IdO Edge Computing

Dans une architecture IoT classique, les appareils intelligents envoient les données collectées au cloud ou à un centre de données distant pour analyse. De grandes quantités de données circulant depuis et vers un appareil peuvent provoquer des goulots d'étranglement qui rendent cette approche inefficace dans tous les cas d'utilisation sensibles à la latence.

L'informatique de périphérie IoT résout ce problème en rapprochant le traitement des données des appareils IoT. Cette stratégie raccourcit le trajet des données et permet au système d'effectuer une analyse de données sur site quasi instantanée.

Cet article est une introduction à l'informatique de périphérie IoT et les avantages d'agir sur les données aussi près que possible de leur source. Poursuivez votre lecture pour découvrir pourquoi l'edge computing est un catalyseur essentiel pour les cas d'utilisation de l'IoT dans lesquels le système doit capturer et analyser d'énormes quantités de données en temps réel.

Qu'est-ce que l'informatique de périphérie IoT ?

L'informatique de périphérie IoT est la pratique consistant à utiliser le traitement des données à la périphérie du réseau pour accélérer les performances d'un système IoT. Au lieu d'envoyer des données à un serveur distant, l'informatique de périphérie permet à un appareil intelligent de traiter les données brutes de l'IoT sur un serveur de périphérie proche.

Le traitement des données à proximité ou au point d'origine entraîne une latence nulle . Cette fonctionnalité peut faire ou défaire la fonctionnalité d'un appareil IoT qui exécute des tâches urgentes.

Rapprocher physiquement le traitement des données des appareils IoT offre une série d'avantages à l'informatique d'entreprise, tels que :

• Des services plus rapides et plus fiables.
• Une expérience client plus fluide.
• Analyses sur site en temps réel.
• La possibilité de filtrer et d'agréger les données brutes pour réduire le trafic envoyé à un serveur externe ou au cloud.
• Réduction des coûts d'exploitation (OpEx) grâce à une utilisation moindre de la bande passante et à des besoins en capacité de centre de données réduits
• Plus de sécurité grâce à moins de connexions externes et moins de place pour les mouvements latéraux potentiels.

L'informatique de périphérie IoT est un catalyseur essentiel pour l'IoT, car cette stratégie vous permet d'exécuter de manière fiable une application à faible latence sur un appareil IoT. Le traitement Edge est une option idéale pour tout cas d'utilisation IoT qui :

• Nécessite une prise de décision en temps réel.
• A des défaillances potentiellement catastrophiques.
• Traite des quantités extrêmes de données.
• S'exécute dans un environnement où la connectivité cloud est soit inutilisée, soit totalement indisponible.

Cloud et edge computing ne sont pas mutuellement exclusifs. Les deux paradigmes informatiques sont parfaitement adaptés, car un serveur périphérique (dans la même région ou dans les mêmes locaux) peut gérer des tâches urgentes tout en envoyant des données filtrées vers le cloud pour une analyse plus approfondie et plus chronophage.

Appareils Edge contre appareils IoT

L'informatique en périphérie IoT repose sur l'utilisation combinée d'appareils en périphérie et IoT :

• Un appareil IoT est une machine connectée à Internet qui peut générer et transmettre des données à l'unité de traitement (soit un appareil périphérique, le cloud ou un serveur central). Ces appareils sont généralement équipés de capteurs spéciaux et n'ont qu'un seul objectif.
• Un appareil périphérique est un élément matériel qui fonctionne à proximité de l'utilisateur ou de l'appareil qui génère des données brutes. Ces appareils disposent de suffisamment de ressources informatiques pour traiter les données et prendre des décisions avec des latences inférieures à la milliseconde, une vitesse impossible à atteindre si les données doivent d'abord traverser un réseau.

Dans certains cas, les termes dispositifs périphériques et IoT peuvent être interchangeables . Un appareil IoT peut également être un appareil périphérique s'il dispose de suffisamment de ressources de calcul pour prendre des décisions à faible latence et traiter les données. De plus, un appareil périphérique peut faire partie de l'IoT s'il dispose d'un capteur qui génère des données brutes.

Cependant, la création d'appareils dotés à la fois de capacités IoT et de périphérie n'est pas rentable. Une meilleure option consiste à déployer plusieurs appareils IoT moins chers qui génèrent des données et à les connecter tous à un seul serveur périphérique capable de traiter les données.

Comment l'IoT et l'Edge Computing fonctionnent-ils ensemble ?

