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IL FOG COMPUTING ED I SUOI VANTAGGI

Indice:

COSA SIGNIFICANO I TERMINI USATI PER LE DIVERSE TIPOLOGIE DI "COMPUTING"?

Fog Computing, come Cloud Computing e Edge Computing sono termini  che definiscono dei paradigmi ( modelli, esempi di scenari) in cui vengono specificati ruoli e dinamiche con cui  computer, reti, dispositivi e utenti si scambiano DATI ed eseguono il LAVORO.

La grossa distinzione tra questi paradigmi è:

  • cosa accade in locale e cosa accade in remoto;
  • con che priorità, con che peso, in quali tempi e quali modalità.

Questo determina in maniera chiara e logica, i PRO e i CONTRO, ogni scenario ha possibilità e limiti, Aldilà di ciò che viene detto dagli “slogan pubblicitari“.

Motivo per cui possono essere usati anche insieme per  vincere i limiti di uno o dell’altro se questo fosse necessario.

edge computing

CHE COS'É IL FOG COMPUTING?

Con il termine inglese edge computing (in lingua italiana elaborazione al margine) si indica l’elaborazione delle informazioni ai margini della rete, o dove i dati vengono prodotti.

 

Ai “margini della rete” sta ad indicare “in prossimità di dove il dato nasce” ovvero localmente o comunque “vicino”.

I BENEFICI DEL FOG COMPUTING

I benefici principali derivanti dall’utilizzo dell’edge computing, che è un paradigma opposto al concetto di Cloud, sono innanzitutto la riduzione della latenza di elaborazione,

permettendo risposte anche in tempo reale (ovvero ottenendo una risposta in un tempo utile) ed il risparmio di banda, inviando all’esterno (esterno: “in remoto”, o servizi esterni come il Cloud) informazioni già elaborate,

o solo di tipo statistico o di rendicontazione del lavoro svolto, perchè il lavoro viene svolto localmente quindi può potenzialmente essere inviata solo la risposta o il risultato che solitamente è di dimensioni inferiori.

nel dettaglio, i benefici che l’edge computing può assicurare sono diversi:

  • ha la capacità di elaborare i dati critici localmente, per inviarli in seguito ad un repository (archivio) centrale;
  • può aiutare gli utenti ad accedere ai dati di cui hanno bisogno rapidamente, con meno latenza e senza utilizzare gran parte della preziosa larghezza di banda;
  • può permettere alle aziende di fornire l’analisi dei dati quasi in tempo reale;
  • permette un’archiviazione dei dati, rendendoli sempre disponibili, immediatamente;
  • si basa (sia edge che fog computing) su una rete distribuita di infrastrutture che possono essere “interne” (locali) o in “prossimita” (esterne, remote ma localizzate), per questo è più “al riparo” da eventuali disservizi o comunque bilanciando i potenziali disservizi del Cloud;
  • riduzione della necessità di banda e delle caratteristiche legate a questa, non è più la linea a dover essere estremamente performante o avere bassa latenza, quindi è necessaria una connessione più economica. O più connessioni economiche.

Il modello dell’Edge Compuntig, può essere usato con qualunque tecnologia, per qualunque necessità, specie quelle che sono utilizzate per la creazione di “oggetti intelligenti” (Smart Object)

Proprio per questo, l’edge computing consente alle applicazioni e ai dispositivi intelligenti di rispondere quasi istantaneamente, eliminando i ritardi o permettendo qualità di servizio superiori offrendo notevoli vantaggi per le aziende.

fog computing

DIFFERENZE TRA FOG ED EDGE COMPUTING

Approfondendo un po’ di più, è da rilevare una differenza tra il concetto di fog computing e quello di edge computing, in molti casi considerati come la stessa cosa.

Anche se il termine edge computing è spesso erroneamente utilizzato per indicare le architetture di fog computing, in realtà vi sono differenze chiave:

diversamente dal fog computing, architettura limitata a dei ruoli ed azioni specifici prettamente legati alle operazioni di elaborazione,

il fog computing ha al suo interno un’organizzazione molto più strutturata e diversificata come un’architettura di rete più complessa, costituita da molteplici elementi (nodi fog) e in grado di gestire, oltre alle operazioni di elaborazione, anche funzionalità di network, storage, controllo e accelerazione.

di fatto il fog computing è strtturalmente simile al concetto di cloud computing (che è strutturato per avere un’enorme quantitativo di risorse utilizzabili da un elevatissimo numero di utenze, da remoto, con qualità di servizio non elevata e con una certa latenza) ma organizzato per essere più autonomo, più compatto, indipendente ed in prossimità dell’utilizzatore, per dare performace garantite e riservatezza rispetto al cloud.

