5 L’edge computing est au cloud ce que le client léger est au terminal Unix. Avec une impression de déjà-vu, on voit l’IT d’entreprise passer d’un modèle très centralisé à des architectures client-serveur distribuées, avant de recentraliser la puissance de calcul et les données dans le cloud. Mais une question se pose : que faire quand on ne peut pas se permettre de perdre quelques secondes pour un traitement dans le cloud (problèmes réseau, latence de transmission des données) ? Avec la croissance explosive des objets connectés, le problème sera de trouver une connexion réseau suffisamment large pour des données produites chaque jour à un rythme effréné. Qu’est-ce que l’edge computing ? Un appareil edge est l’endroit où les données sont collectées : votre téléphone, votre voiture, votre réfrigérateur. L’edge computing consiste à collecter et stocker les données, et à traiter tout ce qui peut l’être à proximité de cet appareil edge (ou en son sein), puis à n’envoyer vers le cloud que les informations importantes pour une mise à jour, ou seulement les données qui nécessitent vraiment d’importantes ressources de calcul. LE SAVIEZ-VOUS ? L’idée originale de l’edge computing est née dans les années 1990 avec le CDN (Content Delivery Network, en anglais), qui a résolu le problème des embouteillages du trafic web. La solution consiste à stocker et à fournir les pages web aux utilisateurs en fonction de leur géolocalisation (depuis le nœud le plus proche de l’utilisateur). Prenez le cas des antennes relais modernes. C’est l’edge computing dans sa forme la plus directe : vous basculez en permanence vers l’antenne la plus proche lors de vos déplacements. Alors que nous passons de la 4G à la 5G dans un avenir proche, l’edge computing permet de concrétiser le potentiel de bande passante de la 5G (en anglais). Plus vos données et votre accès au réseau sont proches (en anglais), plus la connexion est utile. Nous verrons très probablement ce potentiel dans de petits appareils, des robots de cartographie avec traitement vidéo sur site aux lunettes connectées, mais attendez-vous à ce que l’edge computing et la 5G fonctionnent beaucoup plus souvent ensemble (et avec bien d’autres appareils) à l’avenir. Pourquoi l’edge computing L’edge computing optimise et étend les capacités de l’infrastructure de cloud computing. Le traitement centralisé dans le cloud et l’évolutivité illimitée fonctionnent bien dans la plupart des cas, mais la latence reste un problème. L’un des plus grands avantages de l’edge computing est bien sûr le traitement des données quasiment en temps réel. Dans des secteurs comme les véhicules autonomes et la santé, perdre ne serait-ce qu’une fraction de seconde peut être une question de vie ou de mort. Au lieu d’envoyer de gros volumes de données vers un cloud central, les traitements et décisions importants sont réalisés rapidement, en périphérie. L’edge computing est aussi plus sûr pour stocker et traiter des données personnelles et sensibles au sein des appareils qui les collectent (ou à proximité). Cela réduit l’exposition réseau et, par conséquent, le risque d’attaque. Par exemple, traiter les informations de santé des patients en périphérie élimine les problèmes de confidentialité liés au transfert et au stockage des données dans des datacenters cloud distants, et garantit une meilleure conformité aux réglementations sur la vie privée. Fog computing Un autre concept va de pair avec l’edge computing et le cloud computing. Le fog computing (la métaphore du « brouillard » évoque quelque chose de « plus proche du sol ») est une architecture réseau distribuée qui relie l’extrémité logique du réseau (les appareils edge) au cloud central. Autrement dit, le fog computing, ce sont de petits datacenters situés près de l’edge, là où les données sont produites. C’est un point de transfert à faible latence où les données peuvent être stockées ou analysées, puis transmises plus loin si nécessaire. Cela permet de réduire considérablement la bande passante nécessaire pour envoyer les données vers le cloud, et offre un traitement beaucoup plus rapide et plus sûr près de l’edge, presque comme une stratégie mixte. L’edge computing et le fog computing se complètent pour créer un écosystème adapté aux volumes croissants de données produites par les objets connectés. Là où l’edge computing est utile De nombreux secteurs bénéficient déjà de l’edge computing, et cette tendance ne fera que s’étendre. CBinsights (en anglais) identifie cinq cas où l’edge computing est prêt à avoir un impact : Les transports, comme les véhicules autonomes, produisent des quantités incroyables de données et nécessitent un traitement rapide pour prendre une décision. Sans oublier les avions, les trains et les autres moyens de transport. Autonomes ou non, ils sont tous équipés de capteurs qui collectent des données cruciales sur lesquelles il faut agir rapidement. L’imagerie médicale et toutes sortes d’appareils de suivi de la santé nécessitent un traitement rapide et confidentiel, un usage idéal de l’edge et du fog computing. L’agriculture (fermes intelligentes), souvent située dans des zones isolées, peut avoir une connexion réseau médiocre, voire inexistante, mais elle est équipée de toutes sortes de capteurs et d’objets IoT. L’industrie manufacturière est déjà presque entièrement automatisée : l’ensemble du processus est piloté par l’analyse des données des différents capteurs intégrés aux robots de l’usine. Les appareils et gadgets personnels chercheront bien sûr à favoriser des connexions plus privées grâce à l’edge et au fog computing. Tous ces secteurs utilisent déjà le machine learning, qui exige une puissance de calcul conséquente et beaucoup de données. Les géants de la tech ont réalisé des progrès colossaux en IA edge entre 2017 et 2018. Intel a lancé sa puce de vision Myriad X (en anglais), capable de traiter des applications de vision par ordinateur en temps réel et destinée à être intégrée dans l’appareil. Apple a développé son Neural Engine avec l’iPhone 8 (il y a trois générations d’appareils) pour gérer la reconnaissance faciale directement sur l’appareil. Imaginez à quel point il serait pénible d’attendre que les données aillent dans le cloud, y soient traitées, puis reviennent ! Et surtout, pensez à quel point ce serait peu sûr. L’edge est notre avenir La quantité de données produites par les objets IoT ressemble déjà à un déluge. Et cela ne va faire qu’empirer : une personne lambda produira 1,5 Go de données par jour d’ici 2020. Les véhicules autonomes produiront jusqu’à 4 000 Go par jour et par véhicule. Une énorme quantité de données qu’il faudra traiter, analyser et restituer aux utilisateurs de manière efficace, sûre et confidentielle. En tant qu’infrastructure, l’edge computing n’en est encore qu’à ses débuts, mais on peut s’attendre à de gros investissements des grandes entreprises dans cette technologie. Il ne faudra pas longtemps avant de le voir utilisé pour tout ce qui nécessite des connexions rapides et privées, de l’IoT aux véhicules autonomes, en passant par les données personnelles et médicales, et même le cloud lui-même.
