L'Edge computing au secours de l'IoT

Cette architecture à intelligence déportée montre ses limites notamment lorsque les applications demandent une réactivité élevée voire en temps réel et/ou un traitement d’un volume élevé de données. On peut noter parmi ces applications les véhicules autonomes, la réalité virtuelle, ou encore la robotique médicale, mais aussi toutes les applications intégrant une IA.

La multiplication des applications IoT, ces dernières années a saturé les bandes passantes des réseaux existants dédiés aux transferts de données vers les datacenters. L’arrivée de la 5G sera bien évidemment une bouffée d’air, mais les perspectives de la mise en place massives des technologies demandant réactivité et volume d’informations amène à ajuster malgré tout l’architecture du Cloud computing.

Afin de pallier au manque de réactivité du Cloud Computing, les concepteurs d’applications nécessitant des temps de réponse élevés se tournent vers l'Edge Computing. Cette architecture a pour avantage de traiter les données en local soit directement par l’objet connecté, soit par une machine locale comme un ordinateur ou un serveur. Ainsi les données sont traitées sur place et ne sont plus soumises aux transferts plus ou moins éloignés et aux fluctuations de la bande passante des réseaux utilisés. Cette solution permet d’assurer une qualité du service notamment lorsqu’il s’agit de données critiques.

Comme évoqué précédemment, l'Edge Computing permet de développer des applications qui exigent de faibles latences et des traitements de données volumineux. Le schéma ci-dessous permet d’illustrer parfaitement le positionnement du Cloud et de l'Edge Computing.

Assurément non, l’Edge Computing n’a pas vocation à remplacer le Cloud computing. Les deux technologies sont complémentaires. Les avantages de l’une sont les inconvénients de l’autre.

On peut noter, par exemple que contrairement au Cloud, l'Edge Computing requière un niveau de sécurité accru. En effet, en informatique, plus le matériel est intelligent, plus il est vulnérable aux attaques des malwares. De plus, l’éparpillement de ces objets rend plus compliquées leurs administration, sécurisation et mise à jour. Il est donc nécessaire d’accroître le niveau de sécurité dès la conception et de prévoir des mises à jour plus fréquentes. L'ajout d'une couche inteligente dans l'architecture accroît également la consommation d'énergie et le budget de la solution finale.

Le véritable compromis donne lieu à l'association du Edge Computing et Cloud Computing. Chacune trouve sa place dans l’application. L’objet ou nœud de capteur IoT récolte, prétraite et compresse les données. L'Edge Computing quant à lui analyse et traite les données en temps réel. Et le Cloud s’occupe de la gestion, du stockage des données non critique et de la partie administrative de l’application.

Ainsi l’association du Edge computing et du Cloud computing repousse les limites de l’internet des objets, en permettant le développement des applications intégrant une intelligence embarquée, comme la réalisé augmentée/virtuelle, les véhicules autonomes et tous autres systèmes basés sur une IA.