Qu'est-ce que le fog computing et qu'est-ce que cela signifie pour l'IoT ?

L'Internet des objets devrait atteindre 20 à 30 milliards d'appareils connectés d'ici 2020. La quantité de données créées et ensuite envoyées vers le cloud devrait donc augmenter de façon exponentielle à mesure qu'un nouvel ensemble d'appareils atteint la connectivité.

Le stockage et la puissance de calcul augmentent selon la loi de Moore, c'est-à-dire qu'ils doublent environ tous les 18 mois, mais la bande passante augmente à un rythme beaucoup plus lent. Certaines estimations placent la croissance de la bande passante à moins de 40 % par an. L'implication est bien sûr qu'il y aura plus de données à envoyer vers le cloud qu'il n'y aura de bande passante. Entrez dans le paradigme du Fog Computing.

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Le Fog computing fait référence au calcul décentralisé aux bords du réseau, par opposition à la centralisation dans les centres de données. En répartissant le calcul sur les bords, les résultats seront envoyées vers le cloud, et non les données brutes elles-mêmes. Ce changement de paradigme réduira considérablement le besoin d'augmenter la bande passante et la puissance de calcul dans le cloud.

L'informatique centralisée dans le cloud a apporté plusieurs avantages aux entreprises. L'évolutivité, les schémas de tarification faciles et le coût initial minimal sont parmi les plus importants. Cependant, le cloud computing présente certains inconvénients. La latence et la gigue de retard les plus importantes, ainsi qu'une probabilité plus élevée de failles de sécurité lorsque de grandes quantités de données sont transférées via les réseaux.

Le Fog computing réduit considérablement la quantité de données envoyées vers et depuis le cloud, réduisant ainsi la latence due au calcul local tout en minimisant les risques de sécurité.

Les entreprises qui utilisent le cloud computing pour l'analyse en ont souvent besoin rapidement. Les données les plus pertinentes sont souvent les données les plus récentes, et la plupart des entreprises doivent être en mesure d'agir sur ces informations en temps réel. Vous n'aurez pas besoin d'attendre que les données soient envoyées dans le monde entier, analysées dans le cloud puis renvoyées. Nous devrions alors nous demander quels calculs peuvent être effectués plus près de chez nous, et ce qui devrait être dans le cloud.

De quelles données avons-nous réellement besoin ?

Les avions sont équipés d'importants capteurs destinés à empêcher les pannes du système. Ces capteurs peuvent produire jusqu'à 40 To de données par heure de vol. Si nous multiplions cela par le nombre d'heures de vol par jour, les données générées par l'industrie sont stupéfiantes. Ces capteurs remplissent des fonctions importantes en vol, mais les données qui ne sont pas utilisées pour l'analyse des économies de carburant et d'autres gains d'efficacité ne gagneraient pas à être agrégées dans le cloud. Sans parler de la quantité de données que nous pouvons nous attendre à ce qu'une flotte de voitures autonomes génère.

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Ainsi, en plus de nous faire réfléchir aux calculs que l'appareil doit effectuer, cela nous oblige également à réfléchir aux données qui sont vraiment utiles et aux données qui sont essentiellement inutiles une fois leur durée de conservation expirée, ce qui est court pour de nombreuses applications. .

Au fur et à mesure que le paradigme de l'informatique de brouillard continue d'évoluer et qu'une quantité exponentiellement croissante d'appareils atteignent la connectivité, nous verrons davantage de choix se faire concernant les données qui doivent être utilisées où et ensuite stockées. Le cloud nous a offert plusieurs avantages en termes d'évolutivité et de faible coût, mais nous devrons désormais prendre davantage de décisions sur la façon dont nous traitons la quantité exponentiellement croissante de données que nous générons pour que l'infrastructure IoT fonctionne de manière optimale.