Considérez la molécule, qui contient des atomes sur différentes orbites tournant autour d'un noyau. Supposons maintenant que la molécule soit notre environnement informatique. Dans les entreprises normales, la puissance de calcul est distribuée dans un centre de données central (le noyau). Les atomes dans les orbites périphériques autour du noyau représentent les appareils périphériques qui reçoivent leur direction du centre de données.

Cependant, dans les architectures edge computing, ces dispositifs edge n’ont pas d’interaction directe avec le centre de données. Au lieu de cela, les interactions entre ces sources de données en orbite ont lieu à l'endroit ou près de l'endroit où elles sont physiquement situées, c'est-à-dire à l'intérieur ou à la limite d'un réseau d'accès, à la périphérie du réseau. Les temps de trajet de ces données ayant été considérablement réduits, les taux de latence sont considérablement réduits.

L’infrastructure edge computing est généralement gérée par divers fournisseurs de services qui placent généralement les ressources de calcul au niveau de la couche d’exécution ou dans celle-ci, à la périphérie d’un réseau d’accès. La couche d’exécution est une bande située près de la périphérie extérieure d’un environnement informatique qui gère l’attribution, la performance et l’achèvement des tâches informatiques. En plaçant les actifs à proximité de la couche d'exécution, l'edge computing peut accélérer la performance des tâches.

Les différents fournisseurs de services, qui créent ensemble un écosystème numérique, peuvent inclure des fournisseurs, des applications et des fournisseurs de services de données tiers. Les appareils Edge peuvent également être utilisés dans des situations sur site.

Les véhicules autonomes (VA) sont des voitures et des camions autonomes qui utilisent l'informatique de pointe pour aider les systèmes de navigation automobile à collecter et à interpréter le flux incessant de données fournies par diverses entrées de capteurs (telles que les radars, LiDAR et caméras de circulation). Et comme le trafic évolue à chaque instant, il est important que le système de navigation puisse interpréter ces données et agir en temps réel.

Le ministère de l’Énergie définit les VA comme des véhicules équipés d’une technologie capable de faire fonctionner ce véhicule sans le contrôle direct du conducteur. Aujourd'hui, au moins 25 constructeurs automobiles différents ont déjà commencé à déployer une forme ou une autre de VA. Le groupe comprend des constructeurs de premier plan tels que BMW, Ford, Mercedes-Benz Group AG, Tesla et Cadillac.

Nous sommes maintenant entrés dans la phase de mise en œuvre où les fabricants testent leurs prototypes. De nombreux aspects rendent cette étape de développement particulièrement délicate.

D’une part, les véhicules autonomes ont été et sont testés dans des conditions de circulation réelles, où les conditions de conduite peuvent changer presque instantanément. Et maintenant, comme les constructeurs automobiles intègrent des technologies qui amèneront sûrement certains conducteurs à prêter moins d’attention aux tâches de conduite, ils essaient également d’ajouter des fonctionnalités pour s’assurer que les conducteurs de VA ne deviennent pas trop distraits.

Par exemple, le système Mercedes Drive Pilot conserve une caméra embarquée orientée sur le visage du conducteur. Donc, s'il est vrai que le conducteur peut s'amuser en jouant à un jeu vidéo sur le tableau de bord, si la caméra détecte qu'il a quitté le siège du conducteur ou qu'il est dans une incapacité (à cause d'un sommeil accidentel), le système s'arrête. Ce système est actuellement testé dans le cadre d'un programme initial au Nevada, où de telles voitures peuvent être conduites, mais seulement à des vitesses inférieures à 40 MPH.

Un autre point important à prendre en compte est l’épineuse question de la gestion du trafic. L'edge computing s'attaque aux problèmes de gestion du trafic en traitant localement les données collectées aux intersections de trafic. Cela présente plusieurs avantages, tels qu’une sécurité accrue pour les piétons, de meilleures conditions de circulation et une coordination plus fluide des itinéraires pour les véhicules d’urgence.

L'Edge computing permet même le « platooning » de convois de camions, dans lesquels un opérateur humain peut conduire un camion de tête tandis que les camions qui le suivent restent connectés en chaîne virtuelle et en totale synchronisation grâce à des signaux radio

En plus d'être capables de naviguer, les véhicules autonomes doivent être formés à partager la route et à tenir compte momentanément de la mauvaise conduite des conducteurs humains, ainsi que de celle des autres véhicules autonomes. En outre, il convient de noter que cette technologie s'accompagne d'autres coûts d'infrastructure, tels que les dépenses liées à l'équipement des infrastructures de circulation avec des dispositifs de pointe tels que des capteurs IdO pour communiquer instantanément avec les VA qui passent et les informer de l'évolution des schémas de circulation, des mises à jour sur les travaux ou des alertes météorologiques.

