John è un contadino australiano i cui campi sono infestati da frotte di conigli e questo è un serio problema in quanto i roditori divorano la produzione dei campi prima che questa sia pronta per essere raccolta.

John spende la maggior parte delle sue giornate nei campi per scacciare quanti più conigli tentino di avvicinarsi e questo non è ovviamente il modo migliore di spendere il tempo: sarebbe meglio lavorare nei campi! Proprio per questo John decide un giorno di chiedere aiuto alla società IT locale per risolvere il problema dei conigli.

La compagnia IT installa quindi nei campi di John dei sensori. Ognuno di questi è in grado di individuare movimento, velocità e peso di eventuali oggetti che si muovono entro un raggio di due metri. I sensori sono poi in grado di caricare i dati raccolti su un Cloud dedicato che li va ad analizzare e processare con l’obiettivo di capire se questi sono stati generati da un coniglio. In caso positivo, una notifica viene subito inviata a John per comunicargli che uno specifico sensore ha individuato la presenza di un coniglio. Nessuno sa a questo punto come si comporti John: caccerà semplicemente gli invasori o li trasformerà un uno sfizioso pranzetto?

Questa soluzione basata sul Cloud sembra offrire solo aspetti positivi: i sensori si limitano ad effettuare delle misurazioni che sono poi spedite sul Cloud per essere processate. I sensori non eseguono alcun tipo di analisi e sono quindi molto piccoli oltre che di dimensioni altamente ridotte.

In ogni caso, John non è ancora completamente soddisfatto: la latenza ed il costo del sistema potrebbero essere ulteriormente migliorati.

Infatti il cloud server utilizzato è fisicamente molto distante dalla fattoria di John: spesso lui riceve le notifiche in ritardo quando i conigli se ne sono già andati de un bel po'. In aggiunta a questo, il traffico generato per trasferire tutte le misurazioni dei sensori sul cloud è consistente: questo si traduce in una bolletta mensile per il traffico internet troppo alta.

John si confronta quindi nuovamente con la società IT locale confessando le proprie perplessità ed insieme decidono di provare aggiornare il sistema aggiungendo il supporto al fog computing, una novità che dovrebbe essere in grado di risolvere i problemi di John.

Ai sensori installati nei campi vengono affiancati dei nodi fog: piccole unità capaci di analizzare in autonomia i dati raccolti. Si potrebbe pensare che il cloud a questo punto non sia più necessario, ma non è così: continua ad essere indispensabile in quanto è l’unico in grado di aggregare i risultati delle analisi dei singoli sensori, individuare la presenza dei conigli ed inviare le notifiche a John.

L’aggiunta dei nodi fog permette di ridurre il ritardo complessivo del sistema: sono infatti gli stessi nodi ad effettuare le analisi i cui risultati sono le uniche informazioni inviate sul cloud. Questo fa si che anche la quantità di dati inviati diminuisca drasticamente permettendo, di conseguenza, di abbassare anche il costo delle bollette.

Un’ulteriore beneficio ottenuto consiste nel miglioramento della sicurezza dei dati. I dati personali e privati misurati in loco nei campi di John non vengono più infatti spediti sul cloud: le uniche informazioni condivise sono infatti i risultati delle analisi (c’è o non c’è un coniglio vicino a quel sensore?).

Come descritto nella storia di John, l’approccio fog consiste nel completare parte delle analisi e del processing dei dati raccolti localmente nel nodo (sensore) che raccoglie i dati prima di spedire i risultati su su un cloud dedicato che completerà il processo. Per questo la tecnologia fog non va mai pensata in sostituzione del cloud ma in aggiunta. Permette infatti di spostare parte dell’analisi dei dati sul nodo che li ha raccolti.

Secondo Gartner, il 50% delle aziende utilizzerà la tecnologia fog entro 2022 salendo vertiginosamente da quel 10% misurato nel 2017. Questa tecnologia appare inoltre tra i 10 migliori trend tecnologici strategici del 2018 .

Gli ambiti in cui l’approccio fog può essere applicato sono svariati e sicuramente l’IoT è uno di questi. Tutti i dispositivi smart producono infatti una grande quantità di dati: perchè non far completare parte dell’analisi direttamente dai dispositivi stessi?

Per tutti quei casi in cui esiste il problema di grandi moli di dati che devono essere analizzati e trasferiti, l’approccio fog può nuovamente essere di grande aiuto riducendo la latenza e abbassando i costi.

Come per qualsiasi nuova tecnologia, il fog non si presenta senza portare complessità aggiuntiva e qualche lato negativo: nei prossimi post di questa serie andremo ad analizzare questi aspetti nel dettaglio proponendo anche qualche caso d’uso reale.

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