Equinix esprime il suo punto di vista su una delle innovazioni più chiacchierate del mondo tecnologico, quella dei digital twin.
Nella propria 2022 Global Tech Trends Survey, Equinix ha rilevato come il 77% dei leader IT a livello globale consideri l’integrazione della tecnologia IoT, come i gemelli digitali, una priorità per la propria azienda.
Un digital twin, un gemello digitale, è una ricreazione virtuale o una simulazione del mondo reale, da un’intera catena di fornitura aziendale a un singolo componente, fino a determinati processi e servizi, sottolinea Equinix.
Quasi tutto può essere “gemellato” e svariati settori, dal manifatturiero all’automobilistico, aeronautico, energetico, dei servizi pubblici, sanitario, logistico e retail hanno adottato i gemelli digitali per aumentare la produttività e l’efficienza.
I benefici sono innegabili, sostiene Equinix: nella progettazione e simulazione di città intelligenti per soddisfare la domanda globale di un futuro sostenibile. Nell’industria sanitaria per la progettazione e l’implementazione della tecnologia digitale negli ospedali intelligenti. Nell’industria automobilistica per acquisire i dati operativi di un veicolo per valutarne le condizioni in tempo reale e ottimizzarne l’utilizzo.
E – aggiunge Equinix – non a caso, entro il 2025, si prevede che il valore dei gemelli digitali nell’industria manifatturiera raggiungerà un mercato di oltre sei miliardi di dollari.
Un gemello digitale è dunque un modello informatico che rappresenta un artefatto fisico corrispondente. I modelli odierni vengono creati utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e di machine learning, e consentono alle aziende di prevedere il comportamento degli artefatti fisici.
I digital twin consentono alle aziende di esplorare scenari “what-if“, come ad esempio: posso far volare questo aereo per altre 10 ore? Come sarà il profilo termico di un data center se installiamo altri dieci rack da 20KW? Cosa succede se metto il prodotto X e il prodotto Y uno accanto all’altro sullo scaffale del negozio?
Workflow dei digital twin
Per quanto riguarda il workflow, la creazione e l’utilizzo di un gemello digitale si articola in quattro fasi fondamentali, che Equinix spiega in dettaglio.
Data ingestion
Nella fase di data ingestion, vengono raccolti i dati dagli artefatti fisici che si desidera rappresentare con un gemello digitale. La quantità di dati varia in base all’oggetto fisico e al livello di dettaglio del modello richiesto, ma i dati grezzi utilizzati per creare un digital twin possono essere dell’ordine di diversi terabyte.
È necessario raccogliere dati da un numero sufficiente di campioni per ottenere una rappresentazione accurata. Ad esempio, per creare un gemello digitale di un particolare aereo, sono necessari i dati di più aerei fisici di quella particolare marca e modello. Esistono molti strumenti e framework per la data ingestion. Inoltre, per trasferire i dati dai sensori incorporati in varie entità fisiche si utilizzano varie reti, come quelle cablate, a bassa potenza, 5G e Wi-Fi.
Data cleansing & aggregation
Successivamente, è necessario “pulire” i dati raccolti dagli artefatti fisici per rimuovere il rumore e i dati sporchi.
Spesso questa fase comporta anche l’aggregazione dei dati provenienti da più fonti esterne, come broker di dati, cloud pubblici e data center privati.
Creazione del digital twin
Quando è il momento di creare il gemello digitale, di solito collabora un team di creatori di contenuti, che possono essere sparsi in tutto il mondo. Il processo di creazione di un gemello digitale può essere ad alta intensità di calcolo e coinvolgere complessi modelli di intelligenza artificiale e di ML.
L’hardware di ultima generazione per l’addestramento dei modelli basato su GPU può consumare oltre 30 kVA per rack, il che richiede un supporto per il raffreddamento a liquido. Nella maggior parte dei casi, questo tipo di infrastruttura non può essere ospitata in data center privati.
Utilizzo dei digital twin
Come già detto, i gemelli digitali possono essere utilizzati per esplorare scenari “what-if“. Esistono diversi tipi di digital twin:
- Una rappresentazione statica di un oggetto fisico.
