Technologies impliquées dans le EDGE computing

Connectivité en Edge

Pour parler des technologies de Edge Computing, et comprendre pourquoi elles sont un avantage compétitif pour les entreprises, nous devons commencer par la connectivité.

Les réseaux de Edge Computing sont utilisés pour connecter les dispositifs de bord avec les centres de données et le cloud. Les réseaux de bord peuvent utiliser divers types de connectivité :

⦁ Connectivité à longue portée où nous trouvons à la fois des réseaux de bandes licenciées comme les bien connus 2G/3G/4G/5G, ainsi que des réseaux LPWAN non licenciés comme Sigfox et LoRa principalement.

⦁ Connectivité de zone locale où nous pouvons trouver différents protocoles comme le bluetooth, Wifi6, UWB, Zigbee, Thread, RFID/NFC, etc., en plus de certains modèles de communication plus récents comme les réseaux V2V (communication véhicule à véhicule) ou V2I (communication véhicule à infrastructure).

Les protocoles en bandes licenciées permettent de passer simplement de l'envoi de voix via le réseau 2G à l'inclusion de communications critiques avec les réseaux 5G.

Il y a quelques années, nous ne pouvions pas imaginer qu'un opérateur puisse contrôler une machine à distance, principalement en raison de la lenteur entre le moment où l'opérateur indiquait qu'il voulait effectuer une action et le moment où l'ordre parvenait à la machine et était exécuté. Grâce aux communications à faible latence, ces modèles commerciaux sont désormais une réalité.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, il existe de nombreuses technologies permettant la connectivité. L'un des étapes fondamentales lors de la mise en œuvre d'une solution d'Edge Computing est de choisir correctement celle qui convient le mieux à notre modèle d'affaires.

Pour cela, nous vous proposons un résumé des caractéristiques que chacune d'elles peut nous offrir. Comme nous pouvons le constater, chacune des réseaux allant de Sigfox, LoRa jusqu'à la 5G ont des caractéristiques très différentes et celle qui conviendra le mieux à notre projet dépendra en grande partie de l'appareil auquel nous devons fournir la connectivité.

Un exemple clair : si nous avons besoin de connectivité pour un appareil situé dans un champ de culture, nous aurons probablement besoin que la batterie ait une durée de vie considérable. Dans ce cas, nous pourrions opter pour l'utilisation d'un réseau LoRa, tandis que si nous avons besoin d'une grande vitesse, notre option devrait être davantage orientée vers un réseau 5G.

Un autre facteur à prendre en compte lors du choix du réseau de communication est qu'il peut appartenir à un opérateur de télécommunications. Dans ce cas, nous devons également tenir compte des services qu'il peut nous offrir. Mais, de quels services parlons-nous ? Eh bien, du 5G MEC (Multi-Access Edge Computing).

Qu'est-ce que le 5G MEC ?

Actuellement, le MEC est généralement défini comme une évolution du cloud computing qui utilise les technologies mobiles, les services de cloud et le edge computing pour séparer les hôtes d'applications du centre de données où ils se trouvent et les déplacer vers l'extrémité du réseau.

Et c'est là que les opérateurs ont vu une nouvelle opportunité, étant capables de fournir la conception, la configuration et l'exploitation de réseaux privés 5G et de faible latence pour les entreprises, cherchant à accélérer le déploiement du MEC dans leur infrastructure de réseau actuelle.

Comment fonctionne exactement le 5G MEC ?

Les opérateurs offrent des ressources de stockage et de traitement à l'antenne, en plaçant des serveurs dans la même cabine. De cette manière, nous n'avons pas besoin de passer par l'antenne, puis par Internet pour atteindre le cloud, mais nous serons capables de télécharger notre logiciel sur ces serveurs. De cette façon, nous pourrons effectuer des opérations à ultra faible latence.

Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont utilisés pour prendre des décisions en temps réel sur les dispositifs de bord sans avoir besoin d'envoyer des données vers le cloud pour leur traitement. Cela réduit la latence et augmente l'efficacité du traitement des données.

