DAL SENSORE AL CLOUD: SFRUTTARE EDGE, FOG COMPUTING E MONITORAGGIO DEIDATI PER UNA DIGITALIZZAZIONE INDUSTRIALESICURA ED ECONOMICAMENTE SOSTENIBILE

---

Nell'era della digitalizzazione, l'adozione delle tecnologie IoT (Internet of Things) e delle infrastrutture cloud è divenuta cruciale per le aziende. L'Edge Computing, una tecnologia emergente che si colloca tra i sensori e il cloud, offre soluzioni innovative per la gestione e l'elaborazione dei dati in prossimità della loro origine. Questo articolo esplora come l'Edge Computing e il monitoraggio dei dati possano migliorare i processi aziendali, riducendo la latenza, migliorando la sicurezza e ottimizzando le risorse. Viene qui messa in evidenza l'importanza di un approccio consapevole e sostenibile nei processi di digitalizzazione industriale, con un focus particolare sulle sfide legate alla sicurezza delle reti e alla protezione dei dati. Inoltre, vengono qui confrontate diverse tecniche di machine learning e deep learning per la sicurezza delle reti, evidenziando benefici e limitazioni di ciascuna di esse. Poi, vengono presentati gli impatti economici e i vantaggi attesi dall'implementazione della tecnologia IoT in ambito industriale, delineando un quadro completo delle sfide future.

INTRODUZIONE

Il termine "Internet of Things" (IoT) è stato coniato nel 1999 e si riferisce alla capacità degli oggetti quotidiani di connettersi a Internet, comunicare e interagire con altri dispositivi e utenti. L'IoT ha il potenziale di rivoluzionare vari settori industriali, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i costi attraverso l'automazione e l'analisi dei dati raccolti dai sensori. Il Cloud Computing (CC), definito come la fornitura di risorse scalabili e virtualizzate come servizi su Internet, ha già trasformato significativamente il settore IT [1], [2]. Tuttavia, l'invio di grandi volumi di dati non elaborati al cloud può risultare inefficiente a causa della latenza e dei costi di banda. L'Edge Computing (EC) risponde a queste sfide elaborando i dati vicino alla fonte, riducendo così la latenza e migliorando l'efficienza complessiva del sistema. Il CC offre vari servizi, tra cui Infrastructure- as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) e Software-as-a-Service (SaaS). Questi servizi consentono alle aziende di utilizzare risorse IT senza dover investire in costose infrastrutture fisiche. Il cloud facilita anche l'interconnessione di dispositivi IoT, che possono essere utilizzati per monitorare e controllare processi industriali in tempo reale [3]. L'architettura IoT comprende vari livelli, tra cui sensori e attuatori, connettività, capacità di elaborazione, archiviazione e analisi dei dati. Il Fog Computing (FC), un'estensione dell'EC, funge da ponte tra i dispositivi IoT e il cloud, elaborando i dati a livello locale prima di inviarli al cloud. Questo approccio riduce il carico di dati sul cloud, migliora la latenza e consente una risposta più rapida ai dati critici. Il monitoraggio continuo dei dati è fondamentale per garantire l'affidabilità e la sicurezza delle operazioni industriali. I dati raccolti dai sensori possono essere utilizzati per ottimizzare i processi, prevedere guasti e ridurre i tempi di inattività. Inoltre, un monitoraggio efficace dei dati consente di prendere decisioni informate basate su analisi approfondite, migliorando così la produttività e l'efficienza operativa . Lo scopo di questo articolo è esplorare come l'Ee il monitoraggio dei dati possano migliorare i processi aziendali, riducendo la latenza, migliorando la sicurezza e ottimizzando le risorse. Si evidenzia inoltre l'importanza di un approccio consapevole e sostenibile nei processi di digitalizzazione industriale, affrontando le sfide legate alla sicurezza delle reti e alla protezione dei dati. Il documento propone un confronto di diverse tecniche di machine learning e deep learning per la sicurezza delle reti oltre a presentare gli impatti economici attesi

Leggi articolo completo [...]