La grande differenza tra le due soluzioni sta nel punto in cui l’intelligenza e la capacità di elaborazione viene collocata:

mentre nel fog computing essa viene portata localmente, a livello della rete LAN (local area network o rete interna dell’azienda, tanto quanto accade con l’avere i server in azienda) o comunque in una rete di zona comune a più strutture, dove i dati provenienti da sensori che vengono elaborati da un nodo fog o da un gateway IoT che possono essere dei normali computer che rivestono tale ruolo usando tecnologie software ad-hoc, nell’edge computing questa intelligenza e capacità computazionale viene integrata direttamente nei dispositivi e piattaforme di elaborazione, che si interfacciano con sensori e altri sistemi di controllo.

COME L’IoT UTILIZZA IL FOG COMPUTING

L’IoT negli ultimi anni sta utilizzando notevolmente l’Edge Computing portando l’elaborazione del dato sul campo.

Più vicino, quindi, a dove le informazioni vengono effettivamente raccolte: sensori, sistemi industriali, telecamere, POS (point of sale), controlli per elettricità, gas, acqua, e quanti altri dispositivi intelligenti e device si possono oggi immaginare connessi al cloud.

I dispositivi intelligenti sono meno adatti al modello Cloud convenzionale e spesso si trovano a fronteggiare problematiche di affidabilità, costi, vincoli, latenza e banda.

Grazie alle caratteristiche e alle semplificazioni dell’edge computing illustrate nel paragrafo precedente, l’edge si presenta come la soluzione vincente riuscendo a portare l’elaborazione dei dati vicino a dove vengono raccolti, eliminando i limiti e vincoli presenti con il Cloud Computing e permettendo un livello di servizio più alto.

PERCHE’ E’ NECESSARIO IL FOG COMPUTING?

L’edge computing è necessario per gestire i punti deboli delle applicazioni e dei servizi basati sul cloud in relazione alle performance.

Infatti il cloud computing non è sempre in grado di soddisfare i requisiti in termini tempi rapidi di risposta richiesti dalle applicazioni critiche.

Per le aziende soggette al rispetto di regolamenti governativi correlati alla posizione di archiviazione dei dati, il cloud computing potrebbe non essere in grado di fornire il tipo di archiviazione locale richiesto.

Le applicazioni IoT spesso richiedono una buona banda, una bassa latenza e performance affidabili, al tempo stesso devono rispettare requisiti normativi e di conformità, per cui rappresentano candidati ideali per l’edge computing, ma anche per il fog computing

EDGE SITO

COME ANTHILLA APPROCCIA IL FOG COMPUTING E IoT

L’evoluzione del cloud computing, ovvero l’edge computing e il fog computing consente di accorciare le distanze tra l’utente e il servizio e velocizzare tutte le operazioni interconnesse.

Con Hoplite , Anthilla riesce a sfruttare l’edge computing ed il fog computing per l’elaborazione dei dati rapida ed in grandi volumi in prossimità dell’origine: consentendo di ridurre l’utilizzo della larghezza di banda necessaria, eliminando i costi e garantendo un uso efficace delle applicazioni in posizioni remote.

Inoltre, la possibilità di elaborare i dati senza trasferirli nel cloud pubblico aggiunge un livello di sicurezza utile per la gestione dei dati e per la riservatezza, necessaria per aziende  e privati.

Per questo Hoplite usa i dispositivi esistenti permettendo di estendere l’intelligenza e la capacità di elaborazione nei device, nuovi o preesistenti, installati nell’ambiente IT locale.

Grazie ad Hoplite possiamo consentire ai nostri clienti e ai loro dipendenti, di sfruttare i dati per incrementare riservatezza, soddisfazione ed efficienza.

Aumenta al massimo la potenza dei dati per accelerare la traformazione digitale, dei processi dell’azienda, dal dispositivo al data center.

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