Edge computing fournit un système IoT avec une source locale de traitement, de stockage et de calcul des données. L'appareil IoT collecte des données et les envoie au serveur Edge. Pendant ce temps, le serveur analyse les données à la périphérie du réseau local, permettant un traitement des données plus rapide et plus facilement évolutif.

Par rapport à la conception habituelle qui implique l'envoi de données à un serveur central pour analyse, un système informatique de pointe IoT a :

• Réduction de la latence de communication entre l'appareil IdO et le réseau
• Des temps de réponse plus rapides et une efficacité opérationnelle accrue.
• Réduction de la consommation de bande passante du réseau, car le système ne diffuse les données que dans le cloud à des fins de stockage ou d'analyse à long terme
• La possibilité de continuer à fonctionner même si le système perd la connexion avec le cloud ou le serveur central.

L'informatique de périphérie est un moyen efficace et rentable d'utiliser l'Internet des objets à grande échelle sans risquer de surcharger le réseau. Une entreprise qui s'appuie sur la périphérie IoT réduit également l'impact d'une éventuelle violation de données. Si quelqu'un viole un périphérique périphérique, l'intrus n'aura accès qu'aux données brutes locales (contrairement à ce qui se passe si quelqu'un pirate un serveur central).

La même logique de "rayon d'explosion plus petit" s'applique aux fuites de données accidentelles et aux menaces similaires à l'intégrité des données.

De plus, l'edge computing offre une couche de redondance pour les tâches IoT critiques. Si une seule unité locale tombe en panne, d'autres serveurs périphériques et appareils IoT peuvent continuer à fonctionner sans problème. Il n'y a pas de point de défaillance unique qui puisse interrompre toutes les opérations.

Fonctionnalités d'informatique de périphérie IoT

Bien que chaque système informatique de périphérie IoT présente des caractéristiques uniques, tous les déploiements partagent plusieurs caractéristiques. Vous trouverez ci-dessous une liste de 6 fonctionnalités que vous pouvez trouver dans tous les cas d'utilisation de l'informatique de périphérie IoT.

Charges de travail consolidées

Un appareil de périphérie plus ancien exécute généralement des applications propriétaires sur un RTOS propriétaire (système d'exploitation en temps réel). Un système de périphérie IoT de pointe dispose d'un hyperviseur qui extrait les couches du système d'exploitation et des applications du matériel sous-jacent.

L'utilisation d'un hyperviseur permet à un seul appareil informatique de périphérie d'exécuter plusieurs systèmes d'exploitation, ce qui :

• Ouvre la voie à la consolidation de la charge de travail.
• Réduit l'empreinte physique requise à la périphérie.

Par conséquent, le prix du déploiement en périphérie est bien inférieur à ce que vous deviez payer auparavant pour mettre en place un système informatique en périphérie de premier plan.

Pré-traitement et filtrage des données

Les systèmes de périphérie antérieurs fonctionnaient généralement en demandant au serveur distant de demander une valeur à la périphérie, qu'il y ait eu ou non des modifications récentes. Un système de déplacement en périphérie IoT peut prétraiter les données à la périphérie (généralement via un agent de périphérie) et envoyer uniquement les informations pertinentes au cloud. Cette approche :

• Réduit les risques de goulots d'étranglement des données.
• Améliore les taux de réponse du système.
• Réduit les coûts de stockage dans le cloud et de bande passante

Gestion évolutive

Les ressources périphériques plus anciennes utilisaient souvent des protocoles de communication série difficiles à mettre à jour et à gérer à grande échelle. Une entreprise peut désormais connecter des ressources informatiques de périphérie IoT à des réseaux locaux ou étendus (LAN ou WAN), ce qui permet une gestion centralisée.

Les plates-formes de gestion Edge gagnent également en popularité, car les fournisseurs cherchent à rationaliser encore davantage les tâches associées aux déploiements Edge à grande échelle.

Architecture ouverte

Les protocoles propriétaires et les architectures fermées étaient courants dans les environnements périphériques depuis des années. Malheureusement, ces fonctionnalités entraînent souvent des coûts d'intégration et de changement élevés en raison de la dépendance vis-à-vis des fournisseurs. C'est pourquoi l'informatique de pointe moderne s'appuie sur une architecture ouverte avec :

• Protocoles standardisés (par exemple, OPC UA, MQTT).
• Structures de données sémantiques (par exemple, Sparkplug).

L'architecture ouverte réduit les coûts d'intégration et augmente l'interopérabilité des fournisseurs, deux facteurs critiques pour la viabilité de l'informatique de périphérie IoT.

