Antennes, Câbles, Supports, Adaptateurs et Accessoires Pour Sans Fil
Edge Computing: traitement des données à la périphérie du cloud pour des économies de bande passante et la sécurité
Edge Computing
L'une des principales tendances du milieu de la décennie pour l'Internet des objets est sa relation de plus en plus intégrée avec l'Edge Computing. Ce phénomène s'inscrit dans la continuité de l'évolution sans précédent vers une mise en œuvre plus distribuée et décentralisée de la technologie.
La croissance exponentielle du nombre de connexions IoT à l'échelle mondiale nécessite des solutions informatiques dotées de la puissance de traitement nécessaire pour gérer des volumes de données jusqu'alors inimaginables. La demande est susceptible de déjà dépasser la capacité de cloud computing, ce qui signifie que de nouvelles technologies seront nécessaires pour fonctionner de nouvelles manières.
L'edge computing s'impose comme une solution capable de s'adapter à l'échelle de l'IoT et de répondre à ses exigences en matière de vitesse, de sécurité et d'intégrité des données. Les déploiements sont déjà en cours, le traitement des données en dehors du cloud ou à sa périphérie devenant un moyen privilégié de fournir un support réactif aux applications IoT, économisant ainsi du temps et de la bande passante.
Cet article explore la relation entre l'edge computing et l'IoT et évalue si cette technologie sera en mesure de supporter le fardeau de l'Internet des objets en constante expansion.
Edge computing: la principale tendance de l'IoT pour 2022 et au-delà
L'edge computing est une ressource informatique à la demande qui est mise à disposition dans l'espace, à proximité de la source des données à stocker ou à traiter, par opposition au Cloud computing où le calcul a lieu après le téléchargement sur le Cloud.
Il s'agit d'une forme d'informatique distribuée, où les différents composants d'un système informatique sont répartis sur plusieurs appareils en réseau qui communiquent entre eux pour accomplir des tâches de calcul. Les systèmes informatiques de périphérie se distinguent par le fait qu'ils sont asynchrones, que les périphériques constitutifs fonctionnent simultanément et que la défaillance de composants individuels du réseau ne compromet pas l'ensemble du réseau (défaillance indépendante).
Bien qu'ils soient étroitement associés à l'Internet des objets, l'Edge computing et Io ne sont pas synonymes et le traitement des données pour les appareils IoT n'est pas effectué sur les appareils eux-mêmes.
L'edge computing apporte le traitement aux données
L'edge computing fournit une fourniture moins centralisée de puissance de calcul car il est effectué à proximité de la source de données, généralement un appareil IoT, littéralement, à la périphérie du réseau. Cette forme d'informatique s'est déjà avérée efficace dans les jeux en ligne multijoueurs et dans une variété d'applications peer-to-peer.
L'edge computing dépend de deux flux de communication entre les appareils IoT et la périphérie du Cloud:
- En amont: les données circulent de l'appareil IoT vers le Cloud. Ce transfert de données est fourni dans le cadre de l'application logicielle Io utilisée avec l'appareil.
- En aval: ce flux de données est fourni par le fournisseur de services cloud à partir du cloud vers un appareil IoT particulier.
Dans un changement significatif par rapport au modèle de Cloud computing, les données sont stockées localement plutôt que de manière centralisée dans le Cloud. Au sein d'un réseau IoT pris en charge par l'edge computing, les appareils des utilisateurs finaux IoT génèrent et consomment des données. Ces appareils, qui comprennent des montres intelligentes, des capteurs domestiques, des voitures et des compteurs de services publics, voient leurs données en amont et en aval transférées via la périphérie, qui comprend les routeurs, les mini-serveurs et les passerelles. La périphérie interagit avec le cloud, en effectuant des tâches de traitement et de fourniture de services, et en demandant des données et des services si nécessaire à partir du cloud.
Les ressources du réseau Edge sont fournies à tout moment entre l'appareil IoT et le Cloud. La puissance de calcul requise peut provenir de n'importe quel appareil pouvant être intégré en amont ou en aval, y compris les smartphones, les routeurs, les concentrateurs et les ordinateurs portables. Les données sont externalisées vers ces appareils où elles peuvent être traitées sans épuiser les ressources de calcul du Cloud.
Pourquoi l'edge computing est-il important?
La priorité dans la mise en œuvre de l'architecture d'edge computing pour la prise en charge des réseaux IoT est l'urgence de s'attaquer au volume de données généré par ces appareils en réseau. Selon Network World, le volume mondial de données devrait passer à plus de 175 zettaoctets d'ici 2025, signalant la fin de l'ère du zettaoctet des années 2010 et une transition vers des niveaux de données Yottabyte (un million de milliards de mégaoctets).
