Le Edge Analytics permet aux entreprises data-driven de passer directement à l’analyse de leurs données après leur collecte par des objets connectés et des capteurs IoT. Il contribue à éliminer les goulots d’étranglement dans le traitement des données.
Découvrez ce qu’est le Edge Analytics, ses avantages et des cas d’usage concrets pour mieux comprendre cette nouvelle tendance data.
Aller toujours plus vite dans le traitement et l’analyse de données, limiter les étapes qui séparent la collecte de l’exploitation de vos actifs data. C’est la promesse du Edge Analytics. Ce mode de traitement de la donnée, également appelé analyse en périphérie de réseau, est une méthode d’analyse qui mise tout sur la proximité avec la source des données. Elle évite ainsi l’ensemble des étapes qui se rattachent à l’envoi de la data dans un centre de traitement.
Comment fonctionne le Edge Analytics ?
Le Edge Analytics répond à une logique très différente de l’analyse de données traditionnelle – où les données sont généralement transférées vers un centre de traitement distant, tel qu’un serveur ou un cloud, pour analyse. Dans le cas du Edge Analytics, les appareils connectés ou les capteurs situés à la périphérie du réseau collectent les données en temps réel à partir de diverses sources telles que des machines industrielles, des véhicules, des équipements de surveillance, des capteurs IoT, etc.
Les données brutes ainsi collectées sont prétraitées localement. Elles sont alors filtrées et préparées en vue d’une analyse immédiate. Ce pré-traitement local a vocation à nettoyer, échantillonner, normaliser et compresser la data afin de réduire la quantité de données à transférer et de garantir leur qualité, avant l’analyse. Une fois cette phase préliminaire opérée, l’analyse des données est également assurée sur place, à la périphérie du réseau, à l’aide d’algorithmes et de modèles préalablement déployés sur les appareils ou les serveurs locaux.
Avec le Edge Analytics, vous avez la possibilité d’affiner votre stratégie d’analyse de données en ne transférant vers un centre de traitement distant, que les données essentielles ou les événements exceptionnels. L’objectif ? Réduire la bande passante réseau nécessaire et d’économiser les ressources de stockage !
Quels sont les bénéfices du Edge Analytics ?
Si la proximité entre la source des données et les moyens de les traiter et de les analyser apparaît comme le principal avantage du Edge Analytics, vous pourrez en tirer cinq principaux bénéfices.
Bénéfice N°1 : Accélérer la prise de décision en temps réel
Moins de distance entre lieu de collecte de la donnée et lieu de traitement et d’analyse, c’est une perspective de gain de temps à deux niveaux. Le Edge Analytics assurant le traitement des données à la périphérie du réseau, là où les données sont générées, cela permet une analyse en temps réel en éliminant la latence associée à l’envoi de données vers un emplacement distant. Cette dimension temps réel présente un autre avantage : celui de développer l’analyse de données en autonomie.
Bénéfice N°2 : Réduire la latence entre la collecte et l’analyse de la donnée
Le Edge Analytics est une promesse d’exploitation en temps réel de vos actifs data car le traitement des données se fait localement. Dans le cas d’applications nécessitant des réponses rapides, telles que l’Internet des objets (IoT) ou les systèmes de contrôle industriels (de production ou de maintenance prédictive par exemple), le traitement de proximité de la donnée réduit drastiquement la latence et optimise les délais de traitement.
Bénéfice N°3 : Limiter les besoins en bande passante réseau
L’analyse traditionnelle de données repose presque toujours sur le transfert de grandes quantités de data vers un centre de traitement distant. La conséquence : une sollicitation intensive de la bande passante réseau. C’est le cas notamment lorsque votre activité vous amène à générer d’importants volumes de données à un rythme élevé. Le Edge Analytics présente l’avantage de réduire la quantité de données qui doivent être transférées, car une partie de l’analyse est effectuée localement. Seules les informations essentielles ou les résultats d’analyse pertinents sont transmis, ce qui réduit la charge sur le réseau.
Bénéfice N°4 : Optimiser la sécurité et la confidentialité des données
Vous le savez, toutes les données ne présentent pas le même niveau de criticité. Certaines données sensibles ne peuvent pas être transférées hors du réseau local pour des raisons de sécurité ou de confidentialité. Le Edge Analytics permet de traiter ces données localement, ce qui peut renforcer la sécurité et la confidentialité en évitant les transferts de données sensibles vers des emplacements externes.
Bénéfice N°5 : S’engager sur le chemin de l’évolutivité
En diminuant sensiblementla charge sur le réseau, le Edge Analytics facilite l’évolutivité en évitant les goulots d’étranglement liés à la bande passante et ouvre la voie à la multiplication des objets IoT sans risque de surcharge réseau. En effet, l’analyse des données peut être répartie sur plusieurs nœuds de traitement, ce qui facilite l’évolutivité horizontale. L’ajout de nouveaux appareils ou serveurs à la périphérie du réseau permet d’augmenter la capacité de traitement globale et de faire face à une demande croissante sans avoir à reconfigurer l’architecture de traitement centralisée.
Quels sont les principaux cas d’usage du Edge Analytics ?
Si le phénomène Edge Analytics est relativement récent, il est déjà massivement utilisé dans de nombreux secteurs d’activité.
Dans l’industrie
Le edge est déjà largement utilisé dans le domaine de fabrication et de l’automatisation industrielle. Il contribue notamment à veiller sur les outils de production en temps réel, afin de détecter les pannes, d’optimiser la production, de prévoir la maintenance ou encore d’améliorer l’efficacité globale des équipements et des processus.
Dans la santé
Dans le secteur de la santé et de la télémédecine, le Edge Analytics est utilisé dans les dispositifs médicaux connectés pour surveiller les signes vitaux des patients, détecter les anomalies et alerter les professionnels de santé en temps réel.
Dans les villes intelligentes et la mobilité
Le Edge Analytics est également très adapté au secteur des mobilités urbaines et des smart cities. Dans le cadre du développement de transports urbains autonomes par exemple, l’analyse en temps réel permet de détecter les obstacles, d’interpréter l’environnement routier et de prendre des décisions de conduite en toute autonomie.
Dans la sécurité
Le secteur de la surveillance et de la sécurité s’est, lui aussi, saisi du Edge Analytics en permettant l’analyse en temps réel de flux vidéo pour détecter les mouvements ou encore la reconnaissance faciale.