Nel contesto d’incessante digitalizzazione e sviluppo del cloud, il paradigma di gestione basato sull’edge computing emerge con sempre maggior evidenza ed urgenza, per portare i servizi digitali al prossimo livello: al contempo, però, le organizzazioni sono anche chiamate ad attuare strategie più razionali ed efficienti nell’amministrazione della complessa infrastruttura edge.
Più la trasformazione digitale investe nuovi settori aziendali e industriali, declinandosi in un numero crescente di applicazioni basate sulla Internet of Things (IoT) e sul paradigma Industria 4.0, più aumentano i casi d’uso in cui l’architettura cloud, nella sua accezione classica, si rivela insufficiente a soddisfare determinati requisiti, soprattutto in termini di larghezza di banda, bassa latenza, autonomia, privacy dei dati: un’architettura di edge computing ha l’obiettivo d’indirizzare queste limitazioni del computing centralizzato, chiarisce la società di consulenza Gartner, “completando il cloud”, e spostando l’elaborazione più vicino alle fonti che generano i dati, ossia oggetti, dispositivi, utenti.
Dispositivi edge in continua espansione
L’edge computing non solo aiuta a decongestionare il cloud nei grandi data center, e a risparmiare banda, decentralizzando il traffico dati generato dai sempre più numerosi dispositivi connessi, ma migliora anche la resilienza delle applicazioni che funzionano in remoto, riducendo i tempi di risposta. Vi sono poi casi d’uso, ad esempio nella sanità o nel mondo finanziario, in cui l’edge computing permette di mantenere i dati a livello locale, in ottemperanza con le normative di settore.
Questi ed altri fattori, contribuiscono a sviluppare il mercato globale dell’edge computing che, secondo stime della società ricerca e consulenza Mordor Intelligence, raggiungerà un valore di 10,9 miliardi di dollari entro il 2026, crescendo con un CAGR del 29,4% nel periodo della previsione (2020-2026). Il valore dell’edge computing si espande, ma, contestualmente, continuano a proliferare anche dispositivi e connessioni IoT, che, nel 2020, stando ai dati del fornitore di ricerche di mercato IoT Analytics, hanno raggiunto il numero di 12 miliardi, superando per la prima volta quelle “non-IoT”: fenomeno, questo, che rafforza l’urgenza, per le varie organizzazioni, di amministrare, con la necessaria agilità, efficienza e sicurezza, un’infrastruttura edge che sta diventando sempre più estesa, variegata, complessa.
Affrontare le sfide tecniche degli ambienti edge nell’era post-pandemica
Oggi la sfida nelle organizzazioni è riuscire a gestire su larga scala il ciclo di vita completo delle implementazioni nell’infrastruttura edge, dove i dispositivi IoT industriali connessi stanno diventando sempre più numerosi e complessi, in molti settori: dalla robotica industriale nel manufacturing, ai veicoli connessi nel mondo automotive, alle smart grid nelle aziende di pubblica utilità, e molto altro.
La transizione verso sistemi di automazione intelligente dei processi di business, tecnologie di produzione evolute, ed altre soluzioni basate su Industria 4.0, era già cominciata prima della pandemia da Covid-19, ma durante la crisi sanitaria si è rafforzata: soprattutto oggi, in questa fase post pandemica, le imprese stanno accelerando tale transizione, con l’obiettivo d’implementare operation e infrastrutture produttive più efficienti e resilienti. Una transizione che porta, dall’uso delle convenzionali piattaforme di edge computing, bisognose del supporto di personale IT specializzato nell’installazione, gestione e manutenzione di software e programmi, verso “edge automation platforms”, capaci di funzionare costantemente, senza richiedere supporto specializzato, a livello locale o remoto.
Automazione e flessibilità, anche nel quadro di convergenza tra reti aziendali (IT) e infrastrutture e ambienti industriali (OT), diventano cruciali, specie quando si tratta di gestire sistemi di edge computing in applicazioni di produzione, amministrando e manutenendo dispositivi, sensori, attuatori, PLC, ed altri apparati di automazione industriale. Questi dispositivi embedded possono essere “resource-constrained”, cioè avere risorse hardware limitate, rispetto a quelli del classico mondo IT; possono integrare software proprietario, e funzionare in ambienti e reti industriali dove la tecnologia hardware e software di tipo legacy è preponderante.
SUSE: dominare l’edge con una piattaforma open source e cloud-native
Amministrare su larga scala, con efficacia, efficienza, flessibilità, sicurezza, le infrastrutture edge, anche quando si estendono in ambienti industriali eterogenei, e caratterizzati da tecnologia hardware e software proprietaria, è possibile, adottando una piattaforma tecnologica “agnostica” rispetto alla tipologia di hardware e di cloud, come SUSE Edge. Quest’ultima aiuta a ridurre la complessità di deployment e gestione delle implementazioni edge, facendo leva sui paradigmi open source e cloud-native.
SUSE Edge adotta, ad esempio, K3S (Lightweight Kubernetes), la distribuzione Kubernetes “leggera”, sviluppata e certificata per la IoT e l’edge computing: K3S è in grado di amministrare workload di produzione in luoghi remoti non presidiati, con risorse limitate, o in appliance IoT, e supporta le architetture ARM64 e ARMv7. Nella piattaforma SUSE Edge rientra anche SUSE Rancher, tramite cui è possibile amministrare un elevato numero di cluster K3S nell’infrastruttura edge.
Per quanto riguardo le soluzioni di storage per Kubernetes, SUSE Edge include Longhorn, la piattaforma open source e cloud-native di storage distribuito per Kubernetes, in grado di funzionare in qualunque ambiente, on-premise o nel cloud. Alla piattaforma SUSE Edge appartengono anche SUSE Manager, e SUSE Linux Enterprise Micro, un sistema operativo leggero, sviluppato in maniera specifica per le applicazioni di edge computing. Sfruttando tutti questi componenti, SUSE Edge ha l’obiettivo di semplificare su larga scala le operazioni di gestione e manutenzione (configurazioni, aggiornamenti, patching) dell’infrastruttura edge, sia nelle installazioni dove le applicazioni software sono già containerizzate e cloud-native, sia nelle implementazioni più tradizionali.
