Les avantages de l'informatique de périphérie

  • En rapprochant l'informatique de périphérie de l'endroit où les données sont générées, les entreprises et les fournisseurs de services peuvent identifier de nouvelles opportunités de revenus, offrir des services innovants et économiser du temps et de l'argent sur les opérations.

  • L'informatique de périphérie réduit la latence du traitement des données, augmente la vitesse de réponse et permet une meilleure gestion du trafic sur le réseau et la conformité aux exigences juridictionnelles en matière de sécurité et de confidentialité.

  • L'informatique de périphérie n'est qu'une partie d'une architecture informatique distribuée et nécessite la prise en compte de l'infrastructure, des dispositifs de périphérie à la périphérie sur site, du réseau au cloud, lors de la conception d'une solution interopérable de la périphérie au cloud.

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La croissance exponentielle des données collectées par des milliards d'appareils IoT et mobiles entraîne le passage de l'envoi des données vers le cloud pour le traitement et le stockage à un modèle distribué où une partie du calcul se produit à la périphérie du réseau, plus près de l'endroit où les données sont créées. Les technologies Intel® peuvent contribuer à accélérer le déploiement de solutions informatiques de périphérie pour répondre à un large éventail d'applications sur de nombreux marchés.

Qu'est-ce que l'informatique de périphérie ?

L'informatique de périphérie fait référence au traitement, à l'analyse et au stockage des données à proximité de l'endroit où elles sont générées afin de permettre une analyse et une réaction rapides, en temps quasi réel. Ces dernières années, certaines entreprises ont consolidé leurs opérations en centralisant le stockage des données et l'informatique dans le cloud. Mais les exigences des nouveaux cas d'utilisation rendus possibles par des milliards de dispositifs distribués - des solutions avancées de gestion d'entrepôt et d'inventaire aux chaînes de fabrication robotisées à vision améliorée, en passant par les systèmes avancés de contrôle du trafic des villes intelligentes - ont rendu ce modèle non viable.

En outre, l'utilisation accrue de dispositifs périphériques - des dispositifs de l'Internet des objets (IoT), tels que les caméras intelligentes, les kiosques de points de vente mobiles, les capteurs médicaux et les PC industriels, aux passerelles et à l'infrastructure informatique - pour obtenir des informations plus rapides et exploitables en temps quasi réel à la source des données, entraîne une croissance exponentielle de la quantité de données générées et collectées.

On estime que d'ici 2025, 75 % des données seront créées en dehors des centres de données centraux, où la plupart des traitements ont lieu aujourd'hui.1 Pour aller plus loin, environ 90 % de toutes les données collectées par les entreprises aujourd'hui ne seront jamais utilisées.2 L'informatique de périphérie permet de tirer parti des données collectées par les dispositifs grâce à un traitement haute performance, une connectivité à faible latence et des plateformes sécurisées.

On estime que d'ici 2025, 75 % des données seront créées en dehors des centres de données centraux, où la plupart des traitements ont lieu aujourd'hui.1

Moteurs de l'informatique de périphérie

Le cloud computing a poussé à ses limites par les besoins des services et des applications qu'elle prend en charge, du stockage et du traitement des données à la réactivité des systèmes. Dans de nombreux cas, l'augmentation de la bande passante ou de la puissance de calcul ne suffit pas à répondre aux besoins de traitement plus rapide des données provenant des appareils connectés et à générer des informations et des actions immédiates en temps quasi réel. Ces lacunes favorisent l'adoption et l'utilisation de l'informatique de périphérie.

Les principaux facteurs contribuant aux défis du cloud sont les suivants :

  • Latence. De plus en plus d'industries mettent en œuvre des applications qui nécessitent une analyse et une réponse rapides. Le cloud computing seul ne peut pas répondre à ces demandes en raison de la latence introduite par la distance entre le réseau et la source de données, ce qui entraîne une inefficacité, des retards et une mauvaise expérience client.
  • Bande passante. L'ajout d'une bande passante de transmission ou d'une plus grande puissance de traitement pourrait résoudre les problèmes de latence. Cependant, comme les entreprises continuent d'augmenter le nombre de périphériques sur leur réseau et la quantité de données qu'ils génèrent, le coût d'envoi des données vers le cloud peut atteindre des niveaux irréalisables qui pourraient être atténués si les données pouvaient être traitées, stockées et analysées à la périphérie.
  • Sécurité et confidentialité. La sécurisation des données sensibles, telles que les dossiers médicaux privés, à la périphérie et la transmission de moins de données sur Internet pourraient contribuer à renforcer la sécurité en réduisant le risque d'interception. En outre, certains gouvernements ou clients peuvent exiger que les données restent dans la juridiction où elles ont été créées. Dans le domaine de la santé, par exemple, il peut même exister des exigences locales ou régionales pour limiter le stockage ou la transmission des données personnelles.
  • Connectivité. Le manque de connectivité Internet permanente peut entraver le cloud computing, mais une variété d'options de connectivité réseau rend la liaison périphérie-cloud computing réalisable. Par exemple, la 5G fournit une connexion à large bande passante et à faible latence pour le transfert rapide de données et la fourniture de services depuis la périphérie.
  • IA. Avec le besoin d'intelligence exploitable en temps quasi réel, les entreprises ont besoin de l'IA à la source des données pour permettre un traitement plus rapide et tirer parti du potentiel de données jusque-là inexploitées.

