Couchbase Edge Server est une solution optimisée pour les environnements où la connectivité est intermittente ou absente. Son architecture repose sur un modèle
offline-first, permettant aux applications de fonctionner localement avec une latence minimale et de se synchroniser automatiquement dès qu’une connexion réseau est disponible. La solution s’appuie sur Couchbase Lite, une base de données embarquée conçue pour s’exécuter sur des dispositifs mobiles, IoT et autres systèmes à ressources limitées. En intégrant Couchbase Sync Gateway, Couchbase Edge Server assure une réplication bidirectionnelle sécurisée des données entre les terminaux Edge et une infrastructure centrale, qu’il s’agisse de Couchbase Capella dans le cloud ou d’une
instance autogérée.
Fonctionne avec des ressources minimales
Techniquement, Couchbase Edge Server est conçu pour fonctionner avec des ressources minimales. Il peut être déployé sur des systèmes embarqués ou des ordinateurs monocartes tels que le Raspberry Pi avec 1 Go de RAM et un stockage local réduit. Malgré cette faible empreinte, il est capable de prendre en charge des dizaines à des centaines de clients en assurant une l’exécution des requêtes et une gestion optimisée du cache. Il est doté d’un moteur de stockage JSON, indexé et compressé, permettant une lecture et une écriture rapides, tout en garantissant une faible consommation d’énergie. Cette architecture est particulièrement adaptée aux secteurs nécessitant un traitement des données en périphérie, notamment l’aviation, la logistique, le commerce de détail et l’industrie manufacturière.Un exemple concret d’application se retrouve dans le domaine de l’aviation, où Couchbase Edge Server peut être embarqué à bord des avions pour gérer le divertissement en vol, les commandes de repas et le suivi des stocks. Lorsque l’avion atterrit, les données collectées en vol sont synchronisées avec Couchbase Capella, permettant une mise à jour en temps réel des inventaires et une analyse centralisée des informations. Ce fonctionnement garantit une continuité opérationnelle et une optimisation des ressources, tout en réduisant les coûts de transmission de données en temps réel, souvent onéreux dans les environnements aéroportuaires.
Un écosystème pour bâtir une infrastructure distribuée
Couchbase Edge Server s’intègre dans l’écosystème Couchbase en tant que complément aux solutions existantes, telles que Couchbase Server et Couchbase Lite. Cet écosystème permet de bâtir une infrastructure distribuée et cohérente, où les applications Edge bénéficient d’une autonomie opérationnelle tout en restant connectées à une plateforme centralisée. Sur le plan concurrentiel, cette approche différencie Couchbase des bases de données traditionnelles qui imposent une connexion continue aux serveurs cloud ou nécessitent des configurations complexes pour le stockage local et la synchronisation. Elle positionne Couchbase sur le segment de l’Edge computing, un marché en forte croissance, porté par des besoins en gestion de données toujours plus décentralisée et sécurisée.Parallèlement, Couchbase renforce sa plateforme cloud Capella en intégrant les microservices Nvidia Nim, une suite d’outils optimisés pour l’exécution de modèles d’intelligence artificielle générative et agentique. Ces microservices s’appuient sur la plateforme Nvidia AI Enterprise, et bénéficient de l’écosystème avec des infrastructures dédiées au traitement de l’IA et des bibliothèques comme Nvidia NeMo Guardrails. Cette intégration permet aux entreprises d’exécuter des modèles de langage directement depuis Capella, tout en bénéficiant de workflows optimisés pour la génération augmentée par récupération (RAG).
L’intégration de l’IA en natif dans Capella via les microservices Nvidia Nim constitue également un élément clé de différenciation. En s’associant à Nvidia, Couchbase se positionne comme un acteur stratégique dans la convergence entre gestion de données et intelligence artificielle, un domaine où les infrastructures traditionnelles peinent encore à répondre aux besoins de mise à l’échelle et d’optimisation des modèles IA.
Localiser données et les modèles sur une même plateforme
Techniquement, cette architecture améliore l’exécution des modèles d’IA en réduisant la latence et en optimisant l’utilisation des ressources. Grâce à un mécanisme de mise en cache sémantique, les applications exploitant des LLM peuvent récupérer des données plus rapidement et éviter des recalculs inutiles, réduisant ainsi le coût d’inférence. Capella offre également des fonctionnalités de monitoring et d’orchestration des agents conversationnels. Ces optimisations permettent de réduire la charge des serveurs tout en améliorant la fluidité des expériences utilisateurs.L’un des principaux avantages de cette intégration est la possibilité pour les entreprises d’exécuter leurs modèles d’IA en localisant les données et les modèles sur une même plateforme. Cela évite la dispersion des informations entre plusieurs systèmes et réduit les risques liés à la transmission de données sensibles. De plus, l’utilisation des microservices Nvidia Nim permet de limiter les erreurs et les hallucinations des modèles d’IA grâce à des garde-fous, assurant un meilleur contrôle de la génération de contenu et une conformité aux exigences réglementaires.
Une gestion locale et autonome des données
Avec Couchbase Edge Server et l’intégration des microservices Nvidia Nim à Capella, Couchbase poursuit une stratégie d’innovation axée sur la gestion des données, tant en périphérie que dans le cloud. Les architectures cloud-first montrent leurs limites dans ces environnements, notamment en raison des coûts et des performances associés à la transmission constante de données vers des serveurs distants. Cette évolution s’inscrit également dans la dynamique plus large de la décentralisation des architectures informatiques. Les entreprises ne veulent plus être dépendantes d’une infrastructure cloud unique pour leurs opérations critiques. Elles cherchent à répartir les traitements et la gestion des données entre différents points de présence, afin d’améliorer la résilience et d’optimiser les performances.Couchbase Edge Server répond à cette problématique en permettant une gestion locale et autonome des données sur des infrastructures légères, tout en assurant une synchronisation transparente avec un serveur central, qu’il soit sur site ou dans le cloud. L’approche offline-first adoptée par Couchbase garantit que les applications critiques peuvent fonctionner même en cas de coupure de réseau, un impératif dans des environnements à connectivité intermittente tels que les sites de production industrielle, les véhicules autonomes ou encore les zones rurales et isolées.
