ICTjournal septembre 2018

  • Suisse
  • Septembre
  • Entreprises
  • Solutions
  • Gestion
  • Netzmedien
  • Ainsi
  • Plateforme
  • Travail
  • Faire
  • Ictjournal
  • Www.netzmedien.ch

34 DOSSIER Thema en

34 DOSSIER Thema en collaboration avec xxxxxxx Illustration: macrovector / iStock.com Dossier IoT Analytics en collaboration avec Trivadis Comment traiter les données issues des objets connectés? rko. Des parcs éoliens offshore aux appareils domestiques en passant par les machines de production, l’internet des objets ne cesse de s’étendre. Ces équipements ont en commun d’être dotés de senseurs et de produire des données sur leur environnement, sur leur état et sur leur utilisation. Et c’est dans le traitement de ces informations que réside la véritable plus-value des objets connectés. Qu’il s’agisse d’automatisation, d’optimisation, de maintenance prédictive, de connaissance des usages client ou encore d’innovation. Dans ce dossier, Dominique Duay, Directeur de Trivadis en Suisse romande, explique les enjeux architecturaux pour permettre un traitement optimal des données IOT. Car les arbitrages sont nombreux: quelles analyses faut-il effectuer en temps réel à la périphérie, directement sur l’object connecté? quelles données faut-il au contraire transmettre à une plateforme centralisée pour être traitées voire intégrées à des applicatifs existants? Des décisions de multiples facteurs comme la latence, ou le volume et le débit des données produites. Septembre 2018 www.ictjournal.ch © netzmedien ag

en collaboration avec Trivadis IoT Analytics DOSSIER35 Analyse IoT – de l’Edge à l’Entreprise Le nombre d’objets connectés ne cessant de croître, un traitement efficace et judicieux des données IoT s’avère de plus en plus important. Pour ce faire, il est préférable que les outils d’analyse soient intégrés aux différents niveaux de la solution IoT, selon leurs spécificités. L’AUTEUR Dominique Duay Directeur de la succursale Suisse Romande et Membre de la direction, Trivadis Selon Gartner, d’ici à 2020, 20,4 milliards d’appareils seront connectés à l’internet des objets. En 2016, il n’y en avait que 6,4 milliards. À mesure que le nombre d’appareils IoT augmente, le volume de données devient considérable – tout comme la valeur (potentielle) des données qui s’y cachent. Concevoir et mettre en œuvre les solutions IoT correspondantes va donc devenir de plus en plus ardu. En principe, les solutions IoT sont largement event-driven et impliquent de lourdes exigences en termes de temps réel. Cela signifie qu’elles sont souvent tributaires de la latence entre les événements signalés par les capteurs et l’action qu’ils provoquent. L’extensibilité est également une exigence clé: tous le composants d’une solution IoT doivent pouvoir être instanciés aussi souvent qu’on le souhaite, sans que la performance par instance ne s’en voie drastiquement réduite pour autant. Parmi les autres exigences auxquelles doit répondre une solution IoT figurent la disponibilité et la sécurité. Composants d’une architecture IoT Outre les capteurs, les architectures répondant à ces exigences présenteront notamment les caractéristiques suivantes: ·· Optimized Data Storage: cet espace de stockage réunit les données traitées, généralement condensées et proposées aux processus suivants, et prend généralement la forme d’un Data Mart traditionnel ou d’un magasin de données noSQL. ·· Les interfaces utilisateurs sont généralement des représentations graphiques animées des installations et processus. Ici, les éléments clés sont la proximité temporelle, la représentation et le déclenchement d’alarmes et la possibilité d’intervenir manuellement. Edge, Plateforme et Entreprise Gartner a créé une architecture de référence qui divise chaque solution en trois domaines: Edge, Plateforme et Enterprise. Les données brutes des capteurs sont collectées et, le cas échéant, transformées au niveau de l’Edge. Ce niveau englobe entre autres les appareils, les capteurs, les passerelles et les pipelines par lesquels les données circulent vers une plateforme IoT ou un datacenter. Les données sont enregistrées et analysées sur une plateforme IoT. Enfin, dans le domaine Enterprise, les applications, processus et services accèdent aux données de la plateforme IoT afin de lancer ou d’agir sur les processus Business. ·· Logique de proximité avec l’appareil pour la digitalisation des signaux et la transformation d’ordres numériques en actions. Souvent liée à des mécanismes de commande automatisés plus simples. ·· Les passerelles contrôlent des groupes d’appareils et prennent en charge des tâches parfois plus complexes comme le filtrage et le rassemblement des données redondantes. Mais elles fournissent également des interfaces utilisateurs et constituent des points d’accès pour une mise en réseau étendue. ·· Event-Hub: peut transmettre les événements isolés et groupes d’événements depuis les appareils, mais également depuis d’autres sources, via une interface unique. ·· Stream Processing: analyse et transforme (filtre, rassemble, connecte) les différents événements et produit ainsi des données plus adaptées à un traitement ultérieur. Le Stream Analytics permet également de corriger les erreurs ou de démarrer certaines actions spécifiques. ·· Raw Data Storage: permet d’enregistrer toutes les données brutes pertinentes et avec tout l’historique et la granularité. On pourra ainsi effectuer un traitement ultérieur, y compris à d’autres fins jusqu’alors inconnues. Le Raw Data Storage peut par exemple prendre la forme d’un Data Lake ou d’un Data Warehouse classique. Les outils d’analyse gagnent en importance dans la conception et l’architecture des solutions IoT. Dans le contexte d’augmentation du nombre d’appareils et de données IoT évoqué précédemment, les outils d’analyse gagnent en importance dans la conception et l’architecture des solutions IoT. Il est recommandé de les intégrer à tous les domaines d’une solution IoT. Ainsi, les données peuvent être traitées et analysées à différents niveaux. Cela permet également de soulager le réseau. De plus, la répartition des éléments d’analyse sur l’ensemble de la solution IoT renforce la sécurité et la disponibilité de cette dernière. La plateforme IoT est actuellement le champ d’application le plus important pour l’analyse. D’une part, l’analyse sur les plateformes IoT permet de mener des recherches plus complexes, ce qui augmente la qualité des données. Cela vaut pour les analyses descriptives, prescriptives et prédictives. D’autre part, sur les plateformes IoT, la sécurité est généralement plus élevée, puisque les données ne sont pas conservées dans la mémoire de l’appareil mais dans un Data Warehouse ou auprès d’un fournisseur de cloud. En- www.ictjournal.ch © netzmedien ag Septembre 2018