Più veloce, meno larghezza di banda e maggiore sicurezza: questa è la promessa delle soluzioni per l’edge processing dell’Internet of Things (IoT). Ma questa promessa è accompagnata da una maggiore complessità e costo. Inoltre, come con qualsiasi tecnologia emergente, non tutte le soluzioni sono create uguali. Questo significa opportunità per i professionisti del canale che possono aiutare i clienti a distinguere il rumore.

In genere, i dati dei dispositivi IoT vengono inviati a una nuvola per l’elaborazione, il che richiede larghezza di banda e tempo. “Potrebbe non essere pratico per backhaul tutti quei dati”, dice Ramya Ravichandar, direttore della gestione dei prodotti per FogHorn Systems Inc, uno sviluppatore di software intelligente per soluzioni IoT industriali e commerciali a Mountain View, Calif.

Al contrario, l’elaborazione del bordo consente l’analisi IoT, l’interpretazione dei dati e altre attività da fare on-premises, dice Steve Hilton, presidente di MachNation, una società di analisi IoT con sede a Boston che gestisce anche un laboratorio di test della piattaforma IoT. Questo accordo offre tre vantaggi principali, continua: “Conformità, dal momento che tutti i dati sono tenuti in sede; minimizzazione del rischio, eliminando qualsiasi latenza di connettività a un cloud; e sicurezza fisica, come lo spegnimento di un pezzo di equipaggiamento basato su regole preimpostate.”

Ravichandar aggiunge che l’elaborazione dei bordi consente di catturare ciò che lei chiama “intuizioni deperibili” – informazioni che richiedono di agire immediatamente per ottenere un vantaggio competitivo. “Ma l’elaborazione dei bordi IoT è nuova e ancora emergente”, riconosce. “Devi essere in grado di eseguire un algoritmo sul bordo per verificare che i dati siano utili a causa del vecchio problema ‘garbage in, garbage out’.”

Anche le questioni pratiche possono intralciare la strada, dice Hilton. “I dispositivi Edge sono relativamente costosi rispetto ad altri tipi di dispositivi IoT, e bisogna fornire l’alimentazione A/C”, spiega. Avere il software giusto è la chiave, aggiunge, perché il 90% della complessità è legata al software. E infine, mentre l’elaborazione del cloud può aggregare i dati da più dispositivi per ottenere una migliore comprensione complessiva del sistema, “i dispositivi periferici hanno una visione limitata del sistema.”

Il vostro software deve funzionare anche in un piccolo ingombro. “Lavoriamo con processori X86, ARM32 e ARM64, e generalmente abbiamo solo 150-200MB di memoria in cui lavorare”, dice Ravichandar. “Ci sono altre applicazioni che competono per le risorse di calcolo disponibili, quindi dobbiamo ottimizzare il software per eseguire in un ingombro più piccolo possibile per metterlo su un dispositivo edge.”

Non tutte le “elaborazioni edge” sono uguali, anche. Ravichandar dice che alcuni produttori affermano che le loro soluzioni elaborano i dati IoT a livello di dispositivo, ma in realtà li rimandano a un centro dati locale. Mentre questo è più veloce che aspettare una risposta da una nuvola, “l’elaborazione del bordo” significa l’elaborazione del dispositivo, quindi suggerisce di verificare che con i produttori.

Per le PMI in particolare, Hilton consiglia di lavorare con una società di servizi IoT o un fornitore di soluzioni abilitate alla piattaforma IoT (PES) per aiutare a distribuire una soluzione IoT edge. “Questi tipi di aziende hanno soluzioni IoT preassemblate per soddisfare i casi d’uso richiesti dai loro clienti”, spiega. “Detto questo, non è facile trovare aziende di servizi o venditori PES che offrono soluzioni IoT per le PMI.”

Anche le strategie tecniche collaudate per le sfide IoT edge possono essere difficili da trovare. “IoT è un po’ come il selvaggio West, e non ci sono modi standard di fare le cose”, dice Hilton. “Ci sono un sacco di best practice, ma quelle dipendono molto dall’architettura che il cliente sceglie per la sua soluzione IoT. E ci sono dozzine di architetture IoT.”

Questo tipo di complessità scoraggerà alcune aziende dall’affidarsi ai dispositivi edge IoT per l’elaborazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati. Infatti, la ricerca di MachNation prevede che entro il 2026, la metà di tutte le implementazioni IoT sarà un mix ibrido di elaborazione edge e cloud. In almeno alcuni casi, però, i benefici dell’elaborazione delle informazioni il più vicino possibile all’azione giustificheranno la spesa e i disagi coinvolti.

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