Avantages de l'informatique de périphérie

Le déplacement de certaines fonctions de données comme le stockage, le traitement et l'analyse loin du cloud et de la périphérie, et plus près de l'endroit où les données sont générées peut offrir plusieurs avantages clés :

  • Augmentation de la vitesse et réduction de la latence. Le déplacement du traitement et de l'analyse des données vers la périphérie contribue à accélérer la réponse du système, ce qui permet des transactions plus rapides et de meilleures expériences qui pourraient être vitales dans les applications en temps quasi réel, comme le fonctionnement des véhicules autonomes.
  • Amélioration de la gestion du trafic réseau. Minimiser la quantité de données envoyées sur le réseau vers le cloud peut réduire la bande passante et les coûts de transmission et de stockage de gros volumes de données.
  • Une plus grande fiabilité. La quantité de données que les réseaux peuvent transmettre à un moment donné est limitée. Pour les sites disposant d'une connectivité Internet médiocre, la possibilité de stocker et de traiter les données à la périphérie améliore la fiabilité lorsque la connexion au cloud est interrompue.
  • Sécurité renforcée. Avec une mise en œuvre appropriée, une solution d'informatique à la périphérie peut renforcer la sécurité des données en limitant la transmission des données sur Internet.

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Bien que l'informatique de périphérie soit une opportunité sans précédent aux organisations pour débloquer la valeur des données, le cloud reste essentiel en tant que dépôt central de données et centre de traitement. L'image ci-dessous montre comment les dispositifs périphériques de collecte de données, de calcul, de stockage et de mise en réseau se combinent pour aider les organisations à tirer le meilleur parti des données à chaque point.

Les dispositifs IoT et de calcul en périphérie collectent des données et les gèrent de l'une des deux manières principales. Les appareils d'informatique de périphérie intelligents dotés de processeurs intégrés peuvent offrir des capacités avancées comme l'analyse ou l'IA embarquée, tandis que les appareils sans processeur envoient les données qu'ils génèrent à un serveur déployé à la périphérie sur site pour le stockage et l'analyse. Un serveur de périphérie sur site peut alors traiter les données provenant des dispositifs informatiques de périphérie et renvoyer les informations critiques nécessaires aux applications en temps quasi réel ou envoyer uniquement les parties pertinentes des données vers le cloud. Les données provenant de nombreux dispositifs d'informatique de périphérie peuvent être consolidées dans le cloud pour un traitement et une analyse plus poussés.

Cas d'utilisation de l'informatique de périphérie

Intel a travaillé avec de nombreux partenaires industriels et clients finaux pour déployer des dizaines de milliers de solutions d'informatique de périphérie. Vous trouverez ci-dessous quatre cas d'utilisation de l'informatique de périphérie qui montrent comment Intel a aidé des entreprises à vivre de nouvelles expériences et à rendre leurs opérations plus efficaces.

