L'EDGE COMPUTING ET SON RÔLE DANS LA TRANSFORMATION DIGITALE
FMF
Publié le 03/06/2024
Temps de lecture:12 mins.
TABLE DES MATIÈRES
- Introduction
- I. Qu’est ce que l'Edge Computing?
- II. Avantages de l'Edge Computing
- III. Apport de l'Edge Computing à la transformation digitale
- IV.Exemples d'application de l'Edge Computing
- V. Défis liés à la mise en oeuvre de l'Edge omputing
- VI. Edge Computing versus Cloud Computing
- VII. Bonnes pratiques pour l'installation et/ou le choix de l'Edge computing
- Conclusion
- Introduction
- À l'ère de la transformation digitale, les organisations tirent parti des technologies émergentes pour renforcer leur efficacité, améliorer l'expérience clients et stimuler l'innovation. L'une des avancées les plus significatives dans ce paysage est actuellement l'Edge Computing ou en français "L'Informatique de Périphérie". En traitant les données au plus près de la source de leur provenance, plutôt qu'en s'appuyant uniquement sur une infrastructure cloud centralisée, l'Edge Computing réduit de manière significative la latence, renforce la sécurité et permet aux décideurs des organisations, grâce aux Méga-données ou Big Data Traitées, de prendre des décisions éclairées en temps réel. Le présent article explore le rôle et l'apport de l'edge computing dans la transformation digitale, ses avantages, ses défis et son impact sur les différentes industries qui l'adoptent.
- I. Qu’est ce que l'Edge Computing?
- 'Edge computing désigne un paradigme d'informatique distribuée dans lequel le traitement des données s'effectue à proximité de la source de données, comme les capteurs, les appareils IoT ou les serveurs locaux, plutôt que d'être envoyé vers un cloud ou un centre de données distant. Cette approche minimise la latence, réduit l'utilisation de la bande passante et renforce la sécurité en limitant l'exposition des données aux éventuelles cyberattaques.
- II. Avantages de l'Edge Computing
- L'edge computing est une technologie basée sur des micro-centres de données, situés plus près des réseaux IoT, afin que les gros volumes de données générés par les IoTs puissent être traités avec une latence réduite.
Outre la résolution du problème de latence, l'edge computing offre de nombreux autres avantages par rapport au cloud computing, tels que:
- Réduction des coûts, car les données n'ont pas à être déplacées sur un nombre important de réseaux comme c'est le cas avec le cloud computing. Au lieu de cela, les données sont collectées à la périphérie des réseaux IoT, stockées et traitées à proximité,
- Sécurité renforcée, car la surface d'attaque exposée au piratage est très mince, et les données ne sont pas transférées à travers des réseaux,
- Le respect des exigences réglementaires pour le traitement, le stockage et la suppression des données personnelles, au plus près de la source,
- La connexion n'a pas besoin d'être maintenue, pour effectuer le traitement, une fois les données collectées et stockées,
- Les IoTs sont des appareils programmables, ils peuvent donc étendre le capital matériel avec une mise à niveau matérielle, les applications nécessitant une large bande passante peuvent obtenir de bonnes performances,
- Des enquêtes judiciaires peuvent être menées en cas d'attaques de piratage, car les centres de données de périphérie sont tous situés dans des régions du pays du fournisseur de services edge; ce qui n'est pas le cas du cloud computing, dont les centres de données sont la plupart du temps déployés à l'étranger, ce qui poserait des problèmes, car il n’existe pas pour l’instant de lois transnationales traitant des problèmes de piratage, au sein du cyberespace,
- Etc.
- III. Apport de l'Edge Computing à la transformation digitale
- La transformation digitale implique l'intégration de technologies digitale dans tous les domaines d'activité, ce qui, dans ue seule et même action, modifie fondamentalement les opérations déjà existantes et apporte de la valeur aux clients. L'Edge Computing joue donc un rôle central dans ce processus de transformation, en permettant de:
- Prendre des décisions en temps réel: Alors que le Cloud Computing introduit de la latence ai regard du temps nécessaire à la transmission des données vers les clients, l'Edge Computing quant à lui réalise un traitement plus rapide en analysant les données à la périphérie de la localisation des organisations, ce qui permet = ces dernières de prendre des décisions à la fois éclairées mais surtout de manière instantanée. Cet aspect est fondamental pour des applications telles que par exemple les véhicules autonomes, la surveillance des soins de santé et l'automatisation industrielle.
