Qu’est-ce que l’Edge Computing à l’ère de la 5G ?

Au cours des prochaines années, vous entendrez probablement beaucoup parler d’Edge Computing. Nous sommes déjà plongés dans une société où des millions d’appareils dans le monde sont interconnectés. Ce flux d’informations doit être aussi efficace et rapide que possible, en minimisant la latence ou le délai entre le moment où une commande est donnée et son exécution. Alors, qu’est-ce que la technologie Edge Computing et comment est-elle liée à la connectivité 5G ? Regardons de plus près.

Allons droit au but : qu’est-ce que l’Edge Computing ?

Aujourd’hui, l’IoT est global. Des plus prosaïques, comme pouvoir visionner un film à la demande dans la meilleure qualité possible, aux plus sophistiquées, comme pouvoir opérer un patient sans la présence d’un médecin. Cette connectivité doit être faite aussi rapidement et efficacement que possible. Alors que dans le premier cas les effets négatifs de la latence ne sont pas dangereux, en téléchirurgie une précision millimétrique est requise.

L’avènement de la 5G a considérablement réduit la latence des appareils se connectant les uns aux autres, mais ce réseau ne suffit pas à lui seul à répondre aux besoins d’aujourd’hui. C’est là qu’intervient la technologie Edge Computing : rapprocher le traitement des données de l’endroit où les données sont générées.

Edge Computing vs Cloud Computing

Avant d’approfondir le sujet, il est important de comprendre ce qu’est le Cloud Computing. Aujourd’hui, des millions d’appareils génèrent une énorme quantité de données qui sont analysées via le cloud. En d’autres termes, les informations voyagent, par exemple, de notre ordinateur vers un serveur externe, situé dans un centre de données qui peut se trouver à des milliers de kilomètres.

Pour illustrer cela par un exemple pratique, vous vous connectez à Internet depuis votre téléphone mobile et accédez à un site Web spécifique. Pour accéder à la page, une requête est envoyée à votre opérateur téléphonique qui la transmet au serveur cible. Ce serveur traite les données, répond et vous les renvoie afin que vous puissiez accéder au site sans problème. De plus, le cloud est utilisé non seulement pour traiter les données, mais aussi pour les stocker et exécuter des applications et des services. Tout ce processus est influencé par des technologies innovantes, telles que la Blockchain et l’Intelligence Artificielle. Selon un communiqué de presse de Microsoft, IDC prévoit qu’il y aura plus de 41,6 milliards d’appareils IoT connectés d’ici 2025. Le résultat est une énorme quantité de données et une grande consommation de bande passante.

Edge Computing : applications pratiques

L’Edge Computing vise à rapprocher au maximum le traitement des données des appareils qui les génèrent. Non seulement cela libère de la bande passante, mais cela minimise également la latence de la réponse entre l’appareil et le serveur. Dans certains scénarios, comme les voitures automatisées ou la robotique sanitaire et industrielle, cette réponse doit être la plus rapide possible.

Dans le cas des voitures connectées, l’Edge Computing s’avère être une technologie indispensable. Les voitures seront de plus en plus équipées de caméras et de capteurs qui surveillent le trafic et l’environnement visuel des conducteurs en temps réel. Grâce à cette analyse environnementale, le conducteur pourra recevoir en direct les informations trafic et anticiper les différents incidents.

À cet égard, on estime qu’une voiture autonome peut générer plus de 300 To de données par an. Il est inefficace d’envoyer toutes ces informations à un serveur éloigné de l’endroit où elles sont générées. L’opération doit être effectuée au plus près, dans ce cas, du véhicule autonome. La latence de la sécurité routière est évidente : tout incident doit être signalé en temps réel, immédiatement et sans délai.

C’est sans doute le grand avantage de l’Edge Computing. Cette technologie signifie que les données sont traitées plus près de l’utilisateur qui fait la demande (il n’a pas à se déplacer d’Espagne vers un serveur à San Francisco, par exemple), ce qui rend l’ensemble du processus plus efficace et plus rapide.

Edge Computing peut également être très utile dans les modèles d’apprentissage automatique pour le contrôle de la qualité des produits d’une entreprise. Dans le cas du cloud, les informations collectées par des capteurs sur la chaîne de montage qui déterminent si un produit répond aux normes de qualité doivent transiter vers le serveur pour être analysées puis renvoyées. En amenant ce processus à la périphérie de la production, les capteurs sont plus efficaces : ils n’ont besoin d’envoyer des données sur un produit que s’il y a un soupçon qu’il n’a pas été bien produit.

En conclusion, l’Edge Computing est une technologie portée par l’arrivée de la 5G, une technologie aux applications multiples (contrôle qualité, sécurité routière, jeux vidéo et réalité virtuelle dans les domaines de la santé) qui nécessite des investissements dans des infrastructures réseaux et des outils d’analyse de données.