Cela signifie que l'informatique du milieu des années 2020 est confrontée à d'importants bouleversements en raison de la croissance non seulement de l'IoT, mais aussi de toutes les formes de données numériques publiques et non publiques. L'augmentation massive du trafic IP à elle seule provoque une crise parmi les centres de données qui ne peuvent pas suivre l'énergie, le matériel, la bande passante et la puissance de traitement nécessaires pour prendre en charge la création, le stockage et la consommation de données en cours.
Les centres de données ne seront bientôt plus en mesure de fournir un service garanti de manière appropriée, ce qui peut être important pour le bon fonctionnement de certaines applications critiques. La forte consommation de données par les appareils en réseau met également à rude épreuve les fournisseurs de services de datacenter centralisés.
L'approche décentralisée de l'edge computing augmente la proximité physique (géographique) des appareils des utilisateurs finaux, qui consomment déjà de gros volumes de données. Pour ce faire, il faut utiliser des appareils IoT intelligents, y compris des téléphones et des passerelles, qui se trouvent à la périphérie du Cloud pour exécuter les tâches et fournir les services qui seraient fournis par le Cloud. Ce délestage ou l'externalisation de la gestion des données vers des périphériques à la périphérie devrait améliorer les performances des réseaux et améliorer la vitesse et la réactivité.
Comment fonctionne l'IoT avec l'edge computing
L'edge computing peut effectuer les tâches de calcul qui sont déchargées par le cloud, notamment:
- Prestation de services applicatifs
- Stockage des données
- Mise en cache des données
- Traitement des données
- Gestion des appareils IoT
Ces fonctions décentralisées sont exécutées par des appareils de pointe, laissant le Cloud se concentrer sur la gestion et le traitement du Big Data.
Au sein d'un réseau IoT pris en charge par l'edge computing, les appareils des utilisateurs finaux IoT génèrent et consomment des données. Ces appareils, qui comprennent des montres intelligentes, des capteurs domestiques, des voitures et des compteurs de services publics, voient leurs données en amont et en aval transférées via la périphérie, qui comprend les routeurs, les mini-serveurs et les passerelles. La périphérie interagit avec le cloud, en effectuant des tâches de traitement et de fourniture de services, et en demandant des données et des services si nécessaire à partir du cloud.
Avant l'edge computing, les capteurs IoT et autres appareils généraient des données qui étaient directement téléchargées sur le Cloud. Le Cloud serait alors chargé de stocker les données dans une base de données centralisée, de les traiter et de répondre par toute action requise pour l'exécution de l'appareil IoT. Bien que ce processus ne prenne que quelques secondes, une interruption ou un temps d'arrêt dans la fourniture du service Cloud ou une mauvaise connectivité aura un impact sur le fonctionnement de l'appareil IoT, ce qui pourrait être catastrophique s'il est responsable de la sécurité ou de la santé de la maison.
Avec l'edge computing, les données des appareils IoT sont transmises à un nœud intermédiaire ou même à un module de traitement au sein de l'appareil lui-même, capable de traiter les données et de fournir toute action qui doit être exécutée par l'appareil. Dans presque tous les cas, le Cloud est complètement contourné, avec une réduction de la distance et du temps de transfert des données. Les appareils Edge peuvent donc fonctionner comme des nœuds de réseau indépendants capables de contrôler les appareils IoT des clients, qu'ils soient connectés à Internet ou non.
Caractéristiques de l'edge computing
L'edge computing présente plusieurs fonctionnalités clés qui offrent des avantages mais aussi des défis à sa mise en œuvre à grande échelle avec l'IoT.
1] Les réseaux de périphérie doivent pouvoir être mis à l'échelle
Pour prendre en charge une grande partie des connexions IoT, l'edge computing doit être capable de fonctionner efficacement à grande échelle. Cela semble possible en théorie, mais les parties prenantes de l'industrie n'ont pas encore normalisé le fonctionnement de l'edge computing ou publié des protocoles qui pourraient être couramment adoptés. L'évolutivité de l'edge computing est actuellement remise en question en raison de la large gamme d'appareils, de plates-formes et de réseaux qui composent l'Internet des objets. Cette hétérogénéité impose une exigence unique à l'edge computing à grande échelle en raison de la réactivité requise sans la robustesse, la sécurité et les processus de gestion des données uniformes d'un centre de données cloud central. Avec l'edge computing à grande échelle, les exigences en matière de puissance, de débit et de sécurité pour une gamme d'appareils simultanés sont susceptibles de se faire au détriment d'une faible latence.
