L’influence et l’impact de l’Edge Computing sur l’avenir de l’IoT

Il existe actuellement plus de 3,5 milliards de smartphones. Ces ordinateurs de poche nous permettent de faire à peu près tout, et ils sont notre passerelle vers un réseau de données géant, le « cerveau » de l’informatique moderne. 

Ce modèle centralisé a bien fonctionné jusqu’à présent, mais avec l’entrée de l’IoT (Internet des objets), nous commençons à réaliser que nous utilisons un système qui doit d’évoluer.

Indice – L’impact de l’Edge Computing

• Qu’est-ce que l’Edge Computing ?
  • La différence entre Edge Computing et Cloud Computing
• L’impact de l’Edge Computing sur l’IoT
  • Amélioration de la sécurité des données
  • Vitesse
  • Coûts
  • Utilisation / évolutivité des ressources
  • Meilleures performances des applications (Mobile Edge Computing )
• Sera-ce la fin du Cloud Computing?

Qu’est-ce que l’Edge Computing?

Il s’agit d’un système d’analyse de données périmétriques situé à mi-chemin entre le cloud et l’appareil lui-même, à partir duquel une commande, un ordre ou un signal est envoyé pour être analysé.

Plus un appareil peut effectuer un traitement local, moins il devra s’appuyer sur le cloud et donc plus il sera rapide. Ce problème de l’IoT est l’un des problèmes que l’Edge Computing vise à résoudre.

La vidéo suivante explique comment cela fonctionne ??

La différence entre Edge Computing et Cloud Computing

Les assistants vocaux comme Siri ou Alexa doivent généralement résoudre leurs demandes dans le cloud et le fait de commander le temps d’aller-retour peut être très important. 

Un temps de latence, même de quelques millisecondes, peut être crucial, par exemple, dans le cas des voitures autonomes où des réponses immédiates sont nécessaires et où cette latence peut faire la différence entre la vie et la mort. 

 

Dans l’Edge Computing, au lieu de fournir des données à un serveur central, c’est le dispositif lui-même qui peut collecter et traiter les données en temps réel, en répondant plus rapidement et plus efficacement.

 

Alors que dans le Cloud Computing, toutes les données sont collectées et traitées dans un emplacement centralisé, généralement dans un centre de données. Tous les appareils qui doivent accéder à ces données ou utiliser des applications qui leur sont associées doivent d’abord se connecter au cloud.

Mais ce qui lui manque en vitesse, le cloud le compense en puissance et en capacité. En vous appuyant sur une infrastructure de centre de données évolutive, vous pouvez étendre votre capacité de stockage et de traitement selon vos besoins. Ce qui complète les dispositifs de pointe qui ne peuvent que regrouper des données collectées localement.

 

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L’impact de l’Edge Computing sur l’IoT

Le concept d’IoT fait référence à une interconnexion digitale des objets quotidiens avec l’internet qui nous permet d’interagir avec eux.

L’IoT se développe à un rythme très rapide et avec lui, l’énorme quantité de données qu’il produit. La gestion de cet énorme volume d’informations est un défi et l’Edge Computing pourrait faire partie de la solution.

# 1 Amélioration de la sécurité des données

Avec l’Internet des objets, le nombre d’appareils connectés augmente, tout comme l’exposition aux attaques de sécurité.

Grâce à l’Edge Computing, chaque appareil aurait la capacité de traiter et de stocker ses propres informations. Ces données, en n’étant pas transmises aux serveurs centraux, réduisent la probabilité d’attaques.

 

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# 2 Vitesse

Les économies de bande passante réalisées grâce à l’Edge Computing seraient un autre grand avantage pour les dispositifs IoT. Ils ne pourraient stocker que les informations qui sont importantes pour leur objectif et se débarrasser du reste, en évitant l’envoi de données inutiles qui ralentissent l’internet.

 De plus, si les informations sont stockées et traitées dans une base de données locale, l’envoi des données vers le cloud n’est plus nécessaire pour chaque interaction, ce qui diminue le temps de réponse.

# 3 Coûts

Les économies de bande passante affecteront non seulement la vitesse et l’espace occupé sur le serveur, mais également l’investissement logistique pour maintenir et augmenter les ressources informatiques afin que l’information ne cesse de circuler. En conséquence, il y aura une réduction considérable des coûts.

 

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# 4 Utilisation / évolutivité des ressources

En effet, l’Edge Computing permet de faire évoluer les dispositifs IoT en conjonction avec des hubs locaux, en fonction de vos besoins. Cette évolutivité est moins coûteuse et peut être appliquée de manière flexible.

# 5 Meilleures performances des apps (Mobile Edge Computing)

Les améliorations en termes de vitesse et de latence d’obtenir des réponses qui se produisent en temps réel et qui répondent automatiquement aux stimuli détectés par les capteurs du dispositif IoT. 

Sera-ce la fin du Cloud Computing ?

Par exemple, lorsque nous effectuons une recherche sur Google, ce petit flux d’informations passe par le cloud pour son traitement, puis les informations dont nous avons besoin s’affichent sur notre écran.

Les dispositifs IoT collectent de nombreuses informations qui doivent être traitées en temps rée Ces données n’ont pas le temps de faire des allers-retours vers le nuage central, et certains pensent donc que l’époque du Cloud Computing touche à sa fin. Cependant, nous ne pensons pas que cela soit vrai, car le Cloud Computing complète l’Edge Computing à bien des égards.

 

Bien qu’une grande partie du traitement et de la prise de décision immédiate se fasse sur l’appareil lui-même, un cloud centralisé sera toujours nécessaire pour stocker les informations les plus importantes.

 

La détection, l’inférence et l’action se produiront à la périphérie, tandis que le cloud se concentrera sur l’apprentissage central. Ensuite, cet apprentissage avec ces informations mises à jour, se déplacera pour mettre à jour chaque appareil et le maintenir opérationnel et toujours avec les mises à jour à jour, sans que nous ayons à faire quoi que ce soit.

L’un des aspects fondamentaux du Machine Learning est qu’il nécessite beaucoup de données pour apprendre. Un modèle qui combine la périphérie et le cloud a de grandes quantités de données qui arrivent à un point centralisé qui rend les appareils de plus en plus intelligents.

Il est peu probable que l’avenir de l’infrastructure réseau se situe uniquement à la périphérie ou dans le cloud, sinon quelque part entre les deux. Les entreprises qui cherchent à se transformer et à devenir plus efficaces devront très probablement intégrer ces deux modèles pour trouver de nouvelles façons de tirer le meilleur parti de leurs forces respectives et de les utiliser pour surmonter leurs faiblesses.