Opportunités IoT : 4 sources d’échec

Opportunités IoT : 4 sources d’échec

Développer un projet d’Internet des objets (IoT) peut être un moyen efficace d’apporter une réelle valeur ajoutée aux entreprises et aux clients. Mais la décision d’investir votre temps, votre argent et vos ressources informatiques dans ce secteur en plein essor ne doit pas être prise à la légère.

Les défis courants de l’IoT peuvent faire obstacle à la réussite. Une mauvaise définition des cas d’utilisation, l’incapacité à évoluer et de mauvaises pratiques en matière de confidentialité et de sécurité peuvent faire échouer les projets IoT. Examinons plus en détail chacun de ces défis et découvrez comment vous pouvez les surmonter.

 

1. Cas d’utilisation imprécis (appareils et données)

De nombreux projets IoT échouent en raison de l’absence de cas d’utilisation clair. À quoi serviront les données de votre appareil IoT et comment allez-vous obtenir des résultats pour votre entreprise ou celle de vos clients ?

Les données et les services de l’Internet des objets peuvent apporter de grands avantages aux consommateurs et aux entreprises. Les cas d’utilisation sont innombrables, de la surveillance à distance des biens à l’amélioration de la santé des personnes, en passant par la gestion de la consommation énergétique.

Chaque application IoT doit avoir une utilité pour ses utilisateurs. Une mauvaise définition du cas d’utilisation entraînera un manque d’investissement, d’intérêt, et, au bout du compte, une baisse de l’adoption. Votre projet IoT doit résoudre un problème ou fournir des avantages, et sa fonction doit être claire pour les investisseurs et les clients. 

Si vous avez l’intention de collecter et d’analyser les importantes quantités de données générées par les appareils IoT, vous devez également définir précisément le cas d’utilisation de ces données. Qu’allez-vous faire de cette intelligence ? À quelles questions espérez-vous répondre ? D’une certaine façon, l’Internet des objets est synonyme de Big Data, ce qui signifie que les cas d’utilisation des projets IoT coïncident souvent avec les cas d’utilisation de l’analytique.

Étudier la demande pour les appareils IoT grand public

Si votre projet IoT s’adresse directement au consommateur, vous devez comprendre qui l’utilisera ou l’achètera. Il est essentiel de cerner la demande pour déterminer la viabilité de votre projet IoT, mais aussi l’expliquer aux éventuelles parties prenantes. Afin d’identifier des cas d’utilisation viables pour votre projet IoT, vous devez collecter des données concrètes sur la demande des consommateurs ou des entreprises. 

L’une des approches de recherche consiste à analyser les informations sur le marché à partir d’une grande variété de sources. L’exploitation des données issues des réseaux sociaux, des interactions avec le service client et des groupes d’études de marché vous donnera un aperçu détaillé et actualisé des besoins.

2. Manque d’évolutivité

« L’Internet des objets basé sur les capteurs entraîne une explosion sans précédent de l’encombrement des données. Aujourd’hui, la plupart de ces données sont mises de côté parce qu’elles ne peuvent pas être traitées avec l’infrastructure existante. C’est l’occasion pour la technologie flash de devenir un pilier de l’infrastructure d’analyse des données instantanées… car [elle] est capable de traiter plusieurs pétaoctets de données, ce qui permet de prendre des décisions en temps réel. » -Michael Cornwell, Pure Storage

Les problèmes liés l’évolution des ressources informatiques sont la principale source d’échec des projets IoT. Selon Microsoft, un tiers des entreprises dont le projet IoT a échoué au stade de la validation de principe ont invoqué un coût de mise à l’échelle élevé.

Comme nous l’avons mentionné plus haut, l’Internet des objets et le Big Data vont de pair. Pour le succès de ces projets, la bande passante du réseau et la puissance de traitement doivent être suffisantes pour gérer l’afflux de données en continu sans paralyser les opérations existantes. Les architectures traditionnelles, notamment les bases de données relationnelles, ne sont généralement pas adaptées au développement de projets IoT plus importants. Ces projets nécessitent une solution de stockage moderne, flexible et évolutive avec une base de données non relationnelle et une puissance de traitement adéquate pour extraire les données stratégiques en temps réel.

 

L’importance de l’évolutivité

Le problème des bases de données traditionnelles réside en partie dans le fait qu’elles utilisent un schéma fixe pour effectuer des requêtes. Lorsque vous saisissez des données dans une base de données relationnelle, elles doivent être « structurées » de manière à être compatibles avec les colonnes et les lignes relationnelles auxquelles accède un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR).

Or, les appareils IoT en génèrent différents types, et généralement à grande vitesse. Lorsqu’ils reçoivent ce type de données, les systèmes de stockage traditionnels peuvent rapidement atteindre leur limite de capacité. Les données doivent également être traitées, nettoyées et triées pour l’analytique en temps réel, et tous les réseaux ne sont pas conçus pour le permettre.

