Au début, tout le monde plaçait l’ensemble de ses solutions IoT dans le cloud, en affirmant que c’était la meilleure chose à faire ! Aujourd’hui, pourtant, la nouvelle tendance semble être de se rapprocher de l’edge. Mais pourquoi l’edge computing est-il si populaire ?
Ce qui rend ces tendances si difficiles à analyser et à vraiment interpréter, c’est que ces idées, qu’il s’agisse du cloud ou de l’edge, ne sont pas de simples modes passagères que les entreprises et les particuliers abandonnent dès que l’une devient plus populaire. Chacune possède ses propres scénarios où elle brille, et d’autres où elle ne convient pas. Il devient alors bien plus pertinent d’examiner certains scénarios, un par un, et de déterminer ce qui fonctionne le mieux.
Par exemple, rapprocher votre solution IoT de l’edge du réseau présente de nombreux avantages : une latence plus faible, une meilleure confidentialité et, dans certains cas, des coûts réduits. Cela dit, il faut aussi prendre en compte tous les facteurs avant de décider où placer l’intelligence de votre application.
Dans cet article, nous allons examiner les différences entre l’edge computing et le cloud computing, et vous présenter aussi un peu le fog computing. Alors, suivez-nous, et nous espérons vous aider à déterminer si vous devez garder votre solution IoT sur l’edge ou l’envoyer dans le cloud !
Qu’est-ce que l’edge computing ?
Avant tout, il faut savoir ce qu’est l’edge computing. L’edge computing est un paradigme de calcul distribué qui rapproche le traitement et le stockage des données de l’endroit où ils sont nécessaires, afin d’améliorer le temps de réponse et d’économiser de la bande passante. Les applications d’edge computing sont souvent déployées sur des équipements situés à la périphérie (l’« edge ») d’un réseau, comme des capteurs, des antennes-relais et des robots industriels.
Cas d’usage de l’edge computing dans l’IoT
La plupart des cas où l’on voit des applications IoT recourir à l’edge computing surviennent lorsque le temps de réponse est d’une importance critique, ce qui constitue alors l’une des principales raisons d’utiliser l’edge computing. Il y a aussi des cas où les données collectées par un équipement IoT doivent être traitées localement, pour des raisons de confidentialité, avant d’être envoyées dans le cloud. Et enfin, il existe également des raisons économiques d’utiliser l’edge computing dans les solutions IoT, en particulier pour une application d’IA où les secondes gagnées grâce à l’edge peuvent être déterminantes.
- Applications d’IA : les applications IoT d’IA exigent souvent une faible latence et de hautes performances, deux atouts de l’edge computing. Les équipements edge peuvent traiter les données plus vite que les services cloud, tout en offrant un meilleur niveau de confidentialité et de sécurité.
Le coût fait aussi une grande différence, notamment si vous devez traiter de gros volumes de données en temps réel. Dans ce cas, le coût de construction d’un environnement d’edge computing devient moins élevé que celui de la bande passante supplémentaire à payer.
- Systèmes distribués : même si votre application se trouve au milieu de l’océan Pacifique ou dans le désert, vous pouvez tout de même utiliser l’IoT avec l’edge computing, puisque vous n’aurez pas besoin d’envoyer vos données dans le cloud pour les traiter. Tous les traitements peuvent, et bien souvent devraient, être effectués localement afin que les données soient disponibles à tout moment et en tout lieu. Dans certains cas, l’edge peut s’étendre à un grand nombre de sites, répartis dans des emplacements différents.
Défis de l’edge computing dans l’IoT
Il reste toutefois quelques défis à relever quand on parle de solutions IoT en edge, surtout parce que l’infrastructure requise peut s’avérer assez coûteuse et compliquée à gérer. Dans the state of the edge report 2021, on lit ceci : « D’énormes investissements en infrastructure sont nécessaires pour soutenir la demande croissante en équipements et en infrastructures edge. Nous estimons qu’entre 2019 et 2028, des dépenses d’investissement cumulées allant jusqu’à 800 milliards de dollars US seront consacrées à du matériel serveur IT neuf ou de remplacement et à des installations d’edge computing. Ces dépenses seront réparties de façon relativement égale entre le matériel destiné aux équipements et celui destiné aux infrastructures edge ».
Les entreprises doivent prendre en compte les ressources nécessaires pour entretenir et gérer les ordinateurs edge, qui peuvent être situés dans des zones différentes et isolées. Certains micro-centres de données distants et distribués, intégrés aux ordinateurs edge, peuvent exiger autant de ressources que ceux dont ont besoin des centres de données plus grands et plus centralisés.
Et le cloud computing dans tout ça ?
