Edge Computing vs Cloud Computing : différences clés expliquées

Le terme « Edge computing » (informatique de périphérie) fait référence à l'informatique en tant que paradigme distribué. Il rapproche le stockage de données et la puissance de calcul de l'appareil ou de la source de données où elle est le plus nécessaire. L'information n'est pas traitée sur le cloud filtrée par des centres de données distants ; au lieu de cela, le cloud vient à vous. Cette distribution élimine le temps de latence et économise la bande passante.

L'Edge Computing est une approche alternative à l'environnement cloud par opposition à l'« Internet des objets » (IoT). Il s'agit de traiter les données en temps réel près de la source de données, qui est considérée comme la « périphérie » du réseau. Il s'agit d'exécuter les applications le plus physiquement possible du site où les données sont générées au lieu d'un cloud centralisé, d'un centre de données ou d'un emplacement de stockage de données.

Poursuivez votre lecture pour apprendre les différences entre l'edge computing et le cloud computing.

Qu'est-ce que l'Edge Computing ?

L'Edge Computing permet de distribuer les ressources informatiques et les services d'application le long du chemin de communication, via une infrastructure informatique décentralisée.

Les besoins informatiques sont satisfaits plus efficacement lors de l'utilisation de l'edge computing. Partout où il y a une exigence de collecte de données ou où un utilisateur effectue une action particulière, elle peut être complétée en temps réel. Généralement, les deux principaux avantages associés à l'edge computing sont l'amélioration des performances et la réduction des coûts opérationnels, qui sont décrits brièvement ci-dessous.

Avantages de l'utilisation de l'Edge Computing

Performance améliorée

Outre la collecte de données pour transmission vers le cloud, l'edge computing traite, analyse et effectue les actions nécessaires sur les données collectées localement. Comme ces processus sont complétés en millisecondes, il est devenu essentiel pour optimiser les données techniques, quelles que soient les opérations.
Le transfert de grandes quantités de données en temps réel de manière rentable peut être un défi, principalement lorsqu'il est effectué depuis des sites industriels distants. Ce problème est résolu en ajoutant de l'intelligence aux dispositifs présents à la périphérie du réseau. L'edge computing rapproche les capacités analytiques de la machine, ce qui élimine l'intermédiaire. Cette configuration offre des options moins coûteuses pour optimiser la performance des actifs.

Réduction des coûts opérationnels

Dans le modèle cloud computing, la connectivité, la migration de données, la bande passante et la latence sont assez coûteuses. Cette inefficacité est corrigée par l'edge computing, qui a une exigence de bande passante significativement moindre et moins de latence. En appliquant l'edge computing, un continuum précieux du dispositif au cloud est créé, qui peut gérer les quantités massives de données générées. Les ajouts coûteux de bande passante ne sont plus nécessaires car il n'y a pas besoin de transférer des gigaoctets de données vers le cloud. Il analyse également les données IoT sensibles au sein d'un réseau privé, protégeant ainsi les données sensibles. Les entreprises ont maintenant tendance à préférer l'edge computing. Cela est dû à sa performance opérationnelle optimisable, au respect des protocoles de conformité et de sécurité, ainsi qu'aux coûts inférieurs.

L'edge computing peut aider à réduire la dépendance au cloud et à améliorer la vitesse de traitement des données par conséquent. De plus, il existe déjà de nombreux dispositifs IoT modernes qui ont une puissance de traitement et du stockage disponibles. Le passage au traitement de périphérie permet d'utiliser ces dispositifs à leur plein potentiel.

Exemples d'Edge Computing

La meilleure façon de démontrer l'utilisation de cette méthode est à travers quelques exemples clés d'edge computing. Voici quelques scénarios où l'edge computing est le plus utile :

Véhicules autonomes

Les voitures auto-conduites ou alimentées par l'IA et autres véhicules nécessitent un volume massif de données de leur environnement pour fonctionner correctement en temps réel. Un délai se produirait si le cloud computing était utilisé.

Services de streaming

Des services comme Netflix, Hulu, Amazon Prime et Disney+ créent tous une charge lourde sur l'infrastructure réseau. L'edge computing aide à créer une expérience plus fluide via la mise en cache de périphérie (edge caching). C'est lorsque le contenu populaire est mis en cache dans des installations situées plus près des utilisateurs finaux pour un accès plus facile et plus rapide.

Maisons intelligentes

Similaire aux services de streaming, la popularité croissante des maisons intelligentes pose un problème. C'est maintenant trop de charge réseau pour se fier au cloud computing conventionnel seul. Traiter l'information plus près de la source signifie moins de latence et des temps de réponse plus rapides dans les scénarios d'urgence. Les exemples incluent les équipes médicales, les pompiers ou le déploiement de la police.

Notez que les organisations peuvent perdre le contrôle de leurs données si le cloud est situé dans plusieurs endroits à travers le monde. Cette configuration peut poser un problème pour certaines institutions telles que les banques, qui sont tenues par la loi de stocker les données dans leur pays d'origine uniquement. Bien que des efforts soient en cours pour trouver une solution, le cloud computing a des inconvénients clairs en matière de sécurité des données cloud.

Qu'est-ce que le Cloud Computing ?

Le cloud computing fait référence à l'utilisation de divers services tels que les plateformes de développement logiciel, le stockage, les serveurs et d'autres logiciels via la connectivité Internet. Les fournisseurs de cloud computing ont trois caractéristiques communes mentionnées ci-dessous :

• Les services sont évolutifs
• Un utilisateur doit payer les frais des services utilisés, qui peuvent inclure la mémoire, le temps de traitement et la bande passante.
• Les fournisseurs cloud gèrent le back-end de l'application.

