Qu’est-ce que l’edge computing ?

En règle générale, les organisations qui s’appuient sur l’edge computing rencontrent des problèmes de latence lors de la transmission de données vers un centre de données et veulent traiter les données localement, en temps réel. Les usines modernes en sont un exemple. Aujourd’hui, une usine comptant 2 000 machines peut générer environ 2 200 téraoctets de données par mois. Il est plus rapide et moins coûteux de traiter toutes les données à proximité de l’équipement, plutôt que de les transmettre d’abord à un centre de données distant.

Pensez également aux véhicules autonomes, qui peuvent traiter les données des capteurs à bord pour réduire la latence tout en étant toujours connectés à un emplacement central pour obtenir des mises à jour logicielles à distance.

Aux entreprises du commerce de détail, l’edge computing propose des capteurs et des caméras qui permettent d’accroître la précision des stocks de vente, d’améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et du développement de produits grâce à l’automatisation, et d’analyser le comportement des clients en quasi temps réel pour enrichir l’expérience d’achat. On peut notamment citer la solution d’intelligence artificielle (IA) basée sur la vidéo Sensormatic qui, grâce à ses fonctions de supervision de la fréquentation et du respect de la distanciation sociale dans les magasins, a aidé les détaillants à rouvrir en toute sécurité pendant la pandémie de COVID-19.

La 5G en est encore à ses débuts, aussi bien en termes de couverture que de disponibilité des appareils compatibles 5G, mais il existe déjà une relation entre la 5G et l’edge computing. Avec les appareils mobiles, par exemple, la périphérie mobile la plus proche est la tour cellulaire. De ce fait, si une entreprise parvient à effectuer le traitement en périphérie au niveau de la tour, elle peut considérablement améliorer les performances pour l’utilisateur final.

Malgré les limitations actuelles de la 5G, les analystes vantent depuis plusieurs années la puissance combinée de la 5G et de l’edge computing. Et à l’avenir, la 5G et la périphérie seront complémentaires : la 5G connectera probablement la prochaine vague d’appareils intelligents, entraînant une croissance exponentielle des données de périphérie sur les cinq prochaines années. Cette croissance anticipée offrira aux entreprises l’opportunité d’améliorer leurs opérations et de créer de nouvelles expériences client. Mais une approche centralisée des données ne suffira pas, toujours à cause de la latence : à la lumière de son efficacité et de sa rentabilité, l’edge computing est ce qui permettra aux entreprises de tirer parti des nouvelles sources de données connectées à la 5G.

Grâce à sa puissance de traitement plus élevée et à sa latence plus faible, l’edge computing atténue de nombreux défis et obstacles de la blockchain, en fournissant une infrastructure viable pour stocker et vérifier les transactions. Dans l’état actuel des choses, les algorithmes et les transactions de la blockchain nécessitent une grande quantité de puissance de calcul, et les serveurs et processeurs à usage général ne sont pas à la hauteur de la tâche. L’infrastructure edge représente une solution à ces défis en proposant des processeurs graphiques (GPU) et des processeurs de calcul puissants, capables de répondre aux vastes exigences de traitement de la blockchain.

Là encore, la capacité de l’edge computing à résoudre les problèmes de latence est un atout pour la blockchain. Dans la blockchain, les données doivent faire des allers-retours sur l’ensemble du réseau chaque fois qu’un nœud de blockchain communique avec un autre. Avec l’edge, les données n’ont pas à voyager à travers le réseau central, et sont directement transmises de serveur à serveur.

L’edge computing peut réduire considérablement la latence de communication entre les appareils IoT et les réseaux informatiques centraux qui les connectent. L’IoT, ou Internet des objets, désigne le vaste réseau d’objets physiques quotidiens connectés à Internet, des ampoules électriques dans les maisons aux appareils médicaux dans les hôpitaux, en passant par les appareils intelligents personnels.

L’augmentation constante du nombre d’appareils IoT, ainsi que l’énorme volume de données qu’ils génèrent collectivement, renforcent encore la nécessité de l’edge computing. L’augmentation exponentielle des données a créé des défis pour les entreprises qui tentent de les gérer, de les analyser et de les stocker, d’autant plus que les réseaux sont de plus en plus surchargés. L’edge computing contribue à relever ces défis en permettant d’analyser les données plus près de l’endroit où elles sont collectées, plutôt qu’après leur transmission au cloud.

Edge, cloud et fog computing sont des formes d’informatique distribuée qui délimitent respectivement le déploiement physique des ressources de calcul et de stockage par rapport à divers emplacements périphériques, ou points de production des données. La différence entre les trois réside dans la localisation des ressources.

Pour l’edge computing, les organisations déploient des ressources informatiques et de stockage là où les données sont produites. On va ainsi installer des serveurs et du stockage edge sur une éolienne pour collecter et traiter les données produites par ses capteurs.

