Cloud et edge computing pour l'IoT :un bref historique

L'Edge computing gagne de plus en plus en popularité dans le domaine de l'IoT. En 2018, il s'agissait de l'une des principales tendances technologiques constituant la base de la prochaine génération d'entreprises numériques. En parallèle, compte tenu des quantités massives de données et de la nécessité d'optimiser les ressources de calcul, nous constatons également une tendance croissante à envoyer des données vers le cloud.

Alors que l'edge computing et le cloud computing sont souvent considérés comme des approches mutuellement exclusives, les grands projets IoT nécessitent souvent une combinaison des deux. Afin de comprendre la vision actuelle de l'IoT et les caractères complémentaires de l'edge computing et du cloud computing, nous souhaitons remonter le temps et examiner leur évolution au cours des dernières décennies.

Source :Bosch.IO Un retour sur l'histoire de la communication et des systèmes distribués révèle que l'edge computing en tant que tel n'est pas nouveau. Notre graphique montre l'évolution de l'edge computing et se termine par notre vision de la manière dont l'edge computing et le cloud computing peuvent être combinés pour offrir la meilleure valeur.

Les débuts de l'informatique décentralisée

L'origine de l'edge computing remonte aux années 1990 , lorsqu'Akamai a lancé son réseau de diffusion de contenu (CDN) . L'idée à l'époque était d'introduire des nœuds à des emplacements géographiquement plus proches de l'utilisateur final pour la livraison de contenu mis en cache comme des images et des vidéos.

En 1997 , dans leur ouvrage « Agile application-aware adaptation for mobility », Nobel et al. a montré comment différents types d'applications (navigateurs Web, vidéo et reconnaissance vocale) exécutées sur des appareils mobiles aux ressources limitées peuvent décharger certaines tâches sur des serveurs puissants (substituts). L'objectif était d'alléger la charge sur les ressources informatiques. Et, comme proposé dans un ouvrage ultérieur, d'améliorer la durée de vie de la batterie – des appareils mobiles. Aujourd'hui, par exemple, les services de reconnaissance vocale de Google, Apple et Amazon fonctionnent de manière similaire. En 2001 , en référence à l'informatique omniprésente , Satyanarayanan et al. ont généralisé cette approche dans leur article « L'informatique omniprésente :vision et défis ».

En 2001 applications distribuées évolutives et décentralisées utilisées, comme proposé, différents peer-to-peer (les soi-disant tables de hachage distribuées) superposent les réseaux. Ces réseaux superposés auto-organisés permettent un routage, une localisation des objets et un équilibrage de charge efficaces et tolérants aux pannes. De plus, ces systèmes permettent également d'exploiter la proximité du réseau des connexions physiques sous-jacentes sur Internet, évitant ainsi les liaisons longue distance entre pairs. Cela réduit non seulement la charge globale du réseau, mais améliore également la latence des applications.

Cloud computing

Cloud computing est un influenceur majeur dans l'histoire de l'edge computing et mérite donc une mention spéciale. Il a attiré une attention particulière en 2006. L'année où Amazon a promu pour la première fois son « Elastic Compute Cloud ». Cela a ouvert une multitude de nouvelles opportunités en termes de calcul, de visualisation et de capacité de stockage.

Néanmoins, le cloud computing en tant que tel n'était pas la solution dans tous les cas d'utilisation. Avec l'avènement des voitures autonomes et de l'IoT (industriel), par exemple, l'accent a été mis de plus en plus sur le traitement local des informations afin de permettre une prise de décision instantanée.

Cloudlets et brouillard informatique

En 2009 , Satyanarayanan et al. introduit le terme cloudlet dans leur article « Le cas des cloudlets basés sur des machines virtuelles dans l'informatique mobile ». Dans ce travail, l'accent est mis sur la latence. Plus précisément, le document propose une architecture à deux niveaux. Le premier niveau est appelé cloud (latence élevée) et le second cloudlets (latence plus faible). Ces derniers sont des composants d'infrastructure Internet décentralisés et largement dispersés. Leurs cycles de calcul et leurs ressources de stockage peuvent être exploités par les ordinateurs mobiles à proximité. De plus, un cloudlet ne stocke qu'un état logiciel tel que des copies de données mises en cache.

En 2012 , Cisco a introduit le terme fog computing pour les infrastructures cloud dispersées. L'objectif était de promouvoir l'évolutivité de l'IoT, c'est-à-dire de gérer un grand nombre d'appareils IoT et de gros volumes de données pour des applications en temps réel à faible latence.

Cloud et edge computing pour les applications IoT à grande échelle

Aujourd'hui , une solution IoT doit couvrir un champ d'exigences beaucoup plus large. Nous constatons que dans la plupart des cas, les organisations optent pour une combinaison de cloud et de edge computing pour des solutions IoT complexes. Le cloud computing entre généralement en jeu lorsque les organisations ont besoin de stockage et de puissance de calcul pour exécuter certaines applications et processus, et pour visualiser les données de télémétrie de n'importe où. L'Edge computing, en revanche, est le bon choix dans les cas de faible latence, d'actions autonomes locales, de trafic backend réduit et lorsque des données confidentielles sont impliquées.

Souhaitez-vous en savoir plus sur les avantages que les entreprises tirent du cloud et de l'edge computing lors de la mise en œuvre de solutions IoT ? Lisez notre guide « Edge computing pour l'IoT ».

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