Edge computing pour l’IdO

Aujourd’hui, l’edge computing est devenu une technologie complémentaire essentielle à l’IdO, contribuant à accélérer les temps de traitement des données, à réduire la latence et à améliorer la sécurité d’une large gamme d’appareils IdO.

De nombreuses applications modernes dépendent de l'edge computing dans l'IdO pour leurs fonctionnalités. Des appareils connectés qui permettent aux professionnels de la santé de surveiller les patients à distance. Les capteurs optimisent les flux de circulation dans les zones encombrées et les systèmes contrôlent les barrages hydroélectriques - les cas d'utilisation sont vastes et variés.

Un rapport récent prévoyait que le nombre d'appareils IdO dans le monde atteindrait 18 milliards d'ici la fin de 2025, soit une augmentation de 1,6 milliard par rapport aux deux années précédentes.¹

L'edge computing est critique pour garantir que les données générées par ces appareils sont traitées à l'edge plutôt que dans le cloud, où cela ralentirait considérablement les réseaux comme Internet.

Selon Fortune Business Insights, le marché mondial de l’edge computing était évalué à un peu plus de 10 milliards de dollars il y a deux ans. Il devrait atteindre 182 milliards de dollars américains au cours des six prochaines années, soit un taux de croissance annuel composé de 38,2 %.²

edge computing est un cadre des exigences edge computing qui déplace les applications d'entreprise (applications) plus près des sources de données dont elles dépendent pour leur fonctionnalité, comme les appareils edge computing.

En rapprochant les applications de la source, l'edge computing permet d'accélérer le temps d'accès aux informations. Cela améliore également les temps de réponse et augmente la bande passante. Avec l'expansion des réseaux 5G, les appareils connectés à Internet peuvent générer d'énormes volumes de données.

L’edge computing permet à de nouvelles technologies telles que le cloud computing et l’intelligence artificielle (IA) qui dépendent de ces données de prospérer.

L'Internet des objets (IdO) fait référence à un réseau d'appareils physiques, souvent appelés appareils « intelligents », intégrés à des capteurs et à des logiciels. Ces appareils sont connectés à un réseau comme l'internet, ce qui leur permet de collecter et de partager de grandes quantités de données.

Parmi les dispositifs IdO, citons les appareils électroménagers intelligents comme les réfrigérateurs et les thermostats, ainsi que des systèmes plus avancés comme les éoliennes, les barrages hydroélectriques et les drones.

L'edge computing améliore considérablement l'efficacité des appareils IdO en traitant les données qu'ils collectent plus près de leur source. Cette approche évite de transporter d'abord les données vers un centre de données centralisé.

En traitant les données au plus près de l'endroit où elles sont collectées, l'edge computing réduit considérablement les temps de traitement des données IdO, rend la technologie plus efficace et augmente le nombre de cas d’utilisation et d'applications.

L’edge computing pour l’IdO utilise des appareils et des capteurs pour pousser, traiter et stocker des données à travers un système, le tout sans les transporter vers un centre de données. En répartissant ses workloads sur plusieurs appareils, l'edge computing IdO garantit qu'aucun appareil ne soit surchargé. Voici un aperçu du processus.

1. Collecte de données : un capteur sur un appareil IdO collecte des données. Par exemple, la vitesse et la direction du vent sur une turbine ou la température ambiante sur un thermostat intelligent.
2. Traitement local : les données sont traitées localement via un dispositif edge, généralement une passerelle ou un serveur à proximité, qui les analyse à l'aide de ressources informatiques locales.
3. Filtrage des données : le dispositif edge filtre les données brutes qu’il a collectées, élimine les informations sans importance et traite les informations pertinentes.
4. Automatisation : sans doute l’étape la plus critique de l’ensemble du processus, l’edge computing permet une prise de décision automatisée pour certains appareils IdO. Les capteurs peuvent être programmés pour prendre certaines actions en fonction de données en temps réel, par exemple, arrêter une machine en surchauffe ou faire tourner un véhicule autonome pour éviter un accident.
5. Traitement cloud : la dernière étape du processus consiste à identifier les données qui doivent être envoyées au cloud pour un traitement, un stockage et une analyse des données plus approfondis. Par exemple, si vous deviez obtenir des informations de business intelligence ou servir à des fins de formation.

Les appareils IdO et les appareils edge sont tellement similaires que les deux termes sont souvent utilisés de manière interchangeable. Il y a toutefois quelques différences qui méritent d'être soulignées. D'une manière générale, les appareils IdO sont des composants matériels connectés à un réseau qui génèrent des données grâce à un ou plusieurs capteurs. Les périphériques edge sont également des éléments matériels. Contrairement aux appareils IdO, ils sont conçus pour collecter, traiter et agir sur les données, et non simplement pour les stocker.

En règle générale, les appareils edge sont plus complexes que les appareils IdO et contiennent plus de composants. Certains périphériques edge contiennent à la fois une puissance de traitement et des Ressources.

Lorsqu’un appareil edge est hautement intégré à un appareil IdO, il peut être considéré comme un composant de l’appareil lui-même, plutôt que comme un système distinct. Par exemple, lorsqu’un appareil IdO est équipé d’un stockage de données et d’une puissance de calcul suffisante pour prendre des décisions simples et à faible latence.