Modèles de service du Cloud Computing

Les services de cloud computing peuvent être déployés en termes de modèles d'affaires, qui peuvent différer selon les exigences spécifiques. Certains des modèles de service conventionnels employés sont décrits brièvement ci-dessous.

1. Platform as a Service (PaaS) : Le PaaS permet aux consommateurs d'acheter l'accès à des plateformes, leur permettant de déployer leurs logiciels et applications sur le cloud. Le consommateur ne gère pas les systèmes d'exploitation ou l'accès réseau, ce qui peut créer certaines contraintes sur la nature des applications qui peuvent être déployées. Amazon Web Services, Rackspace et Microsoft Azure sont des exemples.
2. Software as a Service (SaaS) : Dans le SaaS, les consommateurs doivent acheter la capacité d'accéder ou d'utiliser une application ou un service, hébergé par le cloud.
3. Infrastructure as a Service (IaaS) : Ici, les consommateurs peuvent contrôler et gérer les systèmes d'exploitation, les applications, la connectivité réseau et le stockage, sans contrôler le cloud eux-mêmes.

Modèles de déploiement du Cloud Computing

Tout comme les modèles de service, les modèles de déploiement du cloud computing dépendent également des exigences. Il y a quatre principaux modèles de déploiement, chacun ayant ses caractéristiques.

1. Community Cloud (Cloud communautaire) : Les infrastructures Community Cloud permettent à un cloud d'être partagé entre plusieurs organisations ayant des intérêts communs et des exigences similaires. En conséquence, cela limite les coûts d'investissement car ils sont partagés entre les nombreuses organisations les utilisant. Ces opérations peuvent être menées avec un tiers sur site ou 100 % en interne.
2. Private Cloud (Cloud privé) : Les clouds privés sont déployés, maintenus et exploités uniquement pour des organisations spécifiques.
3. Public Cloud : Les clouds publics peuvent être utilisés par le public sur une base commerciale mais appartiennent à un fournisseur de services cloud. Un consommateur peut ainsi développer et déployer un service sans les ressources financières substantielles requises dans d'autres options de déploiement.
4. Hybrid Cloud (Cloud hybride) : Ce type d'infrastructure cloud consiste en plusieurs types de clouds différents. Cependant, ces clouds ont la capacité de permettre aux données et applications de passer d'un cloud à un autre. Les clouds hybrides peuvent être une combinaison de clouds privés et publics, également.

Avantages de l'utilisation du Cloud Computing

Malgré les nombreux défis auxquels fait face le Cloud Computing, il y a aussi de nombreux avantages du cloud.

Évolutivité/Flexibilité

Le Cloud Computing permet aux entreprises de commencer avec un petit déploiement de clouds et de s'étendre raisonnablement rapidement et efficacement. La réduction peut également être faite rapidement si la situation l'exige. Il permet également aux entreprises d'ajouter des ressources supplémentaires quand nécessaire, ce qui leur permet de satisfaire les demandes croissantes des clients.

Fiabilité

Les services utilisant plusieurs sites redondants soutiennent la continuité d'activité et la reprise après sinistre.

Maintenance

Les fournisseurs de services cloud eux-mêmes effectuent la maintenance du système.

Accessibilité mobile

Le cloud computing prend également en charge l'accessibilité mobile à un degré plus élevé.

Économies de coûts

En utilisant le Cloud computing, les entreprises peuvent réduire significativement leurs dépenses en capital et opérationnelles lorsqu'il s'agit d'étendre leurs capacités informatiques.

Edge Computing vs Cloud Computing : Différences

Notez que l'émergence de l'edge computing n'est pas conseillée comme un remplacement total du cloud computing. Leurs différences peuvent être comparées à celles entre un SUV et une voiture de course, par exemple. Les deux véhicules ont des objectifs et des utilisations différents. Pour mieux comprendre les différences, nous avons créé un tableau de comparaisons.

Points de différence	Edge Computing	Cloud Computing
Entreprises adaptées	L'Edge Computing est considéré comme idéal pour les opérations avec des préoccupations de latence extrêmes. Ainsi, les entreprises de taille moyenne ayant des limitations budgétaires peuvent utiliser l'edge computing pour économiser des ressources financières.	Le Cloud Computing est plus adapté aux projets et organisations qui traitent le stockage massif de données.
Programmation	Plusieurs plateformes différentes peuvent être utilisées pour la programmation, toutes ayant différents runtimes.	La programmation réelle est mieux adaptée dans les clouds car ils sont généralement conçus pour une plateforme cible et utilisent un langage de programmation.
Sécurité	L'Edge Computing nécessite un plan de sécurité robuste incluant des méthodes d'authentification avancées et la lutte proactive contre les attaques.	Il nécessite un plan de sécurité moins robuste.

Regard vers l'avenir

De nombreuses entreprises font maintenant un mouvement vers l'edge computing. Cependant, l'edge computing n'est pas la seule solution. Pour les défis informatiques auxquels font face les fournisseurs IT et les organisations, le cloud computing reste une solution viable. Dans certains cas, ils l'utilisent en tandem avec l'edge computing pour une solution plus complète. Déléguer toutes les données à la périphérie n'est pas non plus une décision sage. C'est pourquoi les fournisseurs de cloud public ont commencé à combiner les stratégies IoT et les piles technologiques avec l'edge computing.

Edge computing vs. cloud computing n'est pas un débat soit-l'un-soit-l'autre, ni ne sont-ils des concurrents directs. Au contraire, ils offrent plus d'options informatiques pour les besoins de votre organisation en tandem. Pour mettre en œuvre ce type de solution hybride, identifier ces besoins et les comparer aux coûts devrait être la première étape pour évaluer ce qui fonctionnerait le mieux pour vous.