À propos de l'auteurDave Shuman est directeur général des industries connectées et des villes intelligentes chez Cloudera. Il est un expert reconnu de l'IdO avec plus de 15 ans d'expérience dans la conception et le codage d'applications pour l'OLTP et le stockage de données. Expérience approfondie de l'écosystème Apache Hadoop et de la gestion du cycle de vie des informations. En pensant à une voiture autonome, beaucoup pourraient immédiatement penser aux nombreux avantages de pouvoir contrôler à distance la plupart des fonctions d'une voiture via un smartphone, une smartwatch, une tablette ou un ordinateur. Des fonctionnalités telles que la possibilité de verrouiller à distance une voiture si le conducteur l'a oubliée, la possibilité de la retrouver dans un parking très fréquenté, des rappels d'entretien sur divers systèmes (basés sur des données en temps réel et pas seulement lorsque le véhicule est programmé pour notifier) et même le repérage en cas de vol, sont tous les bienfaits des temps modernes. Ils améliorent tous l'expérience utilisateur et de conduite, l'objectif principal de la plupart des appareils connectés à Internet. Cependant, ce n'est que l'extérieur brillant de la voiture connectée et n'égratigne même pas la surface de l'énergie qu'elle contient. En regardant sous le capot métaphorique, les données collectées et utilisées pour rendre la voiture vraiment "intelligente", chacun peut voir les nombreux cas d'utilisation disponibles pour améliorer la vie quotidienne.
Allez au-delà de la peinture
Au lieu de simplement considérer une voiture moderne comme une voiture connectée, elle devrait être considérée comme un écosystème connecté basé sur les données. L'écosystème d'une voiture connectée n'est pas seulement sa capacité à se connecter à un smartphone, mais aussi les informations que la voiture peut collecter sur le monde qui l'entoure. La voiture connectée du futur en est une avec des dizaines de capteurs et de périphériques qui collectent des données à partir de n'importe quoi. Grâce aux infrastructures routières, aux autres véhicules et même aux piétons, les voitures connectées peuvent collecter de grandes quantités de données sur le monde qui les entoure. Toutes les données qu'une voiture connectée peut collecter aident à créer des voitures et des routes plus sûres à l'avenir, informent une logistique plus intelligente et fournissent des informations plus utiles pour une multitude d'industries. Des constructeurs qui construisent des véhicules sûrs aux gestionnaires de flotte qui surveillent les actifs, en passant par les assureurs qui surveillent le comportement de conduite pour rendre les routes plus sûres. Cela est possible en raison du chemin emprunté par les données de périphérie vers l'intelligence artificielle.
Quel est le bord?
« Edge » est certainement le mot à la mode du jour. L'Office of Market Information d'IDC s'attend à ce que les dépenses d'investissement atteignent 18 % des dépenses totales d'infrastructure IoT d'ici 2020. Cependant, les départements marketing ajoutent dès que possible le mot « avantage » à leurs slogans, beaucoup manquent la vérité derrière cet avantage. La technologie est et ce qu'elle peut faire pour les entreprises. Pour clarifier, l'informatique de périphérie implique le traitement des données des appareils IoT où elles sont générées. Ainsi, pour une voiture, il s'agirait de traiter les données collectées pendant la conduite, plutôt que dans un magasin de données centralisé ou un cloud public. Il favorise l'analyse des données en temps réel sans délai car les données sont générées à la source, permettant à l'appareil intelligent de fonctionner comme prévu tout en réduisant la bande passante Internet. Bien que l'informatique avancée ait des objectifs différents, elle est généralement associée à l'Internet des objets, car elle se concentre sur les appareils et les technologies liés aux « objets » de l'Internet des objets. Par exemple, Edge connecte des machines industrielles précédemment déconnectées pour acquérir et collecter des données exploitables.