2] La fiabilité de l'edge computing est vitale
L'edge computing est avantageux en raison de l'indépendance de ses nœuds constitutifs, qui peuvent fournir un service local même en cas de panne d'Internet. Les appareils de périphérie tels que les assistants personnels et les concentrateurs de maison intelligente peuvent contrôler un réseau domestique hors ligne.
De plus, si un nœud tombe en panne, l'ensemble du réseau ne tombe pas en panne. Cela signifie que d'autres zones du réseau peuvent fonctionner sans interruption. Comme d'autres types de réseaux décentralisés, les réseaux de périphérie ont besoin d'un moyen d'alerter le propriétaire du réseau qu'un nœud est en panne et qu'il peut être nécessaire de le surveiller par d'autres nœuds au niveau local.
3] L'edge computing a une faible consommation de bande passante
Comme l'edge computing détourne les données du téléchargement vers le cloud. Il réduit les besoins en bande passante, car il n'est plus compétitif avec le grand volume d'applications de cloud computing. Il n'y a tout simplement pas assez de bande passante pour répondre de manière optimale au nombre croissant d'applications nécessitant le cloud computing. On s'attend à ce qu'un système de véhicule autonome génère plus d'un téraoctet de données par seconde. Une solution de périphérie empêchera ces gros volumes de données téléchargées de surcharger la disponibilité de la bande passante.
4] L'edge computing peut prendre en charge les appareils IoT à faible consommation d'énergie
Le transfert de données pour le cloud computing est énergivore et affectera la consommation d'énergie des appareils IoT typiques alimentés par batterie. La transmission des données à la périphérie est plus rapide, ce qui permet de réduire le temps de transmission et la consommation de la batterie.
5] Pour une fonctionnalité IoT optimale, la vitesse n'est pas négociable
L'edge computing devrait améliorer la vitesse et la réactivité des réseaux IoT, car les fonctions de traitement clés sont exécutées plus près des appareils IoT. Il a été démontré que les plates-formes Edge dépassent les performances des systèmes Cloud avec des temps de réponse extrêmement courts obtenus par des réseaux bien conçus. Cela fait de l'edge computing un candidat pour prendre en charge les véhicules autonomes.
Les systèmes d'edge computing ont une efficacité accrue en raison de la proximité de la puissance de traitement avec le périphérique final. Les réseaux en périphérie interagissent bien avec les technologies d'IA qui peuvent être utilisées dans le traitement des données à la périphérie du système.
Comme l'edge computing existe entre les appareils IoT et Internet, il a le potentiel de permettre des économies d'efficacité plus importantes en mettant le trafic hors ligne. Les solutions de mise en réseau locales pour le traitement des données contournent Internet et peuvent permettre des économies de bande passante qui amélioreront les performances.
7] La confidentialité et la sécurité de l'edge computing sont un tableau mitigé
L'edge computing est potentiellement la réponse aux problèmes de confidentialité associés aux données « Big » centralisées. Comme les données sont traitées localement, les utilisateurs finaux ont plus de propriété et de contrôle. Étant donné que l'edge computing est distribué, les données seront transférées via différents types de nœuds avec différents niveaux de connexion à Internet et de cryptage, ce qui peut affecter la vulnérabilité à une attaque. La sécurité du cloud est beaucoup plus mature et sophistiquée, avec une infrastructure centralisée et un modèle de confiance clair. De nouveaux modèles comparatifs de chiffrement et de confiance doivent être développés pour les nœuds de périphérie qui fonctionnent au niveau local.
Exemples concrets de solutions IoT d'edge computing
L'informatique distribuée a le potentiel de rendre les applications IoT extrêmement réactives, avec des temps de réaction comparables à ceux des humains. Si une faible latence peut être obtenue en utilisant la périphérie, des applications IoT clés telles que les véhicules autonomes pourraient être réalisées. Voici quelques exemples d'applications Edge/IoT en cours de développement ou déjà déployées.
[A] Edge computing + IoT pour les véhicules de transport
L'edge computing est à l'étude en tant que solution pour fournir des véhicules qui ont des réponses automatisées aux conditions routières et aux dangers. Un exemple clé de cette technologie est le développement de systèmes pour contrôler la circulation en peloton des convois de camions, en utilisant une combinaison de capteurs IoT et d'informatique de pointe embarquée à bord des véhicules.
Le platooning automatisé permet l'accélération ou le freinage synchronisé d'un convoi de poids lourds. Cela signifie qu'ils peuvent se déplacer plus près les uns des autres, ce qui améliore l'efficacité énergétique et la sécurité, tout en réduisant la pollution et les embouteillages.
Les données de télémétrie du véhicule et d'autres données de capteur seraient transmises sans fil à un nœud informatique de pointe qui serait capable d'évaluer et d'ajuster le positionnement et la vitesse des véhicules pour maintenir le peloton.