- Réduire la congestion du réseau et les coûts de la bande passante: Avec l'explosion des appareils IoT (Internet of Thigs) ou en français l'Internet des Objets (IdO), la transmission de grandes quantités de données vers l'infrastructure de Cloud Computing devant les traiter, est coûteuse et inefficace, en raison de la latence enregistrée durant leur transfert vers les organisations. L'Edge computing réduit la consommation de bande passante en traitant les données localement et en n'envoyant que les informations pertinentes aux organisations.
- Améliorer la sécurité et la confidentialité des données: Les violations de données et les menaces de cybercriminalité sont des préoccupations majeures dans la transformation digitale. Et à cetitre, l'Edge Computing minimise l'exposition des informations sensibles en rapprochant le traitement des données de la source qui les a produites, réduisant de ce fait les risques associés au stockage centralisé dans une infrastructure de Cloud Computing.
- Améliorer la fiabilité et réduire les temps d'arrêt: Dans des secteurs tels que la production, la santé et la finance, les temps d'arrêt des systèmes informatiques peuvent être coûteux et donc préjudiciables à plus d'un tire. Alors, pour plier à cette insuffisance, l'Edge Computing apporte la solution idoine en garantissant la continuité des opérations même lorsque la connectivité au sein du Cloud est interrompue, car le traitement local peut se poursuivre de manière indépendante.
- Prendre en charge l'Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML) ou en français l'Apprentissage Automatique (AA) en périphérie: es applications pilotées par l'IA nécessitent des analyses en temps réel pour fournir des informations exploitables. L'Edge computing permet aux modèles d'IA et d'apprentissage automatique de s'exécuter sur des appareils locaux, ce qui améliore les temps de réponse et réduit la dépendance à l'égard du traitement de l'IA basé sur le cloud.
- IV. Exemples d'application de l'Edge Computing
- Plusieurs industries ont adopté l'edge computing pour améliorer leur performance, dont autre autres:
- Santé: Permet la surveillance des patients en temps réel, des appareils médicaux intelligents et des diagnostics plus rapides tout en garantissant la confidentialité des données et en réduisant les temps de réponse.
- Production: Facilite la maintenance prédictive, le contrôle qualité automatisé et les opérations d'usine intelligente en analysant localement les données des machines.
- Commerce de détail Améliore l'expérience des clients grâce à des recommandations personnalisées, des caisses sans caissier et une gestion des stocks en temps réel.
- Villes Intelligentes: Permet une gestion intelligente du trafic, une surveillance de la sécurité publique et une infrastructure économe en énergie grâce au traitement des données en temps réel
- Commerce de Détail: Améliore l'expérience des clients grâce à des recommandations personnalisées, des caisses sans caissier et une gestion des stocks en temps réel.
- Véhicules Autonomes: Traite les données des capteurs localement pour permettre une prise de décision rapide, garantissant une conduite autonome plus sûre et plus efficace.
- Etc.
- V. Défis liés à la mise en oeuvre de l'Edge omputing
- Malgré ses avantages, l'Edge Computing présente plusieurs défis que les organisations doivent relever avant de pouvoir le mettre en oeuvre. Ce sont:
- Complexité de l'infrastructure: La gestion d'un réseau informatique distribué nécessite une infrastructure robuste et une intégration transparente avec les systèmes informatiques déjà en place.
- Risques de sécurité: Bien qu'ils réduisent l'exposition au nuage, les appareils périphériques restent vulnérables aux cyberattaques s'ils ne sont pas correctement sécurisés.
- Problèmes d'évolutivité: Le déploiement et la maintenance des ressources informatiques à l'échelle nécessitent une planification et des investissements minutieux.
- Interopérabilité: Assurer la compatibilité entre les différents dispositifs, plates-formes et fournisseurs de Cloud computing reste un défi.