- Una rappresentazione statica di un oggetto fisico il cui stato viene aggiornato in tempo reale su una dashboard.
- Una rappresentazione statica di un oggetto fisico che è in grado di prevedere uno stato futuro.
- Una rappresentazione dinamica di un oggetto fisico il cui stato viene aggiornato in tempo reale ed è in grado di fare previsioni e di rispondere a interrogazioni in tempo reale.
Sempre più spesso i gemelli digitali sono ospitati vicino al luogo in cui vengono generati i dati necessari per mantenerli aggiornati. Esistono più posizioni periferiche in cui il gemello digitale può essere ospitato e bisogna considerare i compromessi rispetto all’accuratezza del modello e ai costi di hosting dell’infrastruttura.
Le best practice di data management per i gemelli digitali
1. Se i dati del digital twin sono generati al di fuori del cloud, archiviarli ed elaborarli al di fuori del cloud
Molte organizzazioni – sottolinea Equinix – si stanno rendendo conto che se i dati grezzi utilizzati per creare un gemello digitale vengono generati all’edge, non ha senso dal punto di vista dei costi, della privacy e delle prestazioni spostare tali dati in un cloud pubblico remoto e centrale.
Inoltre, nei cloud pubblici si può incorrere in costi aggiuntivi per l’archiviazione dei dati, come un “data access cost” per ogni operazione di accesso ai dati e costi di uscita dei dati dal cloud. In molti casi d’uso, questi costi variabili possono rappresentare una parte sostanziale dei costi complessivi di cloud storage.
Oltre a questo, spesso è difficile ottenere l’accesso alle istanze di calcolo GPU più recenti nel cloud pubblico a causa dell’elevata domanda. Per questo motivo, molti clienti stanno posizionando sia l’elaborazione che lo storage al di fuori di un cloud pubblico centrale, per la creazione di digital twin.
Tuttavia, se si desidera mantenere gli investimenti nei servizi cloud esistenti, si può adottare un’architettura ibrida in cui si accede ai servizi di AI e ML nel cloud pubblico ma si conservano i dati (a costi inferiori) in una posizione adiacente al cloud.
Questo approccio consente di utilizzare servizi cloud innovativi da più cloud. I data center di Equinix International Business Exchange (IBX), sottolinea l’azienda, si trovano nel raggio di 1-2 millisecondi (ms) dalla maggior parte dei cloud pubblici, in oltre 70 mercati, e sono quindi il luogo cloud-adiacente ideale per ospitare grandi set di dati generati in un determinato mercato.
2. Scegliere l’edge giusto per ospitare il gemello digitale
Una volta che il digital twin è stato progettato e creato, deve essere ospitato nella giusta postazione edge per alimentarlo con flussi di dati appropriati in tempo reale per mantenere il suo stato aggiornato.
Ad esempio, quando si esegue la manutenzione predittiva di aerei e automobili, è necessario eseguire l’elaborazione del gemello digitale sia negli headset AR/VR che in una postazione edge con una latenza di rete inferiore a 20 ms (round trip time, RTT). Per i casi d’uso del digital twin AR/VR sensibili al movimento e ai cambiamenti in tempo reale dell’ambiente circostante, è necessario eseguire l’elaborazione appropriata sia negli occhiali che in una postazione server con una latenza RTT <5 ms.
Tuttavia, per i casi d’uso che possono tollerare latenze più elevate, ha più senso ospitare il gemello digitale in un nodo più alto nella gerarchia dell’edge, perché questo può aiutare ad ammortizzare i costi Capex e Opex su più gemelli digitali attivi in più postazioni edge. Nella maggior parte dei mercati, i data center IBX di Equinix si trovano a meno di 10 ms di RTT dai dispositivi finali e rappresentano quindi un luogo ottimizzato per ospitare i digital twin per molti casi d’uso.
