Dispositifs Edge : relier réseaux locaux et Cloud pour un flux de données IoT fluide

Qu'est-ce qu'un dispositif Edge ?

Les dispositifs Edge sont des équipements qui servent à transmettre les données entre le réseau local et le Cloud. Ils sont capables de traduire entre les protocoles, ou langages, utilisés par les dispositifs locaux vers les protocoles utilisés par le Cloud où les données seront davantage traitées. Les dispositifs locaux utilisent des protocoles comme Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee et NFC, tandis que le Cloud utilise des protocoles comme AMQP, MQTT, CoAP et HTTP. Pour que les données IoT circulent entre le Cloud et les dispositifs locaux, un dispositif Edge — comme une passerelle intelligente — traduit, trie et transfère sécurisément l'information entre les deux sources.

Sans dispositif Edge, ces types de données seraient incompatibles et incapables d'atteindre les services Cloud pour une analyse approfondie. Le Edge MachineMetrics est un exemple soucieux de sécurité de cette technologie. Il peut être configuré en Edge Pro pour supporter jusqu'à 50 machines sur un réseau, ou installé près d'une machine unique et alimenté par elle en tant que Edge.

Le dispositif Edge MachineMetrics.

Pourquoi les dispositifs Edge sont-ils essentiels pour l'IIoT ?

Les dispositifs Edge sont critiques pour les implémentations IIoT modernes, surtout pour les tâches requérant une analyse de données en temps réel. Les dispositifs Edge IoT offrent une solution fiable, à faible latence, pour l'analyse locale de données. Dans un environnement manufacturier, les dispositifs Edge ont les avantages suivants :

• Permettre la surveillance basée sur l'état pour surveiller l'état des machines d'atelier, même si ce sont des équipements legacy
• Prévenir les pannes critiques en surveillant et analysant les données pour détecter les anomalies plus tôt
• Meilleure disponibilité des équipements, stock de pièces de rechange réduit, coûts de maintenance réduits car les problèmes à venir peuvent être prédits et les techniciens de maintenance sont équipés des données nécessaires sur l'état de la machine pour résoudre le problème dès la première visite
• Capturer de nouvelles opportunités business grâce à l'efficacité ajoutée et l'auto-analyse

Parce que les dispositifs Edge traduisent et transmettent les données locales et Cloud à travers leurs protocoles associés, les systèmes IIoT utilisant des dispositifs Edge récoltent les bénéfices de l'analyse locale en temps réel ainsi que de l'analyse et du stockage Cloud robustes. Le Cloud computing bénéficie aux fabricants de ces façons :

• Système à faible maintenance car le fournisseur Cloud est hors site et généralement pas la responsabilité du fabricant
• Scalabilité au-delà de ce qui est faisable depuis un réseau local autonome du fait des contraintes de stockage, de calcul, etc.
• Réduction des coûts pour des capacités de stockage et calcul similaires
• Accessibilité des données de n'importe où ainsi que redondance en cas de catastrophe

Cependant, le Cloud computing requiert une connectivité réseau, augmente la latence par rapport au calcul local, et requiert une dépendance à la sécurité tierce. Le Edge computing, de l'autre côté, fournit un calcul à faible latence, fiable, déployable dans des zones sans connexion réseau ou dans des conditions de sécurité extrêmes où la sécurité tierce est interdite. Cependant, les données peuvent devenir incomplètes du fait du coût plus élevé du stockage, et le calcul local a une maintenance globale plus élevée que le Cloud computing car il doit être géré en interne.

Avec le Edge computing, les systèmes IIoT obtiennent le meilleur des deux mondes. Combler le fossé avec les dispositifs Edge IoT offre aux fabricants une flexibilité, fiabilité et vitesse sans précédent, de manière maîtrisée en coûts et consciente de la sécurité.

Les dispositifs de calcul Edge sont un composant crucial dans la création d'un jumeau numérique d'une installation manufacturière. D'autres raisons pour lesquelles les dispositifs Edge et passerelles IIoT sont critiques pour l'infrastructure IIoT moderne incluent :

• Gestion des données : Les dispositifs Edge peuvent décider quelles données garder et lesquelles jeter pour éviter des jeux de données ingérables pleins d'informations qui ne seront probablement jamais utilisées
• Capacités hors ligne : Les dispositifs Edge peuvent retenir l'information jusqu'à ce qu'un système puisse accéder à une connexion réseau, prévenant la perte de données et permettant une analyse plus profonde
• Traitement d'événements complexes : Le Cloud peut être utilisé pour le travail computationnel lourd pour développer et reconnaître des patterns qui peuvent ensuite être poussés vers les dispositifs Edge pour être agis localement quand ces patterns surviennent
• Applications : Certains dispositifs IoT utilisent maintenant des applications qui opèrent sur les dispositifs Edge. Un exemple est un système de surveillance et d'alertes qui tire parti de la nature à faible latence du Edge computing
• IA et ML : L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique utilisant des dispositifs Edge peuvent permettre des processus de prise de décision autonomes en temps réel pour les fabricants ainsi que des insights BI immédiats

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