Se rapprocher des utilisateurs grâce à l'informatique de pointe
L'Internet des Objets (IoT) révolutionne actuellement l'ensemble des applications grand public et industrielles, en leur permettant de tirer parti des données et services fournis par les milliards d'objets connectés à Internet. L'un des principaux catalyseurs de la révolution IoT a été l'intégration des dispositifs IoT aux infrastructures de cloud computing, ce qui a permis aux applications IoT de tirer parti de l'évolutivité, de la capacité et de la qualité de service (QoS) du cloud. À l'heure actuelle, tous les principaux fournisseurs de services cloud prennent en charge l'hébergement d'applications IoT et permettent aux fournisseurs IoT d'offrir leurs services selon des modalités de paiement par répartition, telles que SaaS (Software-as-a-Service) et Platform-as-a-Service (PaaS).
Néanmoins, l'intégration IoT / Cloud présente ses propres limites, ce qui le rend inapproprié pour certains cas d'utilisation, notamment l'utilisation nécessitant un traitement et un contrôle sur site en temps réel. Ces limitations incluent:
- Utilisation inefficace de la bande passante, car toutes les données IoT ne doivent pas nécessairement être diffusées et stockées dans le cloud, étant donné que seul un sous-ensemble limité d'entre elles a une réelle valeur commerciale.
- Latence du réseau, car l'interaction des périphériques IoT avec le cloud est retardée et donc inappropriée pour les applications en temps réel.
- Déchets de stockage, car des données excédentaires sans valeur commerciale essentielle sont stockées dans le cloud (par exemple, dans le cas de capteurs enregistrant des valeurs qui ne changent pas fréquemment).
- Confidentialité limitée, car les déploiements IoT / cloud ne constituent pas un moyen facile d'isoler les ensembles de données sensibles privés.
Afin de pallier ces limitations, il est nécessaire de rapprocher le calcul de vos utilisateurs et du terrain, en introduisant des couches de traitement supplémentaires entre le cloud et le terrain.
Caractéristiques Edge Computing et Rising Momentum
Au cours des dernières années, plusieurs approches ont été introduites pour déployer des calculs à proximité du terrain, y compris le brouillard, les nuages et l'informatique mobile. En dépit de leurs noms différents, ils impliquent tous le déploiement d'une couche de nœuds de calcul à la périphérie même du réseau, c'est-à-dire près des utilisateurs et entre le terrain et le cloud. Par conséquent, nous considérons commodément ces approches comme des instances différentes du paradigme de «l'informatique de pointe».
L'informatique de périphérie est caractérisée par une ou plusieurs couches de nœuds périphériques (c'est-à-dire des passerelles) qui sont déployées entre le cloud et les dispositifs IoT, y compris les passerelles proches du terrain. Les passerelles peuvent être de différents types, allant des contrôleurs embarqués et des dispositifs IoT avec une capacité de traitement limitée, à des clusters entiers de nœuds de calcul. Les types exacts de nœuds à déployer et à utiliser dépendent de la nature de l'application cible. En général, le bon déploiement des nœuds périphériques offre plusieurs avantages, notamment une latence réduite pour les applications en temps réel, une utilisation plus efficace des ressources de bande passante et de stockage, une évolutivité améliorée, des coûts énergétiques réduits et de une meilleure performance environnementale et la protection des données.
L'informatique de périphérie devient progressivement le choix privilégié pour l'architecture de systèmes IoT à grande échelle dans les environnements industriels et de consommation, notamment les réseaux intelligents, la fabrication intelligente, le transport intelligent, les villes intelligentes, les soins de santé et plus encore. Récemment, des organisations de développement de normes - telles que l'Industrial Reference Consortium of Industrial Internet et le consortium OpenFog - ont commencé à promouvoir l'utilisation de l'informatique de pointe dans leurs architectures de référence pour les déploiements IoT. Dans le même temps, les fabricants d'équipements comme nous travaillent d'arrache-pied pour fournir des plates-formes informatiques d'extrémité configurables, basées sur des standards, qui peuvent être déployées de manière flexible dans différents environnements.
Exemples d'application
L'informatique de périphérie est obligatoire dans le cas des types suivants de déploiements IoT:
- Des systèmes de contrôle distribués à grande échelle, qui intègrent des fonctionnalités de géolocalisation avec des processus en temps réel afin de prendre en charge des opérations de contrôle évolutives et à faible latence.
