Il vero valore dell'IoT:
dal datacenter all’elaborazione real time

Gestire la complessità dell’Internet delle Cose e valorizzare i dati attraversoarchitetture analitiche vicine a oggetti e utenti. SAS e Cisco insieme perdar vita all’Edge-to-Enterprise IoT Analytics Platform

"La potenza è nulla senza controllo”, recitava un famoso payoff ormai assunto ad adagio. Lo stesso legame forte esiste tra l’“informazione” e gli “analytics”: nell’era di Internet l’informazione è il risultato di una accurata analisi dei dati. Questa assunzione diventa un assioma, un principio base, quando si osserva il trend dell’IoT e si riflette sulle dimensioni degli effetti che ne scaturiscono. E il tema del Big Data ne è un esempio.

Secondo Cisco saranno 50 miliardi i dispositivi “in rete”; un numero destinato a decuplicare entro il 2030. Automobili, impianti industriali, apparati per la smart home, senza considerare i wearable e i sensori disseminati nelle smart city, arriveranno a generare due exabyte al giorno. Protocolli di comunicazione diversi, bit/bytes/dati strutturati e non, metadati come elementi di contestualizzazione (vedi geolocalizzazione e timestamping) e ‘rumore’ costituiranno uno scenario in cui la potenza della comunicazione digitale richiederà una elevata capacità di ‘controllo’.

Le aziende stanno acquisendo sensibilità e competenza sul tema migliorando la ‘governance’ del business attraverso l’analisi dettagliata dei segnali digitali che, in modo sollecitato o non, sono generati dai contesti in cui operano. Con la conseguente rivisitazione delle architetture applicative: distribuzione di sorgenti degli stream informativi, capillarità richiesta alle infrastrutture di reti di accesso, tipo di acquisizione, analisi e collezionamento di dati ed eterogeneità dei contesti, impongono l’esigenza di implementare analytics e automi direttamente in prossimità degli endpoints (sensori e attuatori).


L’Internet delle Cose dunque sta cambiando le specifiche tecniche delle reti di accesso
in termini di banda, latenza e disponibilità. In conformità a queste evoluzioni, risulta necessario spostare parte della capacità elaborativa in prossimità dei contesti di campo a supporto dell’analisi dei dati e dell’automazione di processo, soprattutto quando tali funzioni sono strettamente legate al dominio all’interno del quale si generano i segnali e si attuano azioni specifiche.

Basti pensare ai tempi di reazione che il network deve garantire per gestire il traffico coordinato di veicoli autonomi per le strade di una metropoli.

Protocolli di comunicazione diversi, bit, bytes, dati strutturati e non, metadati come elementi di contestualizzazione e “rumore” costituiranno uno scenario in cui la potenza della comunicazione digitale richiederà una elevata capacità di “controllo”

O alla tempestività necessaria a far fronte a un calo di tensione elettrica in una smart grid. Senza contare la capacità di ingaggiare i consumatori con offerte ad hoc nel momento in cui smartphone o wearable ne identificano la posizione vicino alle vetrine di un negozio.

È per rispondere a queste esigenze che SAS e Cisco, mettendo a fattor comune il meglio delle proprie competenze, hanno concretizzato questa partnership per creare Edge-to-Enterprise IoT Analytics Platform. Tale piattaforma a logica distribuita sposta il carico di lavoro attualmente assegnato al data center verso i confini fisici della Rete, su risorse locali dimensionate per elaborare dati in base ai volumi e adattare la comunicazione sulla base della qualità delle connessioni e i costi associati.

Un nuovo modello che ottimizza i flussi, semplificando il lavoro dei sistemi a monte dell’architettura. Verrà il giorno in cui si potrà parlare di intelligenza distribuita e di smart object, oggetti capaci cioè di introdurre in Rete insight anziché dati grezzi. Ma lungo il percorso evolutivo dell’IoT occorre prima passare da piattaforme che sostengano il nuovo ciclo di vita degli analytics applicati all'IoT.


Secondo una ricerca sui livelli CXO
condotta da The Economist


Secondo Analysis Mason


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