L’Internet des objets (IoT) a transformé la façon dont les entreprises fonctionnent, et l’industrie a connu un passage massif des logiciels sur site aux logiciels informatique en nuage. L’IoT s’est étendu à plusieurs industries destinées aux consommateurs au niveau mondial.Des assistants vocaux intelligents aux maisons intelligentes, les marques élargissent leur gamme de services et expérimentent différentes idées pour améliorer l’expérience client. Les données sur le comportement des clients sont désormais collectées de manière diverse et innovante.

En stockant et en traitant les données à l’aide de la technologie cloud, nous nous sommes libérés de la difficulté incessante d’accéder aux données de manière limitée. Nous pouvons désormais accéder à des fonctionnalités supplémentaires sur nos téléphones, ordinateurs, ordinateurs portables et appareils IoT sans avoir à augmenter sa puissance de calcul ni à investir dans sa capacité de stockage en mémoire – tout le crédit revient au cloud computing.

Cependant, aujourd’hui, il existe un besoin urgent de réduire la latence dans des applications spécifiques, telles que les appareils ménagers intelligents ou les voitures autonomes.

Une extension du Cloud Computing — Fog Computing et Edge Computing

Face aux demandes incessantes de technologies meilleures et plus rapides, les entreprises repoussent continuellement leurs limites pour répondre aux besoins des consommateurs. Cependant, ce faisant, les organisations sont maintenant sceptiques si le cloud seul peut suivre l’afflux élevé de données? Est-il même nécessaire de tout envoyer dans le cloud? Existe-t-il un moyen de stocker sélectivement des données sur le cloud?

Aujourd’hui, la technologie a évolué à plusieurs reprises, si bien que vous pouvez diffuser vos vidéos en direct en 4K dans le monde entier. Internet est passé d’une simple source d’information à un mécanisme d’alimentation de données qui aide à la puissance de calcul haut de gamme. Il passe des architectures centralisées aux architectures distribuées, avec le streaming de vidéos, la réalité virtuelle augmentée &, et va au-delà de ce qui a permis de nombreuses fonctionnalités avancées pour les utilisateurs finaux.

Les applications intelligentes qui utilisent l’IA ou le ML traitent généralement de grandes quantités de données, qui deviennent coûteuses à envoyer ou à stocker dans un service cloud central. De plus, il n’est même pas nécessaire que chaque bit de données collecté soit utile pour le consommateur ou l’entreprise. Si une partie du traitement des données peut être effectuée à la périphérie du réseau, seules les informations cruciales peuvent être transmises au serveur cloud, ce qui permettrait de réduire considérablement les coûts.

Le déplacement de la puissance de calcul au plus près de la périphérie du réseau contribuera à réduire les coûts et à améliorer la sécurité.

Les termes Edge computing et Fog computing semblent interchangeables, et pour un fait, ils partagent certaines similitudes clés. Les systèmes informatiques Edge et Fog rapprochent le traitement des données de la source de génération des données. L’objectif principal de cette opération est de réduire la quantité de données envoyées vers le cloud. Cela permet de réduire la latence et d’améliorer ainsi le temps de réponse du système, en particulier dans les applications critiques à distance.

En rapprochant le traitement des données de la source, les entreprises améliorent également la sécurité car elles n’ont pas besoin d’envoyer toutes les données sur l’Internet public.

Différence entre Cloud, Fog et Edge Computing

Le Edge computing et le Fog computing offrent tous deux des fonctionnalités similaires en termes de transfert de l’intelligence et des données vers des plates-formes analytiques voisines situées soit sur, soit à proximité de la source d’origine des données, qu’il s’agisse de voitures, de moteurs, de haut-parleurs, d’écrans, de capteurs ou de pompes.

Les deux technologies tirent parti de la puissance des capacités de calcul au sein d’un réseau local pour effectuer facilement des tâches de calcul qui peuvent avoir été effectuées dans le cloud. Ils peuvent aider les entreprises à réduire leur dépendance aux plates-formes basées sur le cloud pour le traitement et le stockage des données, ce qui entraîne souvent des problèmes de latence, et sont capables de générer des décisions basées sur les données plus rapidement.

1. Emplacement du traitement des données

La principale différence entre le cloud computing, le Fog computing et le Edge computing est l’emplacement où le traitement des données a lieu.

Dans le cloud computing, les données sont traitées sur un serveur cloud central, généralement situé loin de la source d’information. Elle a lieu sur des services cloud tels que les instances Amazon E2C.

