Qu'est ce que l'Edge computing et quels bénéfices pour les industriels ?

En effet,auparavant le monde de l'automatisme et le monde IT n'étaient pas aussi liés qu'aujourd'hui.Aujourd'hui,avec le concept d'industrie 4.0,le fossé qui existait entre l'automatisme et le monde informatique commence de plus en plus à se réduire.Ainsi,l'Egde computing a été introduit pour justement faciliter la convergence entre le monde de l'informatique et le monde de l'automatisme.

Combler le fossé automatisme et informatique est une étape critique dans la réalisation d'une usine vraiment intelligente.Dans le domaine de l'informatique,la "data" représente ce qu'il y' a de plus précieux,avec elle,on peut anticiper ou prédire des phénomènes avant même que ceux-ci ne se passent.Avec la convergence des mondes de l'automatisme et de l'informatique,on pourra ainsi faire " parler les machines".

L'apparition de l'edge computing a permis aux industriels de collecter et d'analyser localement d'énormes quantité de données non structurées provenant de leurs machines où auparavant les données étaient envoyées et traitées dans le cloud.En effet,le traitement des mégadonnées directement dans le cloud nécessitait des temps de réponse plus longs et une grande quantité de bande passante.L'Edge Computing offre une solution viable à ce problème en permettant de délocaliser l'intelligence au niveau de la machine.

Ainsi,avec l'Edge Computing, les données sont traitées aussi près que possible de la source où elles sont générées, sans interagir avec le cloud.De cette façon, d'énormes quantités de données peuvent être directement analysées et filtrées en usine, et seules celles qui sont pertinentes seront envoyées vers le cloud pour un stockage à long terme.

Le traitement des données en périphérie présente de multiples avantages pour les industriels.Premièrement, il offre des améliorations considérables du temps de réponse et de la consommation de bande passante.Deuxièmement, il minimise le transfert de données en réduisant la quantité de données à traiter et à stocker dans le cloud, le coût de la gestion des données dans le cloud est donc réduit.
 

Les équipements d'automatisme fonctionnent souvent en temps réel avec des vitesses de traitement de quelques millisecondes ou inférieures à la milliseconde,on peut ainsi bénéficier du taux de performance des infrastructures d'automatisme et traiter les données localement.Aujourd'hui,l'Edge computing permet au industriels de tirer pleinement parti des avantages de la numérisation.De nombreuses passerelles matérielles comme logicielles permettent aujourd'hui de mettre en oeuvre l'edge computing au niveau de son usine.Le plus souvent,ce sont des PC industriels sur lesquels sont installés des logiciels de collecte et d'analyse de données comme par exemple Node-RED ou EdgeX Foundry.

Si on prend l'exemple d'EdgeX Foundry,c'est un projet open source qui compte  plus de 66 contributeurs et prend en charge plusieurs protocoles de communication tels que le Bluetooth,le Zigbee,le Modbus,l'OPC UA,MQTT,le Bacnet etc.. ce qui permet de l'utiliser comme passerelle logicielle pour des applications d'Edge computing.

Composé d'un set de microservices,EdgeX Foundry est destiné à l'implémentation d'architectures orientées services.Les différentes microservices qui veut être développés dans différents langages (Java,Go,C etc..) sont déployés via Docker et Docker Compose.Les images des conteneurs EdgeX Foundry sont disponibles sur Docker Hub,pour les utiliser on aura donc besoin d'installer Docker.

Les bénéfices de l'edge computing pour les industriels

Supposons que vous disposiez de plusieurs capteurs sur une machine,tous ces capteurs collectent les données et les "upload" sur des serveurs pour calculer par exemple le taux de disponibilité ou le rendement de la machine.Via un service dépoyé sur le cloud,vous aurez accès à l'ensemble des données de la machine à distance.

Mais peut t-on  vraiment parler de temps réel? Si la machine à superviser et les serveurs du cloud se trouvent à des millions de kilomètres de distance,on a forcément des temps de latence plus ou moins élevés.Dans le monde réel une ou deux secondes de retard peut faire une énorme différence.Ainsi, dans ce cas ci une architecture basée sur l'edge computing sera plus adapté si on considère le temps de latence.En effet,les différents systèmes intelligents (capteurs,actionneurs) auront besoin de temps de réponse plus rapide,ainsi,le système doit être en mesure de collecter les données des différents capteurs,de les traiter et d'envoyer des reportings à l'utilisateur en un temps record.