Comment tirer parti de l'Edge Computing pour tirer le meilleur parti des solutions IoT d'entreprise

Jan 26, 2024

Dans cet article, PSA explique quels environnements nécessitent l'edge computing, quels cas de tandem IoT + edge sont les plus prometteurs et comment répartir les charges de travail de manière compétente sur l'écosystème IoT.

L'Internet des objets a considérablement suscité l'intérêt pour le sujet de l'informatique de pointe ces dernières années. Le fait est que l'informatique de pointe a de grands espoirs de libérer le potentiel du volume toujours croissant de données produites par les appareils IoT. D'ici 2025, ce volume devrait atteindre 73,1 ZB, mais pour en extraire de la valeur, les flux de données doivent respectivement être alloués, gérés et analysés avec compétence. Les appareils de périphérie pourraient être utiles ici. Comme le montrent les statistiques, l'informatique de périphérie est déjà utilisée dans la plupart des applications IoT d'une manière ou d'une autre. Au-delà des routeurs et des pare-feu, l'edge computing vous permet d'effectuer une automatisation intelligente et une maintenance prédictive, d'optimiser le cycle de vie des données et, par conséquent, de réduire les coûts. Bien que la périphérie intelligente soit une nouvelle application, il est déjà possible d'examiner de plus près comment elle s'est manifestée dans l'industrie, le transport, la santé et d'autres solutions IoT d'entreprise courantes pour en tirer le meilleur parti. Dans cet article, PSA détermine quels environnements nécessitent une informatique de pointe, quels cas de tandem IoT + edge sont les plus prometteurs et comment répartir les charges de travail de manière compétente sur l'écosystème IoT.

L'architecture traditionnelle des solutions Enterprise IoT suppose que les données sont collectées à partir d'objets, tels que des produits sur un tapis roulant ou des équipements dans un atelier ; il est ensuite transféré dans le cloud pour un traitement et une analyse plus poussés. Dans un tel système, les périphériques périphériques sont utilisés de manière traditionnelle pour distribuer les données sur le réseau et contrôler le trafic réseau. Les routeurs, les pare-feu, les multiplexeurs et les commutateurs font partie de ces appareils où ces derniers permettent à l'entreprise de se connecter à des appareils industriels. En général, ils vous permettent d'établir l'IoT à l'échelle de l'entreprise, quel que soit son emplacement. Pour les solutions d'automatisation IoT, les idées générées par l'IA dans le cloud sont renvoyées sur le terrain pour induire une action. Certes, cette approche souffre d'un manque de vitesse et de débit, ce qui devient critique pour une architecture largement distribuée et une grande quantité de données à traiter. C'est là qu'entrent en jeu les dispositifs de périphérie intelligents, prenant en charge le traitement, l'analyse et l'action. Leur avantage se révèle à travers leur proximité avec la source de données leur permettant de réduire la latence en leur déléguant certains pouvoirs décisionnels de base.

Ainsi, lors du placement de certaines charges en périphérie, le système gagne du temps sur la communication avec le cloud, ce qui permet une réponse rapide à la situation sur le terrain. De plus, une disponibilité et une fiabilité plus élevées sont fournies, ainsi qu'une sécurité puisque les données ne vont pas au-delà du stockage local. Pour rendre cette configuration rentable, il est crucial de ne pas surcharger le cloud.

