Fog computing: ecco tutto ciò che serve sapere

Quando si parla di infrastrutture IT per le periferie della rete viene subito in mente l’edge computing. Tuttavia, esiste un altro approccio architetturale, caratterizzato dal fog computing, che ha visto in qualche modo la propria istituzione nel 2015, quando Cisco, Microsoft, Dell e ARM hanno unito le forze per fondare l’OpenFog Consortium (attualmente integrato nel Industrial Internet Consortium – IIC), a cui in seguito hanno aderito anche nomi del calibro di Foxconn e General Electric, con l’obiettivo di promuovere la diffusione e la standardizzazione del fog computing e delle tecnologie che rientrano nella sua orbita.

Vediamo in cosa consiste il fog computing, cosa lo differenzia dall’edge computing e quali sono attualmente le sue principali applicazioni.

Cosa si intende con fog computing

Il fog computing rappresenta un’infrastruttura IT decentralizzata in cui elaborazione, storage e applicazioni si collocano tra l’origine dei dati e il cloud computing. È proprio questa caratteristica a richiamare prontamente le analogie con l’edge computing, con cui il fog computing ha in comune il fatto di voler avvicinare la potenza di calcolo al luogo in cui i dati vengono acquisiti, ad esempio sul piano di fabbrica.

In molti casi la potenza del cloud non è infatti necessaria, anzi, può costituire addirittura un limite per via di tempi di latenza non trascurabili per via della distanza che intercorre tra l’origine dei dati e il data center in cloud.

In molti casi, occorre considerare come la potenza del cloud sarebbe troppo dispendiosa e non necessaria, in quanto molte operazioni sui dati possono essere risolte o per lo meno pre-elaborate con successo in locale. Il fog computing, oltre ad un fatto di performance, consente di risolvere alla radice molti aspetti legati alla sicurezza e alla conformità per quanto concerne l’utilizzo dei dati, dal momento che questi non escono dal perimetro aziendale e non vengono interessati direttamente da soggetti terzi.

Per quanto riguarda l’etimologia, fog è l’equivalente inglese di nebbia, e in ambito informatico costituisce una metafora che fa riferimento ad una nuvola (cloud) vicina al suolo. Il termine fog computing viene convenzionalmente attribuito a Ginny Nichols, una dipendente di Cisco, brand che più di ogni altro ha associato la propria immagine a questa tecnologia, registrando il marchio Cisco Fog Computing.

L’architettura del fog computing

Il fog computing non sostituisce né il cloud computing né l’edge computing, anzi, si compone di tre livelli ben distinti: il livello edge, il livello fog e il livello cloud, aventi ognuno una funzione specifica nell’elaborazione e nella trasmissione dei dati generati dai sistemi IoT installati in prossimità delle periferie della rete.

• Livello edge: comprende tutti i dispositivi intelligenti (smart device) di un’architettura IoT: sensori, attuatori, telecamere, smartphone, ecc. Si tratta di apparecchiature in grado di raccogliere, trasmettere ed elaborare i dati sul campo, in prossimità della loro sorgente.
• Livello fog: comprende un insieme di server che ricevono i dati dal livello edge, li pre-elaborano e li caricano in cloud soltanto laddove le applicazioni lo ritengono necessario. I server sono nello spefico definiti nodi fog e possono essere tra loro connessi grazie ad hub, router, gateway o altri dispositivi di rete. In altri termini, il livello fog crea un vero e proprio ponte tra il livello edge e il livello cloud, riducendo in maniera sensibile la latenza e il traffico di rete.
• Livello cloud: costituisce l’endpoint centralizzato dei dati di un’architettura fog computing. I dati vengono caricati, trasformati, analizzati e archiviati in modo sicuro e conforme alle policy aziendali e alle normative vigenti. Il livello cloud offre anche servizi e applicazioni che richiedono una grande capacità di calcolo e una vasta disponibilità di risorse, impossibili da sostenere a livello locale dalle infrastrutture edge.

Fog computing vs edge computing

Secondo quanto definito originariamente al OpenFog Consortium promosso da Cisco, la differenza fondamentale tra il Fog e l’edge computing risiede nel luogo in cui l’intelligenza dei sistemi e la potenza computazionale vengono collocati. Il fog colloca l’intelligenza a livello della LAN, trasmettendo i dati dagli endpoint ai gateway, dove vengono a loro volta trasmessi alle fonti per l’elaborazione.

