Les objets connectés pourraient avoir besoin du Fog Computing

Les objets connectés de types industriels amènent à repenser l’utilisation du Cloud. Pour analyser efficacement ces données volumineuses générées en flux continu certains ont imaginé un traitement local au plus près de groupes d’objets sur le principe du Fog Computing

 Fog Edge Computing

Avec 50 milliards d’objets connectés en 2020 il va falloir repenser l’usage du Cloud.  Les objets connectés sont déjà très largement répandus et s’emparent progressivement de tous les secteurs. Le grand public y voit le moyen d’améliorer la vie quotidienne alors que les entreprises les utilisent déjà pour contrôler et améliorer les processus industriels et proposer de nouveaux services. Les villes et les véhicules deviennent intelligents en utilisant différents types de capteurs. Nous n’en sommes qu’aux prémisses, les technologies existent reste à imaginer des usages qui répondront à de véritables attentes ou qui apporteront une véritable valeur ajoutée. Cette capacité à rendre intelligent notre environnement est liée à ces capteurs qui se multiplient, aux données collectées par ces capteurs et à la rapidité de traitement de ces données. Le triptyque objets connectés, big data et Cloud deviendra incontournable pour transformer cet univers d’objets connectés en systèmes intelligents

 Le flux continu de données générées par les objets industriels va challenger les réseaux. Le Cloud est un moyen simple et souple pour traiter de manière économique cette masse de données qui ne va cesser de s’amplifier avec le temps et les nouveaux usages. On oublie cependant la particularité des objets connectés qui dans de nombreux cas vont se trouver disséminés géographiquement de façon plus ou moins dense pouvant créer par endroit des concentrations d’objets. Dans le cas de l’internet industriel et du Machine to Machine (M2M) on pourrait être face à une densification d’équipements connectés générant des volumes d’informations importants en flux continu. La question du traitement efficace de ces informations se pose alors. Transférer la totalité des informations pour les traiter de manière consolidée dans un cloud peut solliciter abusivement les infrastructures réseaux et créer des contentions et des problèmes de performances incompatibles avec le besoin de prise d’actions en temps réel.

 Le fog Computing en complément du Cloud. Certains ont donc imaginé une manière différente de gérer ces flux d’informations. Plutôt que de tout traiter dans un cloud centralisé pourquoi ne pas assurer tout ou partie du traitement au plus près des objets. C’est le principe du « Fog Computing » ou du « edge computing ». Cette nouvelle tendance technologique amène l’intelligence dans les équipements d’extrémité de réseau en embarquant des logiciels d’analyse vidéo, de traitement local de processus et permet de connecter des matériels complémentaires comme lecteur de badges, antenne LoRa etc… Le fog computing n’a pas pour vocation à remplacer le cloud mais à le compléter en offrant des réponses locales à l’analyse de données en temps réel, à l’identification des données utiles à renvoyer vers le cloud ou bien encore à la résilience de l’exploitation locale en cas de perte de connexion avec le cloud.  Certains estiment que d’ici 2018, 40 % des données générées par l’IoT seront traitées dans le fog.

A titre d’exemple l’éditeur français Quasardb a déjà adapté sa base de données de type NoSql pour proposer un modèle embarqué de sa base de données dans le contexte de fog computing.

 Le Fog Computing pour sécuriser le réseau ferroviaire américain. En 2008 le congrès américain a souhaité que la technologie Positive Train Control (PTC) soit déployée dans près de 20.000 trains et 65.000 rails sur le territoire américain d’ici 2020 (voir le plan de déploiement).  Ces équipements embarqués contrôlent la vitesse des trains et leurs mouvements pour éviter les risques de collisions.

PTC Video

 

Le système nécessite une base de données des équipements ferroviaire relié à un système de navigation temps réel. Les systèmes de Fog Computing donnent la possibilité d’analyser et de décider en temps réel quelles données doivent être transmises vers le cloud et qu’elles sont celles qui peuvent être supprimées ou stockées. Les opérateurs sont alertés quand les données fournies par les capteurs divergent des normes. Le temps de réaction est accéléré et le réseau ne subit pas de congestion.

Informations complémentaires: L’illustration est tiré du document « Attaining IoT Value: How To Move from Connecting Things to capturing Insights Gain an Edge by Taking Analytics to the Edge » . Dans ce document figurent un certain nombre d’éléments chiffrés.

 

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