Une architecture physique pour le traitement en périphérie
Il s ’ agit d ’ un problème courant depuis des années : si un périphérique génère de gros volumes de données à traiter instantanément , alors transférer ces données vers une base de données centralisée introduit à chaque fois une latence . L ’ IoT rencontre des problèmes similaires lorsqu ’ il s ’ agit de choisir entre performances et latence .
Prenons par exemple le cas d ’ une machine qui analyse la qualité d ’ une pièce automobile pendant le processus de fabrication . Si la machine scanne de manière optique la pièce et détermine qu ’ elle ne répond pas aux critères de qualité , elle la rejette automatiquement . Bien que ceci limite la main d ’ œuvre humaine nécessaire , il faut encore un temps considérable pour transmettre les données vers la base de données centralisée et le moteur de calcul , qui détermine la réussite du processus de fabrication et retourne les résultats à la machine . De tels retards posent un problème même pour les réseaux à haute vitesse , car une bande passante élevée ne garantit pas une latence faible .
Le cloud complique ce processus davantage encore . Au lieu que les données du périphérique soient retournées au datacenter , elles sont envoyées à un serveur distant pouvant se trouver à des milliers de kilomètres et , pour aggraver la situation , l ’ envoi s ’ effectue via l ’ Internet ouvert . Toutefois , en raison de la quantité de traitement requis dans de tels cas , il se peut que le cloud soit la solution la plus rentable pour les développeurs .
L ’ informatisation de la périphérie déplace la majeure partie du traitement de données vers la périphérie du réseau , à proximité de la source ( un appareil IoT tel qu ’ un capteur ). Ce modèle nous permet de diviser les charges de travail entre le segment de données ( qui réside traditionnellement sur un cloud public ) et le segment de calcul ( proche de l ’ appareil IoT ). L ’ objectif de l ’ informatisation de la périphérie est de traiter les données nécessitant un traitement rapide afin de pouvoir retourner rapidement les résultats au périphérique ; dans ce cas , le statut réussite / échec qui indique la réussite ou l ’ échec de la fabrication physique de la pièce automobile . À cela s ’ ajoute la possibilité de poursuivre le traitement lorsque la communication avec le système central a été interrompue .
Toutefois , les données doivent être stockées à proximité du périphérique , qui est généralement provisoire , puis finalement migrées vers le cloud public pour y être définitivement stockées . Ainsi , nous répliquons le traitement et le stockage de données à proximité de la source , mais il s ’ agit davantage d ’ un type d ’ architecture maître / esclave où le système centralisé devient finalement la « source de vérité » pour toutes les données et où le traitement en périphérie est simplement un nœud du système centralisé .
Il faut une meilleure stratégie et éventuellement un investissement accru en temps et en argent dans le processus de développement pour produire des systèmes IoT plus performants et mieux conçus pouvant gérer de manière rentable les exigences et la complexité croissantes de l ’ IoT .
Objectifs
L ’ IoT a radicalement changé les exigences liées au traitement et à la gestion des données . Par le biais d ’ une architecture commune qui exploite le cloud de base et la technologie non cloud , et qu ’ il est facile d ’ associer à la technologie existante et émergente , nous disposerons d ’ un cadre solide pour un modèle de traitement de données IoT plus réactif qui réduira en fait les coûts opérationnels .
Cette architecture doit également être capable d ’ exploiter le traitement données-réponse , ainsi que l ’ informatique cognitive qui existe à la périphérie du réseau et qui est donc plus proche des capteurs et des périphériques surveillés et contrôlés . En outre , pour une utilisation plus responsable des données IoT , l ’ architecture doit relier directement les données aux règles , aux politiques et aux comportements et doit pouvoir réinculquer le comportement désiré aux périphériques ( par exemple , les problèmes
46 | THE DOPPLER | AUTOMNE 2016