Dans le cas du cloud computing, les ressources de calcul et de stockage sont déployées dans plusieurs zones distribuées. Les installations cloud les plus proches se trouvent bien souvent à des centaines de kilomètres du site de collecte de données, et la qualité des échanges dépend de la connectivité Internet.

Le fog computing offre une troisième option lorsque les centres de données cloud sont trop éloignés et lorsque les ressources de déploiement en périphérie sont limitées ou trop dispersées pour offrir une solution viable. Lorsque les ensembles de données produits par les capteurs et l’IoT sont trop volumineux pour relever de l’edge, le fog computing place le calcul et le stockage « dans » les données. Les villes connectées offrent un bon exemple d’environnement de fog computing : elles génèrent trop de données pour un seul déploiement edge. Les villes déploient donc des nœuds fog pour collecter, traiter et analyser les données dans l’environnement. Certains utilisent les termes « fog computing » et « edge computing » comme des synonymes, mais les deux fonctionnent à des échelles différentes.

L’edge computing implique un éventail de matériel informatique et d’exigences de supervision. Côté matériel, il est impératif que les ordinateurs de l’edge soient robustes et sans ventilateur. Le matériel doit fonctionner dans des environnements volatils, et supporter la poussière, les débris, les vibrations et les températures extrêmes. S’il est conçu sans ventilateur, il n’a pas besoin d’aérations. Un système matériel totalement fermé empêche la poussière, la saleté et d’autres débris de pénétrer et d’endommager l’équipement.

Quelle que soit la plateforme logicielle choisie pour l’environnement d’edge computing, elle doit fournir une visibilité et un contrôle complets sur l’infrastructure distante : des capacités de supervision complètes sont absolument cruciales pour les opérations. Ces déploiements doivent également être développés dans une optique de résilience, en intégrant des capacités d’auto-réparation et de tolérance aux interruptions de service. Les outils de supervision doivent faciliter le provisionnement et la configuration, et ils doivent produire des alertes et des rapports complets.

L’edge computing offre des avantages clés : services plus rapides et plus stables, latence plus faible et prise de décision en temps réel. Ses principaux défis sont ses frais généraux élevés, le manque de visibilité de la gestion à distance et les risques de sécurité physique.

Avantages :

• des services plus rapides et plus stables. Les utilisateurs bénéficient d’expériences plus rapides et plus cohérentes, tandis que les entreprises et les fournisseurs de services bénéficient d’une supervision en temps réel et d’applications à faible latence et haute disponibilité ;
• des temps de réponse réduits. C’est indispensable pour les applications edge telles que la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR). Les scénarios d’utilisation de la technologie de la réalité virtuelle (jeux vidéo, collaboration et plus encore) nécessitent une latence ultra-faible pour une réactivité en quasi temps réel ;
• une prise de décision en temps réel. L’edge computing rend cela possible grâce à sa capacité à effectuer des analyses et des agrégations localement ;
• une sécurité renforcée. L’edge computing permet aux organisations d’effectuer les calculs localement, réduisant ainsi la probabilité que des données sensibles soient exposées. Le traitement sur place facilite également l’application des pratiques de sécurité et le respect des politiques réglementaires : certains clients et gouvernements exigent en effet que les données restent dans la juridiction où elles ont été créées. Dans le secteur de la santé, les exigences HIPAA et les mandats de conformité locaux et régionaux encadrent fortement le stockage et la transmission des données personnelles de santé ;
• une connectivité améliorée. Alors que le cloud computing repose sur une connectivité Internet constante, plusieurs types de connectivité peuvent appuyer une communication edge-cloud. La 5G, pour sa part, fournit une connexion à large bande passante et à faible latence pour les transferts de données et la fourniture de services depuis la périphérie ;
• l’amélioration de la gestion du trafic. L’edge computing réduit la quantité de données envoyées sur le réseau et au cloud, ce qui diminue d’autant la bande passante affiliée et les coûts de transmission et de stockage ;
• l’accélération de l’analyse des données et de la production d’informations. Placer l’IA à la source de données permet un traitement et une extraction plus rapides des informations.

En revanche, l’infrastructure edge pose plusieurs défis, notamment :

• l’augmentation des frais généraux. L’edge computing implique d’installer des serveurs sur un grand nombre de petits sites, ce qui est bien plus complexe que d’ajouter une capacité équivalente dans un centre de données. L’edge computing augmente également les frais des sites physiques, en particulier pour les petites entreprises ;
• un manque d’expertise technique. Les petites entreprises et les bureaux distribués ont rarement accès à une expertise technique sur place. En cas de problème, les sites doivent souvent compter sur du personnel non technique ou distant pour assurer le dépannage ;
• un manque de standardisation. Les opérations de gestion des sites edge doivent être plus ou moins standardisées et hautement reproductibles pour simplifier la gestion et rationaliser le dépannage. Les déploiements edge ne sont pas liés à une plateforme de données centralisée, ce qui représente un frein à l’application normalisée des mises à jour logicielles et au partage de données pourtant potentiellement utiles pour les autres sites. En découlent des obstacles pour la gestion ;
• une sécurité physique réduite. La sécurité physique des sites edge est souvent inférieure à celle des sites centraux.

