Le Edge Computing
Il consiste à traiter les données près de leur source de génération plutôt que de les envoyer à une infrastructure distante pour traitement (datacenter, etc.). Cela réduit la latence et la bande passante nécessaire pour traiter les données, ce qui est un point majeur pour les applications en temps réel et les systèmes distribués. Les appareils IoT génèrent souvent de grandes quantités de données, et le Edge Computing permet de traiter ces données localement, sur le périphérique ou à proximité, avant de les envoyer vers des centres de données distants pour un traitement plus approfondi.
Enjeux métiers de la gestion et la valorisation des données
Réduction de la latence
Le Edge Computing permet de traiter les données à proximité de leur source, réduisant ainsi la latence entre la collecte des données et leur analyse. Dans le contexte industriel, où des décisions doivent être prises en temps réel, cette réduction de la latence est cruciale pour optimiser les processus de production.
Optimisation de la bande passante
En traitant les données localement au niveau du Edge, on réduit la quantité de données qui doivent être transmises vers des centres de données centralisés ou le cloud. Cela permet d’optimiser l’utilisation de la bande passante et de réduire les coûts associés à la transmission des données sur les réseaux, notamment dans des environnements industriels où la connectivité peut être limitée ou coûteuse.
Sécurité renforcée et amélioration de la confidentialité
En conservant et en traitant les données localement, le Edge Computing offre un niveau supplémentaire de sécurité en réduisant les risques liés à la transmission de données sensibles sur des réseaux externes. Cela est particulièrement important dans le contexte industriel, où la confidentialité des données et la protection contre les cyberattaques sont des préoccupations majeures.
Capacités de traitement distribué
Le Edge Computing permet de distribuer les capacités de traitement et d’analyse des données sur plusieurs appareils et équipements situés à la périphérie du réseau. Cela permet une meilleure répartition des charges de travail et une utilisation plus efficace des ressources informatiques disponibles, améliorant ainsi les performances et la scalabilité des systèmes de supervision industrielle.
Intégration transparente avec l’IoT
Le Edge Computing est étroitement lié à l’IoT, car il permet de traiter et d’analyser les données générées par les capteurs et les appareils IoT à la périphérie du réseau. Cela permet une intégration transparente entre les solutions de supervision industrielle et les dispositifs IoT, ouvrant la voie à de nouvelles applications et cas d’utilisation, tels que la maintenance prédictive, la surveillance en temps réel et l’optimisation des processus.
Amélioration de la résilience et de la disponibilité
En décentralisant le traitement des données, le Edge Computing rend les systèmes de supervision industrielle plus résiliants aux pannes et aux interruptions de service. Même en cas de défaillance d’une connexion réseau ou d’un serveur central, les appareils Edge peuvent continuer à collecter et à traiter les données localement, assurant ainsi la continuité des opérations.
Le Edge Computing joue un rôle essentiel dans la collecte et la valorisation des données industrielles, en offrant des avantages significatifs en termes de latence, de bande passante, de sécurité, de capacités de traitement distribué et d’intégration avec l’IoT. Les entreprises qui adoptent cette approche améliorent leur efficacité opérationnelle et leur agilité.
OperaMetrix est expert dans la conception et la mise en oeuvre de systèmes informatiques distribués et connectés s’appuyant sur du Edge et de l’IoT et qui soutiennent une gamme variée d’applications :
- Conception d’architectures en infrastructures réseaux et télécoms.
- Systèmes embarqués et plateformes IoT industrielles pour simplifier le déploiement, la gestion et l’analyse des données IoT dans des environnements industriels complexes.
- Réseaux d’objets connectés IoT/IIoT pour collecter des données à partir d’un grand nombre de capteurs répartis sur de vastes zones, notamment dans des environnements industriels difficiles d’accès.
- Connectivité industrielle moderne (LoRa Wan, etc.) et protocoles de communication IoT tels que MQTT pour permettre une communication efficace entre les appareils IoT et les systèmes de gestion.
