Cloud et Edge Computing : modèle centralisé et architecture distribuée

Cloud et Edge Computing : modèle centralisé et architecture distribuée

A l’heure où les objets connectés se multiplient, l’Edge Computing s’impose comme un modèle prédominant. Dans le monde de l’IoT, traiter les données localement semble plus efficace que dans le datacenter ou le Cloud Computing.  Pour autant, le modèle Edge apparaît davantage comme une transformation logique du Cloud, doté d’un niveau de maturité supplémentaire.

 

Apporter une réponse pertinente, au plus près des données générées

Pour les entreprises, l’enjeu repose aujourd’hui sur leur capacité à prendre les décisions les plus pertinentes, et à contextualiser et personnaliser les réponses au plus près de l’émission des données. Il s’agit d’exploiter la valeur des données générées par les produits, les outils de production ou encore les contacts avec les clients. Fruit de la dissémination des capteurs et de la prolifération de l’Internet des Objets (IoT), les données proviennent aujourd’hui de plus de 7 milliards d’appareils qui seront d’ici un an plus de 20 milliards (1). C’est sur ce marché de l’IoT et des services connectés, estimé à 250 milliards d’euros à l’horizon 2020 (2) que se déploie le modèle Edge Computing qui pourrait, selon certains analystes, devenir un marché plus important encore que celui du Cloud. Jusqu’à le supplanter ?

 

Une alternative au Cloud Computing

Dopée par la bande passante 5G et des objets connectés dont le stockage se mesure en téraoctets, l’Edge Computing se déploie à la périphérie du réseau. Ces « mini datacenters » analysent les données au plus proche de la source dont elles sont issues pour restituer l’intelligence du Cloud et de ses modèles prédictifs dans le terminal. De quoi rendre demain les smartphones, les voitures et les objets connectés dans leur ensemble de plus en plus autonome, rapides et efficaces. Sans se substituer au Cloud dont il utilise les ressources (puissance de calcul, machine learning, big data…), l’Edge Computing allège le réseau et intervient périodiquement, en fonction du traitement qui peut être fait localement. Les « Cloud locaux » traitent les données pour en tirer de l’intelligence en temps réel et envoyer les résultats dans le Cloud à des fins de statistiques, par exemple. Il offre ainsi une alternative au Cloud en permettant de déléguer une partie de l’IT. Par ses capacités de stockage, de calcul et sa disponibilité de services, le Cloud Computing reste en effet l’organe central et la solution de « confort » pour la gestion de traitement des données.

 

Deux modèles complémentaires et coexistants

Aujourd’hui, 82% des données en entreprise sont encore générées dans le Cloud par des applications, comme les ERP, mais 75% des données seront produites en dehors du datacenter d’ici 2 ou 3 ans. (1)

Dans le même temps, 49% des entreprises ont déjà déployé l’IoT afin d’améliorer la prise de décision, ce qui devrait s’amplifier ces prochaines années avec le monitoring et le contrôle à distance des machines, des véhicules, des équipements industriels et des systèmes de sécurité. (3)

L’Edge Computing n’aura de puissance que si le volume des IoT s’accroît. Il suppose de repenser les architectures, les compétences et les méthodologies, et soulève (comme le Cloud) la question épineuse de la sécurité des données. Il est vrai qu’à la périphérie du réseau, les données sont plus vulnérables. Cependant, les risques en matière de sécurité diminuent dans la mesure où seule une partie de l’architecture est exposée. Alors, Cloud Computing vs Edge Computing ? L’évolution du paysage IT semble plutôt tendre vers un environnement où les deux modèles devraient coexister et se développer parallèlement.

 

  • Gartner
  • Boston Consulting Group

IT Social (février 2018)

A propos de l'auteur

Sebastien Hurst

Responsable Département Avant-Vente

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