Exploiter l'Edge Computing IoT pour l'Analyse de Données en Temps Réel

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

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

Cet article est une introduction à l'edge computing IoT et aux avantages d'agir sur les données le plus près possible de leur source. Lisez la suite pour apprendre pourquoi l'edge computing est un facteur critique pour les cas d'utilisation IoT dans lesquels le système doit capturer et analyser d'énormes quantités de données en temps réel.

Qu'est-ce que l'Edge Computing IoT ?

L'edge computing IoT est la pratique d'utiliser le traitement de données au bord du réseau pour accélérer les performances d'un système IoT. Au lieu d'envoyer les données vers un serveur distant, l'edge computing permet à un appareil intelligent de traiter les données IoT brutes sur un serveur edge à proximité.

Le traitement des données près 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 sensibles au temps.

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

• Des services plus rapides et plus fiables.
• Une expérience client plus fluide.
• Des analyses sur site en temps réel.
• La capacité de filtrer et d'agréger les données brutes pour réduire le trafic envoyé vers un serveur externe ou le cloud.
• Des coûts opérationnels (OpEx) plus faibles grâce à une utilisation réduite de la bande passante et à des besoins de capacité de centre de données moindres.
• Une sécurité accrue en raison de moins de connexions externes et de moins de place pour les mouvements latéraux potentiels.

L'edge computing IoT est un facteur vital pour l'IoT car cette stratégie 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.
• Fonctionne dans un environnement où la connectivité cloud est soit rare, soit entièrement indisponible.

Le cloud et l'edge computing ne s'excluent pas mutuellement. Les deux paradigmes informatiques s'accordent parfaitement car un serveur edge (soit dans la même région, soit sur le même site) peut gérer les tâches sensibles au temps tout en envoyant des données filtrées vers le cloud pour une analyse plus approfondie et plus longue.

Appareils Edge vs Appareils IoT

L'edge computing IoT repose sur l'utilisation combinée d'appareils edge 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 edge, le cloud, ou un serveur central). Ces appareils ont généralement des capteurs à usage unique et servent un but unique.
• Un appareil edge est un matériel qui opère près de l'utilisateur ou de l'appareil qui génère des données brutes. Ces appareils ont suffisamment de ressources de calcul pour traiter les données et prendre des décisions avec des latences sub-millisecondes, une vitesse impossible à atteindre si les données doivent d'abord traverser un réseau.

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

Cependant, créer des appareils avec des capacités à la fois IoT et edge n'est pas rentable. Une meilleure option est de déployer plusieurs appareils IoT moins chers qui génèrent des données et de les connecter tous à un seul serveur edge capable de traiter les données.

Comment l'IoT et l'Edge Computing Fonctionnent-ils Ensemble ?

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

Comparé à la conception habituelle qui implique l'envoi de données vers un serveur central pour analyse, un système d'edge computing IoT a :

• Une latence de communication réduite entre l'appareil IoT et le réseau.
• Des temps de réponse plus rapides et une efficacité opérationnelle accrue.
• Une consommation de bande passante réseau plus faible car le système ne diffuse les données vers le cloud que pour le stockage à long terme ou l'analyse.
• La capacité de continuer à fonctionner même si le système perd la connexion avec le cloud ou le serveur central.

L'edge computing est un moyen efficace et rentable d'utiliser l'Internet des Objets à grande échelle sans risquer de surcharges réseau. Une entreprise s'appuyant sur l'edge IoT réduit également l'impact d'une violation de données potentielle. Si quelqu'un viole un appareil edge, 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'impact réduit » 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 edge et appareils IoT peuvent continuer à fonctionner sans problème. Il n'y a pas de points de défaillance uniques qui peuvent arrêter toutes les opérations.

Fonctionnalités de l'Edge Computing IoT

Bien que chaque système d'edge computing IoT ait des caractéristiques uniques, tous les déploiements partagent plusieurs caractéristiques. Voici une liste de 6 fonctionnalités que l'on retrouve dans tous les cas d'utilisation de l'edge computing IoT.

Charges de Travail Consolidées

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

L'utilisation d'un hyperviseur permet à un seul appareil edge computing d'exécuter plusieurs OS, ce qui :

• Ouvre la voie à la consolidation des charges de travail.
• Réduit l'empreinte physique requise au edge.

En conséquence, le coût du déploiement au edge est bien inférieur à ce que vous deviez payer autrefois pour configurer un système edge computing de premier ordre.

