Introduction

À l'ère des volumes de données toujours plus importants et des applications sensibles à la latence, l'edge computing représente un changement de paradigme majeur. Plutôt que de transférer toutes les données vers des centres de données cloud distants, l'edge computing rapproche le calcul, le stockage et l'intelligence des capteurs, appareils, machines et réseaux locaux de production des données. Cela réduit la latence, préserve la bande passante, améliore la confidentialité et la sécurité et permet une prise de décision en temps réel.

Le marché de l'Edge Computing devrait passer de 49,62 milliards de dollars américains en 2023 à 272,27 milliards de dollars américains en 2031 ; il devrait croître à un TCAC de 23,7 % au cours de la période 2023-2031.

Stratégies de croissance

Innovation produit et nouveaux lancements

Par exemple, ADLINK a récemment annoncé la série DLAP de plateformes d'IA edge durcies, conçues pour des performances de calcul élevées (jusqu'à 91,1 TFLOPS, par exemple) et la prise de décision en temps réel en environnements industriels. La société a également lancé un module HPC COM compact basé sur l'architecture Intel Core Ultra, pour des performances élevées dans des formats compacts.

Partenariats, écosystèmes et consortiums

ADLINK structure son consortium EdgeOpen pour co-créer avec ses partenaires de l'écosystème tels que NVIDIA, Foxconn, TTTech Auto, NXP, etc. Il est même devenu membre du SOAFEE SIG pour piloter des normes pour les véhicules définis par logiciel.

Croissance inorganique (acquisitions, fusions et acquisitions)

Les principaux acteurs ont tendance à acquérir des entreprises d'infrastructures ou de logiciels de pointe pour étendre leurs capacités. Par exemple, les acteurs des centres de données de pointe peuvent se développer en acquérant des acteurs de la colocation ou des microcentres de données.

Expansion géographique et échelle de déploiement

Les entreprises investissent dans des centres de données et des nœuds périphériques locaux, notamment en Asie-Pacifique, en Europe et sur les marchés émergents. Dell, par exemple, a créé des centres d'innovation en périphérie (par exemple à Singapour) pour personnaliser les solutions localement.

Différenciation des logiciels et des services

Outre le matériel, la fourniture de services de gestion des appareils, d'orchestration, d'inférence IA/ML, de sécurité et d'intégration permet de verrouiller les clients sur les plateformes.

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Segments clés

Par composant

Matériel

Logiciel

Services

Par taille d'organisation

PME et grandes entreprises

Par application

Villes intelligentes

Internet industriel des objets

Diffusion de contenu

Réalité augmentée et réalité virtuelle

Par industrie

Fabrication

Énergie et services publics

Gouvernement

Informatique et télécommunications

soins de santé

Commerce de détail et biens de consommation

Tendances futures

IA Edge et inférence sur l'appareil

L'augmentation des calculs (par exemple, l'inférence des réseaux neuronaux) se déplacera vers la périphérie, réduisant ainsi la dépendance au backhaul vers le cloud. Le partitionnement entre les appareils, la périphérie et le cloud est également une tendance croissante (par exemple, l'inférence DNN fractionnée).

Intégration avec la 5G/6G et les réseaux privés

Les opérateurs de télécommunications et les fournisseurs de cloud intègrent le calcul de pointe dans les réseaux d'accès radio, facilitant ainsi les services de pointe à très faible latence (MEC).

Normalisation et cadres ouverts

La fragmentation étant un problème, des efforts tels que SOAFEE, l’orchestration Open Edge et les plateformes Edge Open Source vont s’intensifier.

Plateformes périphériques composables et modulaires

Matériel modulaire (par exemple, modules accélérateurs enfichables, nœuds de calcul empilables) pour personnaliser les systèmes de périphérie par charge de travail.

Cadres de sécurité, de confidentialité et de confiance

La sécurisation des données aux nœuds périphériques, les architectures Zero Trust et la gouvernance locale des données seront essentielles.

Systèmes autonomes et robotique à la périphérie

Les véhicules autonomes, les drones et les robots en mouvement dépendront du calcul de pointe pour la détection et l'actionnement en temps réel.

Opportunités

Nouveaux marchés et secteurs industriels verticaux

La plupart des domaines restent sous-exploités. L'automatisation industrielle en Asie, le déploiement des villes intelligentes en Amérique latine, etc., sont des mines d'or.

Edge-as-a-Service (EaaS) / modèles de consommation

La plupart des entreprises optent pour des modèles de paiement à l'utilisation plutôt que pour des dépenses d'investissement élevées. Les fournisseurs de cloud et les entreprises de plateformes Edge peuvent facturer à la prestation.

