Qu’est-ce que l’edge computing ?

L’edge computing a gagné en importance, car les volumes de données continuent de croître à un rythme phénoménal. Cette augmentation des volumes de données est due en grande partie aux informations de capteurs recueillies par les appareils de l’Internet des objets (IoT). L’edge computing permet notamment la saisie, le traitement et l’analyse des données en temps quasi réel. Il favorise également le filtrage des données inutiles, de sorte que seules les informations essentielles sont envoyées aux datacenters.

Les performances d’applications impliquant la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR) ou encore le machine learning (ML) et l’intelligence artificielle (AI) sont améliorées par le traitement périphérique des données. Grâce à l’edge computing, les données sont exploitables à distance, ce qui renforce les niveaux de conformité : plus besoin de déplacer les données hors de leur source d’origine. De plus, l’utilisation d’un réseau local (LAN) pour le traitement et le stockage des données signifie qu’il n’est pas forcément nécessaire de les envoyer vers le cloud, ce qui contribue à réduire les coûts opérationnels.

Si le maintien des données à la périphérie est considéré comme plus efficace que leur transmission en continu vers le cloud ou un datacenter, elles doivent néanmoins être sécurisées. Il est donc indispensable de mettre en œuvre des politiques de cryptage des données afin de protéger toutes les données diffusées et stockées contre les vols ou les cyberattaques. Maintenir une sécurité robuste en périphérie est essentiel à la viabilité du traitement des données concernées.

Mais qu’est-ce que l’edge computing exactement ? Selon l’analyste Gartner, il s’agit d’« une partie d’une topologie informatique distribuée dans laquelle le traitement de l’information est situé à proximité de la périphérie, là où les objets et les personnes produisent ou consomment cette information ». L’informatique distribuée ne date pas d’hier, elle est d’ailleurs utilisée depuis des décennies, notamment par les entreprises ayant des activités à distance et pour lesquelles l’utilisation d’un système informatique centralisé s’avère contre-productif.

Il est désormais admis que le modèle traditionnel, qui consiste à transférer les données vers un datacenter centralisé par le biais d’Internet, est déconseillé lorsque les entreprises modernes ont besoin d’informations plus rapidement afin d’éclairer leurs décisions. À l’origine, Internet n’avait tout simplement pas été conçu pour gérer le flux de données dont les entreprises auront besoin à l’avenir. De plus, le web peut également être sujet à des pannes qui entraînent des ralentissements, des connexions indisponibles et, par conséquent, des pertes de bénéfices.

Toute solution périphérique doit traiter deux types de données distincts. La première catégorie est constituée de données système qui appuient les opérations commerciales. Elles sont le plus souvent stockées dans des bases de données relationnelles, plus petites que celles qui se trouvent dans un datacenter sur site ou dans le cloud. Viennent ensuite les données des utilisateurs. La grande majorité des données traitées en périphérie sont générées par des capteurs, ce qui rend le traitement localisé plus efficace. Outre ces données de capteurs, les organisations doivent gérer un nombre croissant de dispositifs connectés, comme les smartphones et les ordinateurs portables, qui sont mieux appréhendés avec un modèle edge computing.

En définitive, l’edge computing est un complément au modèle d’informatique centralisée, qui est plus adapté au traitement des charges de travail à forte intensité de calcul. Il est mieux adapté au traitement en temps réel et à la génération rapide d’informations. L’edge computing contribue également à réduire la charge imposée à Internet en maintenant le traitement des données à proximité de la source des données, ce qui permet de fluidifier le réseau. IDC prévoit que d’ici 2023, plus de la moitié des nouvelles infrastructures IT des entreprises se situeront en edge au lieu de rester dans les datacenters.

Latence réduite

Le traitement des données à proximité du lieu où elles sont générées prend beaucoup moins de temps que leur envoi vers un datacenter éloigné. Les pannes et l’encombrement du réseau peuvent augmenter la latence et ralentir les analyses en temps réel. Les réseaux sans fil fonctionneront plus efficacement avec une infrastructure edge computing.

