Surmonter les Défis de l'Edge Computing : Stratégies Prouvées pour le Traitement de Données en Temps Réel

Alors que les voitures intelligentes, les appareils domestiques intelligents et les équipements industriels connectés augmentent tant en nombre qu'en popularité, ils génèrent des données pratiquement partout. En fait, il y a plus de 16,4 milliards d'appareils IoT (Internet of Things) connectés dans le monde en 2022 et le nombre devrait exploser à 30,9 milliards d'ici 2025. D'ici là, IDC prédit que ces appareils généreront 73,1 zettaoctets de données à l'échelle mondiale, soit une croissance de 300 % par rapport à 2019, pas si lointain.

Trier et analyser ces données rapidement et efficacement est la clé à la fois pour une expérience utilisateur d'application optimale et une meilleure prise de décision commerciale. L'edge computing est la technologie qui rend cela possible.

Cependant, le déploiement de charges de travail modernes telles que les microservices, les applications d'apprentissage automatique et l'IA près du edge apporte un certain nombre de défis que l'infrastructure d'une organisation doit relever. Pour bénéficier de l'edge computing, les entreprises doivent trouver un équilibre parfait entre leur infrastructure IT et les besoins de leurs utilisateurs finaux.

Défis de l'Edge Computing

Pour fonctionner de manière optimale, les charges de travail edge nécessitent ce qui suit :

• Proximité – Les ressources de stockage et de calcul doivent être proches de la source de données.
• Réactivité – Les applications ont besoin de latences de transfert de données passant de moins de 5 à 20 millisecondes.
• Mobilité – De nombreux appareils edge bougent et les ressources de calcul et de stockage doivent les suivre.

La latence de transfert de données du modèle de cloud public distant et centralisé ne répond pas aux besoins des charges de travail edge modernes. D'un autre côté, la construction d'un réseau décentralisé pour soutenir les charges de travail edge s'accompagne de sa propre liste intimidante de défis.

Complexités Logistiques

La gestion de systèmes edge disparates de calcul, de réseau et de stockage est complexe et nécessite d'avoir du personnel IT expérimenté disponible à plusieurs emplacements géographiques en même temps. Cela prend du temps et met une pression financière significative sur les organisations, surtout lors de l'exécution de centaines de clusters de conteneurs, avec différents microservices servis depuis différents emplacements edge à différents moments.

Goulots d'Étranglement de Bande Passante

Selon un rapport de Morgan Stanley, les radars, capteurs et caméras des véhicules autonomes seuls devraient générer jusqu'à 40 To de données par heure. Pour prendre des décisions vitales rapidement, les données que ces superordinateurs à quatre roues créent doivent être transférées et analysées en fractions de seconde.

De même, de nombreux appareils edge collectent et traitent des données simultanément. L'envoi de telles données brutes vers le cloud peut compromettre la sécurité et est souvent inefficace et prohibitif en termes de coûts.

Pour optimiser les coûts de bande passante, les organisations allouent généralement une bande passante plus élevée aux centres de données et plus faible aux points de terminaison. Cela fait de la vitesse de liaison montante un goulot d'étranglement avec des applications poussant des données du cloud vers le edge tandis que les données edge vont simultanément dans l'autre sens. À mesure que l'infrastructure edge grandit, le trafic IoT augmente et une bande passante insuffisante cause une latence massive.

Capacité Limitée et Complexités de Mise à l'Échelle

Le facteur de forme plus petit des appareils edge conduit généralement à un manque de puissance et de ressources de calcul nécessaires pour des analyses avancées ou des charges de travail intensives en données.

De plus, la nature distante et hétérogène de l'edge computing fait de la mise à l'échelle de l'infrastructure physique un défi majeur. La mise à l'échelle au edge ne signifie pas seulement ajouter plus de matériel à la source des données. Elle s'étend à la mise à l'échelle du personnel, de la gestion des données, de la sécurité, des licences et des ressources de surveillance. Si elle n'est pas planifiée et exécutée correctement, une telle mise à l'échelle horizontale peut entraîner une augmentation des coûts due au sur-provisionnement, ou une performance d'application sous-optimale due à des ressources insuffisantes.

Sécurité des Données

Alors que le calcul se déplace vers le edge, l'infrastructure dépasse les multiples couches physiques et virtuelles de sécurité réseau offertes par les modèles de calcul centralisés. Si elle n'est pas adéquatement protégée, la périphérie devient une cible pour diverses cybermenaces.

Des acteurs malveillants peuvent injecter du code non autorisé ou même répliquer des nœuds entiers, voler des données et les falsifier tout en passant sous le radar. Ils peuvent également interférer avec les données transférées à travers le réseau via des attaques sur les informations de routage affectant le débit, la latence et les chemins de données par suppression et remplacement de données. Une autre menace courante de sécurité des données au edge est les attaques DDoS visant à submerger les nœuds pour provoquer une décharge de batterie ou épuiser les ressources de communication, de calcul et de stockage. Sur toutes les données que les appareils IoT collectent, seules les données les plus critiques doivent être analysées. Sans solutions sécurisées et conformes de rétention et d'archivage de données à long terme, cela conduit souvent à une accumulation excessive de données et à une prolifération de données au edge, augmentant encore la vulnérabilité.

