Comment l’edge computing accélère l’innovation dans les domaines du matériel, des logiciels et des fournisseurs de services

Un nombre croissant d’entreprises mettent davantage l’accent sur l’informatique de pointe. Selon un rapport d’AT&T Cybersecurity, 75 % des responsables de la sécurité planifient, sont en train de déployer ou ont entièrement déployé un cas d’utilisation en périphérie. Ceci est largement attribué à la capacité des technologies à économiser la bande passante, à accélérer les temps de réponse et à permettre le traitement des données avec moins de restrictions. En fait, l’étude State of the Edge de la Linux Foundation prédit que d’ici 2028, les entreprises utiliseront plus largement l’edge computing.

Lors de la conférence virtuelle VentureBeats Transform 2022, David Shacochis, vice-président de la stratégie produit pour les entreprises chez Lumen, a animé une table ronde pour expliquer comment l’informatique de pointe transforme les cas d’utilisation et les stratégies de certains des véritables géants de l’industrie, à travers le matériel, les logiciels et les domaines des fournisseurs de services.

La discussion a également mis en vedette Chip Swisher, collègue de Shacochiss, qui dirige la pratique de l’Internet des objets (IoT) pour Lumen ; Rick Lievano, CTO pour l’industrie mondiale des télécommunications chez Microsoft ; et Dan OBrien, directeur général de HTC Vive.

Cycles d’évolution technologique

Shacochis a déclaré que la puissance de calcul a traversé des cycles évolutifs qui oscillent entre les modèles centralisés et distribués. En regardant à travers les périodes de réalisations technologiques, Shacochis a déclaré que l’énergie à vapeur a permis aux industries de production de masse, tandis que la distribution électrique a alimenté l’économie industrielle moderne qui a provoqué l’aube de la puissance de calcul dans le microtraitement. Ceci, a-t-il dit, a conduit à ce jour et à ce qu’on appelle la quatrième révolution industrielle.

Il a en outre noté que l’aube du mainframe est l’aube originale de la puissance de calcul, distribuée aux modèles de serveur client, puis regroupée vers le cloud et ramenant toute la logique métier dans des postures plus centralisées.

Nous assistons maintenant à cette explosion de toutes les différentes sources de données, des différentes façons de traiter ces données, des différents types de cycles d’actionneurs de capteurs qui peuvent vraiment ajouter beaucoup de valeur à l’expérience client et à l’efficacité industrielle, a déclaré Shacochis. Tous ces différents types de résultats commerciaux à partir des nombreuses façons différentes de tirer parti de l’avantage. Ainsi, ces cycles industriels se produisant sur des décennies, les cycles informatiques se produisant sur des périodes d’années encore plus courtes, nous ont vraiment conduits à cette période passionnante de l’industrie.

La quatrième révolution industrielle

Examinant l’ère de la quatrième révolution industrielle du point de vue du matériel, OBrien a déclaré que HTC a commencé comme une entreprise de fabrication de conception originale (ODM). Il a déclaré que HTC fabriquait des cartes mères et des chipsets pour d’autres sociétés et d’autres produits et PC, en utilisant du silicium immersif. Il a ajouté que la société est passée très rapidement aux puces et aux GPU de circuits intégrés spécifiques à l’application (ASIC) qui ont évolué vers la technologie des smartphones.

OBrien a noté que beaucoup de gens ne réalisent pas que c’était l’aube de ce que nous voyons aujourd’hui dans la réalité étendue [XR] monde, construisant ces nouveaux types de produits immersifs. Il a en fait évolué à partir d’une grande partie des chipsets et a tellement évolué à partir des smartphones. Quoi de neuf dans la réalité virtuelle moderne [VR] casques et écrans est un panneau de smartphone qui a été alimenté par le besoin d’avoir une qualité visuelle et une fidélité supérieures à l’intérieur d’un smartphone.

Nous voyons maintenant où nous avons besoin d’encore plus de puissance de traitement, a-t-il poursuivi, Nous avons besoin d’encore plus de qualité visuelle et de performances à l’intérieur des casques VR pour un casque XR et une réalité augmentée [AR] type de solutions. Nous constatons cette augmentation en termes de demande et de besoins de performances globales. Les produits supplémentaires nécessitent de gros PC et GPU pour que tout cela fonctionne. Maintenant, nous déplacions tout cela dans un environnement cloud.

Il a ajouté qu’il existe désormais également l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) qui optimiseront les processus pour tous les contenus et interactions virtuels.

De plus, Lievano a déclaré que le cloud avait vraiment tout changé et que la périphérie était une extension du cloud. Il a noté que chez Microsoft, on parle beaucoup de cette notion de cloud intelligent et de périphérie intelligente, qui, selon lui, est un moyen de fournir des applications sur l’ensemble du canevas informatique là où elles sont nécessaires.

