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Le concept d'edge computing (informatique en périphérie de réseau) existe depuis plusieurs années et provient de l'époque des ordinateurs avec interface homme-machine (IHM) ou de l'instrumentation informatique sur site. Avec l'avènement de l'Internet industriel des objets (IIoT), il est rapidement passé d'instrumentation à un dispositif computationnel beaucoup plus puissant.
Comme son nom l'indique, l'edge computing est déployé sur site ou « en périphérie » du cloud computing, où les données sont générées dans leur format natif. Cette nouvelle approche permet de collecter, d'analyser et de synchroniser des données avec un ou plusieurs dispositifs edge computing. Elle peut ensuite permettre de prendre une décision locale de traitement et de stockage avant d'envoyer uniquement les données pertinentes vers le cloud pour des opérations informatiques plus complexes telles que l'IA et d'autres modèles mathématiques.
En substance, l'edge computing améliore localement la fiabilité et les performances sans délai associé au temps de communication aller-retour depuis Internet. Ceci est d'une importance critique lorsque le temps d'échantillonnage du processus et des données est mesuré en millisecondes au lieu de secondes.
Couches de l'edge computing
Les trois couches fondamentales impliquées dans une configuration edge computing sont les capteurs ou les dispositifs de périphérie, la passerelle de périphérie et le cloud ou serveur central. Au fur et à mesure que les données traversent ces couches, chaque couche permet de prendre des décisions. Voyons comment.
Capteurs
Les capteurs intelligents ou les dispositifs de périphérie sont dotés d'un microprocesseur intégré qui collecte les mesures vitales à partir d'une variété de capteurs auxquels il est connecté.
Ces dispositifs peuvent collecter des mesures de données telles que l'horodatage, les heures de fonctionnement, la connectivité, la conformité de l'étalonnage et une multitude d'autres micro-opérations. Le fonctionnement peut même être autonome tant qu'une alimentation est présente et permet la synchronisation des données en cas de perte de connectivité, ce qui garantit en permanence les données. Les capteurs intelligents peuvent même fournir des sorties de contrôle locales sous différentes formes pour l'activation des alarmes.
Passerelle de périphérie
Une passerelle de périphérie se trouve entre les dispositifs de périphérie et le cloud. Il s'agit du référentiel central pour les données des dispositifs de périphérie et la synchronisation avec une autre passerelle de périphérie. La passerelle de périphérie est également le gardien de tous les dispositifs de périphérie qui lui sont connectés, ce qui leur permet d'assurer une authentification et un approvisionnement sécurisés. Seul un traitement de données de plus grande qualité est transmis au cloud pour une modélisation et des analyses.
Les passerelles de périphérie sont configurées pour fonctionner indépendamment du cloud tout en offrant les nombreux avantages du cloud. Plusieurs passerelles de périphérie peuvent être déployées dans un réglage d'usine à grande échelle, chacune travaillant sur des mesures de données spécifiques qui peuvent être synchronisées et unifiées dans le cloud. Le traitement des données importantes peut alors être calculé sans affecter les dispositifs et les passerelles de périphérie locaux.
Cloud
Le cloud est un réseau interconnecté de serveurs virtuels et de services Web hébergés sur Internet. C'est là que les données de plus grande importance en provenance des passerelles de périphérie sont stockées, traitées et analysées.
Avantages de l'utilisation de l'edge computing pour l'IIoT
Le déplacement de l'informatique et de la prise de décision en urgence vers la périphérie du réseau apporte de nombreux avantages, en particulier dans un environnement IIoT. Vous trouverez ci-dessous quelques potentiels exemples.
Vitesse et latence
L'edge computing réduit le temps nécessaire à l'échange de messages au lieu de compter uniquement sur Internet. Cette réduction du temps est essentielle pour les processus et mesures urgents.
Par exemple, lors de la surveillance des performances des équipements, des défaillances ou des accidents, les données générées doivent être analysées instantanément. Il n'y a tout simplement pas assez de temps pour que les données voyagent depuis et vers le cloud. En réduisant la latence du réseau, l'edge computing améliore considérablement le temps de réponse des applications IIoT en temps réel.
