Vertiv, anciennement connue sous le nom d'Emerson Network Power, a publié le rapport « Définition des quatre archétypes Edge et de leurs exigences technologiques », une analyse complète basée sur des recherches sur les cas d'utilisation de l'informatique Edge, qui identifie quatre archétypes principaux pour les applications Edge et la technologie nécessaire pour les prendre en charge.Les experts de Vertiv's Edge, en collaboration avec un consultant indépendant, ont identifié plus de 100 cas d'utilisation et ont réduit la liste aux 24 qui, selon les estimations, auront le plus grand impact sur les entreprises et les utilisateurs finaux, en fonction de leurs prévisions de croissance, de leur importance critique et de leur impact économique.
Les experts ont identifié des ensembles de données axés sur les exigences de charge de travail pour chaque cas d'utilisation en périphérie de réseau, ainsi que les besoins correspondants en matière de performance, de disponibilité et de sécurité. À cet égard, ils ont étudié les exigences de performance spécifiques, notamment la latence, la disponibilité, l'évolutivité et la sécurité, ainsi que les besoins en matière de chiffrement, d'authentification et de conformité réglementaire. Ils ont également analysé la nécessité d'une intégration avec les applications existantes ou héritées et d'autres sources de données, en tenant compte du nombre de points d'accès en périphérie de réseau.
« Le potentiel du edge computing est immense, mais sa complexité l’est tout autant. Cette recherche vise à mieux comprendre les principaux cas d’usage du edge computing et leurs implications pour la conception et l’exploitation des infrastructures numériques », a déclaré Giordano Albertazzi, président de Vertiv pour l’Europe, le Moyen-Orient et l’Afrique. « En analysant les avantages réellement significatifs sous toutes leurs formes – de la diffusion de contenu aux véhicules autonomes –, nous pouvons aider nos clients, partenaires et autres acteurs à optimiser et à cibler leurs stratégies edge. ».
Les quatre archétypes sont :
Applications gourmandes en données – Il s'agit des cas d'usage où le volume de données rend impossible le transfert direct sur le réseau vers le cloud ou du cloud vers le point d'utilisation, en raison de problèmes liés au volume de données, au coût ou à la bande passante. Citons par exemple les villes, les usines et les bâtiments intelligents, la distribution de contenu haute définition, le calcul haute performance, la connectivité limitée, la réalité virtuelle et la numérisation du secteur pétrolier et gazier. L'exemple le plus courant est la distribution de contenu haute définition : les principaux fournisseurs de contenu, tels qu'Amazon et Netflix, s'associent activement à des fournisseurs de colocation pour étendre leurs réseaux de distribution, rapprochant ainsi les vidéos en streaming gourmandes en données des utilisateurs et réduisant de ce fait les coûts et la latence.
Applications sensibles à la latence humaine: ce type d’application regroupe les cas d’usage où les services sont optimisés pour une utilisation humaine et où la rapidité est primordiale. Tout retard dans la transmission des informations nuit à l’expérience utilisateur et risque de réduire la rentabilité et les ventes du détaillant. Parmi ces cas d’usage figurent le commerce intelligent, la réalité augmentée, l’optimisation web et le traitement automatique du langage naturel (TALN – un domaine de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique qui étudie les interactions entre les ordinateurs et le langage humain).
• Applications de communication machine-à-machine sensibles à la latence – La vitesse est également la caractéristique déterminante de ce modèle, qui englobe le trading boursier, les réseaux intelligents, la sécurité intelligente, l'analyse en temps réel, la distribution de contenu à faible latence et les simulations de forces de défense. Les machines traitant l'information bien plus rapidement que les humains, les conséquences d'une distribution lente sont beaucoup plus importantes que dans le modèle basé sur la latence humaine. Par exemple, des retards dans le trading de matières premières et d'actions, où les prix fluctuent en millisecondes, peuvent transformer des profits potentiels en pertes.
Applications critiques pour la vie – Ce modèle englobe les cas d'utilisation ayant un impact direct sur la santé et la sécurité humaines. Par conséquent, la rapidité et la fiabilité sont essentielles. Parmi ces cas d'utilisation figurent les transports intelligents, la santé numérique, les véhicules connectés/autonomes, les robots autonomes et les drones. Par exemple, les véhicules autonomes doivent disposer d'informations à jour pour fonctionner en toute sécurité, tout comme les drones, qui peuvent être utilisés pour le commerce électronique et la livraison de colis.
« Alors que l’informatique de périphérie continue d’évoluer et de se développer, notre objectif est de mettre en lumière et de simplifier l’infrastructure critique nécessaire à son développement futur en visualisant un large éventail d’applications de pointe à travers le prisme des archétypes les plus pertinents », a déclaré Martin Olsen, vice-président des solutions globales de périphérie et intégrées chez Vertiv. « Vertiv s’appuie sur cette phase initiale de recherche pour définir les exigences technologiques de chaque archétype afin d’accélérer les déploiements de l’informatique de périphérie et de garantir que l’infrastructure sur site offre la sécurité, la vitesse et la disponibilité requises par une application donnée. ».
