Qu'est-ce que l'edge computing : définition, fonctionnement et avantages

Edge computing : la définition

L'edge computing est une approche informatique dans laquelle les données collectées sont traitées à la périphérie d'un réseau, plutôt que d'être envoyées à un serveur centralisé pour y être traitées et stockées. L'objectif de l'edge computing, par définition, est de traiter les données à leur source d'origine, ou le plus près possible.

Par exemple, une caméra de surveillance dotée de capacités d'edge computing peut capturer des données et les traiter immédiatement. Si elle n’est pas dotée de cette technologie, la caméra devra transmettre les données à un serveur externe. Celui-ci est souvent hébergé au siège, et suppose donc de réaliser un traitement et une analyse ultérieurs.

Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à utiliser le système edge computing. Par définition, il permet d’accélérer la prise de décision et les temps de réponse aux incidents. Ce système permet aussi aux entreprises de bénéficier d'informations en temps réel et d'alléger la charge informatique des datacenters centralisés. Le traitement des données à la périphérie signifie que l'appareil n'envoie pas de grandes quantités de données brutes à des serveurs centraux. En d’autres termes, il n'envoie que les informations et les analyses nécessaires à une utilisation ultérieure.

Comment fonctionne le système edge computing ?

Avant le développement de l’edge computing, le traitement des données était radicalement différent. En effet, toutes les données devaient être renvoyées vers un datacenter qui les traitait et les stockait. Ceci se vérifiait, que les données soient produites :

• Au poste de travail d’un employé.
• Par une caméra de surveillance.
• Dans un entrepôt distant, …

Une fois les données transférées, les applications les analysent, recueillent des insights, puis les renvoient à l’appareil.

Aujourd’hui, de nouvelles technologies comme l'edge computing permettent un traitement rapide et efficace des données. Voici plus en détails la définition de l’edge computing, et notamment de son fonctionnement étape par étape : 

1. Un appareil recueille des données en dehors des bureaux d'une entreprise. Il peut s’agir d'une caméra de surveillance dans un entrepôt éloigné ou d'un capteur de localisation sur un camion de livraison. 

2. Au lieu de relayer des données brutes sur le réseau vers un datacenter central pour traitement, l'appareil est doté de capacités de calcul intégrées. Les données sont traitées au fur et à mesure qu'elles sont collectées, de sorte que les anomalies ou autres problèmes sont identifiés quasiment en temps réel. 

3. Les résultats de l'analyse peuvent alors déclencher des actions à partir de l'appareil, comme l'envoi d'une alerte ou le déclenchement d'une alarme. 

4. Seuls les résultats et les insights sont renvoyés au datacenter central. Cela permet de réduire le trafic et la latence du réseau. 

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S’y retrouver parmi les concepts : définition de l’edge computing, du cloud computing et du Fog computing

L'edge computing repose sur une architecture informatique distribuée. À ce titre, il est parfois confondu avec le cloud computing ou encore le fog computing. Bien que ces trois approches présentent certaines similitudes, elles ne sont pas tout à fait les mêmes ! Cloud, fog ou edge computing ? Voici les définitions pour s’y retrouver.

En termes de similitudes entre ces concepts, il est possible de citer :

• l’architecture distribuée,
• le placement des ressources de stockage et de calcul plus près du point d'origine des données.

Le cloud computing est rendu possible par une collection massive de serveurs situés dans le monde entier. Lorsque vous utilisez AWS, par exemple, vos données sont stockées et traitées dans l'un de leurs datacenters au lieu de votre propre infrastructure sur site. Elles pourraient éventuellement être plus proches du point d'origine des données que ne l'est votre datacenter, mais sans être à distance. Les données collectées doivent encore être transmises à l'un de ces datacenters pour être analysées.

Après avoir vu la définition de l’edge computing et du cloud computing, place au fog ! Le fog computing est utile dans les situations où les appareils distants sont situés sur une très grande surface. C’est souvent le cas dans les bâtiments intelligents, qui regroupent souvent des centaines d’appareils distants. Les données qu'ils collectent doivent être agrégées, traitées et analysées ensemble pour obtenir les meilleurs résultats. Le fog computing permet donc de placer des ressources de stockage et de calcul dans cet environnement, mais à l'écart de tout dispositif individuel. En effet, aucun dispositif ne pourrait contenir suffisamment de puissance de calcul pour traiter les données de tous les autres.

Avantages de l'edge computing

Si les entreprises sont de plus en plus nombreuses à utiliser ce système, c’est qu’il présente des avantages. Zoom sur l’edge computing, sur la définition de ses avantages.

• Efficacité opérationnelle accrue – En accélérant le temps d'obtention des insights et en traitant les données en temps quasi réel à distance, vous obtenez des résultats plus rapidement. Cela réduit également la latence du réseau et atténue les problèmes de bande passante.