3. Scegliere un marketplace di digital twin integrato con federated AI
Sempre più spesso – prosegue l’analisi di Equinix – non si costruiscono gemelli digitali da zero. Ovvero, si personalizza o migliora un digital twin creato in precedenza o si crea un gemello digitale composito che aggrega gemelli digitali più piccoli. Si sta quindi entrando nel mondo dei marketplace dei digital twin, dove le aziende possono acquistare o vendere modelli digitali.
Ad esempio, il produttore di un sistema di climatizzazione per auto potrebbe offrire il suo gemello digitale a diversi produttori di veicoli. Questi marketplace sfruttano la potenza degli ecosistemi e ampliano il potenziale dei gemelli digitali. Nell’IDC FutureScape 2022 Predictions, IDC ha previsto che “entro il 2025, l’80% dei partecipanti agli ecosistemi industriali sfrutterà i propri gemelli digitali di prodotti, asset e processi per condividere dati e informazioni con altri partecipanti“.
Gli ecosistemi digitali interconnessi stanno rapidamente diventando una priorità strategica per le aziende. Secondo l’indagine 2022 Global Tech Trends Survey di Equinix, il 76% dei leader del settore digitale ha dichiarato che la connessione con nuovi ecosistemi digitali è una priorità assoluta nella propria strategia tecnologica. Questi ecosistemi dinamici e fiorenti presentano nuove opportunità per lo sviluppo di gemelli digitali.
I marketplace di gemelli digitali di prima generazione forniscono un catalogo in cui i venditori possono registrare i loro digital twin e gli acquirenti possono acquistarli. Alcuni di questi marketplace consentono anche ai fornitori di dati di trasferire i dati nel luogo in cui è ospitato il marketplace (ad esempio, un cloud pubblico) e un consumatore può utilizzare le risorse di intelligenza artificiale disponibili nel cloud pubblico per creare gemelli digitali utilizzando i dati grezzi dei fornitori.
I marketplace di gemelli digitali di seconda generazione sono integrati con orchestratori di federated AI che consentono ai creatori di gemelli digitali di procurarsi dati da più fornitori di dati. In molti casi, questi data provider non vogliono che i loro dati grezzi escano dai confini del loro perimetro di sicurezza. Pertanto, i marketplace di seconda generazione forniscono orchestratori di intelligenza artificiale federata in cui, invece di spostare i dati in una posizione di calcolo centralizzata (ad esempio, un cloud pubblico), si sposta il calcolo dove si trovano i dati (data center privati dei clienti o postazioni in una struttura di colocation) per costruire il modello di gemello digitale.
I dati grezzi non lasciano mai la vicinanza fisica del data provider, ma solo il modello locale che è stato costruito utilizzando i dati in quel particolare sito viene portato fuori. Per salvaguardare i modelli locali si utilizzano tecniche di crittografia omomorfa o di privacy differenziale. Questi modelli locali vengono aggregati in una posizione centrale per creare un digital twin migliore. In questo modo, gli scambi di seconda generazione consentono ai creatori di gemelli digitali di accedere a dati riservati che storicamente non erano facilmente accessibili.
Come Equinix può aiutare
Questi sono solo alcuni degli ultimi cambiamenti nello spazio del digital twin. Equinix e i suoi partner possono fornire un’infrastruttura AI per aiutare i clienti a creare modelli di digital twin e a eseguire inferenze di digital twin più vicino all’edge, dove vengono generati i dati, con soluzioni come i servizi bare metal di Equinix Metal.
Equinix Fabric aiuta a collegare le infrastrutture ad alta intensità di calcolo (ad esempio, i cloud pubblici), dove vengono creati i modelli di gemelli digitali, alle postazioni edge metro, dove i modelli di gemelli digitali vengono utilizzati.
Nell’era della collaborazione distribuita, in cui i team di sviluppo possono risiedere a livello globale in siti distribuiti, Equinix Fabric aiuta a spostare enormi set di dati tra questi siti in modo sicuro e ad alta velocità.
Platform Equinix fornisce ai clienti calcolo, storage e una rete connessa Infrastructure as a Service (IaaS) in sedi distribuite a livello globale per la creazione e l’utilizzo dei digital twin.
