Fog computing: differenze tra le versioni

Versione delle 08:35, 14 giu 2017

Versione delle 09:24, 25 lug 2017

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== Motivazione ==

Come previsto da Mark Weiser nel 1991<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Mark Weiser|titolo=The computer for the 21st century.|rivista=Scientific american|volume=265|numero=3}}</ref>, la tecnologia sta scomparendo, confondendosi nel tessuto stesso della nostra quotidianità fino a divenire indistiguibile da essa. Entro il 2020, [[Cisco Systems|CISCO]] prevede la presenza di oltre 50 miliardi di dispositivi connessi <ref name=":2">{{Cita web|url=http://www.cisco.com/c/dam/en_us/solutions/trends/iot/docs/computing-overview.pdf|titolo=Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are}}</ref>, con una media di 7 per persona (es. veicoli a guida autonoma, sistemi [[Domotica|domotici]], dispositivi di [[e-health]]). Ciascuno di questi dispositivi, continuativamente raccogliendo dati, andrà ad accrescere la quantità di informazione da immagazzinare nei [[Centro elaborazione dati|datacentredatacenter]], in attesa di una successiva elaborazione.

Se da un lato la quantità di dati raccolti continua ad aumentare ([[Big data|Big Data]]), così come la capacità di calcolo necessaria per processarli, dall'altro la connettività disponibile per trasportare l'informazione dall'IoT verso i [[Centro elaborazione dati|datacentredatacenter]] non si rivela sempre adeguata allo scopo. In particolare, applicazioni con requisiti stringenti in termini di tempo di risposta o sicurezza non sono supportate al meglio dall'attuale paradigma Cloud che richiede lo spostamento dei dati dai confini della rete verso strutture di elaborazione centralizzate<ref>{{Cita pubblicazione|autore=Shi, Weisong e Schahram Dustdar.|titolo=The promise of edge computing|rivista=Computer|volume=49.5 (2016): 78-81|numero=}}</ref>. Si pensi ad esempio a sistemi di controllo per impianti industriali o edifici pubblici, a dispositivi medici connessi, a infrastrutture per la gestione efficiente del traffico veicolare.

Il Fog computing, sfruttando capacità di calcolo, immagazzinamento dati e rete fisicamente vicini all'IoT e altamente distribuiti, si propone di risolvere questi problemi. I nodi Fog, nel duplice ruolo di capacità di calcolo e filtri da e verso il Cloud, renderanno possibile il supporto ad applicazioni ''time-sensitive'', con elevato consumo di banda o con particolari requisiti di sicurezza informatica (che non consentono di spostare i dati sull'infrastruttura Cloud pubblica).