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Qu'est-ce qui motive l'edge computing ?

Qu'est-ce qui motive l'edge computing ?

by admin

Posted on juillet 31, 2020 at 15:11

L’Edge Computing est un paradigme informatique distribué et progressif qui décentralise le stockage et le traitement des données, les rapprochant ainsi de la source de données. Par progressif, nous entendons que l'informatique se fait plus près du lieu où les données sont générées et non sur un cloud centralisé où les données sont envoyées. Le terme "Edge" couvre un large éventail de dispositifs et de plateformes autonomes et interconnectés où les données sont générées et consommées en dehors des datacenters. Il peut s’agir de feux de circulation, de montres connectées, de compteurs et de bâtiments intelligents… la liste est longue.

L’Edge Computing étant une approche architecturale d'infrastructure, sa mise en œuvre nécessite du temps, une planification minutieuse et un certain nombre de ressources. Et puisque le marché devrait atteindre 29 milliards de dollars dans les cinq prochaines années, il est grand temps de mettre en œuvre des projets dans ce domaine.

Des facteurs à la fois commerciaux et techniques

La croissance de l’Edge Computing s'explique par des facteurs à la fois commerciaux et techniques. Sur le plan commercial, les entreprises sont continuellement à la recherche d'un avantage concurrentiel à travers un meilleur engagement vis-à-vis de leur clientèle et des coûts d'exploitation réduits. D'un point de vue technique, c'est le résultat de l'expansion rapide des infrastructures de calcul, de stockage (SSD) et de réseau (5G, 100GigE) qui soutiennent l'informatique mobile et l'internet des objets. La prolifération des applications mobiles et de l'IoT a démontré les limites inhérentes aux modèles centralisés. L’Egde Computing en revanche, permet d’adresser ces deux domaines.

Quatre principaux moteurs au changement

  • Les applications mobiles et l’IoT. La croissance exponentielle des applications mobiles et de l’IoT continue à alimenter le besoin en plateformes sécurisées et évolutives à hautes disponibilité et performances, à faible latence, pour traiter toutes les données générées et consommées en périphérie. Si les exigences de base sont toujours les mêmes, au cours des 10 à 20 dernières années, les applications mobiles et IoT ont largement dépassé les solutions traditionnelles qui étaient mises en œuvre pour les prendre en charge.
  • Les limites du Cloud. Le Cloud est limité par son modèle de traitement centralisé, qui introduit des contraintes de coût, de bande passante, de performance, de sécurité et de réglementation. Autrement dit, trop de données sont générées et il n’y pas assez de bande passante pour permettre leur transfert vers le cloud pour leur stockage et leur traitement. En ce qui concerne les systèmes de contrôle en temps réel comme pour les véhicules autonomes ou les usines automatisées par exemple, la latence du réseau du cloud est trop importante et la fiabilité trop faible pour un véritable « temps réel ». Et même si l’on parvenait à surmonter les problèmes de volume, de latence et de fiabilité, tenter de faire évoluer à l'infini un modèle centralisé de calcul, de traitement et de stockage n'est tout simplement pas économiquement viable.
  • Les nouvelles capacités informatiques. Nous disposons aujourd'hui de bien plus de capacités de calcul et de stockage qu’au cours des 30 dernières années. Des processeurs spécialisés sont désormais capables de traiter des données locales pour la sécurité, l’intelligence artificielle, la vidéo ou les véhicules autonomes. La distribution des tâches de calcul, de traitement et de stockage à ces nouveaux appareils plus performants permet de résoudre bon nombre des problèmes identifiés ci-dessus. Il en résulte une interaction améliorée, plus riche et plus immersive pour les utilisateurs en matière d’expérience.
  • L'architecture comme avantage concurrentiel. L'essor des micro-services et des déploiements dans le Cloud a commencé à transformer les déploiements d'applications en une activité quelque peu banalisée, avec peu de possibilités de se différencier de la concurrence (en gros, il suffit de faire tourner plus de ressources dans le Cloud, selon les besoins). En utilisant l'informatique de pointe comme un avantage concurrentiel, les entreprises peuvent étendre les capacités de leurs applications en tirant parti de topologies qui peuvent leur apporter une différenciation unique.

Les applications de l'Edge Computing

Il existe aujourd'hui de nombreux exemples d'utilisation de l’Edge Computing pour des applications réelles :

  • La santé : Les applications mobiles telles que celles permettant de détecter des commotions cérébrales mettent les patients en contact direct avec leurs équipes de soins et les services d'IA automatisés.
  • La supply chain : La production en flux tendu est dépassée. L’approvisionnement juste-à-temps, rendue possible par des processus de conception et de fabrication virtualisés et personnalisés, permet aux fournisseurs de proposer des options que leurs concurrents ne peuvent pas égaler.
  • Les équipes mobiles : Les personnes travaillant en dehors de l’entreprise comme les commerciaux ou les consultants, ont besoin de données sécurisées dans un environnement souvent déconnecté. L’Edge Computing répond à cet enjeu avec un fonctionnement garanti, quelle que soit la couverture Internet.
  • Les véhicules autonomes : Cela inclut les voitures, mais aussi les drones, les submersibles et les satellites. Ici, le traitement et la prise de décision en matière d'IA s'ajoutent à la simple gestion des données.
  • Le tourisme et l’hôtellerie : La prochaine étape de l'évolution consiste à offrir aux clients des expériences personnalisées à bord d'avions, de trains et des navires.
  • L’industrie : L'IoT industrielle est un secteur où l'automatisation des processus avance rapidement car les machines sont désormais connectées.
  • Le streaming de vidéos et de jeux : Les services de streaming vidéo et les plates-formes de jeux tirent parti de l'informatique de pointe pour accélérer et améliorer la diffusion de contenu en utilisant le stockage, le traitement des images et même des algorithmes prédictifs au point de diffusion.

Chaque secteur d’activité peut entrevoir l’intérêt des applications basées sur l’Edge Computing. Certaines y trouveront le moyen d’optimiser leurs résultats avec une réduction des coûts ou l’efficacité opérationnelle renforcée par exemple. D’autres identifieront un grand potentiel de croissance grâce à des offres différenciées qui leur donnent un vrai avantage concurrentiel.

Source: Qu'est-ce qui motive l'edge computing ?

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