Sécurité et fiabilité
Dans un environnement cloud traditionnel, les données générées dans l'ensemble de l'organisation passent par une architecture centralisée. Ce type de configuration est plus vulnérable aux attaques telles que les DDoS (par déni de service distribué) et aux autres cybermenaces. Pour une entreprise industrielle qui dépend de données générées par des processus d'exploitation, de telles vulnérabilités peuvent perturber l'ensemble des opérations.
Grâce à l'edge computing, les risques de sécurité sont répartis entre les dispositifs de périphérie et le cloud. Cela ne signifie pas que la menace de cybersécurité est éliminée, mais plutôt atténuée dans le sens où les infrastructures de périphérie et de cloud doivent être mises en péril ensemble dans le cadre d'une seule attaque pour imposer une menace à l'infrastructure IIoT.
L'architecture distribuée de l'edge computing peut également avoir un impact positif sur la fiabilité. En amenant les opérations informatiques et le stockage sur site, sa fiabilité et sa disponibilité sont améliorées grâce à une moindre dépendance à la connectivité Internet. Les dispositifs de périphérie et de passerelle intelligents continueront de fonctionner même s'ils ont perdu la communication avec le cloud en cas de perturbations temporaires de la connexion Internet.
Économies
L'edge computing permet de réaliser des économies lors des activités informatiques et du stockage des données ; les deux coûts les plus élevés du cloud computing sont distribués sur site. Le coût de la transmission des données réseau, la fréquence du téléchargement/chargement des données et la manipulation des données en série chronologique peuvent réduire les coûts associés aux services d'abonnement au cloud.
Évolutivité
Les besoins informatiques d'une organisation augmenteront probablement à la mesure de la croissance de ses opérations d'usine numérique. La nature distribuée de l'edge et du cloud computing permet à un environnement edge ou cloud computing d'être agrandi, redistribué (voire réduit) sans pour autant imposer l'arrêt coûteux des ressources d'exploitation essentielles, par exemple l'arrêt complet ou partiel des opérations d'usine.
Capteurs intelligents Omega pour l'edge computing
Les capteurs Smart Probe (série SP) d'Omega sont un excellent exemple de dispositifs d'edge computing de pointe. Ces capteurs sont dotés de la fonction différenciée de contrôle local intégré et de contrôle en circuit fermé au point de détection, éliminant ainsi la nécessité de posséder plusieurs dispositifs à usage unique nécessitant une configuration séparée.
Certains capteurs intelligents de la série SP offrent également un contrôle autonome en temps réel via l'alarme et le contrôle.
Par exemple, le capteur IR série SP-001-2 permet un contrôle local des sorties en fonction des valeurs mesurées et des paramètres de fonctionnement. Le capteur peut être réglé pour transmettre des données uniquement en cas de variation importante et souhaitée de la valeur. Cette fonction prolonge l'autonomie de la batterie de l'appareil.
En outre, le capteur intelligent est également capable de déclencher des broches E/S numériques qui peuvent être connectées à une alarme ou à des informations de relais même lorsque le réseau est en panne.
L'edge computing est l'avenir
De plus en plus d'entreprises industrielles déploient les dispositifs IIoT pour améliorer l'efficacité de leurs opérations. Ce nombre va augmenter au cours des années à venir. Bien que les données générées par ces dispositifs IIoT offrent de nouvelles opportunités aux entreprises, elles représentent un nouveau défi pour le stockage, la gestion et le traitement des énormes quantités de données. Dans ce cas, l'utilisation de l'infrastructure cloud traditionnelle ne fait que charger le centre de données en termes de trafic et consomme davantage de ressources informatiques.
L'edge computing élimine ce goulet d'étranglement en distribuant des dispositifs de traitement de données sur site et des dispositifs de périphérie proches de la source. Les entreprises bénéficient immédiatement d'une réponse en temps réel de leurs applications IIoT, car les données sont stockées et traitées directement à la source de la génération d'informations.
Cela permet de prendre des décisions plus rapidement, ce qui est nécessaire pour un environnement d'exploitation industriel où il est requis que les données soient analysées instantanément. De plus, l'edge computing résout efficacement les problèmes de connectivité et réduit le coût de transfert des données vers un serveur centralisé ou le cloud.
Alors que le cloud computing était considéré comme une technologie prometteuse, la croissance du nombre d'applications IIoT indique un avenir où l'edge computing jouera un rôle essentiel.