- VI. Edge Computing versus Cloud Computing
- L'Edge computing et le Cloud Computing sont toutes deux des paradigmes pour le traitement des données. Toutefois, ces technologies diffèrent quant à l'endroit et à la manière dont le traitement a lieu. Voici une analyse de ces deux types d'informatique :
- 6.1- Edge Computing:
- Définition: L'informatique en périphérie fait référence au traitement des données à la source ou à proximité de la source de génération des données (périphérie du réseau) plutôt que de s'appuyer sur un entrepôt de traitement des données centralisé.
- Caractéristiques:
- Traitement décentralisé: Les données sont traitées plus près de la source de données.
- Faible temps de latence: Réduit le temps de latence en minimisant la distance que les données doivent parcourir.
- Traitement en temps réel: Idéal pour les applications en temps réel où le traitement immédiat est crucial.
- Efficacité de la bande passante: Réduit la quantité de données envoyées aux centres de données centralisés, ce qui permet d'économiser la bande passante.
- Sécurité: Amélioration potentielle de la sécurité et de la confidentialité, car les données sensibles peuvent être traitées localement.
- Complexité: la gestion d'un grand nombre d'appareils périphériques peut s'avérer plus complexe.
- Cas d'utilisation: dispositifs IoT, véhicules autonomes, analyse en temps réel, automatisation industrielle, surveillance à distance, etc.
- 6.2.- Cloud Computing:
- Définition: Le Cloud Computing consiste à fournir des services informatiques (serveurs, stockage, bases de données, mise en réseau, logiciels, analyse et intelligence) par l'intermédiaire d'Internet.
- Caractéristiques:
- Traitement centralisé: Les données sont traitées dans des centres de données centralisés.
- Évolutivité: Les services en nuage peuvent être augmentés ou réduits facilement pour faire face à des charges variables.
- Accessibilité: les ressources sont disponibles de n'importe quel endroit disposant d'une connexion internet.
- Rentabilité: Modèle de paiement à l'utilisation; pas besoin d'investissement initial important dans le matériel.
- Maintenance et Mise à Jour: Les fournisseurs de services se chargent de ces deux opérations.
- Cas d'utilisation: Les applications web, le stockage de données, l'analyse de données volumineuses, les modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning), etc.
- 6.3.- Principales Différences entre l'Edge Computing et Cloud Computing:
- 6.3.1- Localisation du traitement des données:
- Cloud Computing: Centres de données centralisés et distants.
- Edge Computing: Centres décentralisés et installés à proximité de la source de données.
- 6.3.2.- Latence:
- Cloud Computing: Temps de latence plus élevé en raison de la distance de déplacement des données.
- Informatique de pointe: Latence plus faible grâce au traitement local.
- 6.3.3- Évolutivité: Cloud Computing
- Cloud Computing: Facilement extensible grâce aux vastes ressources disponibles.
- L'évolutivité peut être plus complexe et dépend du nombre de périphériques.
- 6.3.4.- Utilisation de la bande passante:
- Le Cloud Computing: Utilisation plus importante de la bande passante car de grandes quantités de données sont envoyées vers le nuage.
- L'Edge Computing: utilisation plus efficace de la bande passante grâce au traitement local des données.
- 6.3.5.- Maintenance et gestion:
- Le Cloud Computing: Gérée par les fournisseurs de services en nuage.
- L'Edge Computing: nécessite la gestion de nombreux dispositifs en périphérie.
- 6.3.6.- Intégration de solutions hybrides:
- De nombreuses entreprises utilisent une combinaison d'Edge Computing et de Cloud Computing pour optimiser leurs opérations. Par exemple, elles peuvent traiter des données critiques à la périphérie pour des applications en temps réel tout en utilisant le Cloud Computing pour des tâches moins sensibles au temps et pour le stockage de données à long terme.
- 6.4.- Résultats de la comparaison entre Edge et Cloud
- L'Edge Computing et le Cloud Computing présentent tous les deux des avantages uniques et conviennent à différents scénarios. Le choix entre les deux (ou la combinaison des deux) dépend des besoins spécifiques de l'entreprise, notamment des exigences en matière de latence, des volumes de traitement des données, des considérations relatives à la bande passante et des contraintes de coût.
