Home Cloud Informatique Pourquoi est-ce que Edge Computing attire-t-il l’attention – Quelles sont les différences par rapport au cloud et au on-premises ?

Pourquoi est-ce que Edge Computing attire-t-il l’attention – Quelles sont les différences par rapport au cloud et au on-premises ?

Edge Computing a suscité beaucoup d’attention positive, notamment avec la propagation de l’IdO. Souvent, Edge Computing est considéré comme l’opposé de cloud, mais ce n’est pas le cas. Dans ce blog, découvrez les différences entre Edge Computingle cloud, et la technologie traditionnelle sur site, pourquoi le Edge Computing attire l’attention et quels sont ses avantages.

Aperçu de Edge Computing et pourquoi il attire l’attention

Quel genre de Edge Computing attire l’attention ? Jetons un coup d’oeil.

Définition et concept de Edge Computing

Edge Computing est une architecture informatique ouverte distribuée qui effectue des traitements sur le site edge d’un réseau informatique.

“Edge” dans Edge Computing désigne le edge, ou le edge d’un réseau informatique. Si le centre du réseau est un data center ou le cloud, les appareils IoT – tels que les smartphones et les tablettes – fonctionnent sur le edge et sont connectés à l’internet. En traitant les données près de ces bords, il est possible de présenter la charge de se concentrer sur les chemins de réseau et les centres de données. De ce fait, il y a moins de latence et plus d’efficacité lors du traitement des données.

Edge Computing se caractérise par ses capacités de traitement distribué. Au lieu d’envoyer les données à des centres de données distants, Edge Computing traite les données sur l’appareil lui-même, ou sur un ordinateur ou un serveur situé à proximité de l’appareil. L’objectif est de répartir la charge et de minimiser les délais de communication en traitant les données à proximité.

Pourquoi Edge Computing Matters

“Garder vos données à portée de main” devient de plus en plus important, mais pourquoi ?

À mesure que la quantité de données communiquées augmente, les données en temps réel deviennent de plus en plus importantes.

À l’ère de l’IoT, la quantité de données traitées par divers appareils augmente de manière explosive. Cela étant dit, la vitesse de traitement et la réponse requises augmentent également. Un site data center à grande échelle est nécessaire pour traiter une quantité importante de données, mais il est plus efficace de centraliser le traitement en un seul endroit plutôt que d’avoir des centres de données à chaque endroit. C’est l’une des raisons pour lesquelles l’informatique cloud est devenue populaire.

Cependant, il est inévitable qu’il y ait un certain décalage dans l’envoi des données à l’adresse cloud via Internet, leur traitement et leur retour.

La technologie des capteurs pour les robots et les équipements industriels évolue chaque jour, et il est désormais possible de saisir avec précision une situation à tout moment. Toutefois, s’il y a un décalage entre le traitement des données et la réponse, la technologie de détection sophistiquée perd tout son sens.

L’IdO de haute précision est nécessaire pour les appareils qui effectuent des mouvements précis et complexes. Pour y répondre, il est nécessaire d’échanger des informations et des données aussi proches que possible du temps réel. Edge ComputingLes technologies de l’information et de la communication, qui rendent cela possible, attirent l’attention en tant que technologie nécessaire pour que l’IdO passe à l’étape suivante.

Différence par rapport au MEC

Ces dernières années, la technologie MEC (multi-accès edge computing) est apparu comme une nouvelle forme de Edge Computing.

MEC est une évolution de Edge Computing pour les communications mobiles et a attiré l’attention en tant que grand outil pour l’utilisation de la 5G.

La 5G est une norme de communication qui répond aux exigences de grande capacité, de vitesse élevée, de faible latence et de connexions multiples. En combinant cela avec Edge Computing, la charge du réseau peut être répartie et réduite, et les performances de la 5G peuvent être davantage exploitées.

Le rôle du site edge vu sous l’angle des méthodes de traitement des données. Différences par rapport à cloud et à on-premises

Alors, qu’est ce que le “edge” en edge computing? Comme mentionné précédemment, le but de Edge Computing est d’éliminer les retards dans les réponses au traitement des données et d’améliorer les performances en temps réel. Pour cette raison, les informations critiques sont distribuées et traitées à l’adresse “edge”, qui se trouve sur place, plutôt qu’à l’adresse cloud.

Pour cette raison, on pense parfois que Edge Computing est de nature opposée à l’informatique cloud , qui est un type de traitement centralisé. Mais au sens propre du terme, cloud s’oppose à l’informatique sur site.

Alors, en quoi le siteEdge Computing diffère-t-il du système traditionnel sur site?

Edge Computing ne traite pas toutes les données sur place. En séparant ce qui peut être fait sur le site edge de ce qui doit être envoyé sur le site cloud, il est possible de maximiser les avantages de chacun.

Lorsqu’une grande quantité de données doit être traitée avec précision, ou lorsque des informations nécessitent un traitement en temps réel, le traitement se fait sur le site edge ou sur place. Les informations qui nécessitent une collaboration et une agrégation à grande échelle, et qui sont moins affectées par la vitesse de traitement, peuvent être gérées en douceur en utilisant le site cloud. Pour cette raison, on peut dire que la forme originale de Edge Computing est de “répartir avec précision les rôles de l’endroit où traiter l’information”.

