Dans son roman classique "L'étrange cas du Dr Jekyll et de M. Hyde", Robert Louis Stevenson parle d'une personne avec deux personnalités : le gentil et attentionné Dr Jekyll et le méchant sociopathe M. Hyde. Les gens qui rencontrent l'un ou l'autre pensent qu'ils sont deux personnes très différentes, pourtant ce sont vraiment les deux visages du même homme. Il en va de même en informatique, où l'on peut être tenté d'y voir deux approches opposées : l'informatique avancée et le cloud computing. Les deux répondent au même problème pour mettre en œuvre l'Internet des objets (IoT). Mais, au contraire, je pense que ces schémas informatiques sont les deux faces d'une même médaille. Tout d'abord, popularisé par les industries Internet et mobiles, l'edge computing décrit des architectures où les nœuds ("Edge") proches de l'utilisateur de recherche téléchargent les données du réseau en les mettant en cache, pour améliorer l'expérience client grâce à une latence ultra faible.
Des initiatives telles que «l'informatique en périphérie ouverte» sont des efforts déployés par ces industries pour normaliser le concept. Dans le contexte de l'IoT, l'edge computing signifie que la plupart des tâches informatiques des appareils sont effectuées sur le terrain. Les tâches peuvent être effectuées sur le nœud final lui-même ou sur une passerelle qui relie plusieurs nœuds uniques à Internet. De même, le cloud computing, qui trouve son origine dans le monde des technologies de l'information (TI), décrit les logiciels d'entreprise qui s'exécutent dans le cloud sur des serveurs connectés, par opposition aux serveurs sur site. Dans le contexte de l'IoT, cela signifie que la majeure partie du traitement et de la prise de décision se fait dans le cloud. Vous pouvez voir ces deux options s'opposer l'une à l'autre. Une approche de cloud computing signifierait que votre périphérique périphérique pourrait être plus simple, moins puissant, moins performant et moins coûteux.
Parce que toute la logique et la programmation sont dans le cloud, c'est très flexible. Les mises à niveau sont faciles et peuvent suivre des processus informatiques bien établis. D'autre part, l'edge computing offre d'autres avantages. Étant donné que le nœud final effectue la majeure partie du travail, le calcul du nœud est plus résistant aux pannes de réseau et il est facile de mettre en œuvre des schémas qui garantissent une disponibilité 24h/7 et 250j/20. Comme les données du capteur sont directement traitées par l'appareil, des décisions en temps réel sont possibles : En termes de prise de décision, les systèmes industriels nécessitent un comportement déterministe (latence prévisible) avec une latence typiquement de 0.5 à 2 ms plutôt que les serveurs et les systèmes informatiques qui peuvent nécessiter XNUMX -XNUMXs. Mieux encore, vous n'avez besoin que de faibles débits de données vers Internet, ce qui se traduit par des coûts de réseau et de cloud réduits en raison d'une bande passante et d'un stockage de données réduits dans le cloud.
les différences sont floues
Bien qu'il semble qu'un choix clair doive être fait ici, la vérité est que ce qui se passe est une tendance à la convergence, ce qui la rend tout sauf dramatique. Les performances dans les nœuds deviennent de moins en moins un problème, et qu'il s'agisse d'un nœud ou d'une passerelle, la périphérie devient plus intelligente. Avec l'IoT, la sécurité et la connectivité atteignent leurs limites. Cela nécessite des contrôleurs plus performants, avec plus de logiciels et plus de flexibilité. L'avantage d'avoir IP dans le nœud final est qu'il pousse la pile de communication avancée à ses limites, nécessitant des processeurs plus puissants avec plus de mémoire, de performances et de logiciels. La confiance des nœuds et la surveillance de la sécurité d'exécution deviennent la norme, et comme personne ne sait ce que les pirates de sécurité trouveront à l'avenir, il est presque obligatoire de pouvoir mettre à jour à distance le micrologiciel de chaque nœud.
