Plusieurs améliorations des produits Edge « software-defined » de VMware ont été annoncées lors de la conférence annuelle Explore organisée à Las Vegas (26 au 29 août). C’est le cas en particulier des fonctions de connectivité et de gestion du trafic en vue d’aider les entreprises à déployer l'IA à la périphérie (edge). Concernant la connectivité, l’entreprise a annoncé que l'appliance VeloCloud Edge 710 disposerait désormais d'une prise en charge combinée de l'accès sans fil fixe et de la connexion Internet par satellite, tout comme les appliances VeloCloud Edge 720 et 740. De plus, les points de présence Symantec - également dans le portefeuille de Broadcom - seront désormais intégrés à VeloCloud SASE, tandis que Edge Compute Stack, une plateforme d'exécution et d'orchestration, est à présent optimisée pour supporter les charges de travail et les modèles de trafic liés à l'IA. 

Selon le cabinet d'études IDC, l'Edge Compute est appelé à jouer un « rôle essentiel » dans le déploiement des applications d'IA. Le cabinet prévoit que les dépenses mondiales en Edge Compute atteindront 232 milliards de dollars en 2024, soit une augmentation de 15,4 % par rapport à 2023. Les applications traditionnelles sont majoritairement exécutées dans le centre de données ou le cloud d'entreprise. Par contre, de nombreuses charges de travail d'IA, en particulier les charges de travail d'IA autonome, comme les caméras d'inférence vidéo, les systèmes de contrôle industriel et d'autres applications de technologie opérationnelle nécessitent un traitement local. « L’intelligence artificielle (IA) en périphérie du réseau ou Edge AI désigne toute l'IA traitée hors des principaux centres de données publics et privés », a expliqué Sanjay Uppal, directeur général de la division Software-defined edge chez Broadcom, qui a achevé l'acquisition de VMware à la fin de l'année 2022. 

Sécurité SASE en mode Edge AI

« Nous avons réorganisé notre portefeuille VeloCloud pour permettre l’exécution des charges de travail IA en périphérie », a-t-il ajouté. « Si l’on prend, par exemple, le produit SASE de VMware, nous proposons un SASE à fournisseur unique, mais désormais, ce SASE à fournisseur unique a la capacité de prendre en charge le réseau lié à ces charges de travail Edge AI », a poursuivi M. Uppal. « De même, VeloCloud Edge Compute Stack dispose d'un mécanisme d'orchestration différent de celui que les entreprises utilisent habituellement dans les centres de données, parce que ce qui est orchestré est parfois distribué à travers des centaines, des milliers, ou même des dizaines de milliers d'emplacements », a-t-il ajouté. « La complexité est d'autant plus grande que les données collectées à la périphérie sont parfois traitées à la périphérie, et qu'elles doivent parfois être corrélées et agrégées au niveau central », a-t-il encore expliqué.

Selon M. Uppal, la dernière version de VeloCloud Edge Compute Stack compte aujourd'hui plusieurs clients à divers stades de mise en œuvre, avec des centaines de déploiements en périphérie. « Nous sommes en phase avec l'approche Edge AI de Broadcom », a déclaré Keith Bradley, vice-président de l’IT et de la sécurité chez Nature Fresh Farms, dans un communiqué. « Nous nous appuyons sur des dispositifs IoT en périphérie, dans nos serres et autres installations, pour surveiller et capturer les données utilisées afin de maintenir en bonne santé des millions de plantations. » Nature Fresh Farms utilise la 5G et le haut débit pour connecter ses installations au Canada et aux États-Unis via le SD-WAN VMware VeloCloud. L’entreprise utilise également VMware VeloCloud SD-Access pour assurer une connectivité, des performances et une sécurité constantes sur ses appareils IoT au niveau des sites distants. « Nous avons amélioré le temps qu’il faut pour que nos produits se retrouvent dans l’assiette du consommateur et qu’ils bénéficient de produits plus savoureux et de meilleure qualité », a expliqué M. Bradley.

Affiner le chemin des flux

VMware utilise aussi l'IA générative dans ses produits. Par exemple, le fournisseur a intégré l'IA générative dans son algorithme d'optimisation dynamique des chemins multiples ou Dynamic Multipath Optimization (DMPO), qui apprend et réagit aux flux et reflux des charges de travail en périphérie. « Nous avons entraîné le DMPO sur des milliers de charges de travail et d'applications », a expliqué Tal Klein, responsable du marketing de la division Software-defined edge chez Broadcom. « L'orchestration correcte de ces charges de travail peut s'avérer cruciale », a-t-il ajouté. « Par exemple, dans une chaîne de magasins équipée de caméras vidéo, chaque caméra produit une certaine quantité de trafic vidéo pour diffuser de la vidéo en continu, mais tout ce trafic n'est pas égal », a-t-il expliqué. « Les moments les plus importants sont ceux où un article est scanné ou un visage reconnu », a-t-il poursuivi. « Il est essentiel de disposer à ce moment-là des ressources nécessaires à la réalisation de l'objectif commercial. De même, dans une usine, si un robot industriel n’obtient pas les bonnes ressources au bon moment, la chaîne de fabrication peut s'arrêter », a fait valoir M. Klein.