5 avantages de Edge Computing

Quels sont les avantages spécifiques de Edge Computing? Les cinq avantages suivants décrivent les avantages de l’utilisation de l’effet de levier. Edge Computing.

  • Faible latence : traitement des données en temps réel

Lors de l’accès au site cloud, il y a généralement un décalage entre le moment où les données sont envoyées et celui où elles sont traitées et reçues. Ce décalage – ou délai de communication – est appelé latence. Avec Edge Computing et le traitement distribué, la latence est réduite. Cela réduit les délais d’échange de données et permet un traitement des données en temps réel.

  • Optimisation et stabilisation du trafic

L’évolution et la propagation de l’IdO vont encore augmenter la quantité de communication de données à l’avenir. Selon certaines prévisions, il y aura une “congestion des données” dans les voies de communication et les centres de données si toutes ces données sont regroupées sur le site cloud. La congestion des données entraîne non seulement des retards dans la transmission et la réception des données, mais aussi un risque de défaillance des services cloud .

En utilisant Edge Computingles organisations peuvent réduire le volume des communications en n’envoyant pas toutes les données à l’adresse cloud et en traitant les données critiques à l’adresse edge. Cela permet également de réduire la pression sur la bande passante du réseau.

L’optimisation et la stabilisation du trafic de données est l’un des avantages significatifs de la technologie de l’information. Edge Computing.

  • Réduction des coûts de communication

Lors du transfert d’une grande quantité de données vers le site cloud, le coût du transfert de données augmentera également en raison de l’augmentation du volume de communication.

L’utilisation combinée de Edge Computing permettra de réduire la quantité de données transférées sur le site cloud et le nombre de communications, ce qui réduira les coûts de communication.

  • Renforcer la sécurité de l’information

Le stockage d’informations personnelles et d’entreprise sur le site cloud présente des risques potentiels pour la sécurité, tels que des fuites ou des attaques externes.

Edge Computing élimine la nécessité d’envoyer et de recevoir des données vers et depuis le site cloud lors du traitement des données sur le site edge, ce qui contribue à réduire le risque de fuite de données.

  • Planification de la continuité des activités

Edge computing peut également être un PCA (plan de continuité des activités). Que se passe-t-il si vous traitez toutes vos données sur le site cloud et que ce service cloud tombe en panne ? Les entreprises qui dépendent de ces données pourraient faire faillite.

Avec Edge Computingles organisations traitent les données critiques sur le site edge, ce qui signifie que si le service cloud tombe en panne, les opérations se poursuivent.

L’introduction de Edge Computing devrait être une priorité et faire partie d’un plan de continuité des activités pour la récupération et la continuation en cas d’urgence.

Il y a de nombreux avantages à tirer parti de Edge Computing. Il s’agit de déterminer où et comment vous pouvez en tirer le meilleur parti.

Questions actuelles de Edge Computing

Si l’utilisation de Edge Computing apporte une variété d’avantages, il y a certains obstacles qui doivent être surmontés. Pour optimiser l’efficacité de edge computingles questions suivantes doivent être résolues.

Équilibre entre débit et capacité

Edge Computing peut accélérer le traitement global, mais les organisations doivent prendre des contre-mesures si la puissance de traitement de leur appareil ne le supporte pas.

L’augmentation de la capacité de traitement des terminaux edge entraînera une augmentation de la consommation d’énergie, ce qui rendra nécessaire l’utilisation de terminaux plus grands et de contre-mesures thermiques. Ces éléments augmentent le coût de l’introduction à l’exploitation, et si le volume de traitement est augmenté ultérieurement, il peut être nécessaire de remplacer l’équipement.

Si vous ne trouvez pas l’équilibre entre la quantité de traitement sur le site edge et la puissance de traitement du terminal, cela peut finir par être inefficace.

Renforcer la sécurité multidimensionnelle

Si la réduction du nombre de communications vers le site cloud diminue les risques de sécurité, l’un des défis auxquels les organisations sont confrontées est l’augmentation du nombre d’endroits où la sécurité doit être maintenue en raison du type de distribution.

Lorsque Edge Computing est introduit et mis en réseau sur plusieurs sites, un renforcement de la sécurité à plusieurs niveaux est nécessaire.

Retard dû au chemin de transmission/réception des données

Pour garantir une meilleure performance en temps réel avec Edge Computingil est nécessaire de mettre en place un mécanisme permettant de déterminer si les organisations doivent distribuer les données à l’adresse edge ou cloud.

Si les paramètres liés à cette décision de tri ne sont pas optimisés correctement, il est possible qu’un détour se produise, comme l’émission d’une commande à l’appareil via le site cloud après le traitement sur le site edge.

La conception de la voie de communication des données, de l’emplacement du traitement et de la méthode de transmission des commandes est cruciale.