Augmentation de la résilience des entreprises

Les services edge peuvent aider les organisations à surmonter certains problèmes, comme les temps d’arrêt non planifiés dus à un manque de disponibilité d’Internet. En conservant les données sur un seul site, les entreprises peuvent garantir des connexions plus sûres et améliorer leurs performances commerciales. Il leur suffit de maintenir les données entre les murs de leur département opérations. Les utilisateurs bénéficient d’une expérience améliorée grâce à une diffusion de contenu riche (vidéos, etc.) au plus près d’eux.

Amélioration de la souveraineté des données

De nombreuses entreprises se retrouvent confrontées à un enjeu majeur : la circulation des données dans certaines régions et au-delà des frontières nationales. Les problèmes de souveraineté des données peuvent être résolus en traitant et en conservant les données à proximité du lieu où elles ont été créées. Dans le domaine des soins de santé, il peut s’agir de dossiers sensibles de patients, de données vidéo et de toute information permettant d’identifier un individu. L’edge computing permet de garantir la conformité, notamment au règlement général européen sur la protection des données (RGPD), en traitant les données à la périphérie et en les anonymisant avant qu’elles ne soient envoyées vers le cloud ou un datacenter centralisé.

Trafic fluidifié

À l’avenir, les capteurs IoT ne feront qu’accroître la nécessité de déplacer et de traiter davantage de données. À l’ère actuelle du cloud computing et des services de streaming, Internet permet de combler ce besoin. Mais l’ajout de données provenant de milliards d’appareils exercera une pression énorme sur l’infrastructure Internet mondiale. Selon IDC, les données générées d’ici 2025 atteindront 175 billions de gigaoctets, un volume presque inimaginable. L’edge computing, qui devrait représenter 90 % de ces données, permettra d’éviter les encombrements incontrôlables du réseau.

Les utilisations de l’edge computing sont nombreuses et variées. En effet, les informations en temps réel peuvent apporter des avantages considérables à de multiples opérations essentielles aux entreprises. Il peut s’agir de l’analyse prédictive dans un contexte de fabrication, où la maintenance des équipements d’une usine permet une production continue. Dans le domaine de la logistique, la vision par ordinateur ou l’analyse vidéo peuvent servir dans les centres de distribution, au niveau de la chaîne d’emballage. Les colis peuvent être contrôlés plus rapidement pour vérifier qu’ils contiennent les bons produits, ce qui élimine les erreurs de commande.

L’edge computing offre de multiples possibilités, c’est pourquoi il suscite l’intérêt de l’industrie, des collectivités locales, de l’agriculture et bien d’autres secteurs. Voici quelques exemples d’utilisation de l’edge computing.

Transport
Les véhicules automatisés doivent encore faire leurs preuves en matière de sécurité des passagers et des piétons. Ce mode de fonctionnement nécessite un traitement des données en temps réel pour les quelques 20 téraoctets de données que chaque véhicule peut avoir à traiter en une seule journée. Elles incluent notamment l’état des routes, les conditions de circulation ou encore la météo, ainsi que les informations concernant la vitesse et, bien entendu, la localisation du véhicule. L’envoi de ces données à un datacenter à distance ralentirait l’analyse de ces données, ce qui aurait de graves répercussions sur la sécurité. L’edge computing permet d’aider les véhicules automatisés à traiter les données plus rapidement afin de rapprocher ce projet de la réalité.

Production industrielle
Dans le secteur de l’industrie, diminuer la productivité entraîne inévitablement une baisse des profits. L’analyse des données en périphérie permet de perfectionner les processus de production. En effet, l’utilisation des données recueillies par des capteurs sur l’ensemble de la chaîne de production permet de mieux comprendre les niveaux d’efficacité opérationnelle tout en identifiant les domaines à améliorer. Les capteurs peuvent effectuer des analyses prédictives en vérifiant l’état des machines et la fonctionnalité des installations. De plus, des éléments tels que la vérification des stocks et la sécurité du personnel peuvent être surveillés afin que les opérations soient réalisées en toute efficacité et en sécurité.

