La Rivoluzione Intelligente dell’Industrial Internet of Things

Gli algoritmi di Artificial Intelligence migliorano la capacità di analisi dei Big Data e delle piattaforme IoT per fornire valore ai segmenti di mercato. Ci sono tre diverse tipologie di dati IoT: i dati grezzi (non trattati e non strutturati), i metadati e  i dati “lavorati” (trasformati in dati a valore aggiunto). L’Intelligenza Artificiale sarà utile a supporto della gestione di ciascuno di questi tipi di dati in termini di identificazione, categorizzazione e processo decisionale. L’Intelligenza Artificiale e l’analisi avanzata dei Big Data offrono la possibilità di rendere i dati grezzi significativi e utili come informazioni per scopi decisionali. L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per il processo decisionale nell‘IoT e nell’analisi dei dati sarà fondamentale per un processo decisionale efficiente ed efficace, in particolare nell’area dei dati in streaming e delle analisi in tempo reale associate alle reti di edge computing.

Le soluzioni Industrial Internet of Things (IIoT) sono pronte a trasformare molti settori tra cui sanità, vendita al dettaglio, settore automobilistico e trasporti, ma non solo. Per molte industrie, l’IIoT migliorerà in modo significativo l’affidabilità, la produzione e la soddisfazione del cliente. Mentre l’IIoT inizialmente migliorerà i processi esistenti e l’attuale infrastruttura potenziata, l’obiettivo finale sarà quello di realizzare prodotti e servizi completamente nuovi e notevolmente migliorati.

Le aziende di successo saranno quelle che capiranno come e dove le tecnologie, e le soluzioni IoT, guideranno le opportunità per i miglioramenti operativi, nuovi prodotti e nuovi servizi, così come modelli di business completamente nuovi. IIoT comporta una notevole ampiezza e profondità di tecnologie, molte delle quali richiedono un’attenta integrazione e orchestrazione.

Le macchine intelligenti rappresentano dispositivi, macchinari, attrezzature e software di automazione integrati che eseguono attività ripetitive e risolvono autonomamente problemi complessi. Insieme all’intelligenza artificiale, alla connettività IoT e alle comunicazioni Machine to Machine, le macchine intelligenti sono una componente chiave dei sistemi, che includono tecnologie emergenti come il neuro computing e la robotica avanzata.

I driver per l’adozione aziendale e industriale di macchine intelligenti includono miglioramenti sul luogo di lavoro, automazione cognitiva e altro ancora.

I prodotti smart machine attualmente concepiti includono robot autonomi (come robot di servizio), veicoli a guida autonoma, sistemi esperti (come i sistemi di supporto medico decisionale), robot medici, assistenti intelligenti (come assistenti automatici online), assistenti privati ​​virtuali (chatbot), sistemi software integrati (come sistemi di monitoraggio e controllo delle macchine), neurocomputer e dispositivi wearable intelligenti.

Inoltre le macchine e i sistemi intelligenti trarranno grande vantaggio dalla bassa latenza e dall’elaborazione localizzata tramite la connettività 5G, tecnologia appena annuciata anche nel nostro paese.

Le sfide chiave, in un’economia sempre più digitale sono:

  • La gestione rapida della crescita dei dati, che IDC stima fino a 163ZB entro il 2025, 10 volte superiori al valore del 2016 e di questi l’80% è di natura non strutturata (file + object)
  • L’abbattimento dei Silos nei datacenter che sono causa dell’aumento dell’inefficienza, della proliferazione di piattaforme etorogenee, ma soprattutto nella creazione di una barriera all’analisi dei dati.
  • Prestazioni insufficienti e capacità limitata ad offrire prestazioni quasi in tempo reale per supportare applicazioni aziendali di prossima generazione
  • Sbloccare il valore del capitale dei dati ed ottenere il massimo per mantenere e migliorare il vantaggio competitivo e sfruttare l’analisi di Artificial Intelligence, Machine Learning , Deep Learning

La necessità dell’IT dunque è quella di poter reagire immediatamente e questi sono alcuni dei criteri che lo storage deve soddisfare per consentire la trasformazione digitale:

  • Scalabile: consente di gestire in modo efficiente e rapido la rapida crescita dei dati
  • Efficiente: massimizza l’utilizzo dello storage riducendo al contempo il TCO
  • Flessibile: elimina i silos di storage mentre supporta le applicazioni di nuova generazione
  • Performante: possono essere implementate alla stessa velocità del business
  • Analytics: massimizza il capitale di dati e offre un vantaggio competitivo
  • Predisposta per il futuro: progettata per alte prestazioni, semplicità e scalabilità; possibilità di introdurre storage di nuova generazione senza alcuna migrazione, senza interruzione di servizio, senza RAID, senza Lun, tutto a caldo.

Isilon è una piattaforma di storage pronta per tutte le esigenze di dati non strutturati e consente alle organizzazioni IT di trarre vantaggio dal tempo e dall’evoluzione tecnologica attraverso la rapida implementazione della nuova tecnologia senza dover apportare modifiche alle applicazioni rendendo più semplice un ambiente complesso, più veloce ma soprattutto più economico ogni anno.

Isilon elimina la necessità di migrare i dati per sfruttare l’aggiornamento tecnologico. Un cluster Isilon è progettato per supportare tipi di nodi eterogenei e differenti generazioni di tecnologia all’interno dello stesso file system. È sufficiente aggiornare il software OneFS secondo necessità e cambiare l’hardware quando lo si desidera senza interruzioni in qualsiasi momento, anche durante la produzione.

Quando arriva il momento di dismettere i nodi, è semplice perchè attraverso un pulsante i dati vengono spostati automaticamente nello spazio libero del cluster e i vecchi nodi vengono messi fuori linea. Comunque possono essere necessari 12-18 mesi per progettare una nuova soluzione con hardware e software integrati poichè i dati crescono ad un tasso astronomico ed è impossibile sfruttarli appieno, con gestione manuale, per ottenere informazioni e agire abbastanza velocemente.

L’Intelligenza Artificiale, il Machine Learning e il Deep Learning sono un campo relativamente nuovo, quindi c’è una mancanza generale di profonda esperienza e orientamento ed ecco perchè abbiamo implementato, insieme ai nostri partners, una serie di tool che permettono di iniziare velocemente a muovere i primi passi in questo nuovo mondo:

  • Un portale self-service per i Data Scientist ed una selezione di framework e librerie cosi da permettere una rapidissima implementazione ed utlizzo di tutte le potenzialità dei sistemi.
  • Il single Point of Contact e il supporto 24×7 completano l’offerta.

Con Isilon è possibile eseguire un’ampia gamma di distribuzioni Hadoop anche contemporaneamente nello stesso dataset. Ciò consente di valutare varie distribuzioni senza dover eseguire complicate procedure di configurazione e smantellamento dell’infrastruttura, dispendiose in termini di costi e di tempi. Isilon supporta più versioni di HDFS simultaneamente, permettendo un miglior ritorno sugli investimenti.

Contattaci oggi stesso oppure dai uno sguardo ai link di seguito:

https://www.dellemc.com/it-it/storage/isilon/index.htm

https://www.dellemc.com/it-it/solutions/data-analytics/machine-learning/ready-solutions-for-ai.htm

https://www.dellemc.com/it-it/products/future-proof-program.htm

Maurizio Mercuri

About the Author: Maurizio Mercuri

Account Executive, Channel Sales