Les entreprises se déplacent vers la périphérie, mais la périphérie n'est peut-être pas prête

Pendant des années, nous avons entendu dire que notre meilleur pari était de tout mettre dans le cloud. Maintenant, l'action informatique semble s'éloigner des services centralisés vers la périphérie - embarqué systèmes, capteurs, kiosques, terminaux de point de vente, appareils mobiles, appareils portables, robots, Internet des objets, vous nomme le. Ils exigent des logiciels résidents et produisent et stockent des données locales. Cela signifie que les logiciels et les données s'exécutent - et nécessitent une assistance - à un million d'endroits différents. Comment les professionnels de la technologie doivent-ils se préparer à cet état de choses toujours énervé ?

C'est un gros problème. Selon les estimations d'IDG/Foundry, une moyenne de 35 % des ressources informatiques américaines résident désormais en périphérie, dans un

enquête commandé par Insight Enterprises et signalé par Megan Crouse dans TechRepublic. En outre, 36 % ont indiqué que la nécessité de traiter les données des périphériques périphériques était un objectif prioritaire, une augmentation par rapport aux 27 % de l'année précédente. Il y a une faible latence dans le traitement des données localisées, ainsi que la sécurité de ne pas avoir de données en mouvement.

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Les observateurs de l'industrie conviennent que systèmes de bord feront de plus en plus l'essentiel du travail informatique. "L'apprentissage automatique et les calculs de type agrégation sont de plus en plus déployés à la périphérie", déclare Rob Mesirow, partenaire et leader des solutions connectées/IoT pour PwC. "L'idée clé est de réduire la taille et le nombre d'événements qui doivent être envoyés dans le cloud. Les calculs qui peuvent être effectués en continu sur un nombre limité de flux de données peuvent être facilement déplacés vers la périphérie."

Le temps de réponse en temps réel "est difficile à atteindre à grande échelle avec un seul cluster de cloud computing centralisé", déclare Jeff Fried, directeur de la gestion des produits chez InterSystems. "De même, les analyses en temps réel et en temps quasi réel sont réalisables, et les informations en temps réel sont très populaires, une fois que vous réalisez que vous pouvez y parvenir." 

La poussée vers le bord est une tendance qui ne s'arrêtera pas de si tôt. "Au fur et à mesure que les réseaux sont construits, la fenêtre pour introduire les prochaines grandes technologies et capacités s'ouvrira de plus en plus", déclare Adam Compton, directeur de la stratégie chez Schneider Electric. "Ces capacités auront un impact profond sur nous tous, mais nécessiteront d'énormes capacités informatiques localisées pour garantir que la latence est presque inexistante."

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Dans le même temps, la périphérie n'est peut-être tout simplement pas encore prête pour toute la puissance de calcul et les données qui transitent sur son chemin. "Une grande partie des données générées doivent encore être exploitées d'une manière qui intègre l'IA et des résultats significatifs", prévient Compton. "Les réseaux continuent de se développer. Les goulots d'étranglement sont lentement résolus. Le débit et la latence s'améliorent, mais il reste encore beaucoup de travail à faire avant que les choses n'explosent vraiment à la périphérie."

Par conséquent, le succès du développement de la prochaine génération d'applications killer edge reposera sur « des mises à niveau continues de la fibre et l'infrastructure réseau, la naissance des villes intelligentes et l'évolution de l'IA et de la RA conduiront aux prochaines applications qui tuent », déclare Compton.

Tirer efficacement parti de toutes les données provenant de la périphérie est un autre défi que les entreprises doivent relever. "Même si l'IoT est à l'honneur depuis quelques années maintenant, la plupart des entreprises n'ont pas encore pleinement profité de l'IoT, qu'elles aient ou non déjà déployé des solutions IoT", déclare Mesirow. "Une partie du problème est que les données IoT elles-mêmes ne valent rien à moins qu'elles ne soient liées à une solution à un problème métier particulier. Faire le saut de la collecte de données IoT opérationnelles aux informations IoT n'est pas anodin et de nombreuses entreprises ont du mal avec cela." 

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Le personnel technologique "habitué à se concentrer sur la disponibilité doit commencer à se concentrer beaucoup plus sur le temps de réponse", explique Fried. "En règle générale, les données des appareils doivent être combinées avec des données d'autres sources pour être significatives. Par exemple, les données des dispositifs médicaux de chevet doivent être corrélées avec des données telles que l'heure, l'emplacement et l'identité du patient. Dans la plupart des cas, ces données sont enfermées dans divers systèmes et emplacements."

Compton convient que la gestion de ces énormes flux de données prendra du temps. "Nous avons tous eu l'expérience de savoir qu'un ensemble de données précieux existe mais sans savoir comment y accéder, l'organiser ou le visualiser", dit-il. "Les données volumineuses sont peut-être un vieux terme maintenant, mais cela ne signifie pas que l'ère est révolue."