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ICTjournal septembre 2018

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36 DOSSIER IoT Analytics

36 DOSSIER IoT Analytics en collaboration avec Trivadis fin, si les plateformes IoT sont basées sur le cloud, elles sont hautement extensibles. Exemples du secteur de l’énergie et des transports publics Prenons comme exemple la plateforme IoT d’une entreprise d’approvisionnement en énergie. Les sources de la plateforme IoT en question sont des installations éoliennes et solaires réparties sur un large périmètre. Ces installations mettent à disposition une multitude d’informations, qui ne sont malheureusement pas toujours harmonisées ni cohérentes. C’est pourquoi les passerelles doivent rapidement récupérer les données auprès des installations afin d’harmoniser les données puis de les transmettre à l’Event-Hub. Celui-ci peut alors transférer les informations aux processus de Streaming Analytics. De là, les tableaux de bord sont ensuite fournis, qui affichent graphiquement l’état actuel des diverses installations. Dans une dernière étape asynchrone, les données ainsi collectées sont de nouveau rassemblées dans un RDBMS classique et enregistrées sous forme d’historique. Les données de masse sont ainsi partitionnées en continu pour que les différents flux de données puissent être traités dans différents processus. De cette manière, l’extensibilité du traitement est assurée même en cas de croissance significative de la quantité de données. Les processus dont les performances sont critiques sont mis en place sur le cloud pour qu’en cas de besoin des ressources supplémentaires puissent être acquises à faible coût. La plateforme IoT que nous venons de décrire permet au fournisseur d’énergie de prendre de meilleures décisions quant à l’achat et la vente d‘électricité grâce à une plus grande transparence. Outre la plateforme, l’Edge constitue un autre domaine de la solution IoT dans lequel les analyses seront de plus en plus souvent réalisées à l’avenir. Cela concerne notamment des analyses de routine très simples et ciblées, pour lesquelles il n’est même pas nécessaire de transmettre les données à une plateforme IoT. On peut par exemple imaginer une caméra de surveillance intelligente qui signale une effraction sans que la vidéo ne soit transmise à la plateforme dans un premier temps. Grâce à la latence réduite qu’implique souvent l’analyse dans le domaine Edge, il est possible de réagir plus rapidement aux événements. Le domaine Enterprise offre également de nombreuses possibilités d’utilisation de l’analyse. Les données IoT peuvent ainsi être associées aux processus Business existants. Prenons l’exemple des transports publics: En traitant des données provenant d’objets connectés (qui transmettent par exemple la géolocalisation des véhicules) avec un algorithme d’intelligence artificielle, nous sommes en mesure d’automatiser le processus d’attribution d’un véhicule selon son type à une place de parc et un parcours en temps réel. Le tout est intégré au système d’information global permettant l’accès aux données depuis les applications métier. Ainsi on s’assure que chaque véhicule a une cadence d’utilisation équivalente. Pour exploiter au maximum la valeur des données IoT, il s’avère donc intéressant de prendre en compte les exigences précédemment citées dans la conception et l’architecture d’une solution IoT, et d’intégrer les éléments d’analyse à tous les domaines d’une solution IoT. Les éoliennes mettent à disposition une multitude d’informations, qui ne sont pas toujours harmonisées ni cohérentes. Bild: RawFilm / unsplash.com Septembre 2018 www.ictjournal.ch © netzmedien ag

en collaboration avec Trivadis IoT Analytics DOSSIER37 «L’architecture doit tenir compte de la quantité et du débit de données» Des smart cities à l’industrie en passant par les appareils électroniques, l’internet des objets ne cesse de se développer. Dominique Duay, Directeur de la succursale Suisse Romande de Trivadis explique les différents moyens pour les entreprises de tirer parti des données produites par les objets connectés et l’architecture permettant leur analyse. Interview: Rodolphe Koller Quels sont aujourd’hui les secteurs les plus avancés en matière d’équipements connectés? Je pense que la plupart des secteurs sont très bien équipés dans ce domaine, mais ils ne jouissent pas tous d’autant de visibilité. Par exemple dans un hôpital, vous avez des quantités d’objets connectés actifs en permanence, mais on en parle beaucoup moins dans la presse que dans le contexte des smart cities, de la domotique ou de l’industrie automobile. Le type de données collectées ainsi que le champ de leur utilisation tout en respectant la protection des individus est déterminant pour l’évolution rapide ou non d’un secteur dans ce domaine. «L’objectif est aussi souvent l’innovation, c’est- à- dire de développer des nouveaux modèles d’affaires grâce aux données IoT.» Dominique Duay, Trivadis A quelles fins les entreprises traitent-elles les données provenant d’appareils connectés? Les objectifs recherchés sont multiples, mais ont un point commun qui est d’accumuler de la donnée pour la transformer en une vraie valeur compétitive sur le marché. Par exemple, dans le secteur industriel, l’objectif peut être d’améliorer la chaîne de production en automatisant les contrôles qualités, dans le domaine des transports en faisant de la prédiction de panne et de l’optimisation de l’utilisation des véhicules et ainsi optimiser la gestion de la maintenance. L’objectif est aussi souvent l’innovation, c’est-à-dire de développer des nouveaux modèles d’affaires grâce à ces données. Vous trouvez des exemples dans le domaine des smart cities, comme les parcmètres ou les candélabres intelligents. Du point de vue de la gestion de l’entreprise toutes ces données accumulées ont un sens si, une fois agrégées, elles permettent d’améliorer la prise de décision et d’optimiser les processus. Quelle architecture mettre en place pour traiter et sauvegarder ces données? Qu’est-ce qu’une plateforme IOT? L’architecture doit tenir compte de la quantité et du débit de données, tout en assurant une latence et un temps de réaction courts et en étant capable de gérer des données et structures très variables. En général, on emploie des architectures telles que Lambda et Kappa – le plus souvent sous une forme adaptée, avec une technologie IoT spéciale, typiquement pour le domaine Edge. Pour rester synthétique et vulgariser on peut résumer ainsi: une plateforme IoT permet d’intégrer des objets dont le travail est de capturer de l’information au fil de l’eau et de la transmettre sans latence ni transformation à un environnement dont le rôle est de traiter, intégrer ces informations. Elle permet aussi de faire des analyses. Et finalement elle peut transmettre une réduction de ces données au système d’information de l’entreprise. Cette plateforme a son propre écosystème logiciel. Quels traitements et analyses vaut-il mieux effectuer sur l’appareil et lesquels sur une plateforme centrale? La productivité, le volume supplémentaire d’informations disponibles et la quantité de données à analyser augmentent considérablement lorsque l’on passe du domaine Device au Edge puis à la plateforme Enterprise. Néanmoins, dans le même temps, la latence, c’est-à-dire la durée de récupération des informations issues des données, devient de plus en plus mauvaise, tout comme le temps de réaction. En règle générale, les décisions directes concernant la commande de l’appareil sont prises en quelques millisecondes, directement sur l’appareil si possible. Sur le serveur Edge, on essaie souvent d’évaluer la pertinence des données afin de pouvoir réduire drastiquement la quantité de données à transférer à l’aide de filtres, et ainsi minimiser l’encombrement du réseau. De son côté, le domaine Enterprise sert à mener des analyses approfondies, à procéder à une intégration complète des données, mais aussi à envoyer du feedback pour les décisions complexes, lorsqu'une certaine latence est acceptable. www.ictjournal.ch © netzmedien ag Septembre 2018