Tout le monde a déjà rencontré des problèmes de latence. C’est une expérience courante, et souvent frustrante, pour les utilisateurs. On a fini par s’y habituer, même si ce n’est pas idéal. Malgré les efforts pour l’améliorer, la latence persiste et continue de gêner.
Cependant, il est important de noter que la latence n’a pas toujours de graves conséquences, surtout pour un usage quotidien. Dans ces cas-là, elle affecte surtout l’expérience utilisateur. Bien sûr, cela peut nuire à l’image d’un produit ou d’un service, mais l’utilisateur ne subit généralement pas de pertes importantes, à part un peu de patience. En revanche, dans d’autres situations, la latence peut avoir des effets bien plus sérieux. C’est particulièrement vrai avec les nouvelles technologies automatisées qui exigent une latence minimale, voire inexistante.
Prenons l’exemple d’une voiture autonome. C’est un cas parfait où la latence doit être réduite au minimum. L’abondance de données collectées par les capteurs du véhicule doit être traitée instantanément pour que les ordinateurs de bord prennent des décisions rapides et sûres. Imaginez les conséquences si la latence venait perturber le fonctionnement d’un véhicule autonome sur l’autoroute : le risque d’accident serait majeur.
Aujourd’hui, les entreprises offrent une grande variété de services. Alors, comment faire lorsqu’une grande entreprise a besoin de transmettre et de traiter des données instantanément, avec une faible latence ? Dans ce cas, la latence devient un problème crucial qui nécessite une solution rapide.
Heureusement, même si on ne peut pas éliminer complètement la latence, on peut la réduire considérablement. C’est là que l’edge computing entre en jeu.
Alors, Edge computing : de quoi parle-t-on ?
Dans le modèle traditionnel du cloud computing, les données partent de leur point d’origine et sont envoyées vers un grand centre de données. Là-bas, elles sont traitées, puis renvoyées à l’utilisateur ou à l’application qui en a fait la demande. C’est un processus centralisé.
L’edge computing, à l’inverse, est une approche différente. Il s’agit d’installer des petits centres de données spécialisés, avec des capacités de stockage et de calcul plus limitées, au plus près de l’endroit où les données sont produites. L’objectif est de traiter les informations plus rapidement et de manière plus fiable. En d’autres termes, au lieu d’envoyer les données vers un centre éloigné, on rapproche le traitement des données de leur source.
Ce modèle est plus simple que le cloud computing traditionnel. Les données ont moins de distance à parcourir et moins d’étapes à franchir. Par conséquent, la latence est réduite, et d’autres avantages apparaissent, comme nous le verrons plus loin.
L’essentiel, c’est la décentralisation
Aujourd’hui, la quantité de données disponibles augmente très rapidement, et l’Internet des objets se développe de plus en plus. Bientôt, il deviendra impossible de dépendre uniquement des centres de données centralisés pour traiter toutes ces informations.
C’est précisément là que l’edge computing devient important. En traitant les données brutes directement sur place, on réduit la charge du serveur central. Ainsi, seules les informations importantes et déjà traitées, qui demandent plus de puissance de calcul, sont envoyées au centre pour un traitement plus approfondi. On peut imaginer cela comme un filtre qui empêche les données inutiles d’arriver jusqu’au serveur cloud.
C’est un avantage pour tout le monde. Ces petits centres de données, étant spécialisés et proches de la source des données, peuvent traiter les informations urgentes avec une latence très faible. De plus, le centre de données central n’a plus besoin d’utiliser ses ressources et sa bande passante pour des données brutes. Il peut se concentrer sur les tâches qui nécessitent vraiment ses capacités.
Par conséquent, l’idée n’est pas de remplacer complètement le cloud computing traditionnel par l’edge computing. Au contraire, on imagine plutôt une utilisation combinée des deux approches pour une meilleure efficacité, comme nous l’avons vu précédemment.
L’edge computing : bien plus que la latence et la bande passante
Nous avons déjà vu comment l’edge computing permet de réduire la latence et d’optimiser la bande passante des réseaux. Mais ses avantages ne s’arrêtent pas là. Voici d’autres bénéfices qu’il apporte :
Une sécurité à toute épreuve
L’edge computing offre naturellement des avantages en matière de sécurité par rapport au cloud. Voici pourquoi : les serveurs cloud sont conçus pour gérer de nombreuses fonctions interconnectées, tandis que l’edge computing est plus spécialisé.
En cas de piratage d’un appareil périphérique, seules les informations liées à cette fonction précise peuvent être compromises. En revanche, dans le cloud, une seule intrusion peut exposer des données beaucoup plus complètes et contextuelles, concernant tous les processus qui tournent sur le serveur.
De plus, l’edge computing diminue la quantité et la fréquence des données envoyées vers le cloud. Cela réduit donc les risques d’interception des données pendant leur transfert.
