Alimentare il Futuro Remoto: 5G e Machine Learning all’Edge

L’elaborazione all’edge è stata una sorta di parola d’ordine per un po’ di tempo, una tendenza di rete graduale che non mostra segni di rallentamento. Diversi sviluppi recenti – tra cui il dispiegamento sempre più diffuso di reti 5G – si sono combinati per cementare l’elaborazione all’edge nella roadmap tecnologica aziendale, nonché per guidare una intera galassia di casi d’uso.

Dalle città intelligenti all’Industria 4.0

Naturalmente, c’è un notevole interesse per l’elaborazione all’edge da parte di alcuni dei più grandi produttori e retailer del pianeta. Da Amazon a Cisco, Google a Intel, passando forse per Microsoft e NVIDIA, ci sono prodotti provati sul mercato e, in molti casi, gamme di prodotti altamente focalizzate che mirano all’edge in particolare. Ciò è di per sé una deviazione da solo pochi anni fa, dove i dispiegamenti all’edge tendevano a utilizzare infrastrutture di rete e hardware standard. Un recente rapporto di ResearchAndMarkets.com stima che i ricavi dell’infrastruttura di elaborazione all’edge raggiungeranno 17,9 miliardi di dollari entro il 2025, con un ulteriore miliardo di dollari in moduli ottici e networking per supportare il miglior trasporto dei dati.

Le reti all’edge sono spesso associate a una vasta gamma di applicazioni, dalle città intelligenti, ai veicoli completamente automatizzati, a una varietà di applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning, esse stesse un intero nicchia ciascuna. Il motivo di ciò è che le reti all’edge mirano a due aspetti chiave che sono vitali per queste, ovvero la bassa latenza e l’affidabilità. Elaborando i dati all’edge della rete, è possibile ottenere immediatamente informazioni utili, piuttosto che ritardarle in modo significativo dalla combinazione più tradizionale di latenza della rete, elaborazione cloud, analisi e azione finale. Ciò è particolarmente importante per le applicazioni dell’Industria 4.0, nonché per le città intelligenti e le auto a guida autonoma – le risposte ritardate a causa della latenza potrebbero avere implicazioni pericolose nel caso delle auto a guida autonoma e aumenti di costo significativi negli altri.

Latenza: Nemico numero uno

La corsa per minimizzare la latenza si combina molto bene con lo sviluppo di reti di comunicazione future, in particolare la 5G – sebbene la corsa per sviluppare una connettività satellitare LEO-based a bassa latenza possa anche produrre una connettività a bassa latenza. Il potenziale delle tecnologie 5G come il beamforming e il massive MIMO technology per consentire l’applicazione pratica dell’elaborazione all’edge è significativo.

Il risultato è una serie di accordi e partnership ad alto livello per sviluppare soluzioni 5G e edge cloud per l’intera catena di valore. Un recente esempio è Google Cloud e Ericsson, che hanno collaborato per sviluppare nuove soluzioni presso i laboratori D-15 di Ericsson nella Silicon Valley, inclusa la sperimentazione di applicazioni aziendali all’edge su una rete live con l’operatore di telefonia italiana TIM. Quel progetto mira ad automatizzare le funzioni della rete 5G core di TIM, le applicazioni cloud e le soluzioni Google Cloud, mirando ai settori automotive, trasporti e manifattura, secondo le aziende.

Anche principalmente mirando ai settori dei trasporti e della manifattura, il servizio di calcolo all’edge mobile privato on-premise di Verizon con Microsoft Azure è stato recentemente potenziato. L’offerta di servizi gestiti segue l’integrazione dell’offerta 5G privata di Verizon all’inizio di quest’anno con Amazon Web Services (AWS), mentre Verizon si posiziona saldamente come fornitore di connettività e framework IoT, consentendo alle aziende di selezionare il proprio fornitore cloud preferito.

Verso NFV: la 5G aggiunge valore aggiunto

Questa lotta per la posizione è un indicatore della scala del mercato – in effetti, un rapporto di ricerca di Gartner del 2018 prevedeva che la percentuale di dati aziendali elaborati al di fuori dei centri di dati centralizzati o dei cloud aumenterà dal 10% nel 2018 al 75% entro il 2025. Come sottolinea Gartner nel rapporto, la connettività 5G sarà un fattore di abilitazione chiave dell’elaborazione all’edge, non meno a causa dei requisiti dell’AI e del ML all’edge. Le tecnologie integrate nelle reti 5G SA, come il network slicing, che consente alle applicazioni vitali di avere una capacità dedicata, si riveleranno essenziali per il successo dell’AI/ML in un contesto più ampio dell’Industria 4.0.

Un altro fondamentale cambiamento in questo mercato all’edge potrebbe essere lo sviluppo della Virtualizzazione delle Funzioni di Rete (NFV), che consente alle aziende di configurare e riconfigurare l’hardware standard al volo per soddisfare specifici requisiti hardware. Sebbene gli standard dell’industria siano un ostacolo fondamentale, ci sono diverse iniziative che stanno cercando di superare e stabilire un consenso più ampio intorno a tali reti cloud-native. In particolare, il gruppo di specifiche NFV dell’industria ETSI ha definito una roadmap nel novembre 2020 che stabilisce come le funzioni di rete virtuali containerizzate (VNF) potrebbero – e probabilmente saranno – gestite in un framework NFV.

Edge: alimentare il futuro dell’elaborazione

Le applicazioni abilitate dall’AI e dal ML all’edge, cementate dalla connettività 5G e potenzialmente sostenute da framework NFV emergenti sono davvero convincenti. Ad esempio, l’uso crescente di veicoli a guida autonoma (AGV) e robot mobili automatizzati (AMR) nelle fabbriche e nei magazzini – in particolare nella fase di soddisfacimento della catena di approvvigionamento – stanno guidando l’adozione della visione computerizzata e del ML nei dispiegamenti all’edge. La bassa latenza e l’elaborazione immediata dei dati dei sensori e dei video sono cruciali per garantire margini di sicurezza, nonché per guidare ottimizzazioni e efficienze operative.

Sebbene la 5G SA sia ancora nella fase di rollout – a parte numerose reti private che hanno fatto il salto – il fatto rimane che i grandi giocatori dell’industria stanno puntando molto sulla 5G e sull’elaborazione e sulla rete all’edge come driver di mercato chiave. La capacità per qualsiasi azienda di elaborare transazioni e archiviare dati vicino alla fonte effettiva di quei dati diventerà rapidamente un indicatore chiave per il successo dell’Industria 4.0, innescando una serie di benefici a valle come la manutenzione predittiva, la NFV e l’automazione nel mondo reale.