Toutefois, ces deux technologies peuvent cependant être complémentaires, car une fois que les données sont collectées et traitées à la périphérie, elles peuvent être déplacées vers le cloud, pour être stockées et, si nécessaire, retraitées à d'autres fins.
- 6.4.- Quand Utiliser l'Edge et le Cloud?
- L'Edge Computing est à utiliser lorsque il y a des besoins pour une faible latence, des capacités hors ligne et un traitement en temps réel (par exemple, voitures autonomes, usines intelligentes).
- Le Cloud Computing est à utiliser lorsque il y a des besoins pour un stockage à grande échelle, un accès mondial et une puissance de calcul élevée (par exemple, analyse de données massives, applications SaaS).
- VII. Bonnes pratiques pour l'installation et/ou le choix de l'Edge computing
- Lors du choix, de l'installation et de l'utilisation d'un dispositif informatique de périphérie pour une application de fabrication ou d'installation de traitement, les bonnes pratiques suivantes peuvent s'avérer très utiles:
- Attribuer une responsabilité claire: Avant de lancer un projet d'informatique de pointe, il est essentiel de déterminer quelles sont les parties concernées et si elles sont en phase avec les objectifs finaux. L'informatique de pointe déploie des technologies de l'information (TI) qui assurent la gestion des technologies de traitement de l'information. Ensuite, il implique les technologies de la communication (TC) - les personnes responsables du traitement et de la communication de l'information. Enfin, il implique des technologies opérationnelles (OT) - celles qui sont responsables de la gestion et de la surveillance du matériel et des logiciels au niveau des points d'extrémité du client. Le défi consiste à encourager la collaboration et la coopération entre ces parties. Le décloisonnement est crucial dans ce cas, car une partie ne peut pas comprendre les exigences ou exécuter les tâches de l'autre. Traduit avec DeepL.com (version gratuite)
- Former le êrsonnem clé: Lorsqu'il s'agit de comprendre en détail l'informatique de pointe, les trois parties (mentionnées ci-dessus) doivent savoir comment mettre en œuvre le processus. Ensemble, ces trois parties ne sont pas seulement responsables de la mise en œuvre, mais doivent également travailler en collaboration pour soutenir les ressources informatiques de pointe dans l'élaboration d'une stratégie à long terme, d'une vision, de plans budgétaires et d'un plan d'action global. Embarquer des employés qualifiés au sein de l'organisation et à l'extérieur pour former la bonne équipe avec des objectifs et des résultats clairement définis. Ces équipes peuvent devenir les piliers de votre projet d'informatique de pointe, depuis la mise en place des opérations jusqu'au maintien de l'efficacité et au bon fonctionnement de l'ensemble.
- Déployer l'Edge Computing comme une extension du cloud computing: l'informatique en nuage ne se disputent pas la première place. Au contraire, l'edge computing peut être déployé en complément du cloud. Parallèlement au cloud, l'edge computing peut stimuler la transformation numérique d'une organisation. La mise en œuvre de l'edge computing de manière isolée n'est pas idéale - lorsqu'ils sont mis en œuvre ensemble, l'edge computing et le cloud computing peuvent efficacement faire évoluer les opérations commerciales. L'utilisation combinée de l'edge computing et du cloud peut conduire à des résultats positifs, en particulier dans le cas de transformations numériques à grande échelle.
- Comprendre la situation de l'analyse des données et l'environnement du projet: L'afflux de données croît de manière exponentielle à partir de diverses sources telles que l'IdO, les capteurs, les applications et les appareils. Par conséquent, il est nécessaire d'analyser rapidement les données pour déterminer la portée de votre projet et améliorer l'expérience client. Cela est particulièrement vrai pour les installations situées dans des unités éloignées ou accidentées, dotées d'une faible connectivité et d'une infrastructure médiocre. Lors de la sélection d'une plateforme, il est nécessaire de cibler celles qui offrent une sécurité simplifiée et des temps d'arrêt réduits.
