IoT et Edge Computing

Extraction des informations en temps réel

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Jusqu'à 11 100 milliards $/an

Le marché de l'IoT aura un impact économique potentiel total compris entre 3900 milliards et 11 100 milliards de dollars par an d'ici 20251

507,5 Zo d'ici 2020

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

47 milliards d'ici 2021

Selon des estimations, 47 milliards d'objets seront connectés d'ici 20213

La possibilité de faire appel à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique permet d'effectuer des analyses en temps réel à la périphérie, voire de les privilégier aujourd'hui et dans les années à venir. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique gagnent en complexité, en polyvalence et en sophistication pour permettre une analyse en temps réel à la périphérie, au niveau du centre névralgique et, finalement, dans le cloud, afin de tirer davantage parti de toutes les données IoT collectées. Les données peuvent être envoyées dans le cloud, où l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent être modelés pour surveiller les tendances 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 (DONNÉES INEXPLOITÉES - EXPLOITER DAVANTAGE LES DONNÉES IOT À LA PÉRIPHÉRIE ET DANS LE CLOUD) DE CHRISTOPHER BERGEY, WESTERN DIGITAL (BLOG DE WESTERN DIGITAL, 06/05/18)

COMMENT EXTRAIRE LA VALEUR DES DONNÉES DE PÉRIPHÉRIE

L'IoT est le moteur de l'analyse en temps réel à la périphérie du réseau

Pour de nombreuses applications de l'IoT, il est désormais essentiel que les données soient examinées et analysées là où elles sont générées, que ce soit au niveau des capteurs embarqués, des caméras de surveillance, des drones, des dispositifs personnels, des robots, des passerelles ou autres, et qu'elles soient même transformées sur place. La possibilité de fournir des analyses en temps réel à la périphérie du réseau peut améliorer l'efficacité opérationnelle, assurer une conduite plus sûre, créer des environnements plus sécurisés, prévoir les futurs entretiens, identifier les comportements d'achat des clients et créer un monde d'opportunités.

La latence du réseau est un défi. Le stockage et la transmission des données, dont la valeur a été prouvée, prennent trop de temps. Le stockage à la périphérie gère les captures de données et fournit des capacités de calcul qui regroupent et analysent ces données en temps réel, afin de fournir des informations immédiates et exploitables au niveau de l'appareil.

LA VALEUR DE L'ANALYSE À LA PÉRIPHÉRIE

L'analyse à la périphérie offre une valeur en temps réel

L'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique, la reconnaissance d'images, de voix et de gestes et d'autres technologies déployées sur des dispositifs de périphérie interagissent en temps réel avec les données capturées pour fournir des informations précieuses. L'assimilation complète de l'analyse peut être transférée dans le cloud où elle peut être utilisée pour former des modèles d'IA pour l'apprentissage automatique ou archivée pour une utilisation future. La possibilité d'accéder à ces informations en temps réel, en fin de compte, aide une entreprise, une activité ou un environnement à gagner en efficacité, ce qui permet d'accroître les possibilités de monétisation de l'application de l'IoT.

Optimisation de la puissance et des fonctionnalités des données à la périphérie

Western Digital offre une vaste gamme de produits allant des dispositifs aux systèmes et plateformes conçus pour optimiser la puissance et les fonctionnalités des données issues de l'IoT et de l'Edge Computing

Les experts de l'IoT sont d'accord

Selon ABI Research, l'une des tendances les plus importantes de l'IoT (le monde connecté - l'Internet de Tout - dans son ensemble) est le rééquilibrage entre l'Edge computing et le Cloud computing. Les débuts de l'IoT et de son précurseur conceptuel, M2M, ont été caractérisés par le rôle crucial d'activateur d'application rempli par les plateformes cloud. Les systèmes intelligents dépendaient essentiellement du cloud pour obtenir des renseignements. De plus, ils étaient composés de dispositifs relativement peu sophistiqués. Cet ancien postulat est actuellement remis en question, car les capacités informatiques au niveau de la périphérie évoluent plus rapidement que celles au niveau du cloud.

SOURCE : EDGE ANALYTICS IN IOT (ANALYSE DE LA PÉRIPHÉRIE DANS L'IOT), ABI RESEARCH, 2015

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Avertissements
1. Source : Unlocking the potential of the Internet of Things (en anglais ; Libérer le potentiel de l'Internet des objets) de James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin et Dan Aharon (McKinsey Global Institute, juin 2015)
2. Source : Edge Computing : A cheat sheet (en anglais ; Edge Computing : l'antisèche) de Mary Shacklett (TechRepublic, 21 juin 2017)
3. Source : IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020 (en anglais ; Les chiffres de l'IoT varient considérablement : dispositifs et dépenses en 2020) de Dennis Knacke (We Speak IoT, 06/10/17)
4. Source : Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016 (en anglais ; Selon Gartner, 8,4 milliards d'objets connectés seront utilisés en 2017, soit 31 % de plus qu'en 2016), communiqué de presse (Gartner, 07/02/17)
5. Source : Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021 (en anglais ; Indice Cisco VNI : Prévisions et méthodologie, 2016-2021) (Cisco, 15/09/17)