L’edge computing évolue vers une autonomie totale
L’informatique de périphérie perd rapidement sa réputation de concept marginal, et les adopteurs et les fournisseurs se concentrent sur le prochain objectif de la technologie : un déploiement et un fonctionnement entièrement autonomes.
L’expérience de déploiement en périphérie se rapproche de la simplicité du déballage d’un nouveau téléphone mobile, déclare Teresa Tung, première technologue en chef du cloud au sein de la société de conseil et de conseil en informatique Accenture. « Nous voyons une technologie automatisée qui simplifie la gestion de la complexité unique des bords pour les déploiements d’applications, de réseaux et de sécurité. »
La possibilité de créer et de gérer des applications conteneurisées permet un développement et un déploiement transparents dans le cloud, la périphérie devenant simplement un emplacement spécialisé avec des contraintes de ressources plus strictes, explique Tung. « Les protocoles de communication maillés sans fil auto-organisés et auto-réparateurs, tels que Zigbee, Z-Wave, ISA100.11a ou WirelessHART peuvent créer des réseaux où les appareils peuvent être déployés ad hoc et auto-configurés. »
La décentralisation des environnements informatiques pour englober les systèmes de périphérie s’accompagne de défis spécifiques, déclare Matteo Gallina, consultant principal auprès de la société mondiale de recherche et de conseil en technologie ISG. « La gestion des appareils et des services doit être effectuée en dehors de la sphère de gestion traditionnelle, y compris la gestion des appareils physiquement inaccessibles, une grande variété de solutions et de systèmes d’exploitation, différentes exigences de sécurité, etc. », dit-il. « Plus les systèmes sont grands et dispersés, plus l’automatisation joue un rôle important pour garantir l’efficacité et la fiabilité. »
Innovation technologique d’automatisation menée par les communautés open source
La tendance à l’automatisation des déploiements périphériques n’est pas sans rappeler le parcours vers l’IA, où les innovations sont dirigées par des groupes open source, des fabricants d’infrastructures et des fournisseurs de services cloud, déclare Tung. Elle note que les communautés open source telles que LF Edge sont à la pointe des innovations et élaborent des définitions de normes critiques dans des domaines tels que la communication, la sécurité et la gestion des ressources.
« Les fournisseurs d’infrastructure créent des solutions qui permettent d’exécuter le calcul n’importe où et d’être intégré dans n’importe quoi », déclare Tung. « Il inclut de nouvelles capacités matérielles ultra-basse consommation, ultra-rapides, connectées n’importe où, ultra-sécurisées et privées. » Elle ajoute : « La 5G ouvre de nouvelles opportunités aux fournisseurs d’équipements de réseau et aux opérateurs de télécommunications pour innover avec des réseaux privés et publics avec des capacités de calcul embarquées ».
Dans le même temps, les innovations des fournisseurs de cloud facilitent l’extension des pratiques de DevOps et de gestion cloud centralisées à la périphérie. « Juste comme [the] le cloud central permet à tout développeur d’accéder facilement aux services, nous voyons maintenant la même chose se produire pour des technologies telles que la 5G, la robotique, le jumeau numérique et l’IoT », déclare Tung.
L’intégration définie par logiciel de plusieurs services réseau est devenue l’approche technologique la plus importante pour automatiser les déploiements en périphérie, déclare Ron Howell, architecte réseau en chef chez Capgemini Americas. La sécurité du réseau, équipée de méthodes de déploiement Zero Trust incorporant des fonctionnalités de périphérie SASE, peut considérablement améliorer l’automatisation et simplifier le déploiement et la surveillance d’une solution de calcul de périphérie. De plus, une fois déployés, les outils et méthodes d’observabilité de la pile complète qui intègrent l’AIOps aideront à maintenir de manière proactive les données et les ressources de calcul en périphérie disponibles et fiables.
L’IA appliquée à la périphérie du réseau est désormais largement considérée comme la voie à suivre en matière de disponibilité de la périphérie du réseau. « L’AIOps, lorsqu’il est utilisé sous la forme d’une observabilité complète de la pile, est une amélioration clé, déclare Howell.
