Fog computing : dé­fi­ni­tion et ex­pli­ca­tions

L’Internet des Objets (IoT pour Internet of Things) redéfinit le paysage in­for­ma­tique mondial et est déjà reconnu comme une tech­no­lo­gie clé dans de nombreux projets d’avenir. Toutefois, l’ar­chi­tec­ture tra­di­tion­nelle de l’IoT, ca­rac­té­ri­sée par la cen­tra­li­sa­tion et le trai­te­ment des données, ne peut pas évoluer à l’infini, notamment en raison des limites de la bande passante. Dans le cadre du fog computing, des solutions in­no­vantes sont dé­ve­lop­pées pour résoudre de tels problèmes lors de la mise en œuvre de l’IoT.

Qu’est-ce que le fog computing ? Dé­fi­ni­tion

On désigne par « fog computing » une tech­no­lo­gie Cloud dans laquelle les données générées par les terminaux ne sont pas di­rec­te­ment té­lé­char­gées dans le Cloud, mais sont au préalable pré­trai­tées dans des mini-centres de calcul dé­cen­tra­li­sés (Fog Nodes). Le concept inclut une structure réseau qui s’étend des points les plus pé­ri­phé­riques du réseau, où les données sont générées par des dis­po­si­tifs et objets connectés, jusqu’au terminal de données central dans le Cloud public ou dans un data center privé (Cloud privé).

Le « fogging » (on trouve également les termes de fog net­wor­king ou d’edge computing), comme on l’appelle, vise à rac­cour­cir les voies de com­mu­ni­ca­tion et à réduire le débit de données sur des réseaux tiers. Les fog nodes forment une couche in­ter­mé­diaire dans le réseau, qui détermine les données à traiter lo­ca­le­ment et celles trans­mises au Cloud ou à un data center central en vue d’une analyse ou d’un trai­te­ment ultérieur.

La figure suivante montre une re­pré­sen­ta­tion sché­ma­tique des trois couches d’une ar­chi­tec­ture de fog computing :

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• Couche pé­ri­phé­rique (edge layer) : la couche pé­ri­phé­rique comprend tous les dis­po­si­tifs « in­tel­li­gents » (dis­po­si­tifs pé­ri­phé­riques) d’une ar­chi­tec­ture IoT Les données générées au niveau de la couche pé­ri­phé­rique sont soit traitées di­rec­te­ment sur le pé­ri­phé­rique, soit trans­mises à un serveur (fog node) de la couche fog.
• Couche fog (fog layer) : la couche fog comprend un certain nombre de serveurs per­for­mants qui reçoivent les données de la couche pé­ri­phé­riques, les pré­trai­tent, et les té­lé­char­gent dans le Cloud si né­ces­saire.
• Couche Cloud (Cloud layer): la couche Cloud est le terminal de données central d’une ar­chi­tec­ture de Cloud computing.

Une ar­chi­tec­ture de référence pour les systèmes fog a été dé­ve­lop­pée dans le cadre du con­sor­tium OpenFog (désormais IIC pour In­dus­trial IoT Con­sor­tium). Vous trouverez d’autres in­for­ma­tions sur le site Web de l’IIC.

Dif­fé­ren­cia­tion avec le Cloud computing

Le fog computing se distingue avant tout du Cloud computing par le lieu où les res­sources sont mises à dis­po­si­tion et où les données sont traitées. Le Cloud computing se fait gé­né­ra­le­ment dans des data centers cen­tra­li­sés. Des res­sources comme la puissance de trai­te­ment ou la capacité de stockage sont re­grou­pées au niveau de serveurs prin­ci­paux et utilisées par les clients via le réseau. La com­mu­ni­ca­tion entre deux pé­ri­phé­riques ou plus s’effectue donc toujours via un serveur en arrière-plan.

Une telle ar­chi­tec­ture atteint ses limites avec des concepts tels que « l’usine in­tel­li­gente », où les données doivent être échangées en per­ma­nence entre d’in­nom­brables terminaux. Le fog computing recourt ici à un trai­te­ment in­ter­mé­diaire proche de la source de données, afin de réduire le débit de données vers le centre de calcul.

