Una tecnologia che ha dominato per lungo tempo il mondo della produzione industriale è il PLC (Programmable Logic Controller), ossia un circuito installato sulla linea di produzione in grado di automatizzare determinate operazioni grazie a un set di comandi. Il PLC, infatti, riceve informazioni da sensori o periferiche di input ed è in grado di convertirli in comandi di output in base a determinati parametri.
PLC, Scada e IoT
Il PLC può operare a fianco di periferiche di tipo Scada (Supervisory Control and Data Acquisition), che offrono funzioni di monitoraggio e di raccolta dati per ottenere un esaustivo controllo delle procedure di automazione industriale.
La combinazione di PLC e Scada offre importanti funzionalità di automazione e controllo, ma al prezzo di un’installazione e una manutenzione del sistema complessa, sia in termini di tempo che di costi. Questo limite ha permesso alle soluzioni IIoT (Industrial Internet of Things) di conquistare fette di utenza sempre più ampie. La rapida evoluzione dell’IoT ha introdotto una maggiore standardizzazione delle procedure Scada e un miglioramento della sua interoperabilità: la tecnologia IoT è, infatti, in grado di operare in autonomia oppure interagendo con periferiche Scada per la raccolta dei dati.
L’Internet Of Things è il risultato di una rete di periferiche fisiche che dialogano per mezzo di circuiti elettronici, software, attuatori a sensori e connettività: questa complessa rete di sistemi non solo permette la raccolta e lo scambio dati tra tutti gli endpoint interessati, ma anche il controllo da remoto delle procedure di automazione industriale.
La complessità di questa interazione comporta inevitabilmente una maggiore attenzione riguardo agli aspetti della sicurezza. L’introduzione in produzione dell’IoT, infatti, scardina l’abituale setup On Premise e isolato della linea industriale per proiettare la macchina di produzione in uno scenario connesso al cloud, dove sicurezza e integrità dei dati devono essere salvaguardate.
L’avvento dell’Edge Computing
Uno dei metodi per garantire sicurezza e integrità dei dati in uno scenario di automazione basato sull’IoT è l’Edge Computing.
L’Edge Computing è un metodo di ottimizzare i sistemi informatici cloud eseguendo alcune operazioni sul cosiddetto “bordo” (“edge” in inglese), ossia gli endpoint periferici di una rete che non sono continuamente connessi al cloud. Queste periferiche poste al bordo della rete On Premise comunicano con i server in cloud e conservano una cache di queste comunicazioni, rendendo disponibili offline dati che altrimenti sarebbero fruibili solo con una connessione internet costante. La velocità del refresh con cui avvengono queste operazioni di sincronizzazione permette di diminuire la distanza tra i dati e la collocazione fisica delle periferiche IoT. Le periferiche Edge, inoltre, sono tipicamente in grado di scambiare dati tra di loro senza la necessità di doversi appoggiare a un’infrastruttura che richieda un server centrale.
Grazie e questo setup caratteristico, il computing Edge presenta un elevato grado di sicurezza e resilienza, e si presta ottimamente a un’integrazione in uno scenario di periferiche IoT. L’Edge Computing è infatti più sicuro di un’elaborazione dati basata su un server centralizzato, che offre potenzialmente molte più vulnerabilità in tema di sicurezza. Al contrario di un canale di comunicazione con un server in cloud, che può essere oggetto di un attacco informatico, lo scambio di piccole quantità di dati in un perimetro ristretto, tipico dell’Edge computing, è un bersaglio molto più complesso da aggredire per un potenziale hacker.
Vantaggi per l’IoT
Secondo Gartner, “circa il 10% dei dati industriali sono generati fuori da un tradizionale contesto di server on premise on in cloud, e nel 2022 questa percentuale potrebbe aumentare al 75%”.
L’impiego della tecnologia Edge offre considerevoli vantaggi rispetto a un’architettura Full Cloud, come ad esempio l’efficienza computazionale, la latenza di rete, il contenimento dei costi, l’autonomia, la sicurezza e la privacy.
L’ottimizzazione della performance di calcolo è raggiunta con l’impiego di un Gateway Edge, che consente di scaricare parte della logica di elaborazione dalle periferiche IoT, tipicamente equipaggiate con hardware limitato, in modo da poter ottimizzare i tempi di risposta ed esecuzione.
La latenza di rete è un fattore chiave perché, per un’applicazione IoT, anche pochi millisecondi di ritardo in una comunicazione possono causare una mancata esecuzione di un comando logico, che potrebbe tradursi in disagi minimi oppure anche in un danno a un macchinario. Il cloud è soggetto a sporadici picchi nella latenza delle comunicazioni, perciò in questo senso non riesce a competere con un modello Edge.
Per quanto riguarda il costo, la tecnologia Edge può ottimizzare i margini di impiego dei sensori applicando dei filtri che limitino i rilievi e le comunicazioni solo in presenza di certi eventi. Per esempio, una logica Edge potrebbe comunicare a un sensore a bordo macchina di inviare un rilievo telemetrico solo nel caso di una temperatura superiore a una certa soglia.
A differenza di una soluzione basata su cloud, l’architettura Edge offre alle periferiche la possibilità di essere equipaggiate con uno storage locale, che rimane disponibile anche in caso di assenza di connessione internet, permettendo ai servizi di continuare a funzionare senza soluzione di continuità.
L’architettura Edge permette infine una maggiore salvaguardia dei dati e della sicurezza diminuendo il numero dei sensori esposti direttamente a una connessione internet. Questo permette a un setup IoT di garantire una sicurezza dei dati pari a una configurazione PLC, ma con tutti i vantaggi di una tecnologia aggiornata e scalabile.