Une variété d’options sont déjà disponibles pour aider les organisations qui cherchent à évoluer vers l’autonomie en périphérie. « Celles-ci commencent par l’intégration et la gestion des actifs physiques et fonctionnels, et incluent des mises à jour automatisées des logiciels et de la sécurité, ainsi que des tests automatisés des appareils », explique Gallina. Si un appareil fonctionne avec une certaine forme de fonctionnalité ML ou AI, AIOps sera nécessaire, à la fois au niveau de l’appareil pour maintenir le modèle ML local à jour et garantir que les bonnes décisions sont prises dans n’importe quelle situation ainsi que dans n’importe quel backbone ML /AI qui peut être situé sur site ou dans des systèmes périphériques centralisés.
Les expériences physiques et numériques se rejoignent à la périphérie
Tung utilise le terme « phygital » pour décrire le résultat lorsque des pratiques numériques sont appliquées à des expériences physiques, comme dans le cas de la gestion autonome de centres de données en périphérie. « Nous considérons la création d’expériences phygitales hautement personnalisées et adaptatives comme l’objectif ultime », note-t-elle. « Dans un monde phygital, n’importe qui peut imaginer une expérience, la construire et la mettre à l’échelle. »
Dans un environnement informatique de pointe qui intègre des processus numériques et des appareils physiques, la gestion pratique du réseau est considérablement réduite ou éliminée au point où les pannes et les temps d’arrêt du réseau sont automatiquement détectés et résolus, et les configurations sont appliquées de manière cohérente dans l’ensemble de l’infrastructure, ce qui simplifie et simplifie la mise à l’échelle. plus rapide.
Le contrôle automatique de la qualité des données est un autre avantage potentiel. « Cela implique une combinaison de données de capteurs, d’analyses de périphérie ou de traitement du langage naturel (NLP) pour contrôler le système et fournir des données sur site », explique Gallina. Un environnement de périphérie autonome peut également profiter aux entreprises grâce à un approvisionnement matériel à distance sans intervention à distance à grande échelle, avec le système d’exploitation et les logiciels système téléchargés automatiquement depuis le cloud.
Gallina note qu’un nombre croissant d’appareils périphériques sont désormais fournis avec des systèmes d’exploitation dédiés et divers autres types d’outils de support. « Des applications et des places de marché prêtes à l’emploi commencent à être disponibles, ainsi qu’un nombre croissant de projets open source », déclare-t-il.
Les fournisseurs travaillent sur des solutions pour gérer de manière transparente les actifs périphériques de presque tous les types et avec n’importe quelle technologie sous-jacente. Les projets logiciels open source orientés edge, par exemple, tels que ceux hébergés par la Linux Foundation, peuvent encore favoriser l’adoption à grande échelle, déclare Gallina.
Le matériel optimisé pour l’IA est une technologie informatique de pointe en plein essor, dit Gallina, avec de nombreux produits offrant interopérabilité et résilience. « Les solutions et les services pour le contrôle, la gestion et l’analyse de la qualité de la collecte de données Edge sont susceptibles de se développer énormément au cours des prochaines années : tout comme les applications cloud natives l’ont fait », ajoute-t-il.
Les leaders de l’automatisation AI on Edge incluent IBM, ClearBlade, Verizon, les hyperscalers
De nombreuses technologies sont déjà disponibles pour les entreprises qui envisagent l’automatisation en périphérie, y compris des offres de développeurs hyperscaler et d’autres fournisseurs spécialisés. Un exemple est KubeEdge, qui propose Kubernetes, un système open source pour automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des applications conteneurisées.
Gallina note qu’en 2021, l’ISG a classé les intégrateurs de systèmes Atos, Capgemini, Cognizant, Harman, IBM et Siemens comme les leaders mondiaux de l’IA sur la technologie de pointe. Parmi les principaux fournisseurs d’informatique de pointe figurent les hyperscalers (AWS, Azure, Google), ainsi que les fournisseurs de plateformes de pointe ClearBlade et IBM. Sur le marché des télécoms, Verizon se démarque.