Agriculture
Dans un monde où les ressources sont limitées et les conditions météorologiques imprévisibles, les capteurs peuvent être utilisés pour surveiller les taux d’humidité du sol ainsi que sa teneur en nutriments. Grâce aux données des capteurs, les agriculteurs peuvent anticiper avec suffisamment de précision la période optimale pour chaque récolte afin de garantir des rendements maximaux. Les drones peuvent également surveiller les cultures pour détecter la présence de maladies ou de parasites. Les capteurs peuvent prévoir les tendances météorologiques, ce qui permet aux agriculteurs de mieux protéger leurs cultures contre les inondations ou les incendies. Dans l’ensemble, ce type d’agriculture intelligente permet aux agriculteurs de travailler plus efficacement, de réduire leurs coûts opérationnels et de bénéficier d’un contrôle beaucoup plus élevé.

Santé
Dans l’environnement des soins de santé, des données sont générées en permanence. Les scans effectués par des dispositifs médicaux, comme les échographies, les moniteurs cardiaques ou encore les objets connectés, peuvent générer de grandes quantités de données. Au lieu d’envoyer ces données vers un datacenter centralisé, elles peuvent être traitées et analysées de manière périphérique. Les experts médicaux peuvent ainsi obtenir des résultats en temps réel et établir des diagnostics plus rapidement, ce qui réduit le besoin de prendre des rendez-vous supplémentaires, qui crée souvent des listes d’attente. La chirurgie assistée par robot est également plus sûre, car les données sont traitées sur place au lieu d’être envoyées dans un datacenter distant.

Villes intelligentes
Imaginez un monde où il est facile de se garer, où les poubelles ne débordent jamais et où la criminalité est sous contrôle. Grâce à l’analyse périphérique, les villes intelligentes pourraient permettre de se rapprocher de cette réalité. Les dispositifs IoT peuvent être utilisés pour prendre en charge certains services essentiels. L’éclairage public peut être contrôlé afin que les passants se sentent en sécurité dans les rues une fois la nuit tombée. La surveillance de la circulation et de l’état des routes pourrait réduire les embouteillages tout en maintenant les citoyens à l’abri du danger. Les capteurs environnementaux peuvent servir à réduire la consommation d’énergie.

Et bien plus encore

L’avenir de l’edge computing est étroitement lié à l’avènement des technologies de réseau sans fil 5G et WiFi 6. L’edge computing connaîtra alors un nouvel élan, avec la promesse d’une performance des données nettement améliorée et d’une analyse en temps quasi réel. De nombreuses entreprises utilisent déjà la 4G et le WiFi pour leurs opérations, ce qui signifie que les réseaux existants peuvent être facilement mis à niveau au lieu d’être créés de toute pièce. Le couplage du traitement des données en périphérie est essentiel pour le ML et l’IA, tout comme pour les processus pilotés par AR/VR.

Tout d’abord, il est important de souligner le fait que l’edge computing complète le cloud. Il ne procurera pas aux entreprises les avantages liés à l’utilisation du cloud. Les services cloud permettent aux organisations d’étendre leur infrastructure à l’échelle mondiale et d’utiliser des ressources IT pour les charges de travail importantes uniquement en cas de besoin. Le cloud réduit la nécessité d’investir dans du matériel informatique coûteux et diminue les coûts de gestion. De son côté, l’edge computing est appelé à se développer et à compléter les réseaux cloud lorsque le traitement est nécessaire loin du réseau central.

OVHcloud propose de mettre ses 20 ans d’expérience en matière de datacenter au service de l’avenir de l’edge computing. Notre Data Centre as a Service fournit un système cloud pré-intégré sur site comprenant un large éventail de services DCaaS,IaaS et PaaS.

Les organisations peuvent utiliser nos produits au sein de leur propre environnement de datacenter afin de profiter d’une souveraineté des données complète, d’une réduction des coûts opérationnels et d’investissement, et ce, tout en bénéficiant des dernières technologies matérielles.