En tant que développeur, vous aimez penser que vous pouvez créer une application une fois, a déclaré Lievano. Vous voulez utiliser les dernières technologies, qui sont actuellement des principes natifs du cloud, et vous voulez pouvoir les déployer n’importe où, que ce soit un cloud public dans le ciel ou un emplacement périphérique. Ainsi, cette vision que nous avons du cloud intelligent et de la périphérie intelligente dépend largement de nos partenaires de télécommunications car, en fin de compte, ils fournissent cette connectivité, le tissu conjonctif nécessaire pour que cette vision devienne une réalité. Mais le cloud doit se connecter à la périphérie. Et sans telcos comme Lumen, il n’y a pas d’avantage intelligent.

Selon Lievano, cela est différent du passage du mainframe au serveur client, où chaque mainframe et serveur cloud avaient leurs propres modèles développés uniques qui avaient leur propre gouvernance. Les capacités natives du cloud sont les mêmes, qu’elles soient disponibles dans Azure ou dans le cloud, a-t-il déclaré.

Il a également noté qu’en périphérie, vous pouvez avoir un sous-ensemble de ces capacités cloud en raison de l’échelle, mais le modèle de programmation, le modèle devops, les portails de gestion, les interfaces de gestion et les API sont tous les mêmes. Il a également déclaré que la publicité devient une autre région cloud sur laquelle un développeur peut déployer ses applications, et c’est une énorme différence entre un mainframe et un client-serveur.

Encore une fois, en tant que développeur, je suis étonné des progrès et de l’outillage, en particulier au cours des dernières années, a déclaré Lievano. L’IA, par exemple, a eu une influence incroyable non seulement sur les applications que nous créons en tant que développeurs, mais aussi sur les applications que nous écrivons et sur la manière dont nous développons ces applications. Ainsi, le cloud vous offre des capacités de calcul illimitées [that are] vraiment à portée de main. Encore une fois, l’échelle n’est pas un problème, mais des fonctionnalités telles que l’informatique sans serveur, par exemple, vous permettent de faire passer vos applications au niveau supérieur. En sciences, vous serez capable de créer et de déployer des applications complexes à l’aide de microservices.

Évolution de l’IdO

Du point de vue des fournisseurs de solutions et de services, Shacochis a déclaré que le cloud et certains de ses outils facilitent certaines choses, mais que les opportunités et les attentes des clients rendent les choses plus complexes. Cependant, Swisher, parlant de sa spécialité autour de l’IoT, a déclaré que si certains disent que l’IoT est un nouveau concept, en réalité, il existe depuis plus de 20 ans. C’est un concept qui explique la possibilité de retirer des données de machines et d’appareils et d’effectuer certaines opérations avec, a déclaré Swisher.

J’ai connu la vague de ce que j’appelle l’IoT 2.0, où vous pouvez être détenu dans une usine, une machine de contrôle de chaîne de production localisée qui y effectuait le traitement localement, a noté Swisher. Ensuite, nous avons vu l’avènement de la migration vers le cloud, et différents fournisseurs de cloud cloisonnés fournissant des solutions centralisées de bout en bout dans cet espace. Maintenant, nous voyions vraiment le besoin d’intégration sur l’IoT 2.0, où commençaient à voir des cas d’utilisation croisés, ayant des données provenant de plusieurs infrastructures IoT et paradigmes IoT différents et pouvant rassembler toutes ces données dans une seule vue.

Swisher a ajouté que l’apprentissage automatique est la prochaine évolution pour avoir une visibilité complète sur tout ce qui se passe dans la ville, l’usine, l’entrepôt et la distribution pour rassembler les données.

Il a noté que l’IoT 2.0 crée de nouveaux défis à la fois du point de vue du calcul et de l’intégration du réseau et du point de vue des services, où il est nécessaire de calculer encore plus près de ces aspects, car en construisant toutes ces choses ensemble, nous avons vraiment besoin de la capacité de faire en sorte que cela se produise encore plus dans en temps réel pour pouvoir s’adapter en fonction de nos besoins. Le concept d’utiliser le calcul sur place, vous savez, le calcul dans une capacité métropolitaine ou proche de la périphérie, ainsi que dans le cloud, et de pouvoir avoir tous ceux là-bas pour rassembler toutes ces pièces et être en mesure de déplacer, calculer autour de ces différents endroits est vraiment devenu critique.

Ne manquez pas la discussion complète sur la façon dont l’informatique de périphérie transforme les cas d’utilisation et les stratégies de certains des véritables géants de l’industrie, dans les domaines du matériel, des logiciels et des fournisseurs de services.