- S'engager avec un partenaire de confiance: Il va sans dire qu'il est de la plus haute importance de s'engager avec un fournisseur qui dispose d'un portefeuille de plateformes multi-cloud éprouvé et d'une gamme exhaustive de services visant à accroître l'évolutivité, à améliorer les performances et à renforcer la sécurité des déploiements en périphérie. Une autre bonne pratique consiste à poser à votre fournisseur des questions critiques sur la sécurité, les performances, la taille et le coût de l'équipe d'ingénieurs et le retour sur investissement réalisé. Il est également tout à fait acceptable de demander aux vendeurs de produits une démonstration rapide de leurs capacités et de leur gestion de la sécurité.
- Répondre aux préoccupations en matière de sécurité: La sécurité mérite une attention particulière. Les entreprises doivent intégrer une stratégie de sécurité pour l'edge computing, tout comme elles le feraient pour leur environnement de cybersécurité global. La mise en place de pratiques de sécurité d'entreprise ne suffit pas, pas plus que le recours à des solutions de gestion des correctifs chaque fois qu'une erreur est détectée. Une stratégie intelligente contribuera à créer un environnement sécurisé et clair. En matière de sécurité de l'edge computing, chaque recoin nécessite le même niveau de sécurité et de visibilité des services que celui du centre de données central. Commencez par appliquer les meilleures pratiques de sécurité telles que l'authentification multifacteur, la protection contre les logiciels malveillants, la protection des terminaux et la formation des utilisateurs finaux.
- Penser zéro confiance: Les risques de cyberattaques, notamment les rançongiciels, sont devenus une source de préoccupation immédiate pour les propriétaires et les opérateurs de périphériques, notamment en raison de la nature distribuée de leur architecture. Pour réduire les risques de failles, pensez au modèle Zero Trust. Les sites périphériques s'intègrent facilement et sont conformes au modèle de sécurité Zero Trust. Outre la protection des ressources périphériques contre diverses cyberattaques et menaces, les entreprises doivent mettre en œuvre le chiffrement des données en transit et au repos.
- Etablir l'architecture et la conception: Lors de la prise de décisions relatives à la conception, il est préférable d'examiner quelques cas d'utilisation existants et de prendre le temps de les clarifier. Toutes les entreprises n'ont pas les mêmes besoins, objectifs et budgets. Il est important de garder à l'esprit que le cas d'utilisation concerné aura un impact sur l'architecture et la conception globales du paysage informatique de pointe. Une autre excellente option consiste à investir dans des technologies compatibles avec l'environnement local, le cloud ou la périphérie. Les conteneurs et Kubernetes sont des exemples de technologies applicatives légères qui favorisent le développement d'applications du cloud à la périphérie.
- Utiliser les approches de programmation natives du cloud: Les approches natives du cloud sont souvent utilisées dans un environnement informatique distribué pour résoudre les problèmes liés à des plateformes de développement et des cadres de sécurité incohérents. Pour cela, il est préférable de classer et de conteneuriser les charges de travail autour d'un ensemble de microservices. Utilisez des API pour favoriser l'interopérabilité et proposer de nouveaux services auparavant non pris en charge.
- Tenir compte des niveaux de la qualité de services, de la conformité et du support: En fin de compte, il est crucial d'examiner en amont les accords de niveau de service (SLA) et la conformité. Dans le monde des affaires actuel en constante évolution, un ralentissement ou une interruption de service peut impacter considérablement votre activité. Toutes les données et informations collectées doivent être protégées contre toute tentative de compromission. Il est donc crucial de prendre en compte tous les aspects, de la maintenance à la résilience, en passant par la sécurité, l'évolutivité et la durabilité. De plus, il est essentiel de s'assurer que le paysage informatique de pointe est suffisamment robuste pour s'adapter aux évolutions technologiques et suffisamment simple pour évoluer avec le temps.
- Conclusion
- L'edge computing remodèle la transformation digitale en permettant un traitement plus rapide des données, en réduisant les coûts et en renforçant la sécurité. À mesure que les industries adoptent l'analyse en temps réel, les connaissances basées sur l'IA et l'informatique décentralisée, l'edge computing deviendra un élément fondamental de l'écosystème digital moderne. Les organisations qui souhaitent rester en avant-garde doivent intégrer l'edge computing dans leurs stratégies digitales pour profiter de nouvelles opportunités et stimuler l'innovation.
