Edge computing: come può potenziare la sicurezza dei sistemi di sorveglianza e sicurezza basati su sensori antintrusione? Per lungo tempo, questi componenti dell’internet delle cose sono stati collegati a sistemi di storage basati su cloud. C’era un motivo: i sensori, come le telecamere, generano una grande quantità di dati che non potevano essere elaborati in locale. L’archiviazione su cloud, spesso di terze parti, comporta però alcuni svantaggi: si può verificare un ritardo, con conseguente limitazione delle capacità di risposta delle applicazioni IoT; esiste un problema di sicurezza dei dati; infine, l’espansione delle reti IoT può rivelarsi complicata. La risposta a questi problemi ha condotto allo sviluppo dell’edge computing, ovvero all’elaborazione dei dati al “margine” (da cui il termine anglosassone) tra il cloud e il dispositivo IoT. Si stima che il mercato mondiale dell’edge computing nell’industrial IoT raggiungerà i 30,8 miliardi di dollari entro il 2025, rispetto agli 11,6 miliardi del 2020.
Edge computing: una tecnologia promettente
I vantaggi dell’adozione di soluzioni di edge computing sono supportati dal progredire della tecnologia. Le peculiarità del sistema sono potenziate dalle prestazioni delle nuove reti di comunicazione wireless: il 5G, infatti, consente una velocità di trasferimento dei dati 100 volte superiore a quella offerta dal 4G; ciò consentirà, nel prossimo futuro, di trasmettere i dati senza preoccuparsi delle limitazioni di banda. Inoltre, i sensori e i componenti dei dispositivi IoT diventano sempre più piccoli, e allo stesso tempo più capaci e più performanti, rendendo possibili e più efficienti le soluzioni localizzate.
Un’architettura di edge computing si presenta distribuita e decentralizzata. IDC la definisce come “una rete mesh di micro data center, in grado di elaborare e memorizzare dati critici localmente e di trasmettere tutti i dati ricevuti e/o elaborati a un data center centrale o a un repository di cloud storage”. Oltre a essere strategiche per quelle applicazioni IoT dove sono richieste analisi di molti dati (video) o dove la comunicazione con dispositivi di storage in cloud sia affetta da limitazioni di banda (ad esempio, in luoghi dove persiste il digital divide), questo tipo di architetture si sta affermando nei CED delle fabbriche per applicazioni dedicate alla manutenzione predittiva, alla qualità del prodotto e all’analisi di efficienza della catena produttiva.
Quali sono i vantaggi di utilizzare l’edge computing per i sensori antintrusione
Quando trattiamo di sistemi antintrusione, sono diversi i vantaggi derivanti dall’adozione dell’edge computing per trattare i dati provenienti dai sensori.
Sicurezza
Le soluzioni cloud per l’IoT erano considerate sicure, poiché le banche dati centralizzate potevano conservare i dati riservati in modo più sicuro rispetto alle soluzioni locali. I primi dispositivi IoT, in effetti, erano vulnerabili agli attacchi informatici, inclusi gli attacchi DDoS e l’intrusione diretta tramite dispositivi gateway non protetti. Con l’avvento dell’edge computing, l’archiviazione centralizzata dei dati appare invece meno sicura: le reti industriali costruite attorno all’IoT possono essere decentralizzate (o distribuite) e la perdita di un nodo non compromette la rete nel suo insieme. Inoltre, i sistemi di edge computing possono applicare procedure di crittografia o autenticazione per limitare l’accesso ai dispositivi IoT, proteggendoli da intrusioni non autorizzate.
Flessibilità
Un altro vantaggio dell’edge computing è la flessibilità. In passato, le reti IoT riscontravano infatti problemi con la scalabilità; l’aggiunta di nuovi dispositivi comportava flussi di dati non gestibili e un aumento dei costi di archiviazione nel cloud. La tecnologia edge computing permette di ridurre al minimo i flussi di dati, offrendo un vantaggio economico alla creazione di reti IoT su larga scala.
Tempi di latenza
L’edge computing può ridurre la latenza delle comunicazioni con i sistemi di archiviazione cloud. Inoltre, può consentire ai sistemi automatizzati, ai sensori, o alle telecamere, di operare in modo più “intelligente”, aumentando l’efficienza del processo.