Le Edge Computing continue de faire le buzz, mais se révèle difficile à concrétiser, au point que certains experts commencent à y voir une action marketing. Par contre, avec le Edge IoT et ses bases de données Edge, nous entrons enfin dans le concret.
Le Edge Computing est vendu comme la délocalisation d’infrastructures cloud à proximité des principales sources de consommation du cloud. Pour simplifier, des datacenters ‘régionaux’ pour faire tourner des applications à proximité des utilisateurs et réduire les temps de latence.
L’idée n’est pas mauvaise, mais elle peine à se concrétiser. Il pourrait alors s’agir d’une approche marketing au profit des datacenters 'régionaux' des grands acteurs du cloud et de l’hébergement.
Le Edge IoT
En revanche, il est une forme de Edge Computing qui semble prendre dans les stratégies des entreprises, le Edge IoT. Celui-ci consiste à faire exécuter le processing des données des objets connectés (IoT ou Internet des Objets) à proximité de ces objets et non plus dans le cloud.
Voilà qui revient au même que notre description du Edge Computing, pourriez-vous objecter. Certes, mais la forme est plus concrète. A la base, il y a trois façons de traiter les données – capturer, stocker, analyser, piloter - provenant des capteurs de l’IoT :
- Disposer d’objets connectés suffisamment performants pour traiter l’information par eux-mêmes et sur place. L’objet doit alors disposer d’un OS propre et du logiciel de traitement, et son coût reste élevé.
- Exécuter les traitement dans une infrastructure de datacenter privé ou hébergé, l’interconnectivité étant assurée via le cloud.
- Exécuter les traitement directement dans le cloud, ce qui revient au même que la précédente, sauf que l’entreprise n’a pas à investir dans l’infrastructure.
Les deux dernières solutions présentent le défaut d’être soumises aux aléas de la performance des réseaux, principalement de la bande passante, surtout lorsque la multiplication des capteurs et la taille des données multiplient les volumes des flux de données.
Le Edge IoT repose sur une infrastructure de proximité, accessible dans le cloud, sur laquelle les objets connectés se déchargent des données et de leur traitement, et qui soulage l’informatique centrale qui n’est plus sollicitée par les traitements réalisés en local. Lorsque ces traitements sont lourds, ce qui pourrait devenir un usage courant avec multiplication des ‘business cases’ professionnels comme grand public, le Edge permet de contourner les problématiques de disponibilité et de bande passante. Mais aussi d'accélérer les traitements analytiques et la prise de décision dans un monde où le temps réel devient une attente courante.
Des bases de données pour l'IoT Edge
C’est ainsi qu’apparaissent aujourd’hui des bases de données ‘Edge’. Ces bases de données, qui s'annoncent adaptées aux modèles de données répétitives de l'IoT, sont hébergées sur les plateformes IoT qui servent de passerelle entre les périphériques IoT et la plateforme centrale. Relationnelles et/ou non relationnelles, ces bases peuvent être utilisées dans presque tous les cas, quelle que soit la structure de leurs données.
- Dans l’industrie, une solution informatique Edge avec une base de données locale permettra aux entreprises de stocker leurs propres données et de contourner les secondes nécessaires pour que les données soient envoyées vers le cloud, traitées et renvoyées à un périphérique. La réduction de ce retard peut faire la différence entre un équipement défaillant ou étant arrêté à temps pour permettre sa réparation à moindre coût.
- Dans la santé, de nombreuses balises recueillent et rassemblent des informations, qui peuvent être analysées localement en utilisant une base de données Edge, offrant une vision complète de la situation d'un patient transféré sans délai depuis un système cloud. Un autre avantage clé d'une base de données Edge dans un contexte de soins de santé est que les données sont conservées en interne, ce qui réduit les risques de compromettre les données critiques.
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