L’edge computing donne une nouvelle dimension aux Content Delivery Network, aidant les artistes et leurs talents à atteindre un public plus large. Pour ce faire, il utilise un cache pour conserver ses pages Web, sa musique et son contenu vidéo en continu à la périphérie. C’est ainsi que l’edge computing peut réduire les niveaux de latence et garantir une lecture de meilleure qualité de la vidéo et de l’audio lorsque le consommateur diffuse du contenu.

Le même principe de base est utilisé par les éditeurs qui proposent des expériences de jeu basées sur le cloud, où les jeux sont joués sur des serveurs distants qui acheminent l'action du jeu vers l'écran du joueur. Ces éditeurs et leurs jeux bénéficient également de la réduction de la latence de l'edge computing, ce qui facilite grandement les applications de réalité virtuelle (VR).

L’utilisation la plus importante de l’edge computing se produit peut-être dans les hôpitaux et autres établissements médicaux, où la vitesse de l’information peut littéralement faire la différence entre la vie et la mort. L’edge computing combat la latence grâce au traitement local des données, de sorte que les données clés des patients peuvent être instantanément acheminées vers les professionnels de la santé pour une analyse en temps réel des informations de santé.

Grâce au edge computing, les médecins peuvent obtenir les informations en temps réel dont ils ont besoin et le personnel infirmier peut créer des tableaux de bord complets pour chaque patient. Cet accès aux données devient encore plus critique avec la gravité d’une intervention chirurgicale, et les hôpitaux s’appuient sur l’edge computing lors de procédures contrôlées à distance, telles que les chirurgies assistées par robot.

L’edge computing présente également d’autres avantages pour la santé. Dans les hôpitaux, il existe d’innombrables situations où divers dispositifs de surveillance et autres équipements de diagnostic ne sont pas connectés. Pour les professionnels de santé, l’alternative de perte de ce flux constant de données utiles serait normalement de stocker les données sur un cloud tiers.

Mais un autre domaine clé qui est apparu ces dernières années est la protection de la vie privée des patients. Les lois et les normes appliquées par le biais des protocoles de la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) (lien externe à ibm.com) ont été conçues en partie pour garantir les droits des citoyens américains en matière de confidentialité des données. L’edge computing prend en charge ces normes en permettant de traiter les données localement, au lieu de sur un cloud tiers, qui peut présenter des risques de sécurité.

Les usines offrent de nombreuses possibilités d'utilisation de l'edge computing. L’edge computing aide à coordonner les efforts d’automatisation et à s’assurer qu’il existe une quantité suffisante d’actifs bruts nécessaires à la fabrication.

L’une des façons précieuses dont l’edge computing facilite les efforts de fabrication est l’utilisation du tiny machine learning (tinyML), qui soutient les pratiques de maintenance prédictive en détectant les anomalies de fabrication. Les résultats positifs du tinyML sont la détection précoce de toutes les procédures de maintenance nécessaires, une réduction des temps d’arrêt, une latence limitée et une réduction des coûts opérationnels.

La technologie portable s'appuie sur l'edge computing pour équiper les utilisateurs finaux de vêtements à la pointe de la technologie qui remplissent des fonctions techniques, comme les vestes qui contiennent des stations d'accueil pour les appareils électroniques.

L'agriculture est souvent abordée dans le contexte de la durabilité, mais il y a aussi l'aspect manufacturier de l'agriculture. L’edge computing aide les exploitations agricoles des zones rurales à obtenir un accès constant à la connectivité à haut débit, dont elles ont désespérément besoin pour tirer parti des applications agricoles avancées. L’edge computing permet aux agriculteurs d’utiliser des réseaux sans fil privés dans les zones rurales, ce qui soutient leur utilisation de l’automatisation et de l’analyse des données. En donnant aux agriculteurs l’accès à des informations en temps réel, les rendements des cultures peuvent être maximisés et leur efficacité améliorée.

Lorsqu’il s’agit d’offrir une expérience client agréable, les détaillants sont toujours à la recherche d’un avantage concurrentiel. L’edge computing offre aux fournisseurs de vente au détail plusieurs moyens d’établir des expériences utilisateur inoubliables. Pour de nombreux détaillants, le grid computing offre un autre moyen de prendre une longueur d’avance sur leurs concurrents, en particulier dans le domaine du e-commerce. Le grid computing est un type d’informatique distribuée dans lequel un groupe de machines et/ou de réseaux travaillent ensemble dans un but informatique commun.

