Edge Computing : le Cloud mieux consommé ?

La révolution numérique dans le secteur industriel (Industrie 4.0 / Smart Industrie) comme dans le paysage urbain (Smart City) a engendré une multiplication massive du nombre de données.

Les données collectées par les flottes grandissantes de capteurs permettent une représentation numérique des processus industriels ou urbains dont la fidélité est proportionnelle en premier lieu au nombre de données reçues.


Jusqu’à présent le Cloud répondait parfaitement au traitement de ces données.
Cependant l’accélération de la digitalisation des industries et territoires de vie (SmartCity) amène un torrent de données qui congestionnent les liens Télécom dont dépend l'accès au Cloud.

Ainsi :
- Volume d'informations excessif,
- besoin de filtrer et d'agréger les données,
- besoin d'avoir une copie locale,
- contraintes Télecom sur la bande passante disponible entre le site du client et le Cloud.

Nouveau paradigme : le Edge computing comme solution complémentaire du Cloud

Les architectures IT basées sur le Edge Computing introduisent une brique très en amont d’intelligence et/ou de stockage entre le producteur de données et son externalisation (Datacenter, Cloud, Infrastructures IT...).


Cette brique est de fait installée au plus près de la donnée : infrastructure IT d'un site industriel dans le cadre de la Smart Industrie ou centre de traitement de données pour une Smart City.

Certains capteurs sont désormais aptes à des traitements sommaires à la volée, c'est à dire au moment même de la capture de la donnée, ce qui impacte considérablement à la baisse la volumétrie des communications.

Avantages additionnels


Les opérations de pré-traitement (calcul, filtrage, transformation, enrichissement, opérations statistiques, modèles numériques) au plus près de la donnée, permettent de rationaliser, en l’allégeant, la consommation de Cloud.

Ce découplage entre le nombre de capteurs et l'utilisation du Cloud, qui serait sans cela proportionnelle, rend possible la multiplication exponentielle des flottes de capteurs. Il permet ainsi d'accélérer la numérisation des processus industriels.

Cet allègement va permettre par exemple de :
- disposer d'un modèle numérique de l'entreprise de haute fidélité (Datavore)
- permettre les prédictions
- répondre aux contraintes légales d'hébergement dans le Cloud (Asip santé, PCIDSS, RGPD...).


Les évolutions en Intelligence Artificielle (IA), apprentissage automatisé (Machine learning) et algorithmie rendent possible une analyse en temps réel de phénomènes complexes permettant un gain de productivité grâce à la pro-activité amplifiée et la réactivité rationnalisée que procurent ces technologies.

L’Edge Computing permet de faire de la pré-valorisation de données, de la pré-analyse et de rationaliser l’investissement Cloud Computing / Hosting.