Le cloud computing pour l’IoT présente de nombreux avantages : la capacité de faire évoluer les ressources rapidement et facilement, une tarification à l’usage et une plus grande flexibilité, puisque les ressources peuvent être augmentées ou réduites selon les besoins. Ce ne sont là que quelques exemples des avantages que le cloud computing peut vous offrir, mais il y en a bien d’autres !
Défis du cloud dans l’IoT
Les défis liés à l’utilisation du cloud computing plutôt que de l’edge computing, ou du fog computing, comprennent une latence plus élevée, car les données doivent parcourir une plus grande distance vers le serveur cloud et en revenir, des problèmes de sécurité puisque vos données transiteront par Internet où elles peuvent être interceptées, et le besoin d’une connexion Internet permanente pour pouvoir l’utiliser.
Les solutions IoT dans le cloud
Les solutions IoT sont de plus en plus utilisées dans les applications cloud, principalement en raison des avantages qu’offrent ces applications, comme l’évolutivité, la flexibilité et une faible latence.
Pour illustrer cette flexibilité, les solutions IoT peuvent être employées de multiples façons dans les applications cloud, notamment :
- Surveiller et gérer les équipements : les solutions IoT permettent de surveiller et de gérer les équipements dans une application cloud. Cela inclut le suivi de l’état des équipements, la collecte des données qu’ils émettent et l’envoi de commandes vers ces équipements.
- Analyser les données : les solutions IoT permettent d’analyser les données collectées auprès des équipements. Ces données peuvent ensuite servir à améliorer les performances des équipements, de l’application et du système dans son ensemble.
- Renforcer la sécurité : les solutions IoT permettent de renforcer la sécurité dans une application cloud. Cela inclut l’identification des équipements au comportement anormal et la gestion du contrôle d’accès aux équipements et aux données.
Le fog computing
Le fog computing est une forme décentralisée de cloud computing. Les nœuds de fog computing se situent entre l’edge et le cloud. L’objectif principal du fog computing est de filtrer les informations qui doivent être envoyées au cloud et celles qui ne le doivent pas. Le fog contribue aussi à réduire la latence, puisque le cloud n’aura pas à traiter des données inutiles avant d’agir. De façon plus simple et plus large, comme le définit l’OpenFog Consortium : « Une architecture centrée sur le fog répond à un sous-ensemble précis de problèmes métier qui ne peuvent pas être résolus efficacement à l’aide des seules architectures cloud traditionnelles ou des seuls équipements edge intelligents. »
Le matériel pour l’edge computing
Comme on pouvait s’y attendre, le matériel utilisé pour traiter l’information est essentiel si vous voulez recourir à l’edge computing. Comme l’indique the 10 fundamental computer hardware needs for edge computing : pour résister à des conditions environnementales difficiles, le matériel d’edge computing doit être robuste et compact, tout en disposant d’un stockage suffisant pour conserver les données analysées. La plage d’alimentation doit également être large afin de s’adapter à différentes sources d’énergie, et, en outre, les exigences de performance des tâches que le matériel exécutera doivent être satisfaites. En répondant à ces exigences, l’edge computing peut offrir un moyen fiable et efficace de traiter les données.
Parmi les entreprises qui fournissent ce type de matériel, on trouve Siemens, Advantech et AAEON. Toutes proposent différents types de produits prenant en charge l’edge computing. Par exemple, Siemens propose le nouveau PC industriel Simatic IoT2050, conçu pour les applications d’edge computing ; il offre une conception sans ventilateur et peut fonctionner sur une large plage de températures. Advantech propose une gamme complète de gateways IoT, d’ordinateurs compacts et d’autres systèmes compacts et modulaires qui prennent en charge diverses options de connectivité comme le Wi-Fi, le BLE, la LTE, le LoRaWAN et d’autres. Quant à AAEON, filiale d’ASUS, elle propose une gamme de systèmes industriels embarqués très impressionnante, dont le SRG-APL, un gateway IoT industriel complet prêt à l’emploi dès la sortie de la boîte !
N’oublions pas le logiciel d’edge computing
Une fois que vous disposez du matériel dont vous avez besoin, il vous faut le bon logiciel pour faire fonctionner l’ensemble, car l’étape la plus importante de l’edge computing est le traitement des données en temps réel. TagoCore est une puissante plateforme IoT qui permet aux entreprises de déployer et de gérer des solutions d’edge computing, tout en fonctionnant aussi dans le cloud. Avec TagoCore, les entreprises peuvent profiter des avantages du fog et de l’edge computing, dont une vitesse, une fiabilité et une sécurité accrues. TagoCore facilite également la connexion des équipements et des capteurs au cloud, ce qui permet aux entreprises de collecter des données, le tout gratuitement sur une plateforme open source.
Une solution IoT peut aider votre entreprise de bien des manières. Il est toutefois important de déterminer si votre solution serait mieux traitée dans le cloud, sur l’edge, ou peut-être même avec un mélange des deux !