- Applications multi-utilisateurs sensibles à la confidentialité, qui tirent parti des capacités d'isolation des données de l'informatique de périphérie afin de minimiser le transfert et le traitement des ensembles de données sensibles au respect de la vie privée dans le cloud.
- Des applications mobiles, qui permettent aux utilisateurs itinérants et aux objets se déplaçant rapidement (par exemple, des trains connectés, des véhicules autonomes) d'interagir avec les nœuds périphériques à proximité et de bénéficier de l'accès aux ressources locales.
Deux exemples d'applications pratiques avec certaines des caractéristiques énumérées ci-dessus sont:
APPLICATIONS DE SÉCURITÉ URBAINE ET DE SURVEILLANCE
Ce sont des applications gourmandes en données, qui exécutent un traitement en temps réel de flux multimédia (par exemple vidéo) provenant d'une grande quantité de points de surveillance. Ils couvrent généralement de grandes zones telles que les réseaux de métro, les bureaux multiples, les districts métropolitains et plus encore. En générant une logique applicative sur plusieurs nœuds / clouds de calcul de périphérie, ces applications peuvent traiter de manière adaptative les flux vidéo localement. La vidéo est diffusée sur le cloud avec des fréquences d'images très élevées chaque fois qu'un incident de sécurité potentiel est détecté, sinon des fréquences d'images basses sont utilisées. À cette fin, les données sont traitées à la périphérie en fonction des requêtes de diffusion en continu avancées, qui incluent des fonctions de détection de modèle sur les images et la vidéo. De cette manière, le traitement de périphérie facilite le traitement en temps réel pour la détection en temps voulu des incidents de sécurité, tout en générant des économies de bande passante et de stockage considérables dans le cloud. Dans de tels déploiements, il est important que les nœuds périphériques offrent une flexibilité de déploiement afin de faciliter leur installation dans différents environnements. De même, il est important de faciliter le déploiement de différents algorithmes pour détecter des événements dans des conditions et des contextes variables (par exemple, jour / nuit, détection de visage, analyse d'image, etc.).
APPLICATIONS D'AUTOMATISATION D'USINE NUMÉRIQUE
Dans les déploiements de fabrication intelligents, il est souvent nécessaire de fournir des informations en temps réel sur les processus de production et leurs calendriers. Ceci est essentiel pour soutenir de nouveaux modèles de production tels que la personnalisation de masse. Les déploiements en périphérie dans les usines peuvent fournir aux opérateurs humains des informations analytiques en temps réel sur leur travail dans une station donnée, afin de permettre une validation rapide des processus de production et une identification rapide des problèmes, tout en renforçant leurs décisions concernant la prochaine étapes dans le processus de production. De même, ils peuvent également simuler des parties du processus de production en extrémité afin de donner un aperçu du contrôle qualité, des modes de défaillance et des opérations de maintenance, notamment en termes d'équipement de la station.
L'avenir de l'informatique de pointe
L'informatique de pointe connaît déjà une dynamique croissante, ce qui se reflète dans les chiffres du marché, la dynamique industrielle et les normes. Dans les années à venir, l'importance de l'informatique de pointe continuera d'augmenter, car elle deviendra un élément essentiel pour les applications qui domineront le marché. Ces derniers comprennent les voitures connectées, les véhicules autonomes, ainsi que la vaste gamme d'applications de l'industrie 4.0 dans les usines de fabrication, les usines d'énergie, les raffineries de pétrole et plus encore. En outre, l'informatique de périphérie donnera de nouveaux paradigmes pour les applications IoT, y compris les paradigmes impliquant l'intelligence artificielle et les objets intelligents tels que les robots industriels, les robots d'assistance, les pompes intelligentes, les wearables intelligents, etc. Les objets intelligents présenteront un comportement semi-autonome, mais seront toujours capables d'interagir avec les plates-formes IoT / cloud via des nœuds périphériques appropriés.
En outre, l'informatique de périphérie permettra la prolifération d'applications qui impliquent l'activation et le contrôle en temps réel, ce qui est l'une des propositions de valeur clé de l'IoT. En effet, les applications IoT ne consistent pas seulement à tirer des conclusions et des connaissances des données IoT, mais aussi à fermer la boucle sur le terrain et à influencer le monde physique.
