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Edge computing

Pourquoi allier l'IoT et l'edge computing ?

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L'Internet des objets (IoT) produit une grande quantité de données qui doivent être traitées et analysées avant de pouvoir être exploitées. L'edge computing rapproche les services de calcul de l'utilisateur final ou de la source de données, par exemple un équipement IoT. 

Ainsi, les données IoT sont collectées et traitées en périphérie du réseau, au niveau de l'équipement, au lieu d'être renvoyées vers le datacenter ou le cloud. Cette approche permet d'identifier plus rapidement les événements déclencheurs d'actions, tels que la détection des anomalies pour la maintenance prédictive. 

La capacité des équipements IoT à exploiter la puissance de calcul devient vraiment intéressante lorsqu'il faut analyser rapidement des données en temps réel. 

 

IoT et edge computing : définitions

L'Internet des objets (IoT) désigne le processus de connexion d'objets physiques à Internet. L'Internet des objets fait référence à tous les appareils physiques connectés ou matériels qui reçoivent et transfèrent des données via un réseau, sans intervention humaine. 

Il existe des objets connectés de diverses natures, des objets du quotidien, tels que les ampoules, aux équipements médicaux, appareils portables, appareils intelligents ou encore feux de circulation routière dans les villes intelligentes.

Un système IoT classique fonctionne grâce à l'envoi, à la réception et à l'analyse continus de données selon une boucle de rétroaction. Les analyses peuvent être effectuées par des êtres humains ou par une intelligence artificielle aidée de l'apprentissage automatique (IA/AA), en quasi temps réel ou sur une longue période. 

 

L'edge computing désigne le traitement informatique qui s'effectue à l'emplacement physique de l'utilisateur ou de la source des données, ou à proximité, avec à la clé une réduction de la latence et de la quantité de bande passante consommée.

En rapprochant les services de calcul de ces emplacements, l'edge computing permet aux utilisateurs de profiter de services plus rapides et fiables, ainsi que d'une expérience optimisée. Il facilite la prise en charge des applications sensibles à la latence et l'utilisation de technologies telles que les analyses basées sur l'IA/AA au sein des entreprises, pour l'identification des tendances et l'amélioration des produits et services.

Avec l'edge computing, les entreprises peuvent également utiliser et distribuer un ensemble de ressources communes sur plusieurs sites, afin de mettre à l'échelle l'infrastructure centralisée et répondre aux besoins liés à la multiplication des appareils et données.

Une passerelle IoT envoie des données à partir de la périphérie du réseau vers le cloud ou un datacenter centralisé, ou vers les systèmes en périphérie pour un traitement en local.

 

Lien entre IoT et edge computing

L'Internet des objets gagne en efficacité lorsque la puissance de calcul se trouve au plus près de l'appareil physique ou de la source de données. Pour accélérer l'analyse des données produites par les capteurs et appareils IoT et ainsi réduire le temps de réaction aux problèmes, l'analyse doit avoir lieu en périphérie du réseau, ce qui évite aux données de retourner au site central avant leur traitement.

L'edge computing est une source locale de traitement et de stockage pour les données et besoins en calcul des équipements IoT. Il permet de réduire la latence des communications entre les appareils IoT et les réseaux centraux auxquels ils sont connectés.

Sans l'edge computing, l'IoT devrait s'appuyer sur la connectivité réseau et les services de calcul d'un cloud ou d'un datacenter. Les allers-retours des données entre l'appareil IoT et le cloud peuvent cependant ralentir les temps de réponse et réduire l'efficacité opérationnelle.

L'edge computing permet également de résoudre d'autres problèmes, car il réduit la quantité de bande passante nécessaire au transfert de gros volumes de données via des connexions satellites ou des réseaux cellulaires lents, et permet aux systèmes de fonctionner hors ligne en cas de perte de connexion au réseau.

Avec l'edge computing, vous pouvez tirer parti des gros volumes de données générés par les objets connectés. Le déploiement d'algorithmes d'analyse et de modèles d'apprentissage automatique en périphérie du réseau vous permet de traiter les données localement et de les utiliser rapidement pour prendre des décisions.En outre, l'edge computing agrège les données avant de les envoyer vers un site centralisé en vue d'un traitement supplémentaire ou de leur stockage à long terme.

 

Edge computing et cloud computing

Dans le modèle de cloud computing, les ressources de calcul et les services sont souvent centralisés dans de grands datacenters. Les clouds fournissent généralement une partie de l'infrastructure réseau nécessaire à la connexion des objets IoT à Internet.

Un équipement périphérique doit se connecter à un réseau pour simplifier la communication bidirectionnelle avec une base de données centralisée. En général, c'est le cloud qui fournit cette connexion au réseau.

Grâce à cette connexion, un équipement périphérique peut transférer des données vers un datacenter, via le cloud, ou un journal de décisions pour le stockage des données, leur traitement ou l'analyse du Big Data.

 

Différence entre un objet connecté (IoT) et un équipement périphérique (edge computing)

Les équipements périphériques sont des appareils physiques situés sur des sites distants en périphérie du réseau, qui possèdent suffisamment de mémoire, de puissance de traitement et de ressources de calcul pour collecter des données, les traiter et les exploiter quasiment en temps réel, en recourant au minimum aux autres éléments du réseau.

Un objet connecté est un objet physique connecté à Internet, qui sert de source de données. C'est au niveau de l'équipement périphérique que se déroulent la collecte et le traitement des données.

Les équipements périphériques peuvent être considérés comme faisant partie de l'IoT quand l'objet dispose de suffisamment de capacités de stockage et de calcul pour prendre des décisions à faible latence et traiter les données en quelques millisecondes seulement.

Les termes objet connecté et équipement périphérique sont parfois utilisés l'un pour l'autre.

 

Exemples concrets d'IoT

En général, les objets dits « intelligents » ou « connectés » forment l'IoT. En voici quelques exemples :

  • Les voitures autonomes
  • Les thermostats connectés
  • Les maisons connectées
  • La réalité virtuelle et augmentée
  • Les villes intelligentes
  • L'Internet industriel des objets
  • Les montres connectées

Usages de l'IoT et de l'edge computing

L'Internet industriel des objets ou IIoT fait référence à l'utilisation industrielle de l'IoT, notamment pour les machines d'une usine. Imaginez le cycle de vie d'une machine dans une usine : plusieurs personnes se servent d'un même équipement et l'usent de diverses manières au fil du temps. Il est donc prévisible et prévu que les machines tombent en panne au bout d'un moment.

Il est toutefois possible d'ajouter des capteurs IoT aux éléments les plus sujets aux défaillances ou les plus sollicités des machines. Les données issues de ces capteurs peuvent être analysées et utilisées pour la maintenance prédictive, réduisant ainsi le temps d'arrêt global.

Les véhicules autonomes illustrent bien l'intérêt d'allier edge computing et IoT. En effet, un véhicule autonome doit collecter et traiter des données en temps réel sur le trafic, les piétons, les panneaux de signalisation et les feux, tout en surveillant ses systèmes internes.

Or, s'il a besoin de freiner ou de tourner brusquement pour éviter un accident, il n'a pas le temps d'attendre que les données fassent un aller-retour entre son système et le cloud pour être traitées. 

L'edge computing déplace les services de cloud computing dans le véhicule, ce qui permet aux capteurs IoT du véhicule de traiter les données localement, en temps réel, pour éviter les accidents. 

 

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