Introduzione
Il cloud ha reso abbordabili i costi di archiviazione e calcolo per gli sviluppatori IoT. Nel caso più semplice, i dispositivi IoT si connettono al cloud e salvano in modo permanente i dati IoT nel cloud. Tuttavia, non sempre è possibile gestire tutti i dati IoT nel cloud. Spesso sono necessari tempi di risposta rapidi, in particolare per le applicazioni cruciali. Se si archiviano tutti i dati nel cloud, il round trip verso il cloud e ritorno comporta una latenza elevata e di conseguenza tempi di risposta maggiori.
Azure IoT Edge offre funzionalità di calcolo più vicine all'origine dei dati, ovvero ai dispositivi perimetrali. IoT Edge consente di spostare i carichi di lavoro dal cloud all'ambiente perimetrale. In questo modo si risolvono i problemi relativi a latenza e tempi di risposta.
La possibilità di spostare i carichi di lavoro di calcolo nei dispositivi perimetrali offre altri vantaggi, come la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale nei dispositivi perimetrali. È possibile eseguire il training dei modelli di Machine Learning nel cloud e quindi distribuirli nei dispositivi perimetrali. IoT Edge offre inoltre la possibilità di esecuzione in modalità offline e fornisce la sicurezza sottostante per garantire operazioni affidabili quando si lavora in questo modo.
Si supponga di essere un medico specializzato in trattamenti per diabetici. Si vuole monitorare il livello di glucosio nel sangue del paziente e avvertire il paziente quando si raggiungono valori preoccupanti per la salute. In questo caso, il dispositivo IoT Edge monitora il livello di glucosio del paziente e archivia i dati nel dispositivo stesso. Il dispositivo esegue il push dei dati riepilogati dall'ambiente perimetrale al cloud. Gli algoritmi eseguiti nel dispositivo aiutano a monitorare le variazioni nei livelli di glucosio che possono essere problematiche. Se i livelli di glucosio diventano preoccupanti, il medico riceve un avviso dall'algoritmo in esecuzione nel dispositivo IoT Edge. L'allarme può essere generato rapidamente in risposta alle variazioni dei livelli di glucosio perché l'algoritmo è in esecuzione nel dispositivo perimetrale. Non è quindi necessario connettersi al cloud, evitando così il round trip nel cloud e quindi il tempo di latenza. Questa notifica consente al medico di rispondere immediatamente al paziente. Il dispositivo è appropriato anche in situazioni in cui la connettività è scarsa. I dati vengono archiviati in modo sicuro nel dispositivo.
Questo modulo fa parte del percorso di apprendimento Progettazione dell'intelligenza artificiale in ambiente perimetrale. In questo modulo vengono esaminati temi basati sulla progettazione, come edge computing, sicurezza, distribuzione su larga scala e gestione dei tempi di risposta in base ai vincoli di sistema e dispositivo.
Obiettivi di apprendimento
Contenuto del modulo:
- Valutare le situazioni in cui IoT Edge può essere utile per distribuire le applicazioni IoT nel cloud
- Descrivere i componenti di IoT Edge
- Elencare le funzionalità di IoT Edge per le soluzioni IoT nel cloud
Prerequisiti
- Conoscenza di base delle applicazioni IoT e dell'hub IoT