Qu’est-ce que l’Edge Computing et pourquoi est-il important ?
L’Edge Computing permet un traitement des données rapide et local pour des performances optimisées en temps réel.
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Nous sommes en pleine ère de transformation numérique, et plus que jamais, les entreprises de toutes tailles investissent massivement dans les processus d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA/ML) basés sur les données. Ces technologies aident les organisations à optimiser leurs opérations, créer de nouvelles sources de revenus et obtenir un avantage concurrentiel. Initialement, les entreprises se sont tournées vers le cloud public pour exploiter leurs données, car il offre une haute disponibilité et une montée en charge rapide des ressources de calcul pour les applications big data AI/ML, tout en réduisant la complexité de l’infrastructure.
Cependant, avec l’explosion des données générées à la périphérie du réseau (edge), un nouveau problème est apparu : comment transférer ces données vers le cloud ? C’est ici que l’Edge Computing entre en jeu.
Qu’est-ce que l’Edge Computing ?
L’Edge computing est un paradigme informatique distribué qui rapproche les applications d’entreprise des sources de données, telles que l’Internet des objets (IoT) et les serveurs Edge locaux. Cette proximité améliore les temps de réponse et économise une bande passante importante, évitant ainsi les goulets d’étranglement qui ralentissent les analyses en temps réel nécessaires aux prises de décision critiques. Sans l’Edge computing, le volume massif de données générées par les dispositifs en périphérie submergerait la plupart des réseaux d’entreprise actuels, paralysant les opérations et affectant l’efficacité réseau. Les coûts IT grimperaient en flèche, les clients insatisfaits iraient voir ailleurs, et les équipements précieux seraient endommagés ou moins productifs.
Cas d’usage de l’Edge Computing
L’Edge computing révolutionne de nombreux secteurs grâce à son approche décentralisée du traitement des données. Voici quelques cas d’usage majeurs :
- Dispositifs IoT : traitement et analyse des données en temps réel pour réduire la latence et la consommation de bande passante.
- Véhicules autonomes : amélioration de la réactivité des véhicules en prenant des décisions critiques instantanément.
- Vidéo surveillance : traitement local des flux vidéo pour une détection et une réaction rapides face aux menaces de sécurité.
- Automatisation industrielle : calcul en temps réel essentiel pour le contrôle des machines, robots et processus, assurant précision et sécurité.
- Télémédecine : dispositifs médicaux à distance capables de traiter et transmettre des données en temps réel pour surveillance, consultation et interventions.
- Villes intelligentes : gestion des services urbains tels que le contrôle du trafic, la gestion des déchets et la sécurité publique.
Pourquoi l’Edge Computing est-il important ?
Jusqu’à récemment, traiter de grands volumes de données en périphérie était complexe, mais l’émergence de l’IA/ML a rendu possible une analyse puissante directement à l’Edge. Aujourd’hui, la méthode la plus efficace consiste à traiter un maximum de données IoT sur site, puis à transférer un sous-ensemble vers le cloud pour des analyses approfondies. Cela améliore considérablement les temps de réponse des dispositifs distants et permet d’extraire des informations plus riches et plus opportunes. L’Edge computing apporte ainsi une puissance de traitement en temps réel là où elle était auparavant difficile à déployer, réduisant les goulets d’étranglement dans les réseaux et les centres de données. C’est vital pour les cas d’usage nécessitant une analyse instantanée et une faible latence, comme l’automatisation industrielle, les voitures autonomes et la chirurgie à distance.
Le marché mondial de l’Edge computing va également croître de manière exponentielle grâce au déploiement des infrastructures 5G/6G, qui augmenteront les « 5Vs » des données : vélocité, volume, valeur, variété et véracité. Cela réduit la complexité, baisse les coûts et renforce la cybersécurité. Les fournisseurs de services cloud (CSP) ont d’abord stimulé la demande en virtualisant leurs réseaux. À plus long terme, l’utilisation mobile et résidentielle devrait représenter 35 à 40 % de la demande mondiale en Edge computing et infrastructures.
Les bénéfices de l’Edge Computing
- Opérations plus efficaces : traitement rapide de gros volumes de données à proximité du lieu de collecte, contournant les centres de données ou le cloud centralisés, pour des décisions critiques en temps réel.
- Productivité accrue des employés : fourniture rapide des données nécessaires aux collaborateurs pour un travail efficace, avec réduction des erreurs via automatisation et maintenance prédictive.
- Réduction des coûts IT : optimisation des dépenses en traitant localement les données et en ne transférant vers le cloud que les données utiles, minimisant les coûts de transmission, traitement et stockage dans le cloud.
- Fonctionnalités dans les zones éloignées : facilite l’exploitation des données dans des sites distants avec connectivité intermittente ou bande passante limitée, en transmettant les données dès que possible à un centre de données central.
- Souveraineté des données : respect des lois locales sur les données en traitant et stockant les données sur place, évitant les complications liées au transfert transfrontalier.
La relation entre Edge Computing et Cloud Computing
Considéré comme une extension naturelle du cloud, le cloud à la périphérie est un moteur clé de la « quatrième révolution industrielle » (Industrie 4.0), marquée par le déploiement massif de l’IoT. On compte aujourd’hui environ 16 milliards de dispositifs IoT dans le monde. Les grands acteurs comme AWS, Azure, GCP, VMware et IBM proposent des solutions hybrides et multi-cloud étendant l’expérience cloud aux sites distants, garantissant une expérience cohérente des applications et opérations grâce à des infrastructures construites à l’Edge.
Les CSP ont conduit la demande initiale pour l’Infrastructure Edge en virtualisant leurs réseaux via des normes comme NFV (Network Functions Virtualization) et SDN (Software-Defined Networking). Ceci précède la transformation réseau complète, incluant la virtualisation des réseaux d’accès comme les Cloud Radio Access Networks (C-RAN). Avec leur infrastructure réseau géographiquement distribuée, les CSP sont bien placés pour déployer l’Infrastructure Edge. De plus, beaucoup d’entre eux implémentent la technologie Multi-Access Edge Computing (MEC) pour offrir des capacités réseau variées, souvent en partenariat. D’ici 2028, 10,9 % des déploiements d’infrastructure Edge seront liés aux cas d’usage CSP.
Conclusion
Pour de nombreuses organisations, la majorité des données provient de multiples sites Edge, tels que bureaux distants (ROBO), usines, magasins, restaurants, plateformes pétrolières, véhicules et avant-postes éloignés. Ces données sont générées par un nombre croissant de capteurs et dispositifs IoT. Le défi est d’obtenir rapidement des informations exploitables à partir de ces données. Envoyer de très grandes quantités de données à un centre distant ou au cloud public n’est pas toujours efficace ou possible à cause des 5Vs et des goulets d’étranglement. L’Edge computing s’impose donc comme une nécessité. À court et moyen terme, la demande en Infrastructure Edge sera portée par les cas d’usage cloud complétés par des capacités Edge. L’Edge computing a démontré son immense valeur pour les organisations souhaitant étendre leurs capacités cloud aux sites Edge. Bientôt, il fera partie intégrante des stratégies et feuilles de route de digitalisation à l’échelle mondiale.
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