« Une vue différente depuis le bord »

Article commandité Avec la technologie, tout comme dans l’immobilier, l’emplacement est crucial. Le nouveau monde post-pandémique de la technologie de l’information distribuée signifie que la séparation physique entre l’infrastructure centrale de l’entreprise et les systèmes de technologie opérationnelle (OT) qui surveillent et contrôlent l’équipement industriel est peut-être plus aigue que jamais. Les architectures serveur, stockage et réseau sont optimisées pour fonctionner dans des environnements en périphérie à faible puissance et contraints en espace qui étaient auparavant exclusivement réservés à l’OT. Cependant, le défi pour les professionnels de la technologie aujourd’hui chargés de veiller sur les nombreux éléments impliqués peut encore avoir des perspectives très différentes sur leurs rôles et responsabilités. Les spécialistes de la technologie de l’information qui s’occupent de l’infrastructure des entreprises auront souvent une vision à plus long terme et plus stratégique, développant par exemple des systèmes de base pour l’avenir. Un serveur qui tombe en panne n’est pas idéal, mais pas nécessairement catastrophique. Les préoccupations du personnel de la technologie opérationnelle (OT) sont généralement plus immédiates. En effet, si un serveur relié à une ligne de production spécifique ou à un système industriel tombe en panne, il doit probablement être traité immédiatement. Cette différence de perspective n’était peut-être pas un problème il y a une ou deux décennies, lorsque les systèmes gérés par chaque équipe étaient très distincts. Mais l’évolution de la périphérie signifie que les architectures d’entreprise peuvent désormais couvrir des centres de données centralisés, le cloud public, le calcul localisé et les systèmes opérationnels. Comme l’explique Pierluca Chiodelli, VP Product Management pour les solutions Edge chez Dell, tout cela s’est produit parallèlement à une explosion de la télémétrie, du streaming vidéo et des données IoT. La maturation des technologies autour de l’IA et de l’apprentissage automatique, associée à de nouveaux formats, signifie que ces données peuvent être traitées plus près de la source, « et commencer à générer des insights en temps réel ».