Per il rilevamento e il monitoraggio tramite sensori e telecamere, è possibile scegliere tra l’elaborazione dei dati in locale sul dispositivo che li raccoglie o nel cloud, ossia collegando le informazioni generate dai sensori e dalle telecamere a una piattaforma centrale, dove vengono raccolti tutti i dati generati. La decisione di optare per un approccio o per l’altro può influenzare sia l’investimento finale che la funzionalità del sistema, quindi è fondamentale prendere in considerazione fattori come il budget, le prestazioni in tempo reale richieste e la quantità di dati da analizzare.
Entrambe le alternative presentano vantaggi e svantaggi, quindi la decisione finale può dipendere dalle specificità del caso d “uso. Nel caso di Urbiotica, l” elaborazione in cloud è stata privilegiata per le sue soluzioni di guida e controllo dei parcheggi grazie ai suoi molteplici vantaggi.
Vantaggi e svantaggi di entrambi gli approcci
Elaborazione in cloud
L’elaborazione in cloud sfrutta la potenza di calcolo superiore delle piattaforme Smart Parking per l’ implementazione di algoritmi più sofisticati. Questo è particolarmente utile per i dispositivi IoT che hanno risorse limitate in termini di batteria e potenza di elaborazione. È quindi importante ridurre al minimo l’elaborazione locale e di conseguenza il consumo di energia per prolungare la durata dei dispositivi riducendo il consumo energetico. .
Inoltre, gli aggiornamenti nel cloud sono immediati e si applicano a tutti i dispositivi connessi contemporaneamente. Non è necessario aggiornare manualmente ogni sensore o telecamera uno per uno, semplificando il processo ed evitando la complessità della gestione operativa.
È importante notare che l’invio di grandi volumi di dati al cloud può aumentare i costi di comunicazione, soprattutto nei sistemi di rilevamento basati su telecamere in cui le immagini e i video sono molto pesanti. Se il sistema si affida a una rete mobile, il costo della contrattazione di dati aggiuntivi può essere più alto del previsto se i dispositivi utilizzano una carta SIM.
Elaborazione locale
L’elaborazione locale dei dati consente ai dispositivi di operare in modo autonomo, senza dipendere dalla connettività del cloud. Questo comporta una serie di vantaggi, come la riduzione della latenza per risposte più rapide in tempo reale, un dettaglio estremamente importante in applicazioni come i sistemi di sicurezza o il controllo del traffico, dove la velocità di risposta può fare la differenza. Tuttavia, non è così importante quando si tratta di parcheggi intelligenti.
Tuttavia, la potenza di elaborazione e l “accuratezza degli algoritmi possono essere limitate rispetto all” elaborazione in cloud e non possono combinare dati provenienti da più fonti, poiché sono limitati ai dati disponibili sul sensore stesso.
U-Spot: rilevamento dell’IoT in ogni singolo spazio
Sistemi di sensori
Delegando la maggior parte dell’elaborazione al cloud, è possibile ridurre il carico di lavoro del sensore e quindi ridurre il consumo energetico per garantire una maggiore durata del dispositivo. Questo approccio può sfruttare gli algoritmi più complessi, come la calibrazione magnetica, che possono trarre vantaggio dall’elaborazione in cloud grazie all’accesso a dati estesi che superano la capacità della memoria e della batteria dei singoli sensori.
Inoltre, la possibilità di combinare le informazioni provenienti da più sensori collegati migliora la precisione della calibrazione e facilita l’implementazione di nuove funzionalità avanzate.
Al contrario, l’elaborazione locale nei sistemi di sensori IoT potrebbe non essere l’opzione più vantaggiosa, viste le limitazioni tecnologiche e di risorse di questi dispositivi. Sebbene l’elaborazione locale sia fattibile, non è altrettanto accurata e la possibilità di combinare i dati provenienti da più fonti è limitata ai dati disponibili sul sensore stesso.
Sistemi di telecamere
Il cloud consente di utilizzare algoritmi più avanzati per attività complesse come l’analisi video e il riconoscimento dei modelli. Questa caratteristica è molto utile negli ambienti in cui è necessario un rilevamento accurato e veloce degli eventi.
Inoltre, il processo di aggiornamento è notevolmente semplificato, in quanto le nuove versioni dell’algoritmo possono essere distribuite immediatamente a tutte le telecamere collegate al sistema, assicurando che la tecnologia rimanga disponibile senza la necessità di intervenire manualmente su ogni dispositivo.
Un altro vantaggio dell “elaborazione cloud è la capacità di combinare le informazioni provenienti da più fonti, fornendo una visione più completa e accurata dell” ambiente monitorato grazie alla possibilità di integrare i dati provenienti da più telecamere in tempo reale. Questa capacità di analisi integrata migliora le prestazioni del sistema nel rilevare e agire.
Elaborando i dati a livello locale, si riduce la quantità di informazioni inviate al cloud e, di conseguenza, anche l “investimento in comunicazioni che questo processo può comportare a seconda del flusso di dati, soprattutto quando si parla di grandi volumi. Inoltre, consente alle telecamere di operare in modo autonomo, senza compromettere le prestazioni del sistema di controllo se si trova in un ambiente in cui la connessione è intermittente o inaffidabile. L” elaborazione locale riduceanche lalatenza.
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Urbiotica ha deciso di concentrare la sua strategia sull’elaborazione in cloud per i suoi dispositivi di guida e controllo dei parcheggi grazie ai suoi vantaggi tangibili. La possibilità di implementare algoritmi più avanzati, la facilità di aggiornamento centralizzato e la possibilità di combinare informazioni provenienti da più fonti sono tutti elementi che supportano questa decisione. Per i nostri clienti, questo si traduce in un sistema più efficiente, affidabile e facile da mantenere.