Les fonctionnalités spécifiques à la périphérie offrent autonomie et fiabilité
Les fournisseurs intègrent des fonctionnalités de disponibilité numérique et physique dans leurs offres dans le but de rendre la technologie de pointe plus autonome et fiable. Les fournisseurs utilisent généralement deux méthodes pour assurer l’autonomie et la fiabilité : des capteurs internes et des composants matériels redondants, explique Gallina.
Les capteurs intégrés, par exemple, peuvent utiliser la surveillance sur site pour contrôler l’environnement, détecter et signaler les anomalies, et peuvent être combinés avec des composants de basculement pour le niveau de redondance requis.
Tung énumère plusieurs autres approches :
- Caractéristiques physiques inviolables conçues pour protéger les appareils contre les accès non autorisés.
- Identifiants sécurisés intégrés aux chipsets permettant aux appareils d’être authentifiés facilement et de manière fiable.
- Protocoles réseau à configuration automatique, basés sur des réseaux ad hoc et maillés, pour assurer la connectivité dans la mesure du possible.
- Configurations de démarrage partitionnées afin que les mises à jour puissent être appliquées sans risque de briquer les périphériques si l’installation se passe mal.
- Capacités de surveillance matérielle pour garantir que les appareils redémarrent automatiquement s’ils ne répondent plus.
- Vérification de l’intégrité au démarrage à partir d’une racine de confiance sécurisée, protégeant les appareils contre l’installation de matériel malveillant.
- Environnements de calcul et d’exécution sécurisés fiables pour garantir l’exécution de calculs approuvés sur des données protégées et privées.
- Pare-feu avec détection d’anomalies qui détectent des comportements inhabituels, indiquant des défauts émergents ou un accès non autorisé.
Auto-optimisation et IA
Les réseaux nécessitent un nombre presque infini de paramètres de configuration et de réglages fins pour fonctionner efficacement. « Les réseaux Wi-Fi doivent être ajustés en fonction de la puissance du signal, les pare-feu doivent être constamment mis à jour avec la prise en charge des nouveaux vecteurs de menace, et les routeurs périphériques ont besoin de configurations en constante évolution pour appliquer les accords de niveau de service (SLA) », déclare Patrick MeLampy, un boursier Juniper. chez Juniper Networks. « Presque tout cela peut être automatisé, ce qui permet d’économiser du travail humain et des erreurs humaines. »
L’auto-optimisation et l’IA sont nécessaires pour opérer à la périphérie et déterminer comment gérer le changement, explique Tung. Que devrait-il se passer, par exemple, si le réseau tombe en panne, si l’alimentation est coupée ou si une caméra est mal alignée ? Et que devrait-il se passer lorsque le problème est résolu ? « Le bord ne va pas évoluer si ces situations nécessitent des interventions manuelles à chaque fois », prévient-elle. La résolution des problèmes peut être résolue en implémentant simplement une règle pour détecter les conditions et hiérarchiser le déploiement des applications en conséquence.
Points clés à retenir
La périphérie n’est pas une technologie unique, mais un ensemble de technologies travaillant ensemble pour prendre en charge une topologie entièrement nouvelle qui peut connecter sans effort les données, l’IA et les actions, déclare Tung. « Les plus grandes innovations sont encore à venir », ajoute-t-elle.
Pendant ce temps, le pendule oscille vers des centres de périphérie de réseau plus nombreux mais plus petits situés plus près des besoins des clients, complétés par des services cloud plus importants qui peuvent gérer des charges de travail supplémentaires qui sont moins sensibles au facteur temps, moins critiques et moins sensibles à la latence, explique Howell. Il note que le seul facteur qui reste immuable est que l’information doit être hautement disponible à tout moment. « Cette première règle des centres de données n’a pas changé les services de haute qualité qui sont toujours disponibles. »
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