Aiguisez le bord pour dissiper les idées fausses courantes
L'edge computing a de nombreuses applications et évolue constamment, mais le concept d'edge computing n'est pas particulièrement nouveau. En fait, cela remonte à au moins 25 ans, lorsque le réseau de diffusion de contenu (CDN) d'Akamai a développé des technologies plus proches des utilisateurs. Les solutions informatiques avancées peuvent prendre de nombreuses formes différentes. Ils peuvent être mobiles, comme les données collectées en temps réel depuis une voiture connectée, ou autonomes. Ils peuvent être statiques, comme des informations lentement collectées à partir d'une solution de gestion de bâtiment ou d'une plate-forme pétrolière offshore. Et il peut s'agir de solutions hybrides pour des infrastructures telles que les hôpitaux. Les données des dossiers médicaux électroniques (DME) sont relativement statiques, mais les données mobiles des patients collectées en temps réel peuvent être partagées et distribuées à des fins de suivi et d'évaluation. La véritable valeur de l'informatique avancée dans les solutions IoT réside dans le fait que, avec l'augmentation rapide de l'utilisation des capteurs, en particulier dans les environnements industriels tels que les installations de fabrication et les plates-formes pétrolières offshore, les données collectées peuvent être trouvées directement à la source. Il s'appuie ensuite sur la technologie mise en place par l'organisation pour traduire et analyser ce qui a été capturé, ce que cela signifie et où cela doit être stocké. Beaucoup pourraient penser qu'Edge collecte et transmet simplement des données et les dépose dans un programme d'analyse. Cependant, ce n'est tout simplement pas vrai. Dans de nombreux cas, le bord convertit les données brutes du signal en informations traitables ; Transformation de données analogiques en données numériques. En fait, Edge est en fait une extension décentralisée des réseaux cloud et de centres de données. L'Edge Computing complète et enrichit les solutions sur site ; Il est donc essentiel d'intégrer des modèles capables de modifier le processus de prise de décision. L'objectif est d'exploiter l'analyse prédictive qui, par exemple, peut aider un véhicule autonome à déterminer quand s'arrêter ou ce qu'il faut éviter, selon ce qui est présenté.
Alors, quel avantage cela a-t-il à voir avec la voiture connectée?
La capacité d'analyser les données créées à la périphérie (dans la voiture connectée) peut produire des résultats qui étaient auparavant impossibles en raison des limitations associées aux réseaux étendus de voitures connectées. La technologie des voitures connectées bénéficie principalement de la connectivité des réseaux cellulaires et la transmission continue de toutes les données générées sur les réseaux cellulaires serait coûteuse et prohibitive. Dans les voitures que l'on peut acheter aujourd'hui, il existe déjà une multitude de capteurs, comme la marche arrière et l'avertissement à l'approche d'un objet. Dans une voiture autonome, il faudra beaucoup plus de capteurs. Cependant, pour que les capteurs fournissent la valeur dont ils ont besoin, il doit y avoir un appareil capable de traiter les informations en temps réel. Par exemple, si vous êtes dans un véhicule autonome pendant une tempête de neige, votre connexion Internet peut ne pas être fiable, ce qui peut conduire à une situation très dangereuse. Des dispositifs embarqués dans le véhicule garantissent que le véhicule reçoit les mises à jour nécessaires pour une conduite sûre. Dans les usines, les périphériques peuvent aider à prévoir les pannes des machines. Des anomalies peuvent survenir dans la façon dont le travail est produit, ce qui peut entraîner moins de défauts dans les voitures qui sont construites. La véritable puissance de la voiture connectée réside dans le chemin parcouru par les données de pointe vers l'intelligence artificielle. Dans la voiture connectée, les données sont capturées, consolidées et envoyées à une plateforme d'analyse continue en temps réel pour être enrichies. Cela peut servir de base pour développer des applications de centre de service, des rapports de vente et des tableaux de bord d'ingénierie. Avec les résultats d'une plate-forme d'analyse, les scientifiques des données peuvent former en continu des modèles d'IA et les utiliser pour pousser les modèles à l'extrême afin d'améliorer les performances des véhicules. C'est un voyage continu, pas une progression linéaire. L'informatique de périphérie joue un rôle central dans la réalisation de cet avenir connecté. Cependant, les données qui circulent dans les deux sens doivent être enrichies d'une plate-forme d'analyse de flux évolutive capable d'intégrer, de stocker et d'analyser des données pour obtenir des données. Information clé. et des informations immédiatement exploitables. Sans cela, les entreprises ne seront pas en mesure de traiter des flux de données à grande échelle, en temps réel et à volume élevé, ou de gérer et de surveiller des applications et des alimentations avancées. L'avènement de l'informatique avancée et de la voiture connectée offre de nombreuses opportunités, et en comprenant la puissance du transfert de données de la périphérie à l'intelligence artificielle, nous ouvrirons les portes d'un avenir véritablement connecté. Dave Shuman est directeur général des industries connectées et des villes intelligentes chez Cloudera