Au lieu d'envoyer des données vers le cloud, pourquoi ne pas envoyer le cloud vers la périphérie ?

Adi Hirschtein d'Iguazio

À l'ère de l'IoT, les entreprises exigent de plus en plus que les décisions critiques soient prises en quelques fractions de secondes. Pourtant, dans les situations les plus urgentes, déclare Adi Hirschtein, directeur des produits chez Iguazio ,  la latence impliquée dans l'envoi de leurs données vers un cloud centralisé et inversement pose des obstacles importants à l'efficacité et à l'économie.

Comment les entreprises d'aujourd'hui peuvent-elles profiter des avantages de l'IoT tout en évitant le problème gênant de latence ? Entrez dans l'Intelligent Edge Computing :la solution qui peut accélérer considérablement la livraison des données en les traitant plus près de leur source.

Établi à un peu moins de 80 millions de dollars (69,55 millions d'euros) en 2017, le marché de l'informatique de pointe aux États-Unis à lui seul devrait atteindre plus d'un milliard de dollars (0,87 milliard d'euros) d'ici 2025, alors que de plus en plus d'entreprises de tous les secteurs cherchent à tirer parti de ses avantages. . Business Insider prévoit que d'ici 2020, 5,6 milliards d'appareils IoT d'entreprise et du secteur public exploiteront l'informatique de pointe pour la collecte et le traitement de leurs données, soit près de neuf fois plus qu'en 2015.

Cela étant dit, le cloud ne va encore nulle part. En travaillant avec des plates-formes hybrides, les entreprises peuvent tirer parti de la périphérie pour prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes, ainsi que réduire les coûts de bande passante, tout en bénéficiant d'une connectivité élevée aux clouds publics pour les données historiques et l'informatique élastique. En combinant les deux, des modèles d'apprentissage automatique sont développés dans le cloud et déployés automatiquement à la périphérie pour des performances maximales.

Un besoin critique

Considérez quelques cas d'utilisation illustratifs dans lesquels le processus fastidieux d'envoi de données dans les deux sens vers un cloud centralisé pourrait compromettre les performances des entreprises et la sécurité publique.

Si l'intelligence localisée dans une usine industrielle prédit ou détecte une panne d'équipement dans l'IoT industriel (IIoT), les usines doivent cesser leurs opérations et déclencher des actionneurs d'auto-réparation dès que possible pour éviter de détruire davantage les machines, et plus important encore avec les équipements industriels lourds en mouvement – éviter de mettre la vie des salariés en danger.

Le besoin pressant de solutions d'informatique de périphérie dans les environnements industriels explique pourquoi la fabrication devrait représenter la plus grande tranche du marché de l'informatique de périphérie aux États-Unis en 2025, avec 306 millions de dollars (266,04 millions d'euros).

Dans les télécommunications, l'informatique de pointe est un outil essentiel pour surveiller et prévoir la santé du réseau en temps réel. Cela ne peut être réalisé qu'en traitant un débit de messages élevé à partir de plusieurs flux, en corrélation avec les données historiques à la périphérie. Sans la capacité de l'informatique de périphérie à traiter et à agir sur des flux de données distincts en temps réel, le processus d'analyse serait beaucoup plus inefficace et prendrait beaucoup plus de temps, ce qui augmenterait considérablement la probabilité de pannes majeures du réseau cellulaire.

Ces pannes, si elles sont causées par des phénomènes naturels ou des cyberattaques, ont la capacité de mettre à genoux la région touchée, ce qui aggrave l'importance de la capacité d'un opérateur de télécommunications à détecter et à résoudre rapidement les pannes. En ce qui concerne la sécurité publique, l'efficacité et le temps sont essentiels à la résolution d'un crime. Toute la technologie dont disposent les forces de l'ordre - destinée à accélérer la résolution des cas - est gaspillée lorsque le traitement en nuage retarde sérieusement l'analyse des données.

Dans les cas extrêmes, ce sont exactement ces trois minutes supplémentaires qui permettent aux forces de l'ordre d'assurer la sécurité du public. Seule une solution de périphérie peut rapidement corréler les données de plusieurs sources de données non structurées et structurées pour ouvrir la voie à la police pour détecter et prévenir les activités criminelles. Comme pour d'autres cas d'utilisation hautement sensibles dans lesquels les décideurs ont besoin d'un accès rapide à des analyses exploitables, le traitement de données hyperlocalisé est la seule réponse.

Repenser la gestion des données

Au milieu de l'infusion de l'IoT dans pratiquement tous les aspects de l'entreprise, les entreprises ont généré une demande sans précédent d'accès et d'analyse de grandes quantités de données. Dans ce climat, les entreprises ont deux choix :elles peuvent soit envoyer toutes leurs données pour traitement vers le cloud, soit choisir de faire traiter et analyser localement leurs données les plus critiques et urgentes tout en utilisant le cloud pour la formation et l'élasticité des modèles d'apprentissage automatique. .

Le premier rend les entreprises vulnérables aux retards de toutes sortes et impose des coûts et des risques importants. Ce dernier offre aux entreprises l'avantage dont elles ont besoin pour augmenter les temps de réponse. Tout cela soulève une question importante :au lieu d'envoyer toutes les données vers le cloud et inversement, pourquoi ne pas déplacer ce cloud vers la périphérie elle-même ? Les entreprises semblent se poser cette question et accepter.

Selon un Gartner analyse, d'ici 2022, les trois quarts des données des entreprises seront traitées et analysées en dehors des centres de données centralisés, contre moins de 10 % en 2017. À mesure que de plus en plus d'entreprises adopteront l'approche de périphérie intelligente, cela signifiera plus de simplicité, de performances et de sécurité – apporter les avantages de l'IoT à un plus grand nombre d'entreprises et de gouvernements, sans encourir de coûts inutiles en temps et en argent.

L'analyse de pointe permet non seulement aux entreprises d'être plus compétitives dans leurs secteurs respectifs, mais aussi d'effectuer efficacement leurs tâches en temps réel, ce qui est essentiel dans notre réalité interconnectée.

L'auteur de ce blog est Adi Hirschtein, directeur de produit chez Iguazio