De plus, il y a une nouvelle technologie qui permet d’utiliser la technologie de reconnaissance faciale avec les clients. Lorsqu’elle est entièrement intégrée, cette technologie permet aux magasins d’assurer un fonctionnement rapide des files d’attente.

Un autre argument puissant en faveur de l’utilisation de l’edge computing concerne les efforts de réapprovisionnement pour s’assurer que les stocks suivent le rythme de la demande des magasins. Pour ce faire, il est possible d’utiliser des caméras et des étiquettes RFID et de déployer un logiciel de reconnaissance d’objets en conjonction avec les informations existantes sur les produits.

De plus, lorsque ces consommateurs naviguent dans la boutique, ils peuvent recevoir des rappels utiles et des recommandations de produits concernant leurs achats antérieurs. Ce souci du détail contribue à créer une expérience d'achat plus riche et plus personnalisée.

La sécurité des données est un domaine crucial, et l'edge computing est spécialement conçu pour renforcer la sécurité. Cela commence par la « porte d’entrée » en essayant d’empêcher les logiciels malveillants d’infecter les systèmes informatiques des organisations en mettant en œuvre des protocoles de cybersécurité qui empêchent les logiciels malveillants d’atteindre leurs cibles de point de terminaison au sein d’un système.

Tous les secteurs ont probablement besoin de mesures de cybersécurité supplémentaires, au moins dans certains secteurs. Mais certains secteurs (comme les entreprises de défense) ont un besoin particulier en matière de sécurité qui remplace toutes les autres considérations. Pour les entreprises opérant dans un tel espace, l'edge computing offre le nec plus ultra en matière de sécurité, en utilisant le traitement local des données pour protéger les informations sensibles des risques potentiels posés par le cloud computing.

Bien entendu, une sécurité accrue est également essentielle pour les organisations financières, et l'une des façons dont l'edge computing aide les sociétés fintech est de fournir des capacités améliorées de détection des fraudes. Lorsque le traitement des données se produit plus près de leur source d’origine, l’analyse des données s’accélère et les transactions frauduleuses peuvent être détectées plus rapidement.

Étant donné qu'elle présente de nombreux avantages potentiels pour les entreprises, il serait surprenant d'apprendre que l'edge computing peut également aider l'environnement. L’une d’entre elles consiste à utiliser l’edge computing pour surveiller les espèces protégées de la faune qui vivent dans des endroits distants. L’edge computing peut aider les responsables de la faune et les garde-fous à identifier et à mettre fin aux activités de piratage, parfois avant même que ces infractions ne se produisent.

Une autre utilisation très importante de l'edge computing concerne la gestion de l'énergie. Il soutient l'utilisation de réseaux intelligents, qui peuvent fournir de l'énergie de manière plus efficace et aider les entreprises à réduire leur empreinte carbone. Le grid computing est un type d’informatique distribuée dans lequel un groupe de machines et/ou de réseaux travaillent ensemble dans un but informatique commun. Les ressources sont utilisées de manière optimisée, réduisant ainsi la quantité de déchets qui peut se produire lorsque de grandes quantités d'énergie sont consommées.

En parlant de gestion de l’énergie, l’edge computing permet également la surveillance à distance des actifs pétroliers et gaziers, ce qui n’est pas une mince affaire compte tenu de certains endroits robustes où le pétrole est foré (par exemple, un fond océanique). L’edge computing favorise l’utilisation de l’analytique en temps réel et la rapproche de l’actif spécifique, limitant ainsi le besoin de connectivité cloud.

Alors que les ingénieurs civils réalisent des conceptions urbaines, un nombre croissant d'entre eux intègrent des villes intelligentes dans leurs plans afin de stimuler l'innovation municipale et d'accroître la durabilité. De même, les ingénieurs urbains utilisent l’edge computing pour calculer les mesures liées à la maintenance prédictive des structures, ainsi que les applications liées à leur santé structurelle globale.

Pour les municipalités, l’edge computing aide les gouvernements locaux, les organismes de circulation et diverses entités de transport en les aidant à gérer leurs flottes de véhicules urbains en utilisant les dernières conditions en temps réel. Les plateformes d’edge computing peuvent également être utilisées pour analyser les schémas de trafic et éviter la congestion dans ces zones.

En plus de ces services, les appareils de périphérie peuvent être utilisés pour traiter les données d’utilisation sur le terrain, où qu’elles se trouvent. Le personnel municipal peut utiliser des appareils de pointe pour capturer des données provenant des infrastructures publiques, des réseaux électriques et d'autres sources de données qui peuvent indiquer qu'une action urgente est nécessaire.