Dans un monde parfait, chaque capteur et chaque processeur serait connecté directement au cloud, où la puissance de calcul et le stockage sont maximaux. Mais même en négligeant les coûts et la connectivité intermittente, la bande passante et la latence auront toujours une limite théorique en raison des lois de la physique, quelle que soit la technologie utilisée. Comme vous ne pouvez pas envoyer toutes les données capturées sur le terrain vers le cloud (comme toutes les données de tous les capteurs capturées chaque nanoseconde, par exemple), vous avez besoin d'une couche périphérique (le ‘edge’) capable de sélectionner ce qui est envoyé afin de maximiser vos capacités globales de traitement et d'analyse de données.
Le concept de l’internet des objets (‘IoT’ ou ‘Internet of Things’) est maintenant une réalité des usines modernes, et même les systèmes existants peuvent être mis à niveau ou connectés à des dispositifs qui servent de pont vers le cloud pour l'analyse avancée des données et la modélisation de l'intelligence artificielle (IA). A la frontière des réseaux, au dernier point de la connectivité, se trouve ce que l’on nomme le edge.
La technologie edge est la plus nécessaire dans les cas d’opérations critiques, où la latence peut entraîner des arrêts, des risques ou pire encore. Le corps humain fonctionne comme cela pour les réflexes, où les muscles peuvent être contrôlés par des systèmes locaux plutôt que par le cerveau pour une réaction rapide et efficace. Lorsque vous automatisez, une fiabilité totale est requise, et les composants edge peuvent résoudre ce défi en agissant en tant que nœuds d'automatisation décentralisés ou distribués.
Analyser les données en temps réel pour agir rapidement
Avec des périphériques intelligents comme l'Intelligent Edge de Microsoft, qui peuvent faire plus que simplement stocker les données en mémoire tampon et les transmettre lorsque la connectivité est établie, vous pouvez héberger des applications et des modèles de solutions intelligentes (comme de l’IA et du machine learning, ou simplement des algorithmes basés sur des règles programmées), qui pourront analyser les données en temps réel pour agir rapidement et contrôler les machines même lorsque la connexion s’interrompt.
Efficacité maximale
Pour maximiser l'efficacité et le déploiement à grande échelle, mais aussi réduire les coûts et améliorer l'efficacité énergétique, le edge peut également envoyer une sélection des données conservées vers le cloud selon les besoins, où des modèles avancés seront créés avec l’ensemble les données et la grande puissance de traitement des supercalculateurs. Une fois entraînés, les modèles mis à jour seront renvoyés vers le edge.
Parmi les autres avantages du edge, citons la confidentialité et la sécurité des données : par définition, les données que vous choisissez de ne pas envoyer hors de l'usine ne peuvent pas être piratées à l'extérieur de l'usine. Il y a toujours un risque via un accès physique, mais il est beaucoup plus contrôlable.
Le edge n'est pas ‘la nouveauté’ qui va remplacer le cloud. Mais en combinant les avantages du edge avec les avantages du cloud, vous maximiserez votre puissance de calcul globale, votre capacité de stockage et votre utilisation des réseaux grâce à la synergie de ces différentes couches.
- Découvrez la plate-forme Wizata, une architecture ouverte, adaptative et fiable pour orchestrer vos usines connectées et sécuriser toutes vos données - des capteurs du edge au cloud.
- Le cloud : une étape nécessaire pour l'IA ? (en anglais)
