Qu'est-ce que l'edge computing?

L'edge computing vise à placer les capacités de traitement des données aussi près que possible de l'endroit exact où elles sont nécessaires. Pour l'IoT, cette approche peut entraîner une latence réduite, offrant ainsi des performances plus rapides et plus efficaces.

L'edge computing vise à placer les capacités de traitement des données aussi près que possible de l'endroit exact où elles sont nécessaires. Pour l'IoT, cette approche peut réduire la latence, permettant ainsi des performances plus rapides et plus efficaces.

Découvrez-en davantage sur l'edge computing, son objectif, ses avantages et son application dans les projets IoT.

Un cadre informatique traditionnel centralisé est composé de deux éléments principaux. À la périphérie, il y a plusieurs points de terminaison dont le rôle principal est de capturer des données et d’exécuter des instructions. Les données provenant de ces appareils périphériques sont transmises vers et depuis le deuxième élément du cadre : un serveur central. C’est à ce niveau que se déroule la majeure partie des opérations lourdes du système : traitement, consolidation, analyse et mise en action des données.

L'edge computing adopte une approche distribuée plutôt que centralisée. Au lieu que toutes les activités de calcul se déroulent au niveau d’un serveur central, autant de tâches de traitement que possible sont effectuées à la périphérie, aussi près que possible de la source des données. En augmentant le volume de calcul réalisé en périphérie du réseau, l'edge computing réduit la nécessité d’échanges sur de longues distances entre les appareils périphériques et le serveur central.

Dans de nombreux cadres d'edge computing, les tâches de calcul clés sont effectuées au niveau des appareils IoT. Prenons l'exemple d'un capteur industriel. Dans un cadre centralisé, le capteur se limite à capturer des données et à les transmettre au serveur. Avec une approche edge, l’appareil capteur peut traiter ces données en interne et déclencher automatiquement des actions spécifiques si nécessaire, sans avoir à interagir avec le serveur.

En complément ou en alternative au traitement au niveau des appareils, le cadre peut également inclure le déploiement d'ordinateurs ou de serveurs en périphérie. Ainsi, au lieu que tous les appareils périphériques transmettent leurs données vers un emplacement central, ces données sont envoyées à des ordinateurs beaucoup plus proches physiquement (par exemple, sur le site de l’usine). Des calculs spécifiques et sensibles au temps peuvent être réalisés bien plus près du point de besoin, permettant de gagner du temps et de réduire les coûts de transmission de données sur de longues distances.

Un exemple est un système de vidéosurveillance. Ces systèmes intègrent de plus en plus des logiciels de gestion vidéo (VMS) relativement sophistiqués, avec des fonctionnalités telles que la détection de mouvement et le comptage automatisé de personnes.

Dans un cadre centralisé, toutes les séquences vidéo sont envoyées à un serveur central, où elles sont analysées par le VMS. Avec une architecture edge, l'analyse immédiate peut être effectuée au niveau de la caméra. Par exemple, une caméra intelligente commencera à transmettre des séquences à un serveur uniquement si et lorsque du mouvement est détecté, et peut déclencher elle-même des barrières numériques. Cette approche réduit considérablement la quantité de bande passante coûteuse nécessaire pour transmettre des séquences vidéo au serveur distant.

L’objectif principal est généralement de réduire la latence. Dans des applications IoT sensibles, comme les processus industriels ou les procédures de soins de santé, chaque seconde ou milliseconde compte. En rapprochant le traitement et les calculs aussi près que possible de la périphérie, l'edge computing permet de réduire considérablement le délai entre l’apparition d’une situation critique et la prise de mesures appropriées.

L'edge computing est mieux considéré comme un complément au cloud computing, plutôt qu’un remplacement.

Pour collecter les données de plusieurs appareils IoT, surveiller l'efficacité à l'échelle de l'organisation, les tendances d'utilisation et les performances, il est toujours nécessaire que les données soient traitées et analysées de manière centralisée, très probablement dans le cloud. Pendant ce temps, les traitements spécifiques aux appareils et sensibles au temps peuvent être effectués en périphérie du réseau.

Réactivité

Les longues distances physiques, la congestion du réseau et les pannes de transmission peuvent retarder la réponse d’un système à des situations potentiellement critiques. Avec l’edge computing, il n’est pas nécessaire d’envoyer les données à un centre d’analyse distant pour prendre des décisions, ce qui permet à vos appareils IoT de réagir plus rapidement.

Améliorations matérielles

Si davantage de calculs doivent être effectués à la périphérie du réseau, vos appareils en périphérie doivent être adaptés à cette tâche. Cela peut nécessiter des investissements significatifs pour mettre à niveau ou remplacer les appareils existants. Selon le modèle de votre cadre, il faut également prendre en compte le coût des serveurs en périphérie supplémentaires.

Connectivité

L'edge computing réduit considérablement la nécessité de transmettre des données sur de longues distances, mais ne l'élimine pas entièrement. Vous devez toujours prévoir un canal approprié pour un niveau minimum de communication avec le serveur central.

Il serait plus précis de dire que la 5G permet l'émergence de certaines architectures hybrides d'edge computing, comme le Distributed Multi-Access Edge Compute ou Distributed-MEC (DMEC).

Avec la cinquième génération de technologie cellulaire, il devient possible de transférer d’énormes quantités de données en temps réel. Cela ouvre la porte à une gamme beaucoup plus large d’applications IoT, y compris celles utilisant l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (machine learning), le streaming multimédia et même la réalité virtuelle.

Selon la norme 5G, le taux de latence (c’est-à-dire le délai entre l’envoi et la réception des informations) est réduit de 200 millisecondes en 4G à 1 milliseconde. En réalité, pour atteindre cet objectif et offrir des services riches en fonctionnalités et ultra-réactifs, comme les entreprises et leurs clients s'y attendent, il faudra probablement plus qu’une simple mise à niveau des réseaux cellulaires. Si de grandes quantités de données continuent d’être transmises à un serveur central, les entreprises risquent de subir des retards. Transférer la majorité des traitements plus près de la périphérie contribuera à libérer de la bande passante et à garantir que vous tiriez pleinement parti des avantages de la 5G.