Con Internet of Things (IoT) ci si riferisce al processo di connessione a Internet di oggetti fisici di utilizzo quotidiano, dagli oggetti più familiari usati in casa, come le lampadine, alle risorse in ambito sanitario, come i dispositivi medici, ai dispositivi indossabili, a quelli smart e, per finire, alle smart city.

I dispositivi IoT inseriti in questi oggetti fisici rientrano principalmente in una di queste due categorie: switch (che inviano un comando a un oggetto) o sensori (che acquisiscono dati e li inviano altrove).

L'acronimo IoT indica qualsiasi sistema di dispositivi fisici che ricevono e trasferiscono i dati su reti wireless, con un intervento manuale limitato. Ciò si ottiene integrando negli oggetti dispositivi di elaborazione.

Ad esempio, un termostato smart — smart assume spesso lo stesso significato di IoT — può ricevere dati sulla posizione dell'utente mentre questi è in viaggio e utilizzarli per regolare la temperatura domestica prima del suo arrivo. Non è necessario che l'utente intervenga e il risultato è migliore rispetto alla regolazione manuale del termostato.

Un tipico sistema IoT, come la casa smart sopra descritta, funziona grazie all'invio, alla ricezione e all'analisi dei dati in un ciclo continuo di feedback. A seconda del tipo di sistema IoT, l'analisi può essere eseguita tramite intervento manuale o da tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning (AI/ML), quasi in tempo reale o nel lungo periodo.

Torniamo all'esempio della casa smart. Per prevedere il momento ottimale in cui controllare il termostato prima di arrivare a casa, il sistema IoT può connettersi all'API Google Maps per esaminare i modelli del traffico locale in tempo reale e utilizzare i dati dell'automobile acquisiti nel lungo periodo per conoscere le abitudini di viaggio dell'utente. I dati IoT acquisiti da ogni utente dei termostati smart possono quindi essere utilizzati dalle aziende dei servizi di pubblica utilità, per iniziative di ottimizzazione su più larga scala.

L'IoT richiama spesso l'attenzione dal punto di vista dell'utente, perché le nuove esperienze tecnologiche, come quelle degli orologi indossabili, vanno considerate anche in relazione ai problemi di privacy e sicurezza che la connessione costante comporta. Questo aspetto è importante per ogni iniziativa IoT a livello aziendale, soprattutto quando l'utente finale è il pubblico generico.

Le soluzioni IoT enterprise consentono alle aziende di migliorare i modelli di business esistenti creando nuove modalità di interazione con clienti e partner, introducendo tuttavia nuove sfide. Il volume di dati che un sistema di dispositivi smart può produrre è imponente e per questo motivo viene definito big data. L'integrazione dei big data nei sistemi esistenti e la configurazione delle azioni analitiche da eseguire su tali dati è complessa.

Quando si scelgono le modalità di realizzazione di una piattaforma IoT, la sicurezza è uno dei principali aspetti da valutare. In ogni caso, per molte aziende i vantaggi apportati dall'IoT ne giustificano l'adozione e in quasi ogni settore industriale si contano ormai numerosi esempi di utilizzo di successo.

L'edge computing fornisce più risorse di elaborazione all'edge di una rete IoT, riducendo la latenza delle comunicazioni fra i dispositivi IoT e le reti IT centrali a cui sono connessi.

Per i dispositivi IoT, è sempre più importante sfruttare l'elaborazione per analizzare velocemente i dati in tempo reale. Il semplice invio o ricezione dei dati è il passaggio che ha segnato l'avvento dell'IoT. Tuttavia, saranno l'invio, la ricezione e l'analisi dei dati nel loro complesso e nelle applicazioni IoT a dettare il futuro.

In un modello di cloud computing, le risorse e i servizi di elaborazione sono spesso centralizzati in datacenter di grandi dimensioni, a cui si accede tramite dispositivi IoT collocati all'edge di una rete. Il modello riduce alcuni costi ed è più efficiente dal punto di vista della condivisione delle risorse. Affinché l'IoT manifesti tutta la sua efficacia, le risorse di elaborazione devono essere più vicine alla posizione dei dispositivi fisici.

È l'edge computing a distribuire le risorse di elaborazione all'edge della rete, centralizzando tutte le altre nel cloud. Questa specifica collocazione delle risorse di elaborazione consente di offrire velocemente informazioni fruibili tramite dati sensibili ai tempi. Il coordinamento mediante dispositivi di tracciatura smart di un parco autoveicoli senza conducente che trasporta container è un esempio impressionante; esistono tuttavia implementazioni più pratiche, come ad esempio il miglioramento dei risultati in ambito sanitario tramite l'analisi dei dati in tempo reale nel luogo di cura.

L'esempio della tecnologia RFID nel settore dei trasporti è utile: la comunicazione tra l'RFID e il lettore si svolge sempre in un'unica direzione. Il dispositivo RFID non può ricevere aggiornamenti così come una rete IT centralizzata non può trasferire dati all'RFID. Non si tratta di un sistema di monitoraggio continuo e quindi la tracciatura logistica può avvenire solo in determinati punti di controllo. Se invece il dispositivo IoT fosse in grado di coordinarsi con i sensori IoT installati nel veicolo che li trasporta, tutti i dati potrebbero essere gestiti dalla rete IT centralizzata.

In questo scenario connesso, ogni dispositivo IoT fisico esige un'elevata potenza di elaborazione, soprattutto se la società che gestisce la logistica utilizza sistemi complessi come i veicoli senza conducente. Invece di essere quindi semplici dispositivi di invio e ricezione, sempre in attesa di istruzioni da un datacenter centralizzato tramite Wi-Fi, i dispositivi IoT dovrebbero elaborare dati e decisioni in maniera autonoma. Questa ubicazione della potenza di calcolo all'edge della rete, anziché in un datacenter centralizzato, è nota come edge computing.

Come ultimo esempio, torniamo alla fabbrica. Poniamo che l'azienda abbia portato un macchinario dotato di Bluetooth presso il sito di lavoro. Il macchinario invia i dati tramite gli smartphone del personale. In questo modo l'azienda controlla anche l'utilizzo e l'ubicazione del macchinario stesso. Se nel corso della giornata dieci dipendenti operano intorno al dispositivo, i loro smartphone saranno sempre collegati al server centrale per indicare la posizione dello strumento. Questa attività ridondante del server può sovraccaricare il sistema IT. Un'app IoT mobile potrebbe utilizzare gli smartphone come un piccolo server a bassa potenza, riducendo le connessioni non necessarie al server centrale.