Analyse en périphérie 

Les versions antérieures des appareils périphériques avaient une puissance de traitement limitée et pouvaient généralement effectuer une seule tâche, comme l'ingestion de données.

De nos jours, un système informatique de périphérie IoT dispose de capacités de traitement plus puissantes pour analyser les données à la périphérie. Cette fonctionnalité est essentielle pour les cas d'utilisation à faible latence et à haut débit de données que l'informatique de périphérie traditionnelle ne pourrait pas gérer de manière fiable.

Applications distribuées

Les ressources informatiques intelligentes de périphérie IoT découplent les applications du matériel sous-jacent. Cette fonctionnalité permet une architecture flexible dans laquelle une application peut se déplacer entre les ressources de calcul à la fois :

• Verticalement (par exemple, de la ressource périphérique au cloud).
• Horizontalement (par exemple, d'une ressource informatique en périphérie à une autre).

Une entreprise peut déployer une application périphérique dans trois types d'architecture :

• Avantage à 100 % : Cette architecture dispose de toutes les ressources de calcul sur site. Cette conception est populaire auprès des organisations qui ne souhaitent pas envoyer de données hors site, généralement en raison de problèmes de sécurité. Une entreprise qui est d'accord avec de lourds investissements sur site est également un adopteur typique.
• Architecture épaisse + cloud : Cette conception comprend un centre de données sur site, un déploiement cloud et des ressources de calcul en périphérie. Un choix courant pour les entreprises qui ont déjà investi massivement dans un centre de données sur site, mais qui ont ensuite décidé d'utiliser le cloud pour agréger et analyser les données (généralement à partir de plusieurs installations).
• Architecture fine (ou micro) edge + cloud : Cette approche inclut toujours des ressources de calcul cloud connectées à une (ou plusieurs) ressource de calcul edge plus petite. Il n'y a pas de centres de données sur site dans cette conception.

Cas d'utilisation de l'informatique de périphérie IoT

L'informatique de périphérie peut jouer un rôle essentiel dans toute conception IoT qui nécessite une faible latence ou un stockage de données local. Voici quelques cas d'utilisation intéressants :

• IoT industriel (IIoT) : Les capteurs IoT peuvent suivre l'état des machines industrielles, en identifiant les problèmes tels que les pannes ou la surutilisation. Pendant ce temps, un serveur périphérique peut répondre aux problèmes avant un sinistre potentiel.
• Voitures autonomes : Un véhicule autonome circulant sur la route doit pouvoir collecter et traiter des données en temps réel (trafic, piétons, panneaux de signalisation, feux stop, etc.). Les voitures automatiques étant un cas d'utilisation sans latence, l'utilisation de l'IoT en périphérie est le seul moyen de s'assurer qu'une voiture autonome peut s'arrêter ou tourner assez rapidement pour éviter un accident.
• Convois de camions automatisés : L'informatique de périphérie IoT peut également permettre à une entreprise de créer un convoi de camions automatisé. Un groupe de camions alimentés par l'IdO peut se déplacer les uns derrière les autres en convoi, ce qui permet d'économiser sur les coûts de carburant et de réduire les embouteillages. Dans ce scénario, seul le premier camion nécessiterait un conducteur humain.
• Inférence visuelle : Une caméra haute résolution avec un ordinateur de périphérie IoT peut consommer des flux vidéo et effectuer des inférences sur les données collectées. Cet équipement peut détecter des personnes avec des températures élevées, des intrus dans des zones réglementées, des violations de sécurité, une anomalie sur les lignes de production, etc.
• Surveillance conditionnelle à distance : Dans un scénario où une panne peut être catastrophique (par exemple, un oléoduc ou un gazoduc), l'utilisation de la périphérie IoT pour surveiller le système est une évidence. Un capteur IoT peut suivre l'état d'un actif (par exemple, la température, la pression, le stress, etc.), et le serveur périphérique peut reconnaître et répondre à un problème potentiel en quelques millisecondes.

IoT Edge Computing :un élément qui change la donne pour l'informatique d'entreprise

Aujourd'hui, le secteur de l'IoT opère dans de nombreux scénarios sans informatique de pointe. Cependant, à mesure que le nombre d'appareils connectés augmente et que les entreprises explorent de nouveaux cas d'utilisation, la capacité à récupérer et à traiter les données plus rapidement deviendra un facteur décisif. Attendez-vous à ce que l'informatique de périphérie IoT joue un rôle central dans les années à venir, alors que de plus en plus d'entreprises commencent à rechercher les avantages du traitement des données sans latence.