Commerce de détail : l'informatique de périphérie peut utiliser des capteurs et des caméras pour améliorer la précision des stocks dans le commerce de détail et contribuer à rendre les chaînes d'approvisionnement et le développement de produits plus efficaces. En outre, l'informatique de périphérie peut prendre en charge l'analyse du comportement des clients en temps quasi réel pour une expérience d'achat améliorée et potentiellement plus sûre. Par exemple, la solution d'IA basée sur la vidéo de Sensormatic a aidé les détaillants à ouvrir les magasins en toute sécurité pendant la pandémie de COVID-19 en suivant l'occupation et en surveillant la distanciation sociale.
Industrie : l'informatique de périphérie peut offrir une base pour l'industrie 4.0 en intégrant les technologies numériques et physiques pour une fabrication plus flexible et réactive. Par exemple, Intel et Nebbiolo Technologies ont collaboré avec des ingénieurs de l'industrie automobile d'Audi pour créer une plateforme évolutive et flexible qui utilise l'analyse prédictive et les algorithmes d'apprentissage automatique pour renforcer les inspections des soudures et améliorer les processus critiques de contrôle de la qualité.3
Éducation : certaines solutions éducatives logicielles utilisent l'IA sur les appareils pour une assistance virtuelle personnalisée, une interaction en langage naturel et même des expériences de réalité augmentée. Par exemple, l'expérience du tableau blanc numérique ViewSonic utilise la technologie de pointe et de vision pour recréer l'expérience de la salle de classe pour les étudiants et les enseignants engagés dans un apprentissage à distance.
Soins de santé : l'informatique de périphérie peut contribuer à transformer les résultats avec les services de surveillance et de télésanté pour les patients hospitalisés et ambulatoires, et utiliser l'inférence de l'apprentissage automatique et approfondi sur les équipements d'imagerie pour aider à détecter plus rapidement les problèmes de santé. Philips a amélioré l'inférence de l'IA pour les images médicales de 188 % sur les équipements de tomodensitométrie existants, sans avoir besoin d'un nouveau matériel coûteux.4

Application de la technologie de l'informatique de périphérie

Dans l'épisode 5 de "The Inside Edge", Steen Graham, directeur général d'Intel IoT, jette un coup d'œil aux applications réelles de l'informatique de périphérie, de la santé à la fabrication en passant par le commerce de détail, pour démontrer comment les solutions d'informatique de périphérie optimisées par Intel peuvent permettre de nouvelles expériences pour les clients et perturber des secteurs entiers.

De meilleurs résultats commencent à la périphérie

L'informatique de périphérie offre aux entreprises et aux fournisseurs de services une opportunité sans précédent de libérer la valeur des données. Avec le bon partenaire, une entreprise peut tirer le meilleur parti des données en tout point. Intel - avec des dizaines de milliers de déploiements de périphérie générant une valeur réelle, des centaines de solutions prêtes à être commercialisées, une technologie basée sur des normes et l'écosystème de développeurs le plus mature au monde - peut vous aider à concrétiser la périphérie intelligente.

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L'expérience d'Intel dans le développement de solutions qui relient le stockage, la transmission, le traitement et l'analyse des données a donné lieu à des dizaines de milliers de déploiements périphériques optimisés par Intel. Pour en savoir plus, consultez les ressources suivantes.

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FAQ

Forum aux questions

L'informatique de périphérie fait référence à un traitement, à l'analyse et au stockage des données plus proches de l'endroit où elles sont produites dans un réseau pour permettre une analyse et une réponse rapides et en temps réel, créant la capacité de monétiser les données, de fournir de nouveaux services, de gagner de nouveaux services et de gagner du temps et de l'argent dans les opérations. Les cinq principaux facteurs qui favorisent l'informatique de périphérie sont la latence, la bande passante, la sécurité, la connectivité et l'IA.

La périphérie du réseau se trouve à l'intérieur de votre réseau, juste à l'extérieur du cœur du réseau, et comprend des emplacements convergents tels que les centres de données régionaux, les bureaux centraux de nouvelle génération (NGCO), les points d'accès filaires fixes, les stations de base d'accès sans fil et les réseaux d'accès radio (RAN).

Le cloud computing de périphérie complète le cloud computing avec l'informatique de périphérie pour certains types de charges de travail. Avec le cloud computing de périphérie, un cloud de périphérie, hébergé sur un serveur de périphérie qui agit comme un micro-centre de données, étend la commodité du cloud aux réseaux de périphérie en plaçant des nœuds de périphérie intelligents plus près des dispositifs, équipements et ressources locaux pour la collecte et le stockage des données et un traitement plus rapide, ce qui réduit la latence pour les applications de périphérie qui dépendent de données en temps quasi réel.

Infos sur le produit et ses performances

1

Rob van der Meulen, « What Edge Computing Means for Infrastructure and Operations Leaders », Smarter with Gartner, 3 octobre 2018, Meulen, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/.

2

Tom Taulli, « What You Need to Kook About Dark Data, » Forbes, 27 octobre 2019, https://www.forbes.com/sites/tomtaulli/2019/10/27/what-you-what-year-dear-data/?sh=62b9d4be2c79.

4

« Intel et Philips Accelerate Deep Learning Inference on CPU in Key Medical Imaging Uses », Intel News Byte, 14 août 2018, https://newsroom.intel.com/news/intel-philips-accelerate-deep-learning-inference-cpus-key-medical-imaging-uses/#gs.kx7zmx. Intel peut modifier la disponibilité des produits et la prise en charge à tout moment sans préavis. Veuillez contacter votre représentant de compte Intel pour obtenir des informations complémentaires.