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Edge computing : définition et enjeux

L’edge computing semble en passe de révolutionner des secteurs divers. Développement de véhicules autonomes, gestion de sites industriels, réalité augmentée… Les cas d’usage sont multiples. Zoom sur cette technologie novatrice.

Edge computing : définition et enjeux

Selon le Worldwide Edge Spending Guide publié par l’IDC, les dépenses mondiales en matière d’équipements et de services edge computing atteindront 317 milliards de dollars d’ici 2026. Et pour cause : l’edge computing semble en passe de révolutionner des secteurs divers. Développement de véhicules autonomes, gestion de sites industriels, réalité augmentée… Les cas d’usage sont multiples. Zoom sur cette technologie novatrice.

 

Edge computing : de quoi parle-t-on ?

L’edge computing désigne une architecture informatique permettant de rapprocher le traitement des données de leurs sources génératrices, plutôt que de centraliser ce processus dans des datacenters éloignés. Cette technologie peut ainsi être déployée à divers emplacements du réseau, des datacenters régionaux, jusqu’à la base des antennes 5G. Contrairement à des modèles traditionnels, l’edge computing permet donc d’effectuer le traitement des données à proximité des dispositifs qui les génèrent. On peut alors parler d’architecture distribuée.

Quelle est la différence entre l’edge computing et le cloud computing ?

Le cloud computing implique d’exécuter des charges de travail dans des environnements décentralisés (les clouds), où les ressources sont mutualisées. Le cloud computing se concentre donc sur le groupement de services dans de grands datacenters, offrant des ressources évolutives et facilement partageables, mais dont l’accès dépend de la connectivité à Internet. A l’inverse, l’edge computing traite des données à la périphérie du réseau. Ainsi, contrairement au cloud computing, l’edge computing permet de traiter des données localement, au plus proche de la source. Il en résulte une latence réduite et une meilleure fiabilité. L’edge computing constitue alors une approche particulièrement adaptée à l’IoT par exemple, ou à la gestion de situations critiques.

Quel est le lien entre l’edge computing et la 5G ?

Le développement de la 5G fait office de catalyseur pour le déploiement de l’edge computing. En effet, la technologie 5G offre des débits très élevés et des temps de latence pouvant être réduits à une milliseconde, une performance jusqu’alors réservée aux réseaux filaires. Ainsi, la combinaison de la 5G à la technologie de l’edge computing ouvre la voie à un traitement des données de plus en plus performant.

 

Les objectifs de l’edge computing

L’edge computing répond à un triple objectif :

  • Mettre en œuvre de nouveaux usages pour les entreprises et le grand public: en favorisant le traitement de volumes de données en temps réel, l’edge computing permet, par exemple, d’accélérer l’analyse d’images vidéo par les entreprises, ce qui peut contribuer, entre autres, à optimiser leur chaîne de production.
  • Faciliter le déploiement de nouveaux services opérés: en réduisant la latence et en optimisant les temps de traitement, l’edge computing permet le développement de nouveaux usages, tels que les véhicules autonomes, ou encore, le déploiement de réseaux privés pour l’industrie 4.0.
  • Améliorer la performance et la qualité de service: l’edge computing permet également d’améliorer les caractéristiques techniques des réseaux, en augmentant leur résilience et en réduisant les temps de latence.

 

Edge computing : différents cas d’usages

Grâce au traitement des données en temps réel qu’il permet, l’edge computing peut être utilisé dans différents secteurs d’activités, tels que :

  • L’industrie : aujourd’hui, les usines sont de plus en plus nombreuses à intégrer des technologies de l’IoT afin d’éviter les interruptions et d’améliorer l’efficacité de la production. Pour fonctionner, ces capteurs IoT génèrent des flux de données considérables. Grâce à l’edge computing, le traitement de cette abondance de données s’effectue à proximité de l’équipement – un processus bien plus rapide que de transmettre ces données vers un datacenter éloigné.
  • La santé: le secteur de la santé génère également une importante masse de données, provenant d’équipements médicaux, de capteurs et d’appareils. Couplé au machine learning et à l’automatisation de l’accès aux données, l’edge computing permet d’identifier les incidents qui nécessitent une intervention instantanée. Les médecins sont ainsi en mesure d’identifier plus rapidement les urgences.
  • Les transports: l’edge computing accompagne également les révolutions qui s’effectuent au niveau de la mobilité. D’un meilleur accompagnement des usagers de la route (avertissement des dangers, guide de conduite) à des véhicules totalement autonomes, cette technologie permet d’accélérer et de sécuriser les échanges d’informations.

Quels sont les avantages de l’edge computing ?

L’edge computing présente de nombreux avantages pour ses utilisateurs, que ceux-ci soient des particuliers, des entreprises ou des opérateurs.

Parmi eux, on retrouve notamment :

  • Un gain de rapidité: l’edge computing permet de réduire les délais de transmission des données, de limiter les pannes de service et de diminuer les temps de chargement. Pour les utilisateurs, ce gain de rapidité permet une efficacité accrue.
  • Une prise de décision en temps réel: le traitement et l’analyse des données au niveau local permettent aux utilisateurs de prendre des décisions quasi instantanées.
  • Une sécurité renforcée: car les opérations de traitement sont effectuées localement. Grâce à l’edge computing, le risque d’exposition des données sensibles est diminué. Ce point est tout particulièrement important pour l’IoT, dont les objets interconnectés sont particulièrement vulnérables face aux cybermenaces. L’edge computing permet de renforcer la sécurité des objets connectés et d’éviter les failles de sécurité.
  • Une optimisation du coût : effectuer des transmissions de données entre différents sites engendre des coûts, notamment liés à l’utilisation de la bande passante. L’informatique de périphérie propre à l’edge computing permet de réaliser des économies à ce niveau-là : les dépenses sont réduites car le traitement s’effectue en local.
  • Une prise d’autonomie : assurer le traitement des données à l’échelle locale permet de garantir la conduite des opérations en cas d’incident sur le réseau.

 

Edge computing : comment en bénéficier ?

L’edge computing présente néanmoins un inconvénient : il entraîne un niveau de complexité élevé en termes d’architecture et d’équipements. En effet, le déploiement de l’edge computing implique la mise en œuvre, la maintenance et la mise à niveau d’une infrastructure informatique de pointe, nécessitant une certaine expertise. C’est pourquoi, il est bien souvent conseillé de faire appel à des experts afin de mettre en place une telle technologie.

C’est ici que TDF entre en jeu. L’intégrateur end-to-end conçoit, déploie et opère des réseaux 4G – 5G privés pour en assurer la continuité, la performance et la sécurité. Afin de garantir un service optimal à ses clients, TDF propose des solutions d’edge computing : des datacenters et des serveurs sont installés directement sur les sites de ses clients, permettant de localiser et d’exploiter les données à proximité. L’objectif ? S’appuyer sur cette technologie novatrice pour une connectivité plus fiable et plus efficace.

Vous souhaitez en savoir plus sur la technologie de l’edge computing ou le rôle de TDF ? Contactez-nous !

 

 

 

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