Nel caso dell’edge computing, la capacità elaborativa può essere collocata direttamente sull’endpoint o in prossimità del gateway, il che comporta un vantaggio architetturale dal momento che ogni device periferico opera in maniera indipendente, determinando quali dati archiviare localmente e quali trasmettere al gateway o al cloud per analisi e operazioni più complesse.

Nel caso delle architetture più articolate, può esservi una compresenza di approcci ed è proprio la capacità di progettare il layout dell’intera infrastruttura a fare la differenza a livello performance ed efficienza. È curioso notare come molti network engineer considerino il fog computing come l’approccio di Cisco all’edge computing.

Il legame con l’IoT

Il legame tra fog computing e IoT è imprescindibile, in quanto la sua infrastruttura hardware-software permette di gestire in modo efficiente i dati generati dai dispositivi IoT collocati in prossimità delle periferie della rete.

Come già accennato, il fog computing si colloca come un’architettura intermedia tra il cloud computing e l’edge computing, offrendo capacità di calcolo, immagazzinamento e servizi di rete vicino alla fonte dei dati.

È opportuno ribadire come il fog computing riduca la latenza, il traffico e i costi di trasmissione dei dati verso il cloud, migliorando le prestazioni e la sicurezza delle applicazioni IoT. In altri termini, è possibile affermare come il fog computing, nei contesti che prevedono il ricorso alla sua architettura IT, sia una componente tecnologica indispensabile per il funzionamento di un sistema IoT.

Quali vantaggi offre il fog computing

Una corretta e consapevole implementazione del fog computing consente di ottenere una serie di significativi vantaggi, a fronte di alcune criticità da non sottovalutare. Tra i principali vantaggi possiamo sintetizzare quanto già espresso in precedenza, in particolar modo per quanto concerne:

• Ottimizzazione della banda utilizzata: grazie alla propria elaborazione ottimizza il volume di dati inviati al cloud, effettuando una significativa selezione a monte. Ciò consente di ridurre in maniera importante il consumo di banda e i relativi costi.
• Latenze ridotte: l’elaborazione iniziale dei dati avviene in prossimità della loro origine, per cui i problemi di latenza tipici del cloud sono in un certo senso risolti “per design”. Parliamo di reattività nell’ordine dei millisecondi, che equivale ad un’elaborazione dei dati in near real time.
• Indipendenza dalla tipologia di rete: in questo caso la rete fa parte dell’architettura stessa, pertanto è indipendente dal fatto che si tratti di una LAN, Wi-FI o 5G, giusto per citare le tipologie di connettività più diffuse.

Se i vantaggi relative all’implementazione del fog computing appaiono evidenti, occorre dedicare altrettanta attenzione alle principali criticità che si rende necessario superare nel contesto di una valutazione ad ampio raggio:

• Sicurezza informatica: il fog computing potrebbe essere vittima di attacchi man in the middle (MitM), in particolar modo per quanto riguarda lo spoofing dell’indirizzo IP.
  
• Scarsa ridondanza: essendo vincolato ad una singola location fisica il fog computing potrebbe presentare problemi di disponibilità, soprattutto se si ricade in un contesto che richiede un’affidabilità 24/7. In tali casi è bene configurare dei servizi che in caso di emergenza ricorrano al cloud computing.
  
• Costi iniziali elevati: a differenza del cloud, il fog computing non esonera le organizzazioni dall’acquisto iniziale dell’infrastruttura, che comporta un fattore determinante quando si valuta la fattibilità economica della modernizzazione dei processi.

Ambiti di applicazione

Il fog computing è prevalentemente utilizzato nell’ambito delle smart factory, delle smart city e delle smart grid.

• Smart factory: consente di gestire in tempo reale gli asset, la sicurezza, la manutenzione e l’ottimizzazione dei processi produttivi nelle fabbriche intelligenti, sfruttando i sensori e gli attuatori dei sistemi IoT industriali (IIoT).
  
• Smart city: aiuta a prevenire la congestione del traffico, a garantire la sicurezza pubblica, a ottimizzare il consumo di energia elettrica e dei servizi pubblici, oltre ad offrire una connessione pubblica alla rete internet nelle smart city. È in grado di utilizzare i dati provenienti da telecamere, semafori, veicoli, edifici e altri dispositivi interconnessi.
  
• Smart grid: è utilizzato con profitto anche nel contesto del settore energy/utilities, in quanto supporta la gestione e il monitoraggio delle reti elettriche intelligenti, che integrano fonti di energia rinnovabile, sistemi di accumulo, contatori intelligenti e dispositivi di controllo. Un’infrastruttura di fog computing efficiente consente di migliorare la performance, l’affidabilità e la sostenibilità del sistema energetico.