L’edge computing est une architecture de calcul distribué dans laquelle le traitement des données s’effectue aussi près que possible de leur source d’origine — à « la périphérie », d’où son nom. Le traitement des données des clients à la périphérie réduit les coûts liés à la transmission des données brutes vers le cloud ou les centres de données d’entreprise, comme c’est le cas avec le cloud computing traditionnel.
Cette capacité à se rapprocher de la source de création des données gagne en importance. Les entreprises et les consommateurs produiront 463 exaoctets de données par jour d’ici 2025. En réponse, les organisations recueillent autant de données que la loi le permet afin de les analyser et d’en extraire des informations pertinentes.
L’analyse des données des consommateurs à la périphérie, par exemple, révèle des tendances, des associations et des schémas susceptibles de contribuer à la croissance de l’entreprise, notamment en améliorant les produits existants ou en explorant un nouveau segment de marché.
Bien que des océans de données soient disponibles pour être collectés et analysés, le cloud computing traditionnel ne suffit pas à répondre aux exigences actuelles en matière de traitement des données. L’edge computing devrait donc connaître une croissance remarquable dans les années à venir.
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Avantages de l’edge computing
L’edge computing remédie aux lacunes du cloud computing traditionnel tout en fonctionnant de concert avec le cloud. En rapprochant le traitement du réseau périphérique (un serveur edge, l’ordinateur d’un utilisateur ou un appareil de l’Internet des objets), l’edge computing réduit la transmission sur de longues distances des données des clients vers le cloud ou un centre de données centralisé.
Au lieu de transmettre toutes les données brutes des clients à une unité centrale de traitement des données, seules les données issues du traitement effectué sur le réseau périphérique sont transmises. Il peut s’agir de prévisions concernant la maintenance des équipements, d’informations commerciales en temps réel et d’autres réponses directement exploitables.
L’edge computing contribue ainsi à atténuer les problèmes auxquels est confronté le paradigme informatique traditionnel, comme les perturbations imprévisibles du réseau, les problèmes de latence, les limitations de bande passante et les coûts élevés. Ces bénéfices nets incluent un coût inférieur, une fiabilité accrue et une extraction des données plus rapide.
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Cas d’usage et exemples de l’edge computing
Les cas d’usage de l’edge computing comprennent :
- Industrie manufacturière : L’utilisation de l’edge computing pour surveiller la production peut aider les fabricants à prendre plus rapidement des décisions commerciales plus précises concernant les opérations de fabrication et les installations industrielles, ce qui améliore la qualité globale des produits.
- Commerce de détail : Les entreprises de vente au détail produisent de vastes volumes de données issues des ventes, de la gestion des stocks et du suivi des tendances. L’edge computing peut contribuer à analyser ces données et à repérer des opportunités commerciales potentielles, comme la prévision des ventes et l’optimisation des commandes auprès des fournisseurs.
- Transport : Les véhicules autonomes recueillent des informations sur les conditions de circulation, l’état des routes, l’état du véhicule, la vitesse, la position et les autres véhicules. Ces données doivent être agrégées et analysées pendant que le véhicule est en mouvement, ce qui nécessite une puissance de calcul embarquée considérable. Chaque véhicule devient ainsi un nœud edge.
- Secteur de la santé : D’énormes volumes de données patients sont collectés par des capteurs, des appareils et d’autres équipements médicaux. L’edge computing aide à identifier les données potentiellement problématiques, afin que les professionnels de santé puissent prendre immédiatement des mesures susceptibles de sauver des vies.
- Sécurité au travail : Les données provenant des dispositifs de sécurité des employés, des caméras installées sur site et d’autres capteurs peuvent être traitées à la périphérie afin d’aider les organisations à surveiller l’activité des employés et les conditions de travail. Cette application sera particulièrement utile pour faire respecter les règles de sécurité individuelle et surveiller les employés travaillant dans des environnements isolés ou dangereux.
- Optimisation des réseaux : L’edge computing peut servir à déterminer pour chaque utilisateur le chemin réseau le plus fiable et offrant la plus faible latence pour son trafic Internet.
Tendances de l’edge computing
Voici les tendances de l’edge computing à surveiller dans les années à venir :
- IoT : L’IoT est le secteur des appareils edge qui connaît la croissance la plus rapide. Les appareils IoT comprennent les imprimantes, les systèmes de jeu, les objets connectés portables, les smartphones et les appareils électroménagers intelligents. La croissance du nombre d’appareils IoT devrait stimuler l’edge computing et révolutionner des secteurs comme l’éducation et la santé.
- Expérience client : En tirant parti de la latence réduite de l’edge computing, les organisations peuvent offrir une expérience client optimale. Une latence réduite les aide à traiter les données clients presque en temps réel et à créer des expériences plus personnelles et interactives, comme les interactions hors ligne et les chatbots avancés.
- Cybersécurité : Des technologies comme la 5G et l’IoT sont utiles pour faire face aux nouvelles menaces de cybersécurité. Le cloud computing et le stockage traditionnels offrent aux pirates un point d’attaque unique. À l’inverse, les appareils edge contribuent à diversifier ce réseau et offrent ainsi une meilleure protection.
- Collaboration avec d’autres technologies : L’intégration de l’edge computing à des technologies comme l’intelligence artificielle, la 5G et l’IoT apportera une plus grande valeur aux résultats des entreprises. Plus particulièrement, cette combinaison de technologies émergentes — qui s’appuie largement sur l’edge — devrait favoriser les progrès dans les domaines de la santé, de la sécurité au travail, du suivi des consommateurs et de la collecte de données d’entreprise.
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