Articolo a firma di Eric Maillard, esperto in Application Performance di Dynatrace
L’Internet of Things (IoT) è in rapida espansione: tutti i settori, senza eccezione, sono alla ricerca di innovazione, cercando al contempo di controllare i rischi e i costi delle loro attività di business. Ma l’IoT non è una tecnologia unica. È un ecosistema di interazioni umane e non umane che coprono una moltitudine di tecnologie, creando ambienti sia complessi che dinamici, la cui portata è difficile da comprendere e controllare.
Come l’IoT sta trasformando il modo in cui viviamo … e lavoriamo
Trasformazione digitale e IoT sono ovunque: wearable, shopping experience, applicazioni industriali, case connesse o smart city … Il mondo sta cambiando, non solo perché è pieno di nuove interfacce utente, ma anche perché vengono create nuove modalità di interazione non umana, che si moltiplicano attraverso tanti nuovi dispositivi: sistemi di sicurezza domestica, sensori industriali, televisori e auto connesse, ecc. Le tecnologie informatiche tradizionali e le nuove tecnologie si incontrano e crescono fianco a fianco per creare un nuovo ecosistema IoT.
L’IoT è un modo per le aziende di ottimizzare il proprio business, differenziare i propri prodotti e servizi da quelli dei concorrenti e trasformare tutti i loro mercati offrendo nuovi prodotti e servizi.
Le sfide dell’IoT in termini di monitoraggio
Gli ambienti IoT, sempre più dinamici e distribuiti, sono anche sempre più complessi, densi e dinamici. Sebbene siano una miniera d’oro di dati, gli esseri umani non possono più gestire con i soli strumenti tradizionali un tale volume, velocità e varietà di informazioni.
Inoltre, le applicazioni IoT sono spesso collegate direttamente ai processi aziendali critici o all’esperienza del cliente. Di conseguenza, il minimo problema di prestazioni, rallentamenti o guasti in una di queste applicazioni può avere un impatto significativo sui risultati dell’azienda. Quando si verifica un incidente, la sua identificazione e risoluzione devono ovviamente essere veloci, ma idealmente proattive.
Inoltre, è probabile che i sistemi IoT includano un’ampia varietà di strumentazioni, dal semplice sensore al server Linux completo. Le soluzioni di monitoraggio devono quindi essere sufficientemente flessibili per orchestrare tutti questi tipi di dispositivi e per assimilare i dati che ne derivano.
In questo contesto, l’approccio tradizionale del monitoraggio, che consiste nell’osservare i cruscotti, rispondere agli allarmi e analizzare i problemi manualmente, non può più funzionare.
L’intelligenza artificiale come risposta alle sfide dell’IoT
È qui che entra in gioco il monitoraggio basato sull’intelligenza artificiale, che ora consente di analizzare questi ecosistemi complessi, dinamici e ad alto volume. I miliardi di eventi che si verificano possono essere visti in tempo reale in un formato non solo comprensibile, ma possono essere utilizzati concretamente per determinare le azioni da intraprendere (in ordine di priorità, in base all’impatto di business di ciascuna), al fine di migliorare continuamente l’esperienza dell’utente.
Laddove le capacità umane da sole oggi mostrano i loro limiti, l’intelligenza artificiale può immediatamente assorbire e dare un senso ai terabyte di dati. Automatizza il compito di scoperta e analisi, che in precedenza richiedeva ore o addirittura giorni di lavoro e oggi richiede solo pochi millisecondi. Identifica proattivamente i problemi e la loro origine, ovunque nell’ecosistema IoT.
Ad esempio, nel settore sanitario, le strumentazioni critiche possono essere aggiornate regolarmente e con meno sforzo. Il monitoraggio basato sull’intelligence artificiale aiuta a identificare problemi di implementazione e prestazioni a livello di codice stesso, riducendo rischi, ritardi e costi associati. Un altro esempio è l’illuminazione intelligente nelle smart city: questo tipo di monitoraggio consente di determinare se un dispositivo funziona o meno e, in caso di problemi, di trovare l’origine, il luogo e il personale responsabile alla sua risoluzione. E quindi limitare i rischi del consumo di energia. Nella gestione di una flotta aziendale, ad esempio, e in particolare per la gestione dei sistemi di emergenza, il monitoraggio intelligente consente di verificare che le apparecchiature incorporate nei veicoli trasmettano i dati di emergenza in tempo reale e che i servizi di back-end funzionino correttamente per prendere le decisioni migliori.
