La rivoluzione del 5G ha rapidamente cambiato l'intero ecosistema digitale, soprattutto dal punto di vista della Trasformazione delle Reti.
La prossima generazione di IoT avrà un ruolo cruciale nella creazione di nuove applicazioni B2B/B2B2X e nella generazione di nuove piattaforme modulari integrate in un paradigma "Network-as-a-Service", basandosi quindi su un modello "IoT-as-a-Service".
L'uso distribuito di sensori IoT e nodi integrati sul 5G sarà integrato nelle macchine e controllato a distanza dalla rete con comunicazioni a latenza estremamente bassa.
Inoltre, consentirà nuove applicazioni e casi d'uso che sfruttano una grande quantità di dati raccolti.
In questo nuovo scenario, Net Reply si sta avvicinando alla quarta ondata dell'IoT, nota anche come Massive Machine Type Communications (mMTC), focalizzata su "Internet of Everything" come "killer application" del principale prossimo generazione di caratteristiche e capacità di rete, come E2E Network Slicing, Multi-Access Edge Computing, SDN Orchestration, RAN Intelligence, AI&MLOps e CT/CD Service Automation.
La quinta generazione rappresenterà una rivoluzione in diversi scenari, fornendo miglioramenti in termini di throughput, latenza, affidabilità e introducendo nuove funzionalità potenti, come il network slicing, che consente la creazione di più sottoreti logiche isolate, sfruttando la stessa infrastruttura fisica.
Pertanto, una rete 5G supporterà più segmenti di connettività macro-IoT, tutti sulla stessa infrastruttura, in cui ognuno di essi è guidato da scopi e requisiti diversi in termini di latenza, velocità di trasmissione, affidabilità e copertura.
Di conseguenza, l'IoT sarà introdotto non solo nei servizi di massa e a larga banda, ma anche in scenari critici come l'automotive, la sicurezza e il controllo del traffico, quindi per tutte le applicazioni time-critical che richiedono latenza ultra-bassa e affidabilità molto elevata.
Inoltre, l'implementazione del 5G consentirà l'interoperabilità tra molti dispositivi nuovi, esterni e non, creando un ecosistema di servizi cooperanti che possono essere personalizzati ad hoc per supportare ogni caso d'uso specifico.
La maggior parte dei modelli IoT si basa su principi comuni che possono essere riassunti nel seguente modello. Dove i dispositivi (sensori) riconoscono determinate condizioni, misurano i dati e li inviano a un database tramite una rete, sfruttando uno dei diversi protocolli di comunicazione disponibili. I dati vengono esaminati in base al contesto specifico (ad esempio, attraverso algoritmi di machine learning o intelligenza artificiale) per avviare procedure operative, come avviare un comando o inviare un allarme. L'IoT sta influenzando la nostra vita in molti modi e potrebbe trarre grandi vantaggi dall'intelligenza artificiale. Alcuni esempi di applicazioni AI che sfruttano l'IoT includono droni, smart city, robot industriali, smart home e assistenza sanitaria.
Il dominio IoT Core si riferisce al back-end di una piattaforma IoT, consentendo da un lato l'elaborazione dei dati dal componente Edge Gateway e dall'altro l'inoltro ad applicazioni IoT e sistemi esterni. L'Internet of Things (IoT) e l'edge computing sono correlati in quanto, per consentire casi d'uso impegnativi nell'Iot-5G che richiedono elevata capacità di affidabilità e bassa latenza, è necessario migrare i servizi attualmente distribuiti nel core cloud all'edge cloud per evitare il passaggio dei dati attraverso il data center ma elaborandoli localmente, riducendo il traffico nell'archivio centrale rispettando tutti i requisiti di connettività.
Utilizzando le reti di prossima generazione, il crescente numero di dispositivi connessi sta influenzando le prestazioni complessive della rete, in termini di larghezza di banda e latenza, così come la quantità di spazio di archiviazione nel cloud. Il calcolo ai margini (edge computing) propone un approccio innovativo a questi problemi, riducendo la latenza grazie alla diminuzione delle distanze tra le applicazioni e il luogo in cui i dati vengono archiviati e elaborati, consentendo un rapido spostamento dei dati grazie alla vicinanza all'infrastruttura di bordo. Ciò consente, complessivamente, di ridurre i costi di implementazione e di costruire una piattaforma modulare e versatile per sviluppare nuovi casi d'uso per l'IoT.
Oggi, l'intelligenza artificiale (AI) sta aprendo molte possibilità in qualsiasi caso d'uso. La maggior parte delle applicazioni di AI viene eseguita nel cloud a causa della loro complessità, il che in alcuni casi implica requisiti di sistema elevati. Tuttavia, grazie ai progressi nell'efficienza dell'AI, ai miglioramenti dei dispositivi IoT e alle prestazioni di rete fornite dal calcolo ai margini (Edge Computing) già menzionato, il cosiddetto 'Edge AI' sta diventando realtà. In particolare, l'AI è diventata fondamentale sia per supportare l'ecosistema IoT monitorando risorse e dispositivi intelligenti, sia nel processo decisionale al fine di fornire i migliori risultati basati sulle informazioni fornite.
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