Deux tiers des décideurs informatiques prévoient d’augmenter leur investissement dans le cloud computing public d’ici la fin de l’année. C’est ce qu’affirme CBSi qui a interrogé les DSI des grands groupes américains. Cet engouement qui ne faiblit pas est en fait le point de départ d’une transition beaucoup plus ambitieuse : celle de l’internet des objets. S’il fournit pour l’instant des ressources évolutives considérables pour le fonctionnement des appareils, le cloud ne procure pas une puissance illimitée. Pour beaucoup, la solution réside en l’hybridation de l’Edge et du Cloud. Explications…
Selon une étude menée par IDC, les dépenses dans l’internet des objets devraient dépasser les 7 milliards de dollars à l’horizon 2020. Pour Accenture, la valeur créée par l’IoT devrait dépasser les 15 milliards de dollars en 2030. Pour fonctionner, ces appareils nécessiteront une énorme puissance de traitement. A titre d’exemple, une voiture autonome nécessite jusqu’à 200 processeurs ; une performance que le Cloud seul ne peut réaliser. Les données à calculer qui comportent une contrainte de temps devront donc être traitées à la périphérie d’internet pour réduire la pression sur les infrastructures d’informatiques à la demande. Pour reprendre l’exemple de la voiture autonome, les données en temps réel (comme celles qui interviennent dans le contrôle de la voiture) pourront être calculées à la périphérie pour laisser au cloud le soin de traiter les données « non urgentes ».
Au fur et à mesure que les entreprises adoptent les objets connectés et la virtualisation, il devient incontournable de mettre en place une infrastructure décentralisée de traitement et de gestion des données permettant de transférer une partie de l’intelligence artificielle vers des objets en bordure du réseau. C’est ce que l’on appelle l’informatique en périphérique, l’edge computing ou encore le fog computing. La périphérie du réseau améliorera la performance du cloud computing dans la mesure où les objets connectés se chargeront eux-mêmes de la manipulation et de l’analyse des données générées, tandis que seules les informations jugées importantes seraient transférées et traitées vers un cloud data center centralisé. Ce modèle hybride optimise l’infrastructure réseau de l’entreprise, réduit les dépenses d’exploitation et assure une grande flexibilité au niveau des services informatiques.
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