Imaginez-vous être dans un ascenseur et qu'il cesse de fonctionner parce qu'il a perdu la connectivité ? Non, n'est-ce pas ? Eh bien, c'est pourquoi il est important de doter notre périphérie d'intelligence pour pouvoir obtenir :

⦁ Générer de nouveaux modèles d'affaires, améliorer l'efficacité et la productivité opérationnelle en valorisant toutes les données générées à la périphérie
⦁ Détecter les anomalies basées sur le traitement des données en périphérie
⦁ Prendre de meilleures décisions
⦁ Prédire les comportements des clients ou des processus en alimentant des systèmes de Machine Learning.

En raison de la quantité énorme de données générées à la périphérie, nous ne pouvons pas attendre de télécharger toutes ces informations sur le cloud pour effectuer les analyses appropriées, c'est pourquoi il est essentiel de doter la périphérie d'intelligence artificielle en se basant sur les aspects précédents.

Électronique et Firmware

Le matériel de Edge Computing est une partie importante de la technologie. Des dispositifs de traitement à haute vitesse et à faible consommation d'énergie, tels que des passerelles IoT, des serveurs de bord, des routeurs et des commutateurs, sont utilisés pour traiter les données aussi près que possible de leur origine. Les dispositifs de Edge Computing peuvent également inclure des capteurs et des actionneurs qui collectent et traitent les données.

Analyse de données

Un des problèmes fondamentaux de l'Edge est la quantité énorme de données qui sont générées, car elles se produisent en temps réel.

Les plateformes comme PowerBI ou Microsoft BI ne sont pas prêtes à gérer un tel volume de données en temps réel et ne sont pas non plus conçues pour fonctionner en périphérie, elles sont faites pour fonctionner dans le cloud.

Cependant, faire voyager toutes ces informations de l'Edge jusqu'au cloud en temps réel pour qu'elles soient traitées par ces outils d'analyse de données entraînera des coûts excessifs, l'épuisement rapide de la batterie des dispositifs, des problèmes de confidentialité des données, etc.

C'est pourquoi il est très important de définir comment nous filtrons les données à envoyer depuis l'Edge vers le cloud, à quelle fréquence nous enverrons les informations ou avec quelle précision.

Plateformes et Écosystèmes

Les plateformes de Edge Computing sont des logiciels qui s'exécutent sur les dispositifs de bord et fournissent une couche d'abstraction pour que les applications puissent s'exécuter de manière plus efficace. Les plateformes de bord fournissent également des outils de développement pour créer des applications de bord.

Ci-dessous, nous présentons certaines des plateformes utilisées pour les projets d'Edge Computing, en termes d'applications, d'outils cloud, de connectivité et de réseaux et endpoints.

Sécurité dans l'Edge Computing

La sécurité est une préoccupation majeure dans l'Edge Computing. Les dispositifs peuvent être vulnérables aux attaques et ces dispositifs doivent être correctement protégés. Des technologies telles que le chiffrement de bout en bout, l'accès sécurisé basé sur les rôles et l'authentification des dispositifs sont utilisées pour protéger les données et les dispositifs de bord.

Parmi les technologies qui nous aident à sécuriser nos projets Edge, on trouve des solutions de MDM/EMM via vmware ou ivanti, des plateformes permettant la gestion des identités comme Okta ou Azure Active Directory, ou des solutions de MTP/EDR comme Lookout, vmware Carbon Black.

Conclusions

En résumé, l'Edge Computing repose sur le matériel, les réseaux, les plateformes, l'intelligence artificielle, la sécurité et les outils de gestion pour rapprocher le traitement des données et l'intelligence artificielle le plus près possible de leur origine. En utilisant ces technologies, il est possible d'améliorer l'efficacité du traitement des données, de réduire la latence et d'améliorer la capacité à prendre des décisions en temps réel.

Chez Seidor, nous avons de l'expérience dans la mise en œuvre de ce type de solutions et nous serons ravis de vous aider à améliorer vos processus métier grâce à ce nouveau paradigme.