Un guide pour débutants sur l'informatique de périphérie
Publié: 2018-03-30Nous pouvons définir l'edge computing comme une architecture informatique distribuée qui permet de traiter les données à la périphérie - aussi près que possible de la source d'origine. Si tout cela vous semble du charabia, attendez.
La dernière décennie a vu une croissance phénoménale du nombre d'appareils connectés à Internet, ce qui a donné naissance à une technologie connue sous le nom d'Internet des objets (IoT). En termes simples, l'IoT n'est qu'un concept d'interconnexion de divers appareils et de connexion de chacun des appareils à Internet avec un simple interrupteur marche/arrêt. Cela inclut tout, des téléphones portables, des cafetières, des réfrigérateurs, des machines à laver, des appareils portables et tout appareil auquel vous pouvez penser qui se connecte facilement à n'importe quel appareil et transfère les données de manière transparente.
Alors que l'IoT commençait à prendre de l'ampleur, un problème s'est posé : celui de traiter les données de ces appareils interconnectés. Inutile de rappeler que les données dont nous parlons ont une taille de téraoctets. Traditionnellement, les données collectées à partir de ces appareils étaient envoyées au cloud central de l'organisation pour traitement. Cependant, cela a été un processus assez long, en raison de la taille des fichiers de données. Le transfert d'ensembles de données aussi volumineux sur le réseau vers un cloud central peut également exposer les données organisationnelles sensibles à des vulnérabilités.
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L'informatique de périphérie est entrée en scène pour s'attaquer à tout cela et plus encore. Maintenant, regardez à nouveau le premier paragraphe et permettez-nous de vous guider lentement à travers la définition.
Le nom « edge computing » fait référence au calcul autour du coin/du bord dans un diagramme de réseau. L'Edge Computing pousse toute la puissance de calcul significative vers les bords du maillage. Comme nous l'avons dit plus tôt - aussi près que possible de l'appareil d'origine.
Comment cela aide-t-il ?
Envisagez un feu de circulation intelligent. Au lieu d'appeler à la maison chaque fois que vous avez besoin d'une analyse de données, si l'appareil est capable d'effectuer des analyses en interne, il peut effectuer une analyse en temps réel des données en continu et même communiquer avec d'autres appareils pour terminer des tâches en déplacement. L'informatique de périphérie accélère donc l'ensemble du processus d'analyse, permettant une prise de décision rapide.
L'informatique de périphérie est également bénéfique pour les organisations car elle les aide à réduire les coûts qui étaient auparavant encourus lors du transfert d'ensembles de données sur un réseau. En dehors de cela, il permet également aux organisations de filtrer les données utiles de la périphérie de l'appareil lui-même, permettant ainsi aux organisations de ne collecter que des données précieuses et de réduire les coûts de cloud computing et de stockage. De plus, l'edge computing réduit également le temps de réponse à quelques millisecondes, tout en préservant les ressources du réseau. En utilisant l'edge computing, nous n'avons pas nécessairement besoin d'envoyer les données sur un réseau. Au lieu de cela, le système informatique de périphérie local est chargé de compiler les données et d'envoyer des rapports fréquents au stockage cloud central pour un stockage à long terme. En clair, en n'envoyant que les données essentielles, l'edge computing réduit drastiquement les données qui traversent le réseau.
Le déploiement de l'Edge Computing est idéal dans une variété de situations. Un tel cas est lorsque les appareils IoT ont une faible connectivité Internet et qu'il n'est pas pratique pour eux d'être connectés en permanence à un cloud central.
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Une autre situation de ce type peut être lorsqu'il existe une exigence de traitement des données sensible à la latence. L'informatique de périphérie élimine le facteur de latence, car les données n'ont pas besoin d'être transférées sur un réseau vers un stockage cloud central pour le traitement. Ceci est idéal pour les services financiers ou de fabrication où les latences de quelques millisecondes sont difficiles à atteindre.
