Traiter un nombre exponentiel de données implique des solutions de calcul toujours plus sophistiquées. S’il y a quelques années encore le cloud computing se présentait comme l’unique alternative, l’edge computing est rapidement passé du statut d’outsider à celui de favori. Que signifient les concepts de cloud computing et edge computing ? Quels sont leurs avantages et inconvénients respectifs ? Faut-il choisir le cloud computing ou l’edge computing ? Faut-il considérer ces deux techniques comme exclusives ou complémentaires ? Nous arbitrons pour vous le match cloud computing vs edge computing.
Qu’est-ce que le cloud computing ?
Le cloud computing est un mode de traitement des données informatiques qui repose sur l’utilisation de data centers (centres de données) ou de serveurs externes pour traiter, analyser et conserver les données. L’information voyage donc en permanence entre l’utilisateur et les data centers.
Actuellement, le cloud computing reste la méthode de traitement de données privilégiée par beaucoup.
Avantages et inconvénients du cloud computing
L’un des plus grands avantages du cloud computing réside dans la flexibilité du service. La puissance de calcul peut être adaptée et modulée en fonction des besoins. De plus, le partage des ressources informatiques donne accès aux services à la demande tels l’IaaS (Internet as a Service), le PaaS (Platform as a Service) ou le SaaS (Software as a Service).
Le cloud computing permet la collaboration sans proximité physique et le partage d’applications et d’interfaces. L’année 2020 a pleinement démontré son utilité.
Grâce au cloud computing, les entreprises ont l’opportunité de mieux gérer leurs coûts et de bénéficier de ressources inabordables autrement. Les questions de sécurité et de maintenance sont déléguées à une société tierce. Le cloud computing demeure donc incontournable pour la plupart des sociétés.
Le cloud computing présente deux inconvénients majeurs :
- Le temps de latence: la position géographique des data centers est souvent éloignée du point d’entrée des données. Il y a donc un temps de latence dans le traitement. Ce temps de latence minime reste souvent imperceptible pour l’être humain. Néanmoins, il peut entraîner des difficultés lorsque les données doivent être traitées en temps réel. L’exemple classique est celui des voitures connectées pour lesquelles une milliseconde de décalage peut causer un accident ;
- L’utilisation de la bande passante: les communications incessantes entre serveurs et utilisateurs utilisent la bande passante et pourraient, à terme la saturer. Les contraintes en matière de scalabilité sont donc bien présentes.
Plus généralement, le cloud computing ne se présente pas comme la solution idéale à l’heure de l’Internet des objets.
Qu’est-ce que l’edge computing ?
L’edge computing est un mode du traitement de données qui vise à effectuer les opérations au plus près de la source des données. On parle bien ici de proximité physique. Les calculs prennent place à la périphérie du réseau ce qui diminue les temps de latence. L’edge computing implique donc une infrastructure locale sous la forme de hardware ou d’équipement (ordinateur, serveur, routeur, drone, etc.). Ces équipements s’apparentent à des micros data centers.
L’essor des objets connectés et le développement de l’internet des objets ont montré les limites du cloud computing. La quantité d’objets connectés est estimée à 20 milliards en 2020. Selon certaines sources, le nombre d’objets connectés atteindra 64 milliards en 2026. Le cabinet de conseil Deloitte évoque même la possibilité d’approcher les 500 milliards d’objets connectés d’ici à l’horizon 2030. L’ensemble de ces objets communiquent Machine to Machine (M2M). La quantité de données transmise en permanence est telle qu’un mode de calcul à distance ne convient plus. L’edge computing, qui va de pair avec la technologie 5G, s'avère donc indispensable pour permettre cette évolution.
Avantages et inconvénients de l’edge computing
L’edge computing permet de diminuer les temps de latence ce qui garantit un traitement des données rapide. La proximité physique permet de réduire les coûts de transmissions de données.
L’edge computing constitue un élément inhérent au développement de diverses technologies pour lesquelles une milliseconde fait la différence. Au-delà des voitures connectées, on peut bien évidemment citer les applications de chirurgie à distance.
Parmi les inconvénients de l’edge computing, on épinglera les éléments suivants :
- Pertes de données liées à la destruction, l’endommagement ou le vol de l’équipement ou du hardware ;
- Risque accru de cyberattaque et donc dépenses de sécurisation élevées. En effet, les équipements de calcul en périphérie constituent des portes d’accès vers le réseau. Néanmoins, l’entreprise garde le contrôle des données et reste maîtresse de leur sécurité ce que beaucoup préféreront en particulier en cas de traitement de données à caractère privé ;
- Les coûts en termes d’infrastructure et d’équipement.
Cloud computing vs Edge computing
Edge computing et cloud computing ne s’excluent pas mutuellement. Chaque mode de calcul informatique a ses avantages et ils doivent dès lors être considérés comme complémentaires. Une bonne infrastructure réseau saura tirer parti et combiner les deux technologies pour fournir la flexibilité nécessaire à l’entreprise.
On l’a dit, le cloud computing présente des limites en matière de bande passante et l’edge computing permet donc de conserver l’infrastructure existante tout en agrandissant le champ des possibilités. On peut dès lors assimiler l’edge computing à une forme de réponse au défi de la scalabilité.
L’arbitrage entre cloud computing et edge computing doit être réalisé au cas par cas et la combinaison des deux modes de calculs constituera souvent la réponse appropriée. Pour déterminer quelle architecture réseau utiliser, une entreprise doit se poser les questions suivantes :
- Quel type de données vais-je traiter ?
- Quel est mon objectif?
- Quel est le budget à disposition ?
- Est-ce que les données sont hautement confidentielles ?
- Comment puis-je faire face à une perte de données?
- Quel est le volume de données à traiter ?
Les réponses à ces questions permettront généralement de privilégier un mode de calcul plutôt qu’un autre.
Consciente de l’importance du tandem cloud computing – edge computing, l’entreprise Ryax a conçu une plateforme de traitement des données adaptée aux infrastructures hybrides. Ryax adopte l’ensemble des technologies nouvelle génération de manière à fournir un SaaS de data engineering toujours plus performant.
N’hésitez pas à nous contacter si vous envisagez d’intégrer la plateforme Ryax dans votre architecture réseau.
La Ryax Team.