Les infrastructures cloud sur site et centralisées existantes ne peuvent pas prendre en charge les vastes besoins informatiques de ces applications puissantes, qui nécessitent une faible latence – ou un délai de transfert de données – pour transporter et accéder en temps réel aux données en toute fluidité. Pour réduire la latence et l’utilisation de la bande passante, ainsi que limiter les coûts, la puissance de calcul et les processus doivent être plus proches de l’emplacement physique des données. La solution? Déplacez la puissance de calcul vers l’infrastructure locale à la «périphérie» du réseau, plutôt que de compter sur des centres de données distants.
Un énorme 90% des entreprises industrielles utilisera la technologie de l’informatique de pointe d’ici 2022, selon Frost & Sullivan, tandis qu’un rapport IDC récent (inscription requise) a révélé que 40% de toutes les organisations investiront dans l’informatique de pointe au cours de l’année prochaine. «Le Edge computing est nécessaire pour permettre la révolution industrielle de nouvelle génération», déclare Bike Xie, vice-président de l’ingénierie chez le fournisseur de technologie IA Kneron. L’avenir de l’IA et d’autres technologies d’automatisation dépend de la périphérie décentralisée, explique-t-il, que ce soit en connectant l’Internet des objets et d’autres appareils à des nœuds de réseau distribués ou en mettant en œuvre des puces activées par l’IA qui peuvent créer des modèles algorithmiques de manière autonome.
«L’edge computing est complémentaire du cloud», déclare Xie. « Tout comme le cloud, la technologie de pointe permet aux fabricants d’applications dont ils ont besoin à la fois d’acquérir et d’appliquer les connaissances basées sur les données qui alimenteront les usines et les produits intelligents. »
La fabrication passe à la limite
Le passage à l’informatique de pointe est le résultat d’un profond changement dans la fabrication au cours des deux dernières décennies. Les fabricants, qu’ils fabriquent des produits industriels, des équipements électroniques ou des biens de consommation, ont évolué lentement mais régulièrement vers une automatisation et une autosurveillance accrues des systèmes et des processus afin d’améliorer l’efficacité de la production des produits, de la maintenance des équipements et de l’optimisation de chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement. .
À mesure que les fabricants mettent en œuvre davantage d’appareils basés sur des capteurs et pilotés par l’automatisation, ils produisent également plus de données que jamais. Mais souvent, les ensembles de données, des dispositifs basés sur des capteurs aux systèmes centralisés, peuvent rapidement devenir peu maniables, ralentissant l’automatisation et rendant les applications en temps réel inopérantes.
L’edge computing permet aux fabricants de faire des choix flexibles sur le traitement des données afin d’éliminer les délais et de réduire l’utilisation de la bande passante, ainsi que sur les données qui peuvent être détruites juste après leur traitement, explique Xie. «Les fabricants peuvent traiter rapidement les données à la périphérie si la transmission des données vers le cloud est un goulot d’étranglement, ou déplacer certaines données vers le cloud si la latence et la bande passante ne sont pas un problème. Non seulement le traitement des données plus près de l’endroit où elles sont utilisées permet d’économiser de la bande passante et de réduire les coûts, ajoute-t-il, mais les données sont plus sécurisées car elles sont traitées immédiatement.
IDC prévoit que d’ici 2023, plus de 50% de la nouvelle infrastructure informatique d’entreprise déployée sera à la périphérie plutôt que dans les centres de données d’entreprise, contre moins de 10% en 2020.
Un exemple de passage du cloud à la périphérie vient de Paul Savill, vice-président principal de la gestion des produits et des services chez Lumen, une entreprise technologique qui propose une plate-forme informatique de pointe. Lumen a récemment fait une installation dans une usine nouvellement construite d’un million de pieds carrés. Les systèmes robotiques d’une cinquantaine de fabricants différents s’appuient sur l’informatique de pointe « parce qu’ils devaient être à moins de 5 millisecondes de latence pour contrôler avec précision la robotique », explique Savill. Le déploiement fournit une connectivité sécurisée des applications de périphérie aux centres de données des fabricants de robotique, «où ils collectent des informations en temps réel».
Mais pour le stockage à long terme des données et pour les applications d’apprentissage automatique et d’analyse, tout cela se passe dans le cloud public, dit Savill. D’autres charges de travail plus importantes sont traitées dans de grands centres de données «dotés d’une grande puissance de calcul» qui peuvent traiter rapidement d’énormes quantités de données.
«Cette chaîne du cloud public au calcul de périphérie et sur site est très importante», déclare Savill. «Cela donne aux clients la possibilité de tirer parti des dernières technologies de pointe d’une manière qui leur permet d’économiser de l’argent et de générer une efficacité considérable.»
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