Agli albori dell’IoT erano i dispositivi, le “Things” che si volevano collegare al mondo del Cloud, con obiettivi spesso sempre più ambiziosi, non solo telemetria quindi: si volevano scoprire pattern nascosti nei dati, magari con un pizzico di intelligenza artificiale. Oggi, le esigenze sono cambiate, e sempre più spesso le aziende voglio modellare interi ambienti, luoghi, e persino intere città! Tutto questo al fine di ottimizzare operazioni e ridurre i costi finali. Questa nuova tendenza ha reso necessario lo sviluppo di una nuova tecnologia, che rendesse facile descrivere e progettare le nuove esigenze emerse. In questo tipo di scenari, spesso il numero di elementi da monitorare è enorme e altrettanto sono i dati e vanno aggregati per avere una visione olistica di quello che sta succedendo, poter combinare in modo semplice dati da diverse realtà rappresentate tramite i gemelli digitali (o digital twins) e combinarle con altri sistemi o fonti dati, come ad esempio le previsioni meteo, è una sfida non facile da risolvere.
A cosa servono i “gemelli digitali”
A cosa servono i “gemelli digitali”? È ormai richiesta comune voler modellare in modo digitale una realtà fisica, pensiamo ad esempio a un edificio, in ambito IoT ci interessa poterlo rappresentare, magari suddiviso in piani, stanze e ogni stanza può poi contenere uno o più sensori che ne rappresentano la temperatura, umidità, illuminazione etc. Non solo, ma questo ambiente fisico, che rappresentiamo con un modello digitale, deve poter interagire con altri sistemi, ad esempio, ricevere informazioni dai suddetti sensori, che invieranno informazioni, sulle quali una soluzione IoT potrà prendere delle decisioni, come abbassare la temperatura o le luci se non ci sono occupanti in una determinata stanza, inviare allarmi in caso di superamento di certe soglie, etc.
Altri esempi di scenari includono impianti di fabbrica, in cui la realtà fisica da rappresentare per il mondo IoT è sicuramente complessa, fatta da numerosi sensori, robot, linee di produzione etc. Pensiamo anche a strutture molto grosse, come stadi, oppure perché no, intere città.
Obiettivo e finalità ultima è poter ottenere un efficientamento o la riduzione dei costi. La possibilità di rappresentare ad esempio un intero parco di turbine eoliche e di poterle poi vedere come un’unica realtà, ne consente in modo più semplice ed efficace che in passato identificare e diagnosticare aree problematiche, e in fine poter garantire una produzione di energia elettrica più costante.
Questo tipo di realtà, di cui ne abbiamo vista uno in esempio, porta a una serie di requisiti tecnologici, che vediamo qui nel seguito.
C’è una prima esigenza di avere un linguaggio sufficientemente generico per descrivere tramite un grafo, le relazioni tra elementi di un ambiente reale e rappresentarlo in un ambiente digitale. Questo linguaggio deve essere sufficientemente “potente” da poter descrivere in modo generico quante più realtà fisiche si possa, come edifici, navi, motori, etc. Questo è il nostro “gemello” digitale della realtà fisica.
Ci sarà poi bisogno di un motore di esecuzione, per questo modello, motore, che gli darà vita rispondendo a eventi esterni, rilevati ad esempio da vari sensori, ma anche che consentirà di collegarsi ad altri sistemi, di diversa natura, come DBMS, CRM, sistemi ulteriori di analisi dei dati, etc.
Cosa fa Azure Digital Twins
Azure Digital Twins è la tecnologia di riferimento su Microsoft Azure che risponde a questi scenari ed esigenze. Si compone di un linguaggio di modellazione, un ambiente di esecuzione, si integra sia in ingresso che in uscita con sistemi che rendono possibile quanto visto in precedenza, dall’ ingestion fino all’efficientamento dei processi aziendali.
Digital Twins Definition Language (DTDL) è un linguaggio aperto, con cui è possibile definire una qualsiasi realtà fisica, come quelle citate in precedenza. Ne risulta una struttura a grafo, dove ogni elemento può avere delle proprietà, comandi e relazioni con altri.
Questa rappresentazione viene gestita da un ambiente di esecuzione live, interrogabile tramite un linguaggio che rende semplice l’interazione con lo stesso, così da poter vedere cosa succede a livello di nodo o nodi del nostro gemello digitale. Il motore realizza un’affidabile sistema a eventi con cui è possibile realizzare logiche dinamiche aziendali e fare data processing.
Il motore live può ricevere input tramite chiamate Rest e all’interno dei contesti di Microsoft Azure, viene utilizzato con Azure IoT Hub (il gateway Cloud IoT per l’ingestion dei dati) o le Azure Functions, con cui invece si posso realizzare architetture serverless.
In uscita dal nostro modello digitale, invece possiamo collegarci a sistemi di analitica di serie temporale o sistemi più generici di workflow che di fatto ne consentono l’utilizzo con una serie estesa di piattaforme applicative nel Cloud o on-premise. Questo consente di far tracciare quello che è avvenuto nel passato e fare predizioni sul futuro tramite l’integrazione con modelli di AI.
Conclusioni
Le aziende che lavorano in campo IoT si stanno sempre più orientando verso la progettazione non più solo di dispositivi connessi, ma di ambienti connessi, dove emerge l’esigenza di rappresentare una realtà fisica come digitale. In questo nuovo e mutato contesto, Azure Digital Twins è un’innovazione che semplifica la realizzazione di questi gemelli digitali, e grazie all’integrazione con sistemi aziendali on-premise e nel Cloud, rende possibile l’efficientamento e la riduzione dei costi, che in ultima analisi, vogliono migliorare il business aziendale.
A questo link è disponibile un percorso di apprendimento gratuito di questa innovazione tecnologica che può abilitare nuovi scenari e soluzioni in ambito IoT.
