6 raisons convaincantes d'adopter l'informatique de pointe (Edge Computing)

Chaque situation est unique. Ce qui est clair, cependant, c'est qu'un équilibre entre cloud et edge computing pilotera probablement l'architecture IoT de demain.

Pourquoi les entreprises devraient-elles considérer l'edge computing comme une stratégie technologique ? L'edge introduit ses propres formes de complexité dans les architectures d'information, mais en même temps, il aide à apporter plus de vitesse et de sécurité aux « gros nœuds » complexes que sont devenus les environnements informatiques d'aujourd'hui.

C'est le mot de Deloitte, qui plaide en faveur de l'edge dans un nouveau rapport, citant un certain nombre d'avantages à déplacer le traitement et les données vers la périphérie. Jusqu'à 55 % des données IoT pourraient bientôt être traitées près de la source, soit sur l'appareil, soit via l'edge computing, affirment les auteurs du rapport, Ken Carroll et Mahesh Chandramouli, tous deux chez Deloitte.

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Il y a un certain nombre d'avantages que les organisations peuvent réaliser en se tournant vers l'edge computing, affirment Carroll et Chandramouli. Ils pointent pas moins de six bénéfices qui peuvent être observés dans les déploiements edge :

1) Latence :

C'est peut-être le cas d'utilisation le plus convaincant. « Avoir la latence la plus faible possible entre la génération de données et la décision ou l'action peut être critique pour préserver l'agilité d'une organisation », soulignent Carroll et Chandramouli. « Parce que les données peuvent devenir essentiellement sans valeur après leur génération, souvent en quelques millisecondes, la vitesse à laquelle les organisations peuvent convertir les données en informations puis en action est généralement considérée comme critique pour la mission. Dans un monde cloud-only, les données finissent par parcourir des centaines, voire des milliers de kilomètres, donc là où la latence est critique pour une solution, l'edge computing peut devenir clé. »

2) Disponibilité et utilisation de la bande passante :

Bien que la bande passante ait été considérablement augmentée ces dernières années, cela ne suit toujours pas l'énorme volume de données qui déferle maintenant à travers les réseaux. « Rapprocher le traitement de la source des données pourrait aider à équilibrer l'équation — le traitement local (y compris la compression, le filtrage et la priorisation) peut aider à faire une utilisation efficace et efficiente de la bande passante disponible. »

3) Éviter les interruptions de connectivité :

De nombreux appareils et systèmes IoT ont des capacités de traitement et de stockage locaux, et n'ont donc pas besoin de connectivité plus large. De plus, tout le monde n'a pas accès à des connexions réseau stables, et des événements comme les tempêtes pourraient perturber la connectivité. « Avoir des fonctionnalités à la périphérie peut aider à garantir que les applications ne sont pas perturbées lorsque des problèmes de connectivité réseau surviennent », affirment les auteurs de Deloitte.

4) Sécurité et confidentialité :

Ensuite, il y a la sécurité inhérente à la distribution des données sur des emplacements dispersés, ainsi que le maintien des données localement plutôt que de les envoyer sur les réseaux. « L'utilisation d'une forme d'architecture hub-and-spoke cloud/edge peut aider à localiser ou compartimenter les secrets des appareils dans plusieurs nœuds, plutôt que de les stocker tous au même endroit, améliorant ainsi la sécurité. »

5) Normalisation et filtrage des données :

De nombreux appareils et systèmes IoT génèrent d'énormes flux de données, ce qui impose des charges tremendes sur les réseaux et les systèmes centralisés lors de leur transport. Les dispositifs localisés peuvent être programmés pour filtrer les données pertinentes à transmettre au réseau. De plus, de nombreux appareils ont aussi leurs propres protocoles de données, qui peuvent être difficiles à gérer depuis des emplacements centralisés. « La normalisation ou l'homogénéisation des données à la périphérie est souvent couplée au filtrage et à d'autres fonctions de compression de données, aidant ainsi à faire une utilisation plus efficace de la bande passante disponible. »

6) Dispositifs plus simples et moins chers :

Il est souvent coûteux d'utiliser des cycles de calcul dans des emplacements centralisés. « Les passerelles et serveurs edge permettent des dispositifs plus simples et moins chers car le stockage et le traitement des données sont transférés vers la passerelle ou le serveur edge, au lieu de les intégrer dans le capteur ou le dispositif », soulignent Carroll et Chandramouli.

Il n'y a pas de bonne façon d'implémenter un mélange d'edge et de calcul centralisé, et les co-auteurs de Deloitte ne minimisent pas les coûts et la complexité de la maintenance de réseaux de dispositifs edge. « Le traitement edge est hautement distribué et inclut souvent des emplacements éloignés ou difficiles d'accès, y compris des capteurs/actionneurs et des passerelles dans les bureaux, les usines, sur les campus, sur les pipelines et dans divers sites de terrain éloignés », déclarent-ils. « Tous ces nœuds edge ont des firmwares, des systèmes d'exploitation, une forme de virtualisation et de conteneurs, et des logiciels installés, certains fournis par les fabricants et d'autres par les fournisseurs de solutions. »

Néanmoins, les bénéfices en termes de latence, d'évolutivité et d'accès accru à l'information l'emporteront probablement sur les complexités de la maintenance des systèmes edge. « Une solution IoT ne devrait être que aussi simple qu'elle a besoin de l'être, et pas plus simple », affirment Carroll et Chandramouli. « Inversement, elle ne devrait être que aussi complexe qu'elle a besoin de l'être et pas plus complexe. Ces points apparemment simples, mais essentiels, peuvent faire la différence dans le succès d'une solution. Chaque situation est unique. Ce qui est clair, cependant, c'est qu'un équilibre entre cloud et edge computing constituera probablement l'architecture IoT de demain. »