Ledge computing (informatique en périphérie ou informatique en périphérie de réseau) est une méthode d'optimisation employée dans le cloud computing qui consiste à traiter les données à la périphérie du réseau, près de la source des données. Il est ainsi possible de minimiser les besoins en bande passante entre les capteurs et les centres de traitement des données en entreprenant les analyses au plus près des sources de données. Cette approche nécessite la mobilisation de ressources qui peuvent ne pas être connectées en permanence à un réseau, tels que des ordinateurs portables, des smartphones, des tablettes ou des capteurs. L'edge computing permet aussi d'éviter la transmission de données nombreuses et peu pertinentes vers les centres de données ou le cloud, apportant fluidité et rapidité de réaction. Ledge computing couvre un large éventail de techniques, notamment celle des réseaux de capteurs sans fil, l'acquisition de données transférables et itinérantes, l'analyse des signatures sur portables, le traitement coopératif en peer-to-peer (fog computing, dew computing, multi-access edge computing, stockage de données réparties, services de cloud à distance, réalité améliorée, et plus encore. L'edge computing repousse les limites d'un réseau en termes d'applications, de données et de puissance de calcul (services), à l'abri de la centralisation dans des datacenters (centres de traitement des données). Ledge computing réplique des fragments d'information dans des réseaux répartis de serveurs web, qui peut s'étendre sur une vaste zone. En tant que paradigme technologique, l'edge computing est apparenté au (ou aussi appelé) mesh computing (Méthode en maillage), peer-to-peer, informatique autonome, grid computing, et par d'autres noms qui impliquent la gestion informatique décentralisée. L'edge computing est apparu pour éviter la transmission de données nombreuses et peu pertinentes vers les Data Centers ou le Cloud, apportant fluidité et rapidité de réaction.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (2)
MATH-436: Homotopical algebra
This course will provide an introduction to model category theory, which is an abstract framework for generalizing homotopy theory beyond topological spaces and continuous maps. We will study numerous
CS-101: Advanced information, computation, communication I
Discrete mathematics is a discipline with applications to almost all areas of study. It provides a set of indispensable tools to computer science in particular. This course reviews (familiar) topics a

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.