• Résolution plus rapide des problèmes – Grâce aux insights provenant des sites distants, vous pouvez recevoir des alertes sur les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent et n'entraînent des temps d'arrêt excessifs ou d'autres problèmes.

• Réduction des coûts informatiques – L'edge computing, par définition, permet de réduire les ressources de calcul et de stockage nécessaires dans votre datacenter, ce qui contribue à réduire les coûts. La réduction de la quantité de données transférées depuis les appareils distants permet également de réduire les coûts du réseau.

• Sécurité accrue des données – Les données collectées et traitées à distance peuvent vous aider à respecter les lois sur la confidentialité des données, alors que leur transfert vers un datacenter central pourrait nuire à la confidentialité et à la souveraineté des données. Le fait de conserver les données sur l'appareil distant permet également de les protéger contre les interceptions éventuelles sur le réseau.

• Fiabilité accrue – Avec l’edge computing, les dispositifs périphériques peuvent continuer à collecter et à traiter des données même lorsque votre datacenter ou votre réseau sur site est en panne. Cela permet d'améliorer la continuité des opérations.

Les défis de cette solution informatique

Si l'edge computing accélère le traitement des données et la prise de décision, il s'accompagne aussi de certains défis. Parmi les plus grand défis liés à ce système, il est possible de citer :

• Complexité accrue de l'infrastructure – Les appareils distants d'une entreprise peuvent se compter par milliers, voire plus. Chaque appareil entraîne des besoins accrus en matière de maintenance et de gestion. Cela signifie une forte charge en termes de mises à jour de logiciels, déploiements, provisionnement et monitoring.

• Problèmes de sécurité – Par définition, l’edge computing améliore la sécurité des données à certains égards. Cependant, la sécurité des appareils est un peu plus compliquée lorsqu'il est question d'un grand nombre d'appareils.

• Problèmes de connectivité – Même s'ils ne transmettent pas de données brutes à un site centralisé, les appareils distants doivent relayer les données analysées vers certains serveurs. Si la connexion Internet tombe en panne à l'emplacement où se trouve l'appareil, cela peut poser des problèmes à une entreprise qui dépend de la transmission rapide de ces insights.

• Efficacité du stockage – Les appareils distants disposant de ressources de calcul et de stockage limitées. Les services informatiques doivent parfois déterminer quelles données doivent être stockées et traitées localement et quelles données doivent être envoyées vers des serveurs sur site ou dans le cloud.

Heureusement, il existe aujourd'hui un large éventail de solutions conçues pour aider les entreprises à relever ces défis.

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Cas d'utilisation de l'edge computing : définition et explications

Vous l’aurez compris avec la définition de l’edge computing : les cas d’utilisation sont variés. Par ailleurs, au fur et à mesure que l'edge computing gagne en popularité, de nouveaux cas d'utilisation apparaissent. Voici les cas d’utilisation les plus courants :

• Véhicules autonomes – Les véhicules autonomes peuvent générer plusieurs téraoctets de données par jour. Ces données doivent être traitées et analysées en temps réel pour prendre des décisions de sécurité en une fraction de seconde. Dans ce cas, chaque véhicule est un dispositif périphérique et nécessite des ressources de calcul et de stockage robustes.

• Fabrication – L'edge computing s'est rapidement imposé dans les environnements de fabrication.  La solution est souvent utilisée pour assurer la sécurité dans les ateliers de production ou identifier les produits défectueux sur une chaîne de montage.

• Pétrole et gaz – Les plateformes pétrolières situées en haute mer s'appuient sur l'edge computing. Elles peuvent ainsi alerter les travailleurs des dysfonctionnements de l'équipement avant qu'ils ne deviennent suffisamment graves pour mettre des vies en danger.

• Santé – De nombreux organismes de santé se tournent vers  cette solution. Elle leur permet de suivre et d’assurer l'entretien des équipements hospitaliers tels que les fauteuils roulants.  L’edge computing sert aussi à alerter les médecins en cas de problèmes de santé potentiels. Ceci se fait grâce à des équipements destinés aux patients, comme les appareils PPC et les appareils de suivi des signes vitaux. L’edge computing, par définition, permet aussi de renforcer la sécurité dans les hôpitaux. Ceci est permis grâce à des dispositifs de surveillance et à des systèmes d'alerte.

• Retail – Les détaillants tirent profit de l'edge computing en l'utilisant pour divers aspects. Parmi les usages quotidiens : suivi des  stocks, surveillance des entrepôts de stockage, analyse du comportement des clients, etc.

• Énergie – L'edge computing peut aider les entreprises du secteur de l'énergie. La solution permet de gérer l'automatisation des réseaux électriques, de surveiller l'état des ressources dans des endroits très éloignés et d’alerter les équipes en cas de dysfonctionnement potentiel de l'équipement.