Paroles d'experts

Edge Computing

Par -

EDGE COMPUTING

Les experts Adeunis et CARL Software collaborent au développement d’un capteur IoT intégrant IA et Edge Computing. 

Dans le cadre de ce développement Jean-Luc Baudouin Directeur Général Délégué d’Adeunis et Youssef Miloudi, Responsable Technique Produits chez CARL Software se sont prêtés au jeu des 3 questions sur le thème de l’Edge Computing.

Qu’est-ce que l’Edge Computing ?

Jean-Luc Baudouin : L’Edge Computing est à la fois une approche et un ensemble de techniques et de technologies de distribution et de traitement de l’information qui favorisent la collecte et l’analyse des données en temps réel, localement (dans le capteur) ou à la périphérie du capteur.

Pourquoi l’Edge Computing ?

Youssef Miloudi : L’Edge Computing permet de répondre à la problématique d’optimisation du traitement de données massives. En effet, en traitant la majorité des informations au plus près de leur source d’origine, avant de les transmettre dans le cloud via le réseau, l’Edge Computing va devenir incontournable pour le passage à l’échelle, disons à grande échelle, de solutions IoT. Les prévisions estiment qu’en 2020, il y aura environ 50 milliards d’objets connectés dans le monde[1]. Tous ces objets, généreront beaucoup de données qu’il faut transporter, stocker, pré-traiter et analyser.

De plus, pour les nombreux cas industriels pour lesquels l’analyse doit se faire en quasi temps réel avec une prise de décision rapide, les problèmes de latence et de décisions retardées par le traitement « batch » dans le cloud sont rédhibitoires.

 

Jean-Luc Baudouin : En synthèse, en ce qui concerne le traitement de données IoT il y a deux approches courantes :

  • Collecte massive en continu / dataLake = toutes les informations captées sont envoyées, en continu ou en « batch », et l’analyse de leur pertinence vis-à-vis d’un cas d’utilisation établi se fera dans un 2nd temps, dans le cloud.
  • Îlots de données : celles-ci sont traitées et transformées localement en informations métier pertinentes, permettant la prise de décision. L’objectif du traitement en local étant de permettre un envoi pertinent et utile. L’Edge Computing correspond à cette approche.

[1] CISCO

Quels sont les bénéfices du Edge Computing ?

Youssef Miloudi : L’Edge Computing, en diminuant considérablement les volumes de données qui transitent rend les solutions IoT plus efficaces et plus économiques. Il permet de réduire la latence, les coûts associés, améliore la sécurité et accélère la prise de décision.

 

  1. Limitation de la latence dans la prise de décision et le contrôle d’équipements en local

Jean-Luc Baudouin : Avec l’Edge Computing l’intégralité des données n’ont plus à transiter jusqu’au cloud avant d’être traitées. Or plus la distance entre les lieux de création, de collecte, de traitement et d’analyse est grande, plus le temps de traitement est long. Avec l’Edge Computing le chemin entre la création de la donnée et son traitement est réduit au maximum : ainsi le délai de traitement et d’analyse le sont également. L’information envoyée est également plus pertinente et donc son traitement est plus efficace et nécessite moins de pré-traitements (nettoyage, agrégation, etc…).

Par exemple pour la maintenance d’équipements, alors qu’un dispositif IoT classique nous transmettra des mesures qui nécessiteront d‘être analysées et qualifiées dans le cloud (ou une application métier), un dispositif avec du Edge Computing va immédiatement qualifier les alarmes ou les symptômes liés aux mesures et transmettra une information pertinente à l’application métier.

Ce temps « gagné » permet ainsi d’accélérer la prise de décision et d’améliorer le rendement opérationnel.

 

  1. Limitation des dépenses énergétiques

Jean-Luc Baudouin : Les applications IoT actuelles génèrent d’importants volumes de données envoyées fréquemment dans le cloud. Une grande partie de ces informations est supprimée ou devient inutile après traitement ! Le cloud est comme « pollué » par bon nombre de données « inutiles ou temporaires » et consomme énormément d’énergie pour les stocker. En les traitant localement, seules celles qui sont pertinentes transitent vers le cloud. Les coûts de transmission, stockage et traitement sont donc largement diminués, tout comme l’impact environnemental.

 

  1. Maintien de la qualité de service

Youssef Miloudi : Grâce au Edge Computing les bandes de fréquences radio ne sont pas occupées inutilement par d’importantes quantités de données qui risquent de saturer et de mener potentiellement à une baisse de qualité de service des produits IOT.

 

  1. Limitation des risques sur la sécurité

Jean-Luc Baudouin : En n’envoyant pas toutes les données sur les réseaux mais seulement les informations utiles et donc valorisables avec des éléments de contexte connus des seuls utilisateurs, les risques sur la sécurité sont limités.

25/02/2020