L’edge computing place le stockage et les serveurs là où se trouvent les données. Il suffit donc parfois d’un petit rack d’équipement fonctionnant sur un réseau local distant pour agréger et traiter les données localement. L’équipement informatique aurait probablement besoin d’un boîtier blindé ou renforcé qui le protège de l’environnement (températures extrêmes, humidité, etc.).

L’edge computing nécessite une infrastructure horizontale commune englobant les sites périphériques et l’infrastructure informatique dans son ensemble afin de gérer efficacement toutes les sources de données distribuées et les moyens de stockage des données. Certaines entreprises peuvent mettre en place une infrastructure efficace couvrant plusieurs emplacements géographiques, mais l’edge computing pose des défis supplémentaires.

Il faut en effet une solution d’edge computing qui :

• puisse être gérée avec les mêmes outils et processus que l’infrastructure centralisée pour le provisionnement, la gestion et l’orchestration automatisés de centaines (ou des milliers) de sites avec un minimum de personnel informatique, le cas échéant ;
• puisse répondre aux besoins fonctionnels de différents niveaux d’edge aux exigences variables en termes d’empreinte matérielle et de coût ;
• offre une flexibilité permettant l’exploitation d’applicatifs hybrides ;
• soit compatible avec les composants de nombreux fournisseurs différents.

Les coûts associés à l’edge computing dépendent de la taille et de l’échelle du déploiement, de la quantité de données collectées et traitées, et de l’emplacement géographique du déploiement edge.

L’edge computing a tendance à coûter plus cher que le cloud ; selon une estimation récente, les coûts de l’edge computing local sont environ 35 à 55 % supérieurs à ceux du cloud dans les principales régions, en tenant compte des coûts initiaux et des coûts d’exploitation sur trois ans.

Les coûts supplémentaires proviennent, entre autres, des dépenses immobilières, des coûts de refroidissement et du personnel de maintenance. Les entreprises doivent également faire un choix : créer leurs propres clouds périphériques ou utiliser une plateforme préexistante comme AWS Outpost pour configurer une instance cloud localement. La première option peut coûter jusqu’à 90 % plus cher, car une solution personnalisée génère davantage de coûts que l’acquisition de serveurs et de licences logicielles.

L’edge va vraisemblablement devenir très bientôt une extension naturelle des environnements d’entreprise. De grands fournisseurs de cloud font déjà des paris stratégiques sur l’infrastructure edge : AWS propose désormais des services edge, tandis que Google a présenté son Google Distributed Cloud, qui peut s’exécuter en périphérie. L’avènement de la 5G et l’augmentation de la puissance de calcul contribueront ensemble à dynamiser fortement la périphérie. Certains experts se tournent même vers les appareils IoT et l’edge computing pour augmenter les capacités de supervision à distance des sources génératrices de carbone et empêcher les émissions injustifiées.

À bien des égards, l’edge grand public est déjà là : nos téléphones, nos ordinateurs portables et autres sont tous des appareils de l’edge. La plupart du temps, lorsqu’ils parlent d’edge computing, les gens font référence à des scénarios d’utilisation industriels et à des initiatives d’entreprise, mais ce sont les appareils grand public, les assistants numériques en particulier, qui feront avancer la technologie. Une fois que les entreprises technologiques auront prouvé sa viabilité à grande échelle dans l’espace grand public, où les utilisateurs n’exigent pas autant de vitesse et de fiabilité que dans les contextes industriels, il est probable que l’edge gagnera du terrain dans les environnements d’entreprise.

L’edge se trouve aujourd’hui dans nos poches, nos maisons et nos voitures. Mais il faudra sans doute encore plusieurs années pour que l’edge aille au-delà des applications grand public et s’étende à l’infrastructure de tous les secteurs. Cette évolution avec le développement d’autres technologies de pointe telles que la 5G et la blockchain.

L’edge est le seul moyen pour les entreprises de suivre l’explosion massive de données qui caractérise notre époque. À l’heure où le cloud computing est poussé dans ses retranchements par la croissance exponentielle des données, l’adoption de l’edge représente la prochaine étape logique pour les entreprises et les organisations qui ne peuvent pas se permettre la latence. Pour cette raison et bien d’autres, l’edge est là pour durer. Et il sera la clé dont nous avons besoin non seulement pour débloquer la valeur des données, mais aussi pour garder le cap dans cette nouvelle ère.