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# Edge computing : définition
- URL: https://www.sfeir.dev/edge-computing-definition-2/
- Published: 2024-06-27T13:58:09.000Z
- Updated: 2024-06-27T13:58:09.000Z
- Description: Curieux de connaître l'Edge Computing ? Découvrez en une minute comment cette technologie révolutionne le traitement des données.
- Author: Alexandre Moevi
- Tags: Késaco, Edge computing, Définition

**L'edge computing** (ou informatique en périphérie) est une méthode de traitement des données où les ressources et la puissance de calcul sont à proximité de la source de données. On parle d'edge car le traitement des données ne se fait plus dans les grands centres de données centralisés, mais en périphérie du réseau, comme par exemple sur un serveur local.

Traiter les données au plus proche de la source offre plusieurs avantages :

- **Réduction de la latence.** Les données n'ont plus besoin de voyager jusqu'à un datacenter lointain pour être traitées. Ce gain de temps est crucial pour des applications nécessitant une réponse en temps réel, comme les véhicules autonomes.
- **Économie de bande passante.** En traitant les données localement, les services n'envoient que les informations nécessaires vers le centre de données. Ainsi, les réseaux ne sont pas encombrés de données non pertinentes, ce qui réduit la consommation énergétique et contribue à une informatique plus verte ([#GreenIT](https://www.sfeir.dev/tag/green-it/)).
- **Sécurité accrue.** En corollaire de la réduction de la bande passante, transférer moins de données sur les réseaux réduit la surface d'attaque pour les entreprises, diminuant ainsi les risques de [cyberattaques](https://www.sfeir.dev/cloud/cybersecurite-et-cloud/).
- **Résilience.** Les applications peuvent continuer à fonctionner en cas de défaillance des datacenters distants, assurant ainsi une continuité de service essentielle pour des systèmes critiques.

On retrouve l'edge computing dans divers domaines, tels que l'agriculture, la santé, l'énergie ou encore l'[Internet des Objets](https://www.sfeir.dev/tag/iot/). Dans l'IoT, il permet de traiter les données des capteurs en temps réel pour des applications comme la domotique, les villes intelligentes et les usines connectées.