IoT : 6 problèmes importants que résout l’Edge Computing

Dans un contexte très propice aux déploiements de l’IoT, la croissance des terminaux ou des réseaux de capteurs a un effet très clair : la hausse du volume de données propres à l’IoT. Conséquence, les entreprises sont de plus en plus nombreuses à souhaiter traiter et analyser ces données dans les meilleures conditions. Généralement, il est question de rapidité.

Jusqu'à récemment, les entreprises se tournaient vers le cloud pour traiter et analyser d'énormes quantités de données. Mais en ce qui concerne l'IoT, le cloud ne suffit pas. C’est là qu'entre en jeu l’Edge Computing – on parle également d’informatique de proximité ou périphérie. En traitant et en analysant des données aussi proches que possible de la source d'origine, l’Edge, associé à l’IoT, devient la nouvelle norme.

Alors, quels problèmes cet Edge Computing résout-il ? Cet article en liste six.

1. Problèmes de latence

La latence, dans le contexte de cet article, fait référence au temps nécessaire au traitement et à l'analyse des données collectées. Un appareil connecté à Internet doit répondre en moins de 100 millisecondes, voire parfois en moins de 10 ms. Il est par conséquent nécessaire que les traitements soient réalisés au niveau local autant que possible pour compenser le temps de latence inhérent à la transmission de données à distance, souligne Christian Renaud, directeur de la recherche chez 451 Research.

« C’est l’une des principales raisons invoquées pour l’Edge Computing. Il s’agit d’une boucle de rétroaction très rapide et c’est ce que de nombreuses applications demandent », ajoute-t-il. Plus la distance entre le lieu de création, la collecte, le traitement et l'analyse des données est grande, plus les effets négatifs sur ces données sont importants. La bonne vitesse est ici clé.

Avec l’Edge dans  l’IoT, le calcul est effectué à proximité de la source - par exemple, les capteurs - de sorte qu'il n'y ait pas de goulot d'étranglement dans le transport de données d'un endroit à un autre, rappelle à son tour Aapo Markkanen, analyste chez Gartner.

« Par exemple, si les capteurs d'une voiture préviennent d'un accident, le système doit être suffisamment déterministe pour déployer les airbags dans un certain délai. S'il y a de la latence dans la transmission de données sur de longues distances, ce ne serait pas du tout sûr. »

2. Problèmes de bande passante

La plupart des appareils IoT qui font tourner des logiciels et génèrent des données doivent être connectés au cloud pour stocker et traiter ces données. En tant que tel, il faut d’énormes quantités d’énergie et de bande passante pour transmettre des données IoT au cloud.

L’Edge Computing permet justement de réduire cette utilisation de la bande passante, car les données peuvent être traitées à proximité de la source.

« Plus vous en faites sur le terminal, moins vous aurez à transmettre de données sur de longues distances », commente l’analyste Gartner.

Prenons l’exemple de caméras embarquées de la police. Elles peuvent réduire la bande passante en analysant les flux vidéo des caméras de contrôle,  n'envoyant que les données pertinentes. Celles-ci génèrent d'immenses volumes d'enregistrements vidéo et audio, en temps réel.

3. Problèmes liés au coût de la bande passante

« Les applications IoT génèrent de gros volumes de données chronologiques (time series) à faible valeur, en ‘polluant’ le cloud avec de petites mises à jour fréquentes », poursuit Christian Renaud. « On y associe le coût de la bande passante, celui de l'équipement pour accéder à cette bande passante, les coûts de stockage et d'analyse, ainsi que les coûts de calcul dans le cloud. »

Avec le traitement effectué à l’edge, ces données peuvent être capturées et - si nécessaire - analysées avant d’être envoyées au cloud ou à un autre point d’agrégation en amont, soutient-il. Cela est beaucoup moins coûteux que l’envoi de données non filtrées sur des liaisons WAN, qui sont souvent très coûteuses.

4. Problèmes de sécurité de l’IoT

Bien que les fournisseurs de cloud aient optimisé la sécurité de leurs offres IoT, les entreprises craignent toujours que leurs données sensibles ne soient plus en sécurité si elles quittent les murs de la société, lance encore Christian Renaud.

« Pour résoudre ce problème, nous pouvons doter les terminaux Edge de plus d’intelligence pour sécuriser les systèmes », pense Aapo Markkanen. Cela les rend plus résistants aux piratages et aux intrusions.

« Si j’ai des terminaux Edge plus puissants, je peux y reposer les mesures de sécurité », constate Holger Mueller, analyste chez Constellation Research. Si panne il y a, elle se limite aux seuls terminaux Edge et aux applications locales.

5. Problèmes de conformité et de souveraineté des données

La connexion de tous les appareils au cloud et l'envoi de données brutes via Internet peuvent avoir des conséquences sur la confidentialité et la sécurité, surtout sur les données sensibles soumises à la réglementation de différents pays.

De nombreux états-nations, ainsi que des organismes gouvernementaux, sont encore frileux à partager des données sensibles en dehors de leurs frontières souveraines, rappelle Christian Renaud. En traitant les données à proximité de la source, les entreprises peuvent conserver les données à l'intérieur de leurs frontières et garantir le respect des lois sur la souveraineté.

La loi allemande sur la protection des données (Bundesdatenschutzgesetz), ou la RGPD dans l'Union européenne sont des exemples de réglementations nationales qui stipulent la nature et l’endroit où les données peuvent être exposées, traitées et stockées.

L’objectif principal de ces réglementations est de donner aux citoyens un plus grand contrôle sur leurs informations personnelles. Avec cette notion d’Edge dans l'IoT, les données peuvent être stockées dans des datacenters locaux, garantissant ainsi le contrôle et la limitation de l'accès.

6. Problèmes de passerelles avec le legacy

Les systèmes patrimoniaux que les entreprises connectent souvent à l'IoT ont des interfaces qui sont parfois peu compatibles Ethernet/IP (Ethernet Industrial Protocol). Par conséquent, ils ont besoin de translations physiques à partir d'interfaces système analogiques ou propriétaires pour consommer et analyser les données. Et cela ne peut se faire que si l’on est très proche de l’appareil original qui génère les données, analyse Christian Renaud.

C’est là que l’Edge Computing peut aider. L'Edge peut servir de médiateur entre l'ancien et le nouveau système et ajouter des fonctionnalités intelligentes à l’existant.