Le marché de L’IoT (Internet des Objets) est en forte croissance, avec des milliards de dispositifs connectés à Internet.
Il devrait se développer encore avec l’arrivée du NB-IoT et de la 5G.
La maintenance prédictive et l’asset tracking sont les applications les plus importantes dans l’IoT en France.
Des enjeux de sécurité et de volumétrie
Si c’est connecté, cela peut être piraté !
Capteurs industriels, dispositifs de suivi logistique, bâtiments intelligents, compteurs intelligents, dispositifs de santé connectés, agriculture connectée, caméras de surveillance intelligentes, véhicules connectés, …
Les objets connectés génèrent des volumes massifs de données dont le stockage et l’analyse nécessitent le développement d’infrastructures robustes et évolutives.
Quels sont les composants clés d’une infrastructure adaptée à l’IoT ?
→ Le cloud
Qu’il soit fourni par AWS, Microsoft Azure ou GCP, le cloud offre une capacité de stockage et de traitement élastique.
→ Le edge computing
Le edge computing consiste à effectuer le traitement des données le plus près possible de la source plutôt que de tout centraliser dans le cloud. Le edge computing permet de réduire la latence et la bande passante nécessaire, ce qui est crucial pour les applications en temps réel de l’IoT.
→ Les bases de données NoSQL
Les bases de données NoSQL telles que MongoDB, Cassandra ou DynamoDB, sont conçues pour gérer des volumes massifs de données non structurées.
→ Les systèmes de gestion de flux de données
Les systèmes de gestion de flux de données (DMS) comme Apache Kafka ou Apache Flink permettent de traiter et d’analyser des flux continus de données en temps réel.
→ Les solutions de stockage objet
Les solutions de stockage objet telles que Amazon S3 sont adaptées au stockage extensible de données non structurées et de fichiers volumineux : images, vidéos et autres données multimédias générées par l’IoT.
→ Sécurité et confidentialité
Chiffrement des données, gestion des identités et des accès, authentification forte sont des mécanismes de sécurité robustes à mettre en place pour protéger les dispositifs IoT qui peuvent générer des données sensibles.
→ Outils d’analyse de données en temps réel
Des outils d’analyse de données tels que Apache Spark, Hadoop ou des solutions d’analyse en temps réel, sont nécessaires pour extraire des informations exploitables à partir des données massives de l’IoT.
→ IA, machine learning et deep learning
L’IA, le machine learning et le deep learning peuvent être utilisés pour extraire des insights plus avancés à partir des données de l’IoT.
→ Mécanismes de redondance et PRA
Pour garantir la disponibilité des données en cas de défaillance, une infrastructure avec des mécanismes de redondance et un PRA bien défini est nécessaire.
L’incidence de l’IoT sur les infrastructures IT ne se limite pas aux questions de volumes de données.
La sécurité est une préoccupation majeure.
Les architectes cloud et experts d’Everwise accompagnent les DSI dans la mise en place d’infrastructures robustes, évolutives et sécurisées, pour faire face aux défis de l’IoT.