Les solutions de stockage utilisant un SGBDR peuvent devenir lentes avant même d’atteindre leur capacité, car l’index doit être mis à jour chaque fois que vous ajoutez un nouvel enregistrement. Les autres opérations deviennent alors plus gourmandes en ressources à mesure que les relations entre les entrées de la base de données se multiplient.

Scale-up et scale-out

Lorsqu’une base de données traditionnelle et centralisée atteint sa capacité limite, vous pouvez généralement évoluer en achetant des serveurs supplémentaires pour y transférer les données.

Les bases de données distribuées vous offrent la possibilité d’effectuer une mise à l’échelle horizontale (scale-out) plutôt que verticale (scale-up). Elles vous permettent également d’utiliser du matériel de base. Vous pouvez ainsi évoluer en ajoutant de nouveaux serveurs, au lieu de remplacer les serveurs existants par d’autres, plus performants.

La mise à l’échelle horizontale présente d’énormes avantages pour les projets IoT. Il n’est pas nécessaire de migrer vos données vers un nouveau système ou de gérer les charges entre plusieurs systèmes, et vous pouvez facilement ajouter ou supprimer de la capacité de stockage selon vos besoins.

 

3. Sécurité insuffisante

Les problèmes de sécurité peuvent également conduire à l’échec des projets IoT. Vous devez appliquer des principes de sécurité, de chiffrement et de confidentialité dès la conception, à toutes les étapes et dans tous les aspects du processus de développement.

Par exemple, vous pouvez protéger les données en transit et au repos (dans le stockage) à l’aide du chiffrement AES-256. Il est recommandé de faire appel à un fournisseur de services de stockage certifié selon une norme officielle, comme la norme FIPS (Federal Information Processing Standard).

Conformité à la loi sur la protection de la vie privée

Mais ce n’est pas tout. Le respect de la législation sur la protection de la vie privée doit impérativement être pris en compte dans tous les projets IoT. Des textes comme le Règlement général sur la protection des données de l’UE (RGPD), le California Consumer Privacy Act (CCPA) et d’autres réglementations ont des conséquences majeures sur la collecte de données via les appareils IoT.

Le respect des lois sur la protection de la vie privée passe notamment par l’anonymisation des données ou la mise en œuvre de mesures de sécurité, comme le chiffrement mentionné ci-dessus. Mais ces lois interdisent également la collecte d’informations personnelles inutiles, ou imposent de demander le consentement de l’utilisateur dans certaines circonstances.

Gestion des appareils

Dans la mesure du possible, définissez par défaut des paramètres stricts de sécurité et de confidentialité pour les appareils IoT. Le cas échéant, empêchez la modification de ces paramètres par l’utilisateur. Et souvenez-vous : un dispositif IoT vulnérable peut créer une brèche dans votre réseau, ce qui vous expose à bien d’autres problèmes.

Les mots de passe faibles sont une cause majeure d’incidents de sécurité, et les appareils IoT ne font pas exception. Pour les appareils grand public, vous ne pouvez pas obliger les utilisateurs à chiffrer leurs réseaux WiFi domestiques, mais vous pouvez leur demander de choisir des mots de passe uniques, impossibles à deviner, et de les modifier régulièrement.

Évitez d’utiliser des composants logiciels et des bibliothèques obsolètes, dépassés ou non sécurisés. Prenez en compte la sécurité des systèmes d’exploitation, des logiciels tiers et des chaînes d’approvisionnement en matériel. En outre, veillez à mettre en place une procédure sécurisée pour la mise à jour de vos équipements IoT. Elle doit comprendre la validation du micrologiciel de l’appareil, des contrôles de sécurité, comme des mécanismes antiretour, un cryptage des mises à jour en transit et des notifications de sécurité.

Enfin, assurez-vous que les appareils déployés au sein de la production disposent de fonctionnalités de sécurité, notamment pour la gestion des ressources et des mises à jour, la surveillance des systèmes et la mise hors service sécurisée.

 

4. Gravité des données

Dans l’Internet des objets, les données sont collectées par des appareils de périphérie. Déplacer toutes ces données vers un autre lieu peut s’avérer coûteux. La gravité des données repose sur des pratiques plus efficaces qui consistent à déplacer l’infrastructure à l’endroit où les données sont créées, au lieu de déplacer les données vers l’infrastructure existante.

La clé réside dans une architecture dotée d’un volet de contrôle unique capable de prendre en charge et de fournir une visibilité sur le prétraitement et l’utilisation des données IoT, à la fois localement et à la périphérie, c’est-à-dire avant qu’elles n’aient été déplacées vers votre stockage cloud ou votre datacenter.

 

Pure Storage vous aide à relever les défis de l’Internet des objets

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