Infrastruttura Edge-based per Sistemi Predittivi in Ambito Industriale

Il continuo evolversi della tecnologia ha portato nel corso della storia a diverse rivoluzioni industriali, la cui ultima è la così detta Industria 4.0. Con Industria 4.0 vengono integrate alcune nuove tecnologie mirate al miglioramento delle condizioni di lavoro, alla creazione di nuovi modelli di business e un generale aumento della produttività e della qualità. Alla base di questa rivoluzione industriale si trova l'IoT, che permette la raccolta di grandi quantità di dati, come ad esempio i comportamenti delle macchine industriali. Passando all'elaborazione di questi dati è possibile creare sistemi predittivi, ossia sistemi in grado di predire, in base ai dati storici, i comportamenti futuri, basandosi sui dati correnti. La creazione di questi sistemi richiede una certa potenza di calcolo, offerta dal Cloud. Tipicamente, però, il Cloud non si trova in prossimità della fonte dei dati, perciò l'utilizzo di questi sistemi predittivi sul Cloud porterebbe a latenze e costi elevati, diminuendo quindi l'efficienza del processo. Qui entra in gioco l'Edge, ossia un nodo con una potenza di calcolo inferiore al Cloud, ma che è in grado di eseguire le predizioni. Inoltre, l'Edge si trova in prossimità della fonte dei dati, diminuendo quindi latenze e costi. Esistono diverse tecnologie che permettono l'implementazione di tali processi, tra i quali ioFog. Questa tesi tratta dell'assessment di ioFog per questo scopo, oltre che l'esplorazione e l'utilizzo di tante altre famose tecnologie quali Docker, TensorFlow, Spring Boot e MongoDB.