Et si vous pouviez étendre les offres de traitement et de stockage en mode Cloud à la périphérie du réseau, tout en conservant la simplicité et les avantages économiques du Cloud ? Cette solution, généralement appelée « Edge computing », gagne du terrain sous l’effet de la croissance des données et de la nécessité d’obtenir rapidement des informations au sein des entreprises. Gartner cite l’Edge computing comme étant l’une des 10 tendances technologiques stratégiques de 2018 et il est clair qu’un nombre croissant d’entreprises souhaitent réduire la latence et accélérer le traitement de leurs données autant que possible.

L’Edge computing, parfois appelé « Fog computing », devient rapidement l’architecture complémentaire du Cloud. Selon Markets Insider, d’ici 2022, le marché de l’Edge computing devrait atteindre 6,72 milliards de dollars, mais la question pour les DSI est de savoir quand investir dans cette technologie et l’ajouter à leurs datacenters et environnements de Cloud public ou privé existants.

La production de données pousse la capacité des réseaux à ses limites dans tous les secteurs. Aujourd’hui, les entreprises supportent la charge de gestion de plus de 97 % du volume de données mondial et créeront 60 % de toutes les données d’ici 2025, selon l’étude Data Age 2025 sponsorisée par Seagate.

Ajout à l’environnement Cloud

Les entreprises ont bien compris les avantages du Cloud en termes d’agilité, d’évolutivité et d’accessibilité. Le Cloud fonctionne mieux lorsque les données et les applications qui les traitent sont centralisées pour tirer parti de l’échelle de l’architecture. Mais lorsque le volume des données à traiter augmente considérablement et que les sources de données sont constituées de milliards d’appareils nécessitant un traitement en temps réel, le Cloud ne suffit pas.

Le Cloud permet aux entreprises de collecter des données dans un espace de stockage virtuel accessible à tout moment et en tout lieu. Cependant, le besoin croissant d’informations fournies quasi instantanément change la donne en ce que l’on ne peut compter uniquement sur la bande passante actuelle du réseau qui limite la capacité de traitement lors de la gestion de volumes de données très importants.

Le modèle du Cloud computing restera au cœur de la structure du réseau des entreprises : selon une étude réalisée par McAfee en 2017, 93 % des entreprises utilisent des services de Cloud computing et les dépenses en la matière représenteront 80 % des budgets informatiques d’ici la fin de l’année. Cela étant, compte tenu du nombre croissant de DSI qui doivent gérer la demande de traitement en temps réel des données du côté des opérations de leur entreprise, le Cloud computing est de plus en plus associé à l’Edge computing.

Extension du Cloud computing à la périphérie du réseau

L’Edge computing stocke et analyse les données beaucoup plus près de leur source, et plus loin du datacenter traditionnel, climatisé et centralisé. Le traitement et le stockage des données ont lieu dans l’usine, l’entrepôt d’entreprise ou la voiture autonome.

Lorsque vous rapprochez l’analytique de la source des données, vous libérez le Cloud qui peut alors gérer des tâches plus lourdes, telles que la combinaison et l’analyse de données provenant de nombreux terminaux.

Tout cela repose sur le stockage intelligent, la conservation et la gestion des données à la périphérie, où la sécurité est intégrée d’emblée et n’est pas perçue comme un composant supplémentaire.

L’Edge computing répond-il aux besoins de l’entreprise ?

En ce qui concerne les DSI, leur implémentation de l’Edge computing dépendra des besoins spécifiques de leur entreprise. Certains pourraient même être coincés entre leurs équipes OT, qui pourraient attendre des investissements dans l’Edge computing qu’ils les aident à intégrer de puissantes fonctionnalités d’analyse en temps réel dans l’usine ou la chaîne logistique, et les départements informatiques, plus enclins à adopter une approche prudente.

Cela dit, en fait, la mise en œuvre de l’Edge computing peut être dictée par le nombre de périphériques compatibles IdO utilisés par une entreprise. L’Edge computing peut être un catalyseur pour les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre des systèmes logistiques réellement intelligents ou optimiser l’efficacité à l’aide des données en temps réel générées par des périphériques connectés, et ce ne sont que deux exemples. Ces applications requièrent une intelligence artificielle instantanée et les DSI qui souhaitent les utiliser ne peuvent pas attendre le Cloud.

En général, il faut entre 150 et 200 millisecondes pour transmettre les données d’un périphérique à un fournisseur de services Cloud et inversement, alors qu’avec des serveurs ou des passerelles de périphérie déployés à proximité des périphériques, ce délai pourrait être de l’ordre de deux à cinq millisecondes. Si votre unité de fabrication dispose d’un système de reconnaissance d’image qui vérifie automatiquement la qualité des pièces ou des produits, par exemple, cette réduction de la latence peut entraîner une forte augmentation de la productivité.

L’investissement dans l’Edge computing, pour autant qu’il soit réalisé dans les bons domaines, peut donc permettre aux entreprises d’intégrer l’analytique en temps réel dans leurs activités et d’améliorer ainsi leur efficacité et, en fin de compte, leur rentabilité. Il complète et étend ce que le Cloud offre déjà et se développe à mesure que le besoin d’informations en temps réel augmente, libérant ainsi le Cloud qui peut alors prendre en charge de nouvelles fonctions et stimuler la croissance.