Contrôle d'Accès aux Données

Le fait que les appareils edge soient physiquement isolés signifie que, dans ce système de calcul distribué, les données sont gérées par différents appareils, ce qui augmente les risques de sécurité et rend l'accès aux données difficile à surveiller, authentifier et autoriser.

La confidentialité d'un utilisateur final ou d'un appareil final est un autre aspect critique à maintenir. Des politiques multi-niveaux sont nécessaires pour garantir que chaque utilisateur final est pris en compte. Rendre cela possible tout en respectant les exigences de latence de données en temps réel est un défi majeur, surtout lors de la construction d'une infrastructure edge à partir de zéro.

Avoir une solution pré-configurée, physiquement proche, construite par un écosystème de partenaires offrant du matériel optimisé et des outils de gestion d'infrastructure atténue les défis de l'edge computing. Les centres de données edge sont une solution émergente qui répond à cela en offrant aux organisations des ressources de stockage et de traitement de données haute performance sur un réseau sécurisé et rapide.

L'Infrastructure Edge à la Rescousse

En comparaison avec le cloud, l'infrastructure edge est située dans des installations plus petites près du réseau de l'utilisateur final. En rapprochant les ressources de calcul, de stockage et de réseau de la source des données, les centres de données edge offrent divers avantages aux organisations et à leurs charges de travail.

Cela inclut :

• Latence minimisée grâce à la proximité physique – Amélioration de la livraison des données et réduction du temps de réponse des applications.
• Sécurité et confidentialité renforcées – Niveaux élevés de sécurité physique et cyber sur site, moins de données téléchargées vers le cloud, et quantité réduite de données vulnérables en transit.
• Fiabilité accrue – La redistribution des charges de travail vers de plus petits centres de données soulage les serveurs centraux, augmentant la performance et la disponibilité des données.
• Optimisation des coûts – Avec des services gérés et des solutions d'infrastructure pré-configurées, les centres de données edge aident les organisations à réduire le TCO et à réduire les coûts IT.

En tant que fournisseur IaaS mondial, phoenixNAP reconnaît l'importance d'apporter des ressources de calcul et de stockage puissantes près du edge et de les rendre facilement accessibles et évolutives à travers le monde. Pour étendre davantage la disponibilité de notre plateforme Bare Metal Cloud, nous avons conclu un partenariat avec American Tower pour lancer notre premier emplacement edge à Austin, Texas. Cela fournit aux utilisateurs du sud-ouest des États-Unis l'accès aux fonctionnalités suivantes :

• Serveurs dédiés pré-configurés, pilotés par API, déployés en quelques minutes, accessibles en 10 millisecondes.
• Accès à la 5G, supportant les charges de travail edge prêtes pour l'avenir.
• Gestion d'infrastructure automatisée via des outils IaC certifiés (Terraform, Ansible, Pulumi).
• Connectivité privée virtuelle de couche 3 multiple avec Megaport Cloud Router (MCR).
• 15 To de bande passante gratuite sur un réseau 20 Gbps avec protection DDoS gratuite.
• Stockage NVMe haute vitesse et accès facile à des pétaoctets de stockage d'objets cloud compatible S3.
• Options de facturation et de bande passante flexibles avec des remises pour les réservations mensuelles ou annuelles.

Grâce aux technologies matérielles et logicielles haute performance offertes en tant que service, des plateformes comme Bare Metal Cloud aident les entreprises à améliorer le temps d'action et à éviter les goulots d'étranglement de transfert de données. Les charges de travail edge bénéficient du provisionnement d'infrastructure piloté par l'automatisation et du support pour les applications conteneurisées et les microservices. En même temps, des ressources mono-locataire sécurisées, et une surveillance et un accès à panneau unique permettent un contrôle total de l'infrastructure. Enfin, l'exploitation de serveurs pré-configurés élimine le besoin de rack, d'alimentation, de refroidissement, de sécurité ou d'autres facteurs de maintenance d'infrastructure, permettant aux équipes internes de se concentrer sur l'optimisation des applications.

Conclusion

Les technologies de communication sans fil, les appareils IoT et l'edge computing continuent d'évoluer, s'invitant mutuellement à de nouvelles percées tout en créant de nouveaux défis à relever. À mesure que plus de données sont générées et distribuées dans l'écosystème IoT, les technologies de calcul, de stockage et de mise en réseau doivent suivre et s'adapter aux besoins des charges de travail du futur. Grâce aux partenariats entre différents fournisseurs IT et prestataires de services, des solutions telles que les centres de données edge émergent. En apportant un transfert de données sécurisé, haute performance, du stockage et de l'analytique juste au lieu de naissance des données, ils aident les organisations à surmonter leurs difficultés d'edge computing.