Cloud hybride + périphérie Étant donné que la principale valeur d'un cloud hybride révèle la possibilité de déplacer les charges de travail entre différents environnements, l'extension d'une telle infrastructure aux solutions de périphérie semble aussi naturelle que possible. En connectant des appareils périphériques, plus d'options apparaissent sur la façon d'optimiser les charges de travail. Cela permet une évolutivité rentable et une résistance accrue en cas de dysfonctionnement du système. Dans les environnements hybrides, le composant edge offre une flexibilité supplémentaire à l'ensemble du système, tandis que le composant cloud augmente la cohérence entre les actifs distribués. Lorsqu'il s'agit d'une quantité excessive de données qui circulent dans l'écosystème IoT, vous gagnez plus de valeur en mettant l'informatique en temps réel à la périphérie, laissant derrière vous l'analyse approfondie du cloud computing. Dans le même temps, le cloud peut être utilisé comme un centre de gestion assurant la transparence de l'ensemble du système. Comme vous ne ferez pas appel à un spécialiste pour chaque nœud en cas de problème, le tandem Hybrid Cloud + Edge permet d'augmenter la contrôlabilité. Les projets open source tels que Micro Shift aident à étendre les plates-formes critiques telles que Kubernetes jusqu'à la périphérie et à les maintenir cohérentes.Informatique de pointe + IA/ML Apporter l'IA à l'Edge gagne de plus en plus en popularité, car Edge peut dépasser les limites de vitesse imposées au cloud. Parfois, c'est le seul moyen de mettre en œuvre l'écosystème IoT activé par l'IA, car une connexion Internet peut être indisponible ou en cas de sécurité accrue des données. Quoi qu'il en soit, il élargit les possibilités de traitement des données brutes sur le terrain, ce qui est indispensable pour les solutions d'automatisation à temps critique et pour les systèmes hautement distribués. Inclure le Cloud dans cette chaîne devient non seulement chronophage mais coûteux, car il nécessite des ressources importantes sous forme de bande passante du canal Internet, de trafic, d'énergie supplémentaire, etc. Par exemple, le traitement des informations des capteurs d'une raffinerie de pétrole génère plus d'1 To de données brutes par jour, ce qui nécessite des ressources excessives pour les traiter. Les algorithmes d'intelligence artificielle appliqués aux appareils de pointe apportent de nouveaux cas d'utilisation, tels que la surveillance à distance, la maintenance prédictive et l'automatisation avancée. La vision industrielle déployée en périphérie continue également de prendre de l'ampleur. Quoi qu'il en soit, la mise en œuvre de l'IA dans l'écosystème IoT nécessite une coopération entre le cloud et la périphérie. La formation de l'IA se déroule toujours dans le cloud, car nous avons besoin d'une puissance de calcul excessive pour cette opération, tandis que le déploiement est défini à la périphérie. Le succès grandissant de ce modèle permet de parler d'AIoT (Artificial Internet of Things).Informatique de périphérie + 5G La combinaison de la périphérie et de la 5G promet d'améliorer le principal avantage de l'informatique de périphérie - effectuer des opérations au maximum près du temps réel. Jusqu'à présent, nous ne pouvons pas parler de la réponse souhaitée en 1 milliseconde, mais la 5G est déjà 16 fois plus rapide que la LTE1. Cette vitesse permet à plusieurs applications d'être facilement déployées dans le cloud, telles que la surveillance en temps réel des robots, le contrôle des drones, les véhicules automatisés et même les services MRP et la chirurgie à distance. Le taux de transfert de données maximal de 20 Gbps vous permet de créer des applications de réalité augmentée et de fonctionner avec des données lourdes, telles que la vidéo 4k. En général, la 5G permet à l'entreprise de déployer des appareils de périphérie à faible consommation tout en offrant des capacités de calcul plus élevées. La bande passante d'un tel réseau permet de connecter jusqu'à 100 fois plus d'appareils que via les technologies 4G ou LTE ! De telles capacités ouvrent la voie aux applications les plus incroyables de l'Internet des objets, telles que les usines obscures.Récupération d'énergie sur l'informatique de pointe Au fur et à mesure que les solutions Enterprise IoT se développent, le problème de l'alimentation des appareils se pose, car les capteurs et autres appareils périphériques peuvent fonctionner en dehors de la zone de couverture des réseaux sans fil ou maillés pour couvrir toute la surface surveillée. Heureusement, les technologies de récupération d'énergie progressent, offrant différentes technologies de récupération d'énergie pour différentes applications IoT, ce qui prolongera considérablement la durée de vie de la batterie des appareils à faible consommation. Par exemple, les systèmes de récupération d'énergie basés sur l'énergie solaire ou les vibrations sont appliqués aux dispositifs de voiture intégrés pour les communications voiture-infrastructure, tandis que les sources de récupération d'énergie des capteurs d'énergie lumineuse ou thermique sont utilisées avec succès pour l'automatisation du lieu de travail. Parmi les derniers développements, on peut distinguer un module NB-IoT autonome qui utilise l'énergie de la lumière ambiante. La solution est basée sur des cellules solaires et PMIC avec fonction MPPT.

Julia Mitchell, responsable des opérations commerciales chez Professional Software Associates (PSA), est impatiente de résoudre les défis commerciaux des clients en créant des écosystèmes IoT à part entière. Ayant plus de 8 ans d'expérience dans l'industrie du développement EIoT, elle est impliquée dans des projets dans les domaines de l'automobile, de l'énergie, de la logistique et autres. PSA, dont le siège est à Clearwater, en Floride, est une société d'ingénierie logicielle leader aux États-Unis qui développe des solutions logicielles. et fournit des services de développement complets dans le domaine Enterprise IoT.

Consultez nos bulletins électroniques gratuits pour lire d'autres articles intéressants.