Pourquoi l'Edge Computing est essentiel pour l'IoT : débloquer la performance en temps réel

L'IoT et l'Edge Computing

L'Internet des objets se développe exponentiellement avec des appareils connectés allant des lumières et fours intelligents aux dispositifs de capture de données d'analyse industrielle. D'ici 2025, il est prévu qu'il y aura 41,6 milliards d'appareils IoT connectés, générant 79,4 zettaoctets (Zo) de données, selon IDC. Pour comparer, un zettaoctet équivaut approximativement à un milliard de téraoctets.

Dans les premiers jours de l'IoT, la plupart de ces appareils envoyaient toutes les données qu'ils collectaient vers le cloud pour analyse. Cependant, quand vous commencez à essayer d'envoyer des billions de gigaoctets vers le cloud, le pipeline de données commence à se boucher un peu. C'est là qu'intervient l'edge computing — il aide les appareils IoT à traiter certaines de ces données localement au lieu de les envoyer vers le cloud, avant ou parfois à la place. C'est là que vient le nom — les données sont traitées à la « frontière » de votre propre réseau, au lieu d'être envoyées ailleurs.

Le rôle de l'Edge Computing dans l'IoT

L'edge computing sert à une variété de fins dans le paysage IoT actuel. Ce paradigme de calcul distribué et local détache les appareils IoT des problèmes de latence et de connectivité qui rendraient autrement certains cas d'utilisation IoT impossibles. Cette technologie essentielle forme la colonne vertébrale des applications IoT qui incluent des données classifiées, nécessitent une prise de décision en temps réel ou à faible latence, se produisent dans des environnements où la connectivité cloud est soit rare, soit entièrement indisponible, et les cas particulièrement lourds en données tels que les implémentations IoT industrielles.

Parce que les appareils edge computing analysent les données sur place, il y a une latence nulle, contrairement aux données analysées dans le cloud. Pour les tâches sensibles au temps de précision, cela peut faire ou défaire la fonctionnalité des appareils IoT. L'edge computing est un moyen efficace sur le plan computationnel, sécurisé, privé et rentable d'utiliser l'Internet des objets à grande échelle sans risquer les violations de données ou les surcharges de réseau. De plus, l'edge computing offre une couche de résilience et de redondance pour les tâches critiques. Parce que ce processus est distribué — c'est-à-dire non centralisé sur un seul système — si quelque chose tombe en panne, les affaires peuvent continuer sans interruption pendant que l'élément cassé est réparé.

Cela ne veut pas dire que l'edge computing ne peut pas travailler en synergie avec l'analyse basée sur le cloud — il le peut absolument et le fait souvent. Dans ces cas, l'edge computing peut servir à offrir certaines données en temps réel ainsi qu'à filtrer quelles données télécharger vers le cloud au fil du temps pour une utilisation dans des techniques d'analyse plus profondes ou plus complexes.

Dans un scénario IoT industriel, tel que sur le terrain d'une installation de production, l'edge computing est dûment important pour réduire le risque de temps d'arrêt ou de violation de données ainsi que pour une gestion plus efficace d'énormes quantités de données. Pour les fabricants utilisant l'edge computing, l'aspect faible latence est un atout majeur pour la sécurité des travailleurs. Par exemple, si l'information collectée à partir d'un adaptateur de données montre des anomalies subtiles — par exemple, du bavardage — qui peuvent indiquer une fracture de contrainte ou une autre forme de défaillance à court terme, une machine peut être immédiatement arrêtée plutôt que d'attendre l'analyse du cloud, la latence de laquelle pourrait entraîner des temps d'arrêt et des pièces rebutées.

En bref, l'edge computing analyse certaines des données des appareils IoT à la frontière du réseau local — vs. les transmettre vers le cloud — pour un traitement IoT plus rapide, redondant, agnostique à la connectivité, facilement évolutif.

L'Edge est un composant critique de l'IoT, aidant à réduire la latence et améliorer la fiabilité.

Qu'est-ce qu'une plateforme Edge Computing IoT ?

À bien des égards, une plateforme edge computing IoT est très similaire à une plateforme cloud computing, juste plus proche des applications.

« Les plateformes Edge vous permettent de collecter des données depuis des systèmes industriels comme les API, les systèmes de contrôle numérique, les capteurs, ou les historiens et d'exécuter des applications localement sur les données, comme le traitement d'événements, l'analytique prédictive, les modèles d'apprentissage automatique, et plus — le tout dans un déploiement offline-first. » – Eric Fogg, MachineMetrics

Alors que l'IA et l'apprentissage automatique deviennent encore plus profondément intégrés aux opérations commerciales, la capacité de récupérer et d'utiliser les données plus rapidement sera d'un avantage croissant par rapport à l'alternative cloud plus lente. Cela mènera presque invariablement à un avantage concurrentiel dans un monde où la vitesse, la personnalisation et le pivotement habile sont tout.