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[Hub Open Source] Nouveau Livret bleu : l’Open Source pour l’IoT à l’ère du Edge Computing

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in Open Source, Publié le 8 avril 2021 5038Views 0Likes

[Hub Open Source] Nouveau Livret bleu : l’Open Source pour l’IoT à l’ère du Edge Computing

[Hub Open Source] Nouveau Livret bleu : l’Open Source pour l’IoT à l’ère du Edge Computing

4 ans après la publication de son premier opus consacré à l’IoT Open Source, le Hub Open Source publie un nouveau livret bleu sur l’’Open Source pour l’IoT à l’ère du Edge Computing.

Couvrant toutes les couches de l’IoT, des plus applicatives aux plus proches du matériel, cette nouvelle édition met plus particulièrement l’accent sur trois tendances constatées par les auteurs sur ce marché en mutation permanente :

  1. l’approche industrielle de l’IoT, en intégrant les problématiques de sécurité et d’industrialisation
  2. l’approche DevOps pour la gestion IoT au niveau Cloud, de l’intégration à la supervision en passant par le déploiement
  3. l’IoT au centre des nouvelles orientations Edge – Cloud, à travers les solutions structurant le continuum Edge – Cloud

Ce livret bleu expose non seulement les principales technologies de l’IoT mais également leurs possibilités de mise en place par des composants open source à tous les niveaux (capteur, Edge, Cloud).
Il s’intéresse plus particulièrement aux différents aspects de l’implantation d’un parc IoT Cloud open source, de l’intégration au déploiement et à la supervision.

PDF

Livret Bleu Open Source pour l'IoT, à l'ère du edge computing

8 avril 2021
5 MB
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À cette occasion, nous avons posé deux questions à l’un des trois co-rédacteurs de ce livret bleu,  Frédéric Desbiens, Responsable IoT et Edge Computing à la Fondation Eclipse.

Quelle est la place de l’Open Source dans les projets IoT ?

L’Open Source joue un rôle crucial dans l’écosystème IoT. L’immense majorité des produits qu’on y retrouve s’articulent autour d’un cœur open source ou sont complètement open source. Même les produits commerciaux employant une approche totalement propriétaire intègrent une grande quantité de dépendances open source. Pourquoi cela? Certes, le coût et les effets d’échelle y sont pour quelque chose. Mais la principale raison réside dans la flexibilité. Les solutions IoT sont soumises à de nombreuses contraintes, qu’il s’agisse de consommation d’énergie, de durabilité ou de fiabilité.Il est beaucoup plus facile d’adapter le matériel et les logiciels à ces contraintes lorsque le code source est disponible.

Comment le Edge computing a transformé l’intégration des projets IoT Open Source ?

Le Edge Computing vise à distribuer géographiquement les capacités de traitement et de stockage de manière à ce qu’elles soient situées le plus près possible de la source des données. Le concept est loin d’être nouveau; on en retrouve des manifestations dès les premières années de l’informatique. Les dernières années ont cependant été marquées par l’émergence de plateformes bâties sur mesure pour le Edge Computing. Celles-ci prennent en charge les applications et encapsulent la complexité des réseaux et des infrastructures. Par conséquent, le edge computing a grandement facilité l’intégration des projets open source puisque ceux-ci peuvent se concentrer à résoudre les problèmes propres à l’intelligence artificielle, l’automatisation industrielle ainsi qu’à l’acquisition et au traitement des données.

Les auteurs

Frédéric DESBIENS est Gestionnaire des Programmes IoT et edge computing à la Fondation Eclipse. À ce titre, il supervise les activités de plus de 50 projets open source et trois groupes de travail.

Pierre FICHEUX est Directeur technique de la division ECS (Embedded and Connected Systems) de la société SMILE. Il est également enseignant dans plusieurs écoles d’ingénieurs, auteur de nombreux articles ainsi que de plusieurs ouvrages et livres blancs sur les systèmes embarqués, le logiciel libre et l’IoT.

Jonathan RIVALAN est responsable de la cellule de Recherche et Développement d’alter way depuis 2014. Les travaux menés par son équipe visent l’optimisation des plateformes Cloud DevOps, plus précisément par des pratiques de scoring, billing, monitoring, et analyse en continue par Machine Learning (clustering, régression linéaire, NLP, etc.). L’intégralité de leurs résultats sont publiés en open source.

PDF

Livret Bleu Open Source pour l'IoT, à l'ère du edge computing

8 avril 2021
5 MB
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