Dif­fé­ren­cia­tion avec l’edge computing

Le débit de données des ar­chi­tec­tures IoT à grande échelle n’est pas le seul in­con­vé­nient du Cloud computing, il y a aussi le problème de la latence. Le trai­te­ment de données cen­tra­lisé est à chaque fois associé au retard dû à des chemins de trans­mis­sion longs. Les terminaux et les capteurs doivent toujours s’adresser au serveur du centre de calcul pour com­mu­ni­quer entre eux, attendre le trai­te­ment externe de la demande ainsi que la réponse. Ces délais dus à la latence de­vien­nent un problème, notamment dans les processus de fa­bri­ca­tion basés sur l’IoT, pour lesquels il faut assurer le trai­te­ment de l’in­for­ma­tion en temps réel, afin que les machines puissent réagir im­mé­dia­te­ment aux incidents.

L’edge computing propose une solution à ce problème de latence. C’est un concept qui, dans le cadre du fog computing, propose un trai­te­ment des données non seulement dé­cen­tra­lisé, mais di­rec­te­ment dans le terminal et donc à la pé­ri­phé­rie (edge) du réseau. Chaque « dis­po­si­tif in­tel­li­gent » est équipé de son propre mi­cro­con­trô­leur per­met­tant le trai­te­ment de données de base et la com­mu­ni­ca­tion avec d’autres appareils et capteurs de l’IoT. Cela réduit non seulement la latence, mais aussi le débit de données au niveau du data center central.

Le fog computing et l’edge computing sont étroi­te­ment liés, bien qu’ils pré­sen­tent des dif­fé­rences es­sen­tielles dans la manière et le moment où les données sont traitées. Dans l’edge computing, les données sont traitées di­rec­te­ment à la source et gé­né­ra­le­ment trans­mises im­mé­dia­te­ment. En revanche, le fog computing consiste à ras­sem­bler et à traiter les données brutes provenant de divers sources au sein d’un centre de calcul in­ter­mé­diaire. Cette approche permet d’éviter la trans­mis­sion de données ou de résultats non per­ti­nents au centre de calcul central. Le choix entre l’edge computing, le fog computing, ou une com­bi­nai­son des deux, dépend du domaine d’ap­pli­ca­tion spé­ci­fique.

Les avantages du fog computing

Le fog computing offre des solutions à divers problèmes des in­fras­truc­tures in­for­ma­tiques de type Cloud. L’accent est mis sur les approches qui pro­met­tent des voies de com­mu­ni­ca­tion courtes et mi­ni­mi­sent le té­lé­char­ge­ment vers le Cloud. Voici une liste des prin­ci­paux avantages :

• Moins de trafic réseau : le fog computing réduit le trafic entre les dis­po­si­tifs IoT et le Cloud.
• Réduction des coûts liés à l’uti­li­sa­tion de réseaux tiers : les opé­ra­teurs de réseau font payer cher le té­lé­char­ge­ment rapide vers le Cloud ; une partie de ces coûts peut être éco­no­mi­sée grâce au fog computing.
• Dis­po­ni­bi­lité hors ligne : les appareils IoT sont également dis­po­nibles hors ligne quand ils sont intégrés dans une ar­chi­tec­ture de fog computing.
• Latence réduite : le fog computing rac­cour­cit les voies de com­mu­ni­ca­tion et accélère ainsi les processus au­to­ma­ti­sés d’analyse et de décision.
• Sécurité des données : quand on a recours au fog computing, le pré­trai­te­ment des données de l’appareil a lieu sur le réseau local. Cela permet une im­plé­men­ta­tion dans laquelle les données sensibles restent dans l’en­tre­prise ou peuvent être chiffrées ou rendues anonymes avant d’être té­lé­char­gées sur le Cloud.

Les in­con­vé­nients du fog computing

Le trai­te­ment dé­cen­tra­lisé dans des petits data centers présente également des in­con­vé­nients. Ceux-ci sont avant tout le fait des coûts de main­te­nance et d’ad­mi­nis­tra­tion d’un système distribué.

• Coûts de matériel plus élevés : les terminaux et capteurs IoT de l’ar­chi­tec­ture fog computing doivent être équipés d’une unité de trai­te­ment sup­plé­men­taire pour permettre le trai­te­ment de données local et la com­mu­ni­ca­tion entre appareils.
• Aug­men­ta­tion des besoins de main­te­nance : le trai­te­ment dé­cen­tra­lisé des données implique des besoins accrus de main­te­nance. La raison en est que les éléments de trai­te­ment et de stockage sont répartis sur l’ensemble du réseau et que, con­trai­re­ment aux solutions Cloud, ils ne peuvent être ni maintenus ni ad­mi­nis­trés de manière cen­tra­li­sée.
• Défis sup­plé­men­taires en sécurité réseau : le fog computing est sensible aux attaques de type « homme du milieu » (ou in­ter­cep­teur).