Coût initial associé à Edge Computing

Pour fonctionner Edge Computing efficacement, les organisations doivent installer des terminaux et des serveurs, ainsi que des systèmes et du personnel pour gérer ces terminaux, ce qui peut être coûteux.

Le coût initial de la préparation de ces articles peut en fait être assez élevé. Il est important de comparer les avantages de Edge Computing avec le coût de l’investissement afin de déterminer la valeur pour votre entreprise.

Cas d’utilisation de Edge Computing

Edge computing est utilisé dans les domaines et lieux suivants.

Détection des anomalies des équipements fonctionnant dans les usines

Les gestionnaires expérimentés prennent des décisions intuitives sur la maintenance des équipements et des dispositifs utilisés dans les usines, ainsi que des prédictions pour l’avenir sur la base des données passées.

Dans de nombreux domaines de production, la maintenance préventive ou prédictive est de plus en plus populaire, bien qu’elle puisse occasionnellement créer des déchets. Par exemple, il arrive qu’une pièce soit remplacée de manière préventive alors qu’elle peut encore être utilisée. D’autres fois, une pièce tombe en panne et n’est plus utilisable alors qu’on pensait qu’elle était encore en bon état.

Edge Computing joue un rôle important pour minimiser les écarts par rapport à ces prédictions et augmenter la précision de la maintenance.

Des capteurs fixés à l’équipement détectent les signes de défaillance et informent la maintenance. Un mécanisme permet de juger du son spécifique émis par l’appareil, de l’ampleur de la vibration, etc.

Edge Computing Les plateformes collectent des données sur les sons et les vibrations à l’aide de capteurs. Ces données sont envoyées à l’adresse cloud et l’analyse du big data détecte les anomalies. Une fois analysées, les données qui présentent des signes d’anomalies sont renvoyées à l’adresse edge, qui en informe les personnes présentes sur le site.

Contrôle de la qualité par analyse d’image

Dans le secteur de la fabrication, et plus particulièrement dans les processus faisant appel à des équipements de précision, il existe un mécanisme qui utilise un système de traitement d’image pour déterminer si le traitement des soudures est effectué correctement.

Lorsque le travail est effectué manuellement, le produit fini diffère souvent légèrement d’un travailleur à l’autre, mais doit correspondre aux valeurs standard. En analysant les images de la caméra, le produit est jugé. S’il sort de la fourchette standard, l’administrateur en est informé.

Edge Computing est utilisé comme mécanisme de jugement et de notification.

Système d’approvisionnement automatique en pièces par AGV (véhicules à guidage automatique)

Les véhicules à guidage automatique (AGV) fournissent les pièces nécessaires dans les usines de fabrication à des moments précis. Les AGV conventionnels se déplacent le long d’itinéraires déterminés par des bandes magnétiques ou optiques posées sur le sol. Bien qu’extrêmement utile, il est difficile de modifier la disposition de l’usine, ce qui empêche de réagir avec souplesse aux plans de production.

En utilisant Edge Computing et la 5G, l’AGV peut se déplacer le long d’un itinéraire défini sans avoir besoin de ruban adhésif pour le guider. Il calcule sa propre position à l’aide de capteurs, évitant automatiquement les obstacles et les collisions potentielles.

Lorsque le capteur détecte un manque de pièces nécessaires sur les étagères près du travailleur, l’AGV lit automatiquement le code-barres ou l’étiquette IC et fournit les pièces à l’endroit spécifié. L’IA est également utilisée pour connaître l’état de travail et les données comportementales de l’AGV, ce qui améliore la précision du transport.

Edge Computing et la 5G sont utilisés pour communiquer et traiter ces données critiques.

Une usine intelligente qui fonctionne en utilisant toutes sortes de données

L’objectif des usines intelligentes est de collecter les données de chaque appareil de l’usine et d’utiliser pleinement l’IoT pour rationaliser les opérations.

Outre le fonctionnement des équipements, nous collectons toutes les données, telles que le mouvement des personnes sur la chaîne de production, l’état des équipements de transport et l’état des stocks des entrepôts, et nous connectons ces informations critiques pour les utiliser à des fins d’optimisation.

Les usines intelligentes traitent une énorme quantité d’informations, mais les retards de communication peuvent entraîner des retards dans le cycle de production et des défauts, ce qui conduit directement à une baisse de l’efficacité de la production.

Pour cette raison, l’introduction de Edge Computing partout permet d’éviter les retards et de maintenir un fonctionnement stable des dispositifs qui fonctionnent en unités de 0,1 seconde, 0,01 seconde, voire moins.

Les industries futures soutenues par Edge Computing

Dans ce blog, nous avons présenté ce que Edge Computing ainsi que ce que les organisations peuvent obtenir en l’exploitant. L’importance croissante de l’IdO dans les secteurs d’activité a entraîné une augmentation des attentes et de l’attention portée aux opportunités. Edge Computing opportunités. Edge Computing Les plateformes sont un outil essentiel pour soutenir la croissance de l’IdO.

Référence :

4 facteurs déterminants Edge Computing grand public Stratus

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