Pour votre projet d’objet connecté, arrive la question du choix de l’architecture réseau. Alternative récente au Cloud Computing, le Edge Computing permet de traiter les données directement sur ses objets ou localement à leur périphérie. Quels sont les avantages d’une telle
Pour votre projet d’objet connecté, arrive la question du choix de l’architecture réseau. Alternative récente au Cloud Computing, le Edge Computing permet de traiter les données directement sur ses objets ou localement à leur périphérie.
Quels sont les avantages d’une telle architecture réseau ? Dans quels cas faut-il préférer le Edge Computing au Cloud Computing ? Explications.
Le Cloud computing désigne une technique de stockage et d’accès aux données par internet, dont l’hébergement est souvent externalisé. On parle ainsi de Cloud Computing lorsque les données sont accessibles, traitées ou synchronisées avec d’autres informations disponibles sur internet.
La principale caractéristique du Cloud est son accessibilité. Cette architecture peut-être exploitée n’importe où, n’importe quand, du moment qu’un accès à internet est disponible.
Le Cloud Computing a l’avantage de s’adapter aux besoins croissants des entreprises, en termes de stockage ou de réseau. En effet, les serveurs étant externalisés, la montée en charge n’est plus un problème et les entreprises ne sont plus limitées et peuvent facilement adapter l’infrastructure en place à une croissance soudaine ou au développement de nouveaux projets.
Le Cloud Computing est un service fourni aux entreprises. En ce sens, il se doit de donner le maximum de satisfaction. Le succès du Cloud repose donc en partie sur une forte disponibilité du service proposé, parfois supérieure à 99% dans le cas des plateformes Google, Amazon et Microsoft ou à échelle française par des hébergeurs de plus petite taille comme OVH. Ces acteurs ont en effet les moyens de dupliquer l’accès aux données à différents endroits (parfois différents continents) pour en assurer la disponibilité.
Comme la gestion du réseau est déléguée à de grands acteurs, sa sécurité également assurée par ceux-ci. Néanmoins, confier ses données à un tiers implique d’avoir une confiance aveugle en celui-ci, ce qui peut être sujet à caution dans le cas de données sensibles.
Le Edge Computing est le fait de traiter les données directement sur les objets ou devices connectés ou à leur périphérie. Cela implique donc souvent que ces objets embarquent plus d’intelligence et sont capables de fonctionner en autonomie. Cela permet ainsi de réduire la dépendance au réseau / à une connexion Internet (surtout dans le cas de lourds fichiers audio ou video) et de ne faire remonter que les alertes ou des données. L’objet va donc gérer lui-même ses données.
Souvent considérée comme une alternative au Cloud Computing, cette manière de procéder est une philosophie radicalement différente puisqu’elle utilise une architecture informatique distribuée ouverte et donc traitée directement par l’entreprise en question.
Avoir recours à un traitement local des données récoltées par les objets connectés permet de réduire considérablement les temps de latence, notamment entre la mesure de la donnée, le prise de décision qui en découle et l’action mise en place. Par ailleurs, cela apporte une bonne résilience aux problèmes de connexion (on ne dépend plus d’une connexion internet pour accéder au Cloud par exemple).
Cet aspect est particulièrement utile dans le cadre de l’industrie de production (par exemple dans l’automobile) où la variable temps est synonyme de rentabilité, et dans le cas de traitements algorithmiques simples.
Contrairement au Cloud Computing, un traitement des données locales évite d’utiliser une passerelle entre l’objet et le réseau. Cette technique permet de réduire considérablement le risque de vol de données, en revanche, la conception et la mise en place d’une telle architecture n’est pas forcément simple.
À titre d’exemple, la startup Snips a fait le choix du Edge Computing pour la création de ses assistants vocaux, principalement pour des raisons de confidentialité des données.
Du fait de son exposition limitée, l’installation en Edge Computing est ainsi plus fiable, à condition que la gestion des devices en local ou des serveurs locaux qui les gèrent soient entre de bonnes mains. Ce type de fonctionnement vous permet donc de garder une maîtrise totale de l’ensemble des données et donc de la chaîne de valeur.
Dans le cas d’objets connectés, le choix entre Edge et Cloud Computing dépend du cas d’usage. Pour trancher, il vous faudra répondre aux questions suivantes :
Il faut s’assurer qu’un traitement local soit compatible avec les fonctions que je souhaite attribuer à ma solution. Par exemple, si je souhaite recroiser des mesures locales avec d’autres sources d’information, alors le traitement devra obligatoirement se faire côté Cloud pour importer ces autres données.
Le Edge Computing coûte souvent plus cher que le Cloud Computing puisque les objets connectés sont à la base plus intelligents et plus complexes, donc plus coûteux. De plus, ils peuvent parfois être gérés par un ordinateur local qui sert de tour de contrôle.
Même si le Edge Computing est souvent connecté à Internet, il permet une meilleure sécurisation des données sensibles, car toutes les données n’ont pas à circuler via Internet et on peut décider que les plus sensibles peuvent rester uniquement locales.
Comme il n’y a pas de transfert immédiat dans le Cloud, le Edge Computing présente un risque de perte de données. Par exemple, si un incendie se déclare dans une usine comprenant des objets connectés et une infrastructure réseau Edge Computing, l’absence de sauvegarde dans le Cloud peut conduire à une perte totale des données. Il est donc important d’estimer la valeur de ces données de manière à prévoir un éventuel stockage de sauvegarde Cloud en complément du Edge Computing.
Si la quantité de données à traiter a vocation à augmenter, mieux vaut opter pour le Cloud Computing. En effet, la scalabilité est plus compliquée et plus coûteuse avec le Edge Computing.
La réponse à ces questions peut naturellement en amener de nouvelles. C’est tout à fait normal dans le contexte d’un projet aussi complexe que l’IoT.
Suivant votre projet, si vous prévoyez de créer un parc d’objets connectés, il peut être judicieux de s’orienter vers une plateforme IoT. Cette solution « tour de contrôle » vient là aussi répondre à des enjeux d’autonomie, de rapidité de traitement des données et de sécurité.
> En savoir plus et lire l’article sur les plateformes IoT
Pour vous aider à mieux comprendre les possibilités offertes par le Edge Computing, voici un cas d’usage qui illustre l’émergence du Machine Learning dans l’IoT.
La start-up La Grangette, avec qui Rtone collabore, conçoit des potagers d’intérieur connectés. Ce nouveau type de potager permet de faire pousser des salades dans sa cuisine, à l’intérieur d’un meuble. Des caméras disposées dans le meuble sont utilisées pour suivre la croissance des végétaux, par la prise régulière de photos.
> Lire l’article et découvrir le projet La Grangette
Toutes ces photos, au lieu d’être transférées sur un Cloud, sont traitées de manière locale, grâce au Edge Computing.
C’est là qu’intervient le Machine Learning.
En effet, cette technologie apprend au fil des récoltes et au fur et à mesure des données qu’elle reçoit du potager connecté. Le Machine Learning permet d’analyser et de décrypter, entre autres, le temps de pousse grâce à la taille et la forme des salades sans qu’il soit nécessaire de passer par internet.
La solution proposée par Rtone est ainsi utilisable dans les endroits qui disposent d’une connexion internet limitée ou inexistante, tels que les navires. Le Edge Computing peut par exemple servir à la conception d’objets connectés pour les yachts.
Cet exemple témoigne bien que le choix de l’architecture réseau se fait selon le cas d’usage.
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