Un meilleur rapport qualité/prix
L’investissement de départ pour l’edge computing peut être important, car il faut installer des serveurs près de l’endroit où les données sont créées. Cependant, ces serveurs coûtent généralement moins cher à installer que les serveurs cloud. En effet, ils n’ont pas besoin d’autant de puissance de calcul, car ils traitent des données plus spécifiques.
De plus, la plupart des services cloud actuels sont fournis par des entreprises spécialisées (fournisseurs de services cloud ou FSnC). Ces FSnC permettent de ne pas avoir à configurer ses propres serveurs cloud privés. Ils fournissent l’infrastructure en tant que service, mais cela a un coût qui peut devenir important sur le long terme.
Ainsi, pour revenir aux edge servers, malgré un coût initial élevé, ils peuvent aider à réduire les coûts globaux de traitement des données. La raison est simple : la majeure partie du traitement se fait en local, et seules quelques données sont envoyées vers le cloud.
…et d’une performance inégalée
En traitant les données sur place, les entreprises n’ont plus besoin d’une connexion internet 24/7. Elles n’ont donc plus à se soucier des variations du réseau. Le traitement des données est possible même dans des zones isolées avec un accès internet limité, sans interruption.
De plus, l’edge computing décentralise les opérations réseau. Ainsi, même si un appareil périphérique tombe en panne, le reste du réseau continue de fonctionner. C’est une différence majeure avec le cloud, où le serveur central peut être un point de défaillance unique.
Où l’edge computing prend-il tout son sens ?
L’edge computing a de nombreuses applications. Nous avons sélectionné ici les cas d’utilisation les plus importants de cette technologie :
Véhicules autonomes
Prenons l’exemple des voitures autonomes. Nous avons déjà vu l’importance de la latence dans ce cas. L’edge computing peut ici servir à traiter immédiatement les nombreuses données produites par les capteurs du véhicule. Même si l’edge computing n’a pas la même puissance de calcul qu’un serveur cloud, son avantage principal pour les véhicules autonomes est sa latence quasi nulle. Cela permet de prendre des décisions rapides sur la route.
Villes intelligentes
La ville intelligente du futur intègre diverses technologies aux processus urbains. L’objectif est de faciliter une surveillance efficace, une meilleure prise de décision et une optimisation des processus, pour améliorer le niveau de vie. Des technologies comme l’edge computing sont essentielles à ce concept et sont au cœur de la révolution des villes intelligentes.
Plusieurs processus d’une ville intelligente, comme la gestion automatisée du trafic et de l’énergie, nécessitent le traitement instantané d’un flux constant d’informations. Collecter ces informations et les envoyer à un serveur central pose plusieurs problèmes. La latence est bien sûr un problème important, mais il y a aussi des difficultés liées à la distance et aux limites du serveur central lui-même. En utilisant plusieurs processeurs edge dans la ville, les tâches simples et répétitives peuvent être effectuées sans problème et sans délai, tandis que les opérations plus complexes peuvent être envoyées au serveur central pour un traitement ultérieur.
Gestion des données à distance
Les capacités de traitement instantané et sans latence de l’edge computing sont utiles pour les entreprises ayant des activités dans des zones isolées. Comme nous l’avons vu, ces données peuvent être traitées localement, même avec une faible connectivité, ce qui est souvent le cas dans ces lieux.
Les entreprises opérant dans des zones isolées, comme les plateformes pétrolières en mer ou les mines, peuvent ainsi surveiller et traiter en continu les données en temps réel, malgré les limitations du réseau.
Services de streaming
Avec l’arrivée de l’edge computing, les services de streaming peuvent utiliser ses capacités pour améliorer la diffusion de contenu. Face à l’augmentation constante du nombre d’appareils connectés, il devient moins pertinent pour les services de streaming d’investir massivement dans leur infrastructure cloud. La solution est de mettre en place un réseau de serveurs edge décentralisés, plus proches des utilisateurs. Cela permet aux services de streaming de diffuser plus de données avec une latence beaucoup plus faible, car ces serveurs gèrent des distances et un trafic réduits. Ainsi, les services de streaming peuvent apporter de nombreuses améliorations en temps réel à leur contenu, comme une meilleure qualité vidéo et une mise en mémoire tampon réduite, voire inexistante, pour une meilleure expérience utilisateur.
À retenir
Bien que les avantages les plus évidents de l’edge computing concernent la réduction de la latence, nous avons aussi vu d’autres avantages. L’edge computing est une technologie très discutée aujourd’hui, et il n’est pas exagéré de penser que la plupart des données seront bientôt traitées en périphérie.
Source : Data at the edge: Meet modern data processing demands with edge computing
Rédigé par : Eric Roshaan