Pré-traitement et Filtrage des Données

Les anciens systèmes edge fonctionnaient généralement en faisant demander une valeur au serveur distant depuis l'edge, qu'il y ait eu des changements récents ou non. Un système de commutation IoT edge peut pré-traiter les données au edge (généralement via un agent edge) et n'envoyer que les informations pertinentes vers le cloud. Cette approche :

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

Gestion Évolutive

Les anciennes ressources edge utilisaient souvent des protocoles de communication série difficiles à mettre à jour et à gérer à grande échelle. Une entreprise peut maintenant connecter les ressources IoT edge computing à des réseaux locaux ou étendus (LAN ou WAN), permettant une gestion centrale.

Les plateformes de gestion edge gagnent également en popularité alors que 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 edge depuis des années. Malheureusement, ces fonctionnalités entraînent souvent des coûts d'intégration et de changement élevés en raison des vendor lock-ins, c'est pourquoi l'edge computing moderne repose sur une architecture ouverte avec :

• Des protocoles standardisés (ex: OPC UA, MQTT).
• Des structures de données sémantiques (ex: Sparkplug).

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

Analytique Edge

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

Aujourd'hui, un système IoT edge computing dispose de capacités de traitement plus puissantes pour analyser les données au edge. Cette fonctionnalité est vitale pour les cas d'utilisation à faible latence et à haut débit de données que l'edge computing traditionnel ne pouvait pas gérer de manière fiable.

Applications Distribuées

Les ressources IoT edge computing intelligentes 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 edge vers le cloud).
• Horizontalement (par exemple, d'une ressource edge computing à une autre).

Une entreprise peut déployer une application edge dans trois types d'architectures :

• 100% edge : Cette architecture a toutes les ressources de calcul sur site. Ce design est populaire auprès des organisations qui ne souhaitent pas envoyer de données hors site, généralement pour des raisons de sécurité. Une entreprise qui accepte d'importants investissements sur site est aussi un adopteur typique.
• Architecture thick edge + cloud : Ce design inclut un centre de données sur site, un déploiement cloud et des ressources de calcul edge. Un choix courant pour les entreprises qui ont déjà beaucoup investi dans un centre de données sur site mais ont décidé plus tard d'utiliser le cloud pour agréger et analyser les données (généralement depuis plusieurs installations).
• Architecture thin (ou micro) edge + cloud : Cette approche inclut toujours des ressources de calcul cloud connectées à une (ou plusieurs) ressources de calcul edge plus petites. Il n'y a pas de centres de données sur site dans ce design.

Cas d'Utilisation de l'Edge Computing IoT

L'edge computing peut jouer un rôle vital dans toute conception IoT qui nécessite une faible latence ou un stockage local des données. Voici quelques cas d'utilisation intéressants :

• IoT Industriel (IIoT) : Les capteurs IoT peuvent suivre l'état des machines industrielles, identifiant des problèmes tels que des pannes ou une surutilisation. Pendant ce temps, un serveur edge peut répondre aux problèmes avant un désastre potentiel.
• Voitures autonomes : Un véhicule autonome roulant sur la route doit être capable de collecter et traiter des données en temps réel (trafic, piétons, panneaux de signalisation, feux rouges, etc.). Les voitures autonomes sont un cas d'utilisation à latence nulle, donc l'utilisation de l'IoT edge est le seul moyen de garantir qu'une voiture autonome peut s'arrêter ou tourner assez vite pour éviter un accident.
• Convois de camions automatisés : L'edge computing IoT peut également permettre à une entreprise de créer un convoi de camions automatisé. Un groupe de camions propulsés par l'IoT peut voyager près les uns des autres en convoi, économisant les coûts de carburant et réduisant la congestion. Dans ce scénario, seul le premier camion nécessiterait un conducteur humain.
• Inférence visuelle : Une caméra haute résolution avec un ordinateur IoT edge peut consommer des flux vidéo et effectuer une inférence sur les données collectées. Cet équipement peut détecter des personnes avec de la fièvre, des intrus dans des zones restreintes, des violations de sécurité, une anomalie sur les lignes de production, etc.
• Surveillance à distance basée sur les conditions : Dans un scénario où une défaillance peut être catastrophique (ex: un pipeline de pétrole ou de gaz), l'utilisation de l'IoT edge pour surveiller le système est une évidence. Un capteur IoT peut suivre l'état d'un actif (ex: température, pression, contrainte, etc.), et le serveur edge peut reconnaître et répondre à un problème potentiel en millisecondes.

L'Edge Computing IoT : Un Changeur de Jeu pour l'IT d'Entreprise

Aujourd'hui, le secteur IoT opère dans de nombreux scénarios sans edge computing. 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 traiter les données plus rapidement deviendra un facteur décisif. Attendez-vous à ce que l'edge computing IoT joue un rôle central dans les années à venir alors que de plus en plus d'entreprises commencent à poursuivre les avantages du traitement de données à latence nulle.