Le calcul de périphérie se fait principalement directement sur les appareils auxquels les capteurs sont connectés ou sur un dispositif passerelle qui se trouve à proximité des capteurs.

D’autre part, le Fog computing déplace les tâches de calcul de périphérie vers des processeurs qui sont connectés au matériel LAN ou directement au LAN afin qu’ils puissent être physiquement plus éloignés des actionneurs et des capteurs.

Ainsi, pour le Edge computing, les données sont traitées sur le capteur ou l’appareil lui-même sans être transférées ailleurs. Au contraire, dans le calcul de brouillard, les données sont traitées au sein d’une passerelle IoT ou de nœuds de brouillard situés dans le réseau LAN.

2. Puissance de traitement et capacités de stockage

Le Cloud computing offre des capacités technologiques de traitement supérieures et avancées. Il peut stocker beaucoup plus de données que le calcul de brouillard qui a une puissance de traitement limitée.

De même, la puissance de traitement et les capacités de stockage sont encore moindres dans le cas de l’Edge computing, car les deux sont effectuées sur les appareils / le capteur IoT lui-même.

3. But

Le Cloud computing est le mieux adapté à l’analyse approfondie à long terme des données. D’autre part, le brouillard et le calcul de bord conviennent mieux à l’analyse rapide requise pour une réponse en temps réel.

Il serait également intéressant de mentionner ici que le cloud computing nécessite un accès Internet 24× 7, tandis que les deux autres peuvent fonctionner même sans Internet. Ainsi, ils sont plus adaptés aux cas d’utilisation où les capteurs IoT peuvent ne pas avoir une connectivité transparente à Internet.

En termes de sécurité, Fog et Edge sont très sécurisés.

Dans le brouillard, les données restent réparties entre les nœuds. Ainsi, il est difficile de manipuler des données par rapport à la structure centralisée du Cloud computing. En informatique de périphérie, les données restent sur l’appareil lui-même, ce qui le rend plus sécurisé sur les trois. Ainsi, dans les cas où la sécurité est une préoccupation majeure, le brouillard et le bord sont préférables.

Encore une fois, puisque les données sont réparties entre les nœuds dans l’informatique en nuage, les temps d’arrêt sont minimes par rapport au cloud computing, où tout est stocké au même endroit et si quelque chose ne va pas, cela détruit tout le système. Même si un nœud tombe en panne dans l’informatique de brouillard, d’autres nœuds restent opérationnels, ce qui en fait le bon choix pour les cas d’utilisation qui ne nécessitent aucun temps d’arrêt.

Résumé

La principale différence entre le périphérique ou l’application IoT communiquant avec un cloud et un nœud réside dans le fait que la communication bidirectionnelle avec un serveur cloud peut prendre jusqu’à plusieurs minutes, alors qu’elle ne peut prendre que quelques millisecondes lors de l’interaction avec des  » nœuds  » placés à proximité du périphérique.

Alors que le cloud computing reste la première préférence pour le stockage, l’analyse et le traitement des données, les entreprises s’orientent progressivement vers l’informatique de pointe et de brouillard pour réduire les coûts. L’idée fondamentale de l’adaptation de ces deux architectures n’est pas de remplacer complètement le Cloud mais de séparer les informations cruciales du générique.

Les applications intelligentes et les appareils basés sur l’IoT nécessitent des outils de prise de décision instantanés, et tandis que les entreprises ajoutent de nouvelles fonctionnalités améliorées et bien meilleures qui aident à prendre des décisions rapides, il existe toujours une latence ou un manque de caractère décisif, ce qui nécessite la mise en œuvre du Brouillard et de l’informatique de pointe.

Les calculateurs Edge et Fog sont destinés à traiter un problème — l’optimisation des performances. Alors que l’informatique de périphérie est largement préférée par les entreprises de télécommunications et les entreprises de télécommunications qui travaillent avec des réseaux de base et des réseaux radio, l’informatique de brouillard est davantage souhaitée par les entreprises de traitement de données et les fournisseurs de services.

Ce n’est pas une tâche facile d’intégrer un système informatique de brouillard ou de périphérie dans une organisation qui s’appuie sur le cloud computing pour ses besoins informatiques depuis des années. Cependant, la nécessité de collecter d’énormes quantités de données, en particulier à l’ère du réseau 5G et des consommateurs regardant des données de qualité 4K ou au moins HD en ligne, les entreprises pourraient devoir repousser leurs limites pour adopter le brouillard ou l’informatique de pointe.

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