IdO et informatique en périphérie

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Jusqu’à 11,1 milliards de dollars par an

Le marché de l’IdO aura un impact économique potentiel total de 3 900 à 11 100 milliards de dollars par an d’ici 2025.1

507,5 Zo d’ici 2020

D’ici 2020, plus de cinq millions de capteurs intelligents et autres dispositifs IdO seront utilisés dans le monde et généreront au moins 507,5 zettaoctets de données2.

47 milliards d’ici 2021

On estime qu’il y aura 47 milliards d’appareils connectés d’ici 20213.

Ce qui rend l’analyse en temps réel à la périphérie possible, voire préférable, non seulement maintenant mais dans les années à venir, c’est la possibilité d’utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine. L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine deviennent de plus en plus complexes, polyvalents et sophistiqués pour permettre une analyse en temps réel à la périphérie, sur le hub et, finalement, dans le nuage, afin de tirer davantage de valeur de toutes les données IdO recueillies. Les données peuvent être envoyées dans le nuage, où l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent être formés pour détecter des modèles et obtenir des informations à partir de grands ensembles de données au fil du temps.

SOURCE : UNTAPPED DATA – GETTING MORE FROM IOT DATA AT THE EDGE AND IN THE CLOUD BY CHRISTOPHER BERGEY, WESTERN DIGITAL (BLOGUE WESTERN DIGITAL, 6/5/18)

COMMENT EXTRAIRE DE LA VALEUR DES DONNÉES PÉRIPHÉRIQUES

L’IdO favorise l’analyse en temps réel à la périphérie du réseau

Pour de nombreuses applications IdO, il est devenu essentiel que les données soient passées au crible et analysées là où elles sont générées (à partir de capteurs dans une voiture, de caméras de surveillance, de drones, d’appareils personnels, de robots, de passerelles, etc.) et même transformées sur place. La capacité de fournir des analyses en temps réel à la périphérie du réseau permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle, de rendre la conduite plus sûre, de créer des environnements plus sécurisés, de prévoir la maintenance à venir, d’identifier les comportements d’achat des clients et d’ouvrir un monde de possibilités.

La latence du réseautage est un défi. Le stockage et la transmission de données, dont la valeur existe déjà, prennent trop de temps. Le stockage en périphérie gère les captures de données et fournit les capacités de calcul qui permettent d’agréger et d’analyser ces données en temps réel, afin de fournir des informations immédiates et exploitables au niveau de l’appareil.

LA VALEUR DE L’ANALYSE PÉRIPHÉRIQUE

L’analyse périphérique offre une valeur en temps réel

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, la reconnaissance des images, de la voix et des gestes, ainsi que d’autres technologies déployées sur les périphériques interagissent avec les données capturées en temps réel pour fournir des informations précieuses. La digestion complète des analyses peut être transférée dans le nuage où elle peut être utilisée pour former davantage les modèles d’IA pour l’apprentissage automatique ou archivée pour une utilisation future. La possibilité d’accéder à ces renseignements en temps réel crée, en définitive, une entreprise, une opération ou un environnement plus efficace et plus efficient, ce qui offre de plus grandes possibilités de monétisation de l’application IdO.

Favoriser la puissance et les possibilités des données à la périphérie

Western Digital propose un vaste portefeuille de produits, allant des appareils aux systèmes et aux plateformes, conçus pour permettre la puissance et les possibilités des données générées par l’IdO et l’informatique de périphérie

Les experts en IdO sont unanimes

Selon ABI Research, l’une des tendances les plus importantes de l’internet des objets (ou du monde connecté, l’internet de tout, dans son ensemble) est le changement d’équilibre entre l’informatique périphérique et l’informatique infonuagique. Les premiers jours de l’IdO et de son précurseur conceptuel, le M2M, ont été caractérisés par le rôle essentiel des plateformes infonuagiques en tant que facilitateurs d’applications. Les systèmes intelligents se sont largement appuyés sur le niveau infonuagique pour leur intelligence, et les dispositifs réels qui les composent étaient relativement peu sophistiqués. Cette ancienne installation est en train d’être bouleversée, car les capacités informatiques au niveau de la périphérie progressent plus rapidement que celles de l’infonuagique.

SOURCE : EDGE ANALYTICS IN IOT, ABI RESEARCH, 2015

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Divulgations
1. Source : Unlocking the potential of the Internet of Things by James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin, and Dan Aharon (McKinsey Global Institute, juin 2015)
2. Source : Edge computing: A cheat sheet by Mary Shacklett (TechRepublic, juin 21, 2017)
3. Source : IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020 by Dennis Knacke (We Speak IoT, 6/10/17)
4. Source : Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016, Press Release (Gartner, 7/2/17)
5. Source : Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021 (Cisco, 15/9/17)