Avec l'IoT, le monde des logiciels informatiques et des logiciels embarqués entre en collision, et il est logique que les développeurs convergent vers le langage de codage et les plates-formes de développement. J'ai écrit dans un autre article que l'IoT est le moteur de la "softwareisation du matériel". La dernière version de la plateforme GreenGrass d'Amazon promet d'utiliser le même logiciel dans le cloud que sur l'appareil, une démonstration claire de cette tendance. Tout cela se produit alors que les microprocesseurs (MPU) et les microcontrôleurs (MCU) voient une augmentation vertigineuse de leurs capacités. Les MCU dans la gamme de fréquences de 200 MHz avec des Mo de mémoire flash et des centaines de Ko de RAM, comme la série S7 Synergy de Renesas, sont désormais plus courants. De plus, des MPU d'entrée de gamme capables d'exécuter Linux sont également disponibles, comme la famille Renesas RZ/A. Les familles MCU et MPU disposent d'une prise en charge logicielle avancée, y compris open source, ou peuvent être entièrement prises en charge par un seul fournisseur, comme c'est le cas avec la Renesas Synergy Platform.
L'approche hybride
Le fait est qu'aucune des options, nœud pur ou nuage pur, n'est satisfaisante. Examinez les avantages / inconvénients mis en évidence dans le tableau 1 et réfléchissez à deux fois à ce qui est nécessaire du point de vue du client. Aucun des inconvénients de chaque solution n'est acceptable : personne ne veut d'un nœud coûteux et gourmand en énergie. Personne ne veut avoir des interruptions de service ou une panne de réseau qui diminue la capacité des appareils IoT. Et personne ne veut payer cher pour l'accès au réseau et au cloud, car cet accès n'est qu'une technologie habilitante, pas le service final fourni par l'IoT. En fin de compte, l'appareil IoT idéal, je veux dire celui qui connaîtra un succès commercial, devrait fournir tous les avantages du tableau 2. C'est là que le gentil Dr Edge montre sa vraie nature et peut aussi être M. Cloud. La convergence entre le cloud et le nœud pour la sécurité, la mise en réseau et la plate-forme crée un environnement dans lequel le nœud peut être aussi flexible que le cloud et aussi résilient que les appareils embarqués d'aujourd'hui. La disponibilité d'appareils embarqués de plus grande capacité rend le nœud plus intelligent, au niveau du nœud ou via une passerelle, tout en maîtrisant les coûts et l'alimentation.
Bienvenue Dr Edgecloud
Les historiens de la technologie souligneront sans doute que cette idée de combo hybride n'est pas nouvelle. Lorsque les ordinateurs étaient chers, la solution informatique d'origine dans les années 70 et 80 était "client-serveur", ce qui signifiait qu'un serveur central (le cloud) faisait tout le travail, tandis que le client (la périphérie ou le nœud) n'était qu'un utilisateur. interface. Avec les améliorations spectaculaires des performances et la baisse des coûts de la puissance de calcul au fil des ans, le pendule a complètement basculé dans l'autre sens, comme en témoignent les PC et les stations de travail dans les années 90. Puis est venu Internet, et une fois de plus, l'industrie a penché dans l'autre sens. . Certains se souviennent peut-être de la tentative (échouée) d'Oracle d'introduire un "ordinateur de réseau" à la fin des années 90. Au cours de la dernière décennie, l'augmentation des investissements dans l'informatique et le stockage des serveurs par des méga-entreprises comme Amazon et Microsoft a alimenté la tendance des solutions SaaS et PaaS, les deux options de cloud computing.
Cependant, la périphérie est plus intelligente que jamais et la solution stable est celle où la périphérie et le cloud fonctionnent ensemble pour fournir aux utilisateurs la meilleure qualité de service. La même histoire se répète dans l'IoT, mais beaucoup plus rapidement. Initialement d'une solution cloud avec des appareils stupides, le marché évolue rapidement vers l'approche hybride smart device/smart cloud. Lorsque le dualisme entre les deux solutions disparaît peu à peu, on peut se prosterner et dire bonjour au Dr. nuage de bord !