Machine learning (ML), un type d'IA qui vise à apprendre aux ordinateurs à apprendre comme les humains, joue un rôle important dans la plupart des applications d'edge computing et d'IdO.  

Grâce au ML, les appareils IdO et edge peuvent être entraînés à faire des prédictions et à initier des réponses basées sur les données qu’ils ont collectées, stockées et traitées.  

ML interfaces de programmation d’application (API) collectent des données à partir d’appareils IdO edge et utilisent des algorithmes ML pour repérer les modèles, les changements dans les conditions environnementales, etc. Grâce à ces informations, l’appareil edge peut apprendre à repérer certaines conditions ou anomalies et déclencher des processus automatisés.

Par exemple, un dispositif IdO edge équipé d’un ML, qui est relié à des capteurs de débit d’eau, peut être programmé pour ouvrir ou fermer des canaux de drainage afin de permettre à l’eau de circuler dans différentes directions pour prévenir les inondations.

Grâce à un dispositif connu sous le nom de passerelle IdO, les appareils d’edge computing et d’IdO peuvent se connecter à des environnements modernes de cloud computing pour améliorer des fonctions comme le filtrage des données et l’analyse. Les passerelles IdO sont de petits dispositifs conçus pour connecter les appareils IdO au cloud en traduisant les protocoles de communication et en collectant et traitant les données localement.

Les passerelles IdO permettent de garantir un flux de données fiable et sécurisé entre l’IdO ou l’appareil edge et les systèmes et services basés sur le cloud, en améliorant ainsi l’efficacité et la sécurité globale du réseau. Les passerelles IdO utilisent une gamme de capacités de chiffrement pour rendre les données illisibles lorsqu'elles déplacent entre les appareils, les utilisateurs et le cloud, en veillant à ce que seuls les utilisateurs autorisés puissent les consulter.

Par le biais des passerelles IdO, les appareils IdO permettent l’accès à une large gamme de services cloud, notamment les villes et les maisons intelligentes, la gestion à distance des installations et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

La combinaison de la puissance du edge computing avec la polyvalence et la diversité des applications offertes par les appareils IdO présente un large éventail d’avantages. Voici quelques-uns des plus courants.

L'edge computing dans l'IdO a transformé la façon dont les entreprises surveillent la performance de leurs actifs les plus précieux et collectent, magasin et traitent les données. Voici cinq de ses cas d’utilisation les plus intéressants, allant de l’exploitation de véhicules autonomes en toute sécurité, à l’amélioration de la sécurité dans les villes et à l’optimisation de systèmes de fabrication complexes.

Le personnel de santé utilise les capteurs IdO et edge computing pour surveiller les patients à distance et traiter un large éventail de pathologies. Du suivi des signes vitaux à l'envoi d'alertes concernant les changements dans les maladies chroniques comme le diabète et les souffles cardiaques, l'edge computing dans l'IdO joue un rôle essentiel dans la surveillance à distance des patients. Le processus est devenu plus sûr et plus facile pour les patients et leurs praticiens.

Les solutions IdO et les capacités de edge computing permettent aux véhicules autonomes, des voitures à conduite autonome aux aéronefs et systèmes d’armes sans pilote, d’effectuer un large éventail de tâches de manière sûre et efficace. Les avions, les drones et les voitures doivent tous réagir aux changements dans leur environnement en temps quasi réel.

Les progrès de l'edge computing pour l'IdO ont rendu les véhicules autonomes moins dépendants du cloud computing, car les données peuvent être traitées en périphérie d’un réseau au lieu de l’être dans un centre de données.

L'IdO industriel implique l'ajout de capteurs IdO aux machines complexes et coûteuses utilisées dans de nombreux processus de fabrication industrielle. Ces capteurs edge et IdO analysent un flux constant de données, en appliquant des algorithmes d'apprentissage ML avancés pour repérer les opportunités d'amélioration.

Des capteurs IdO peuvent également être ajoutés aux parties faibles ou vulnérables d’un système de fabrication pour aider les ingénieurs à mieux comprendre la cause d’une défaillance.

Les villes intelligentes, zones urbaines connectées qui s'appuient sur la technologie pour collecter et analyser les données afin d'améliorer la qualité de vie des citoyens, dépendent fortement des technologies de l'edge computing et de l'IdO.

Dans les villes intelligentes, les administrations locales utilisent des capteurs fixés aux routes, aux véhicules, aux centrales électriques, etc., pour fournir des informations en temps réel sur les conditions. Ces informations les aident à optimiser les réseaux électriques, les systèmes de circulation, les systèmes d’intervention d’urgence et d’autres éléments clés de l’infrastructure.

La technologie IdO a permis de gérer à distance la plupart des aspects des chaînes d’approvisionnement modernes. Les capteurs placés sur les produits au moment de la fabrication, par exemple, fournissent des informations de statut et de localisation en temps réel. Ces données offrent aux utilisateurs une vue d’ensemble en temps réel de leurs stocks et leur permettent d’optimiser le flux de marchandises.

Dans les applications plus avancées, les entreprises ont utilisé l’edge computing dans les systèmes IdO pour automatiser certains aspects de la gestion des stocks, libérant ainsi des ressources humaines pour les déployer ailleurs.