Un autre cas d'utilisation de l'informatique de pointe a été le développement des réseaux cellulaires 5G de nouvelle génération. Kelly Quinn, responsable de recherche chez IDC et experte en informatique de pointe, prédit qu'à mesure que les fournisseurs de télécommunications incorporeront la 5G dans leurs réseaux sans fil, ils commenceront à ajouter des micro-centres de données en s'intégrant ou en se situant à côté des tours 5G. Les clients professionnels pourraient posséder ou louer de l'espace dans ces micro-centres de données pour effectuer des calculs de pointe et avoir un accès direct à une passerelle vers le réseau central du fournisseur de télécommunications, qui peut être connecté à un fournisseur de cloud public IaaS.
Jetons un coup d'œil à d'autres cas d'utilisation de l'Edge Computing :
- Les drones sont capables d'atteindre des endroits éloignés auxquels l'homme ne peut même pas penser. L'informatique de périphérie permet à ces drones d'examiner, d'analyser et de répondre à l'analyse en temps réel. Par exemple, si un drone détecte une situation d'urgence, il peut fournir instantanément des informations précieuses aux personnes à proximité sans avoir d'abord à envoyer les données sur un réseau, puis à recevoir l'analyse.
- Réalité augmentée - L'introduction de l'informatique de pointe a poussé la réalité augmentée un peu plus loin. Une plate-forme informatique de pointe peut fournir des données hautement localisées ciblées sur le point d'intérêt de l'utilisateur ; améliorant ainsi les services AR.
- Véhicules automatisés – Des géants comme Google et Uber proposent des voitures autonomes. L'informatique de périphérie joue un rôle crucial dans le développement de tels véhicules automatiques. Ces véhicules peuvent traiter et transmettre des données vitales en temps réel à d'autres véhicules se déplaçant à proximité grâce à l'informatique de pointe. Ces géants visent à faire de ces voitures autonomes une réalité de consommation d'ici 2020. Avec l'introduction de ces véhicules automatisés, nous sommes sûrs de voir une diminution du nombre de vies perdues en raison d'accidents automobiles.
Cela dit, il reste encore des compromis et des défis à ne pas négliger lorsqu'on parle d'edge computing. Tout d'abord, seul un sous-ensemble infime de l'ensemble des données est traité et analysé en périphérie. Ensuite, l'analyse de ces données est transmise sur le réseau. 
Cela signifie que nous ignorons idéalement certaines des données brutes non analysées et que nous manquons potentiellement certaines informations. Encore une fois, une question importante se pose : dans quelle mesure cette « perte » de données est-elle supportable ? L'organisation a-t-elle besoin de toutes les données ou le résultat généré est-il suffisant pour elle ? Le fait de manquer certaines données affectera-t-il négativement l'analyse de l'organisation ?
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Il n'y a pas de réponse correcte à ces questions. Un système d'avion ne peut pas se permettre de manquer des données, même une petite partie (sans jeu de mots), donc toutes les données doivent être transférées et analysées pour détecter les tendances et les modèles. Mais, transférer des données pendant le temps de vol n'est pas une bonne idée. Ainsi, une meilleure approche consistera à collecter les données hors ligne et à effectuer un calcul de pointe pendant le temps de vol. Dans l'ensemble, l'edge computing n'est pas une panacée dans le monde des technologies de l'information. Il s'agit d'une technologie relativement récente qui offre de nombreux avantages. Cependant, il est toujours important de savoir si cela correspond ou non aux besoins de votre organisation.
L'essentiel est que les données sont précieuses. Toutes les données qui peuvent être analysées doivent être analysées pour détecter des modèles et obtenir des informations. Dans le monde d'aujourd'hui, les entreprises axées sur les données progressent beaucoup plus que les entreprises traditionnelles. Edge Analytics est un espace nouveau et passionnant et est une réponse pour la maintenance et la convivialité des données, et nous pouvons nous attendre à voir de nombreuses autres applications passionnantes de la même dans les années à venir.
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