Qu’est-ce que l’IoT Edge ?
Découvrez comment l’edge computing IoT résout les problèmes de latence associés au cloud.
Global Threat Landscape Report 2H 2023 Parlez à un expertLa périphérie de l’Internet des objets (IoT) est l’endroit où les capteurs et les appareils communiquent des données en temps réel à un réseau. L’edge computing IoT résout les problèmes de latence associés au cloud, car les données sont traitées plus près de leur point d’origine. En plus d’une latence réduite, l’architecture de périphérie IoT offre une sécurité améliorée et une expérience utilisateur plus fluide.
Sur un réseau à haut débit, tel que la 5G, la périphérie IoT peut être utilisée pour traiter de grandes quantités de données presque instantanément, créant ainsi une expérience plus immersive et complète pour l’utilisateur. Dans le même temps, même lorsque des sommes relativement faibles de données sont transmises, la périphérie de l’IoT peut rendre les machines et autres appareils qui ont un impact sur la sécurité humaine plus rapides, ce qui permet aux opérateurs et autres d’assurer la sécurité.
L’edge computing implique le traitement de données près de sa source plutôt que de les envoyer sur de longues distances pour être traitées par un serveur distant. Cela résout plusieurs problèmes importants, dont beaucoup sont associés à la latence créée lorsque les données doivent parcourir de longues distances.
Par exemple, si une usine utilise des machines sur sa chaîne d’assemblage et que ses entrées sont traitées à l’aide d’un serveur distant basé sur le cloud, il pourrait y avoir des problèmes de sécurité importants. Le temps nécessaire pour qu’une entrée soit reçue par le dispositif, soit envoyée au serveur dans le cloud, traitée, puis que la commande correspondante soit renvoyée à la machine pourrait être trop élevé. Si la commande implique de dire à la machine d’arrêter de fonctionner parce qu’un membre humain est en travers, des blessures graves peuvent en résulter.
Avec la périphérie de l’IoT, les données peuvent n’avoir qu’à se déplacer de plusieurs mètres au lieu de kilomètres, ce qui permet de gagner un temps précieux et d’améliorer la sécurité.
L’edge computing IoT dépend des appareils pour recevoir, traiter et produire des données IoT. Cela implique un système de connectivité dépendant des appareils et des capteurs. Les données sont envoyées via un système de messagerie, traitées par un ordinateur, puis stockées. Étant donné que les appareils IoT génèrent, traitent et mettent en œuvre de grandes quantités de données, le fait de maintenir le processus informatique près de la périphérie prévient la latence et les problèmes opérationnels.
Un appareil IoT Edge est compatible avec Internet et généralement composé de capteurs. Ces capteurs collectent des données, puis les transmettent à l’unité de traitement. Ici, il est traité localement au lieu de passer par la séquence chronophage de l’envoi vers le cloud et le retour. Les appareils IoT peuvent économiser des ressources réseau en recueillant et traitant des données de manière distribuée. De cette manière, les charges de travail sont réparties entre les appareils disponibles, ce qui garantit qu’aucun d’entre eux n’est surchargé ou sous-utilisé.
Parmi les appareils IoT Edge courants, on compte un serveur IoT, qui traite les données en périphérie, et un routeur IoT, qui fonctionne comme un hub IoT, transmettant les données aux destinataires nécessaires. Les voitures autonomes sont également des appareils IoT dans la mesure où elles produisent, traitent et utilisent des données sans avoir besoin du cloud, pour au moins certains de leurs processus.
Le machine learning (ML) joue un rôle clé dans les applications IoT Edge Runtime et IoT, et de nombreuses équipes DevOps l’incluent lorsqu’elles conçoivent des applications. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour aider certains appareils IoT Edge à comprendre et à faire des prédictions basées sur les données qu’ils stockent et traitent.
Une interface de programmation d’application (API) ML peut collecter des données à partir d’un dispositif IoT edge et reconnaître les modèles d’entrées, le comportement des utilisateurs, les conditions atmosphériques, etc. Il peut ensuite prédire quelle peut être la prochaine entrée et répartir les ressources appropriées pour la gérer, réduisant ainsi le temps nécessaire au traitement et au retour des données.
Revenons à l’exemple d’une usine avec des appareils IoT Edge, le ML peut aider à prédire ce qui se passera ensuite lorsqu’une personne franchit un certain seuil. Par exemple, supposons que la zone de danger d’une machine se compose d’un rayon de trois pieds autour de celle-ci. Si les personnes passent continuellement par des capteurs à moins de 2 mètres de la machine, mais ne pénètrent pas dans la zone de danger, l’apprentissage automatique peut reconnaître ce schéma et maintenir les machines fonctionnant normalement lorsque ces conditions sont remplies.
Cependant, si les capteurs sont placés à quatre pieds et que l’algorithme apprend que 80 % du temps, quelqu’un qui passe à moins de quatre pieds franchit la barrière de trois pieds, il peut utiliser ces données pour préparer les machines à passer hors ligne. Les mêmes entrées peuvent être utilisées pour déclencher des alertes ou même configurer une série d’alertes de sécurité qui sont déclenchées par diverses distances.
Une passerelle IoT permet la communication entre les appareils, ainsi qu’entre les appareils et le cloud. Ses principales fonctions comprennent le filtrage et l’analyse des données. Il peut également être programmé pour gérer l’authentification des données qui doivent être envoyées aux services cloud, ce qui lui permet d’améliorer la sécurité des données en temps réel, améliorant ainsi la sécurité de l’IoT.
Si un agent de périphérie doit communiquer avec un autre appareil ou le cloud, la passerelle IoT traite la demande, l’efface et envoie les informations à sa destination. Les données envoyées peuvent être analysées et les résultats de l’analyse peuvent être utilisés pour identifier des moyens d’améliorer l’efficacité du système.
L’edge computing implique le traitement de données près de sa source plutôt que de les envoyer sur de longues distances pour être traitées par un serveur distant. Cela résout plusieurs problèmes importants, dont beaucoup sont associés à la latence créée lorsque les données doivent parcourir de longues distances.
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