che dipende dalla produttività, la gestione rapida dei dati è un fattore di fondamentale importanza.

Grazie alla gestione più veloce dei dati con l'edge computing, è possibile adottare più velocemente le misure per rispondere a un eventuale guasto di un componente. Ad esempio, se una termocoppia che misura la temperatura di una pompa rileva una temperatura insolitamente elevata, questa informazione può essere elaborata in prossimità della fonte dei dati e la pompa può essere arrestata immediatamente. È possibile ottenere una pompa di ricambio da un fornitore affidabile in meno di 48 ore, in questo modo l'unico costo sostenuto corrisponderà a un tempo di inattività minimo e al costo della pompa.

Dovete individuare quali sono le attività di elaborazione dei dati con tempistica non urgente e quali invece richiedono un'azione più immediata. Se dovete rispondere senza indugi, è opportuno elaborare i dati in prossimità della fonte ed evitare il cloud.

Il cloud diventerà obsoleto?

Nel settore manifatturiero, cloud computing ed edge computing rivestono ciascuno il proprio ruolo. I dispositivi edge cancellano i dati dopo un certo periodo di tempo, quindi se avete la necessità di conservare le informazioni per un lungo periodo dovete inviarle al cloud. In più, le informazioni dovranno essere disponibili su cloud per potervi accedere da remoto.

L'edge computing è ideale per gestire un'ampia quantità di dati di routine. Pensate al caso in cui utilizziate un dispositivo intelligente per raccogliere informazioni sulle condizioni operative del vostro motore. La maggior parte dei dati raccolti può essere gestita in prossimità della fonte. Tuttavia se il dispositivo rileva un'attività insolita può inviare automaticamente questi dati al cloud per la memorizzazione e l'elaborazione.

Esattamente come Sherlock Holmes e John Watson hanno lavorato in team per risolvere misteriose sparizioni e omicidi, i produttori devono usare una combinazione di edge e cloud computing per utilizzare i dati in modo ottimale e massimizzare la produttività.

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