Centres de données périphériques et réseaux de micro-centres de données

Construction de micro-centres de données à proximité de zones métropolitaines ou de points d'accès numériques pour placer des nœuds périphériques pour les entreprises locales.

Plateformes d'orchestration hybrides edge-cloud

Des outils d’unification de la gestion sur les couches cloud, cœur et périphérie seront recherchés.

Acteurs clés et développements récents

Technologie ADLINK

Expert en matériel et logiciel edge, ADLINK commercialise des systèmes d'IA edge DLAP robustes pour les ateliers de production (avec un débit élevé et une prise en charge de l'inférence en temps réel). La société a également lancé un module COM HPC compact pour les déploiements edge dans des espaces restreints. ADLINK mène la co-création via son consortium EdgeOpen et collabore avec des partenaires de l'écosystème IA et IoT pour accélérer l'adoption.

Dell Technologies

Dell investit massivement dans les infrastructures Edge. L'entreprise a créé un centre d'innovation Edge (par exemple à Singapour) pour développer et tester des solutions Edge destinées aux secteurs des villes intelligentes, de la fabrication et de la logistique. Son leadership en matière de serveurs, de stockage et d'intégration lui confère un avantage concurrentiel sur les segments Edge.

EdgeConnex Inc.

EdgeConnex est présent sur le marché des centres de données et de la colocation en périphérie de réseau. L'entreprise se développe grâce à des partenariats et des acquisitions pour développer des microcentres de données adaptés aux charges de travail en périphérie. Par exemple, EQT Infrastructure a conclu un partenariat avec EdgeConnex pour développer une capacité de centre de données de plusieurs mégawatts pour les infrastructures cloud, IA et en périphérie de réseau.

Conclusion

L'edge computing n'est plus un terme à la mode, mais est devenu un élément architectural essentiel des systèmes numériques de nouvelle génération. Avec la croissance de l'IoT, les demandes d'analyse en temps réel, l'émergence de l'IA et le besoin d'applications sensibles à la latence, l'edge computing représente une proposition de valeur forte.

Pour réussir dans cet environnement dynamique, les entreprises devront combiner une innovation matérielle et logicielle poussée, des partenariats solides, une orchestration de l'écosystème et des modèles économiques évolutifs. Le paysage concurrentiel comprend les fournisseurs de puces, les fabricants de matériel informatique, les fournisseurs de cloud, les opérateurs de télécommunications et les opérateurs de centres de données.

Dans les années à venir, avec la maturation des déploiements 5G/6G et la prolifération des applications natives de pointe, le succès appartiendra de plus en plus à ceux qui seront capables de fournir des systèmes de pointe sécurisés, modulaires, basés sur des normes et optimisés verticalement.

Foire aux questions (FAQ)

Quelles sont les différences entre l’edge computing et le cloud computing ?

L'edge computing traite les données à proximité de leur lieu de création (sur des appareils, des passerelles, des micro-centres de données), tandis que le cloud computing consolide les calculs dans des centres de données massifs et distants. L'edge computing minimise la latence et la consommation de bande passante, et peut améliorer la confidentialité et la sécurité.

Pourquoi l’edge computing est-il devenu si important aujourd’hui ?

En raison des quantités croissantes de données de capteurs/IoT, des cas d'utilisation d'IA/ML en temps réel, des déploiements 5G prenant en charge la connectivité à latence réduite, ainsi que de l'inefficacité et du coût de l'expédition de tout cela vers le cloud.

Quels sont les plus grands défis liés à l’adoption de l’edge computing ?

Les défis sont l’hétérogénéité des périphériques périphériques, la variabilité de la connectivité, l’orchestration et la gestion des ressources distribuées, les menaces de cybersécurité, les écarts de normalisation et la gestion de la maintenance et des coûts pour de nombreux nœuds dispersés.

Quelles industries tireront le plus de valeur de l’edge computing ?

Automatisation industrielle, systèmes autonomes (drones, véhicules, robots), villes intelligentes, analyse de vente au détail, vidéosurveillance, télécommunications / MEC, soins de santé, surveillance du réseau énergétique et applications AR/VR.

Dans quoi les organisations doivent-elles investir pour réussir à la pointe de la technologie ?

Expertise en systèmes embarqués, expertise en inférence d'IA, orchestration de conteneurs (par exemple Kubernetes on edge), protocoles réseau, sécurité (zero trust) et outils de déploiement/gestion à distance.