[B] Edge computing + IoT pour l'industrie pétrolière et gazière
Les télécommunications et les réseaux sont des domaines d'investissement essentiels dans le secteur pétrolier et gazier. Les actifs du secteur pétrolier et gazier se trouvent souvent dans des endroits éloignés, inaccessibles ou franchement dangereux. Ils peuvent également se déplacer par route, par train ou par mer. L'utilisation de la surveillance à distance via des applications IoT est avantageuse car le personnel n'a pas besoin d'accéder directement aux composants des pipelines ou des plateformes pétrolières défaillantes. La surveillance des actifs pour les équipements du secteur pétrolier et gazier peut utiliser l'edge computing, ce qui est avantageux en raison de sa proximité avec les actifs surveillés à l'aide de capteurs ou de SCADA dans les installations de surface ou souterraines. L'edge computing à faible latence réduit également la dépendance de ce secteur à l'égard d'une connectivité Internet par satellite coûteuse pour fonctionner. La surveillance en temps réel peut avoir lieu avec des alertes ou des actions mises en œuvre en temps opportun en cas de défaillance de l'équipement ou des composants surveillés. Les données peuvent également être rapidement transmises au personnel qui peut prendre des mesures directes si nécessaire.
[C] Edge computing + IoT pour les réseaux d'accès radio virtualisés 5G (vRAN)
Les réseaux d'accès radio (RAN) sont un composant clé des réseaux cellulaires. À l'instar d'un routeur, le RAN fournira et distribuera l'accès au réseau cellulaire. Ils fournissent une connectivité aux appareils des utilisateurs finaux en utilisant un émetteur-récepteur pour établir une connexion au réseau central mobile, qui utilise désormais des connexions 5G New Radio. La fourniture de réseau 5G est plus complexe que les générations précédentes en raison de ses communications massives intégrées de type machine pour les réseaux IoT. Cela ajoute des complexités de commutation qui dépendent d'algorithmes et d'une puissance de traitement importante pour fournir une prestation de services compétente.
Pour cette raison, de nombreuses parties des réseaux cellulaires 5G virtualisent leur RAN. La virtualisation s'appuie sur l'edge computing pour fournir le traitement requis à proximité de chaque tour cellulaire pour un service à faible latence.
[D] Edge computing + IoT pour la gestion du trafic
À mesure que le programme des villes intelligentes prend de l'ampleur, les développeurs explorent comment l'edge computing peut être intégré dans les systèmes de transport intelligents et les réseaux routiers. Pour que ce type de réseau IoT soit sûr et efficace, une faible latence est essentielle. L'edge computing traite les données à proximité des véhicules, des feux de circulation, de la signalisation, des conducteurs et des piétons qui les génèrent. Il a la capacité de s'adapter aux temps de réponse humaine, ce qui est avantageux pour les alertes rapides et les notifications de dangers. En utilisant des ressources informatiques locales, plutôt que le cloud, l'edge computing peut également exploiter les données des capteurs surveillant le flux de trafic et d'autres paramètres du système de transport pour contrôler les ouvertures de voies, les feux de circulation et les déviations.
[E] Edge computing + IoT pour les maisons intelligentes
L'edge computing est déjà utilisé comme solution pour gérer efficacement le volume de données généré par les capteurs de la maison intelligente. Les données des capteurs telles que la température ambiante, l'éclairage ou la position des serrures sont de plus en plus détournées du traitement central basé sur le cloud vers des hubs locaux basés dans la maison. Un exemple de ceci est l'assistant personnel Amazon Alexa qui peut être utilisé pour contrôler les appareils certifiés ZigBee. L'assistant Alexa est désormais capable de fonctionner comme un hub, de recevoir des entrées de données des appareils ZigBee et d'envoyer des instructions aux appareils en réseau de la maison. Fonctionnant comme un appareil de pointe, Alexa peut remplir sa fonction de surveillance et de contrôle même en cas de perte de connectivité Internet.
Une connectivité sans fil robuste et fiable est essentielle pour les performances optimales de chaque solution d'edge computing + IoT
Pour la majorité des appareils IoT, le transfert de données à haut débit se fera sans fil. Cela signifie que l'un des composants les plus critiques d'un produit ou d'une solution IoT est les antennes. En tant que l'un des principaux fournisseurs et distributeurs d'équipements de réseau sans fil du Sud-Ouest, nous sommes à votre disposition avec la qualité et l'expertise requises pour fournir les antennes, câbles et autres équipements de réseau IoT performants qui permettent à votre solution de fonctionner de manière optimale. Avec un inventaire presque complet fournissant une couverture du spectre radio à large bande, nous pouvons fournir des antennes pour des solutions IoT qui utilisent les principales technologies sans fil, notamment: