Micro Data Centers : Optimiser l'IoT en santé

Ces dernières années, l'Internet des Objets (IoT) a fait exploser le nombre d’appareils connectés au web. Ça change notre vie de tous les jours et permet de récolter des données précieuses qui améliorent plein de services et d'applis. Mais cette croissance pose aussi des défis, surtout en ce qui concerne le besoin de capacités de stockage et de traitement plus puissantes. Gérer l'infrastructure pour supporter tous ces appareils reste une tâche énorme.

Les Micro Data Centers (MDC) apparaissent comme une solution potentielle pour alléger la charge sur les Data Centers Cloud traditionnels. Cet article parle d'une méthode précise utilisée pour analyser la Consommation d'énergie des systèmes de surveillance santé dans les villes. Les patients portent des dispositifs connectés qui envoient des données aux MDC, et ces infos aident à prédire les problèmes de santé potentiels. En étudiant les designs urbains existants et en simulant le comportement des patients surveillés, on peut évaluer l'utilisation énergétique de différentes configurations de centres de données.

#Augmentation de la Génération de Données

La quantité de données produites dans le monde augmente à une vitesse folle. Différents secteurs utilisent ces données pour développer des insights importants qui aident à améliorer les processus et la technologie. D'après les experts, les données produites atteindront environ 175 zettaoctets d'ici 2025. C'est un bond énorme par rapport aux 33 zettaoctets enregistrés en 2018, soit un taux de croissance de 530 %.

Cette hausse des données vient de l'augmentation du nombre d'appareils connectés et des écosystèmes IoT en évolution. On prévoit qu'en 2025, il y aura plus de 55 milliards d'appareils connectés, dont 75 % seront liés aux plateformes IoT. Les données générées par ces appareils devraient atteindre 73,1 zettaoctets, en hausse par rapport aux 18,3 zettaoctets de 2019. De plus, cette augmentation devrait apporter d'énormes avantages économiques et sociaux, comme des économies, plus de valeur et une productivité améliorée.

Dans le secteur de la santé, une surveillance précise des patients et une gestion des médicaments, ainsi que l'identification des facteurs de risque pour les maladies graves, peuvent entraîner des réductions considérables de coûts. Les Réseaux de capteurs sans fil (WSN) permettent aux patients de porter des dispositifs discrets qui surveillent en continu divers indicateurs de santé, comme le rythme cardiaque et les niveaux d'oxygène. Ces indicateurs peuvent être liés à des symptômes spécifiques ou à des résultats de maladies, fournissant des insights utiles pour le diagnostic et le traitement.

#Le Besoin de Nouveaux Systèmes de Stockage et de Calcul

Pour suivre la montée des données, on dépend de plus en plus des data centers pour stocker et traiter les infos qui auparavant étaient gérées aux points d'extrémité. L'Informatique en nuage joue un rôle crucial pour répondre à ces besoins. Elle offre un accès à la demande à diverses ressources informatiques, comme des réseaux et des serveurs, ce qui facilite la gestion des ressources et réduit le besoin d'input utilisateur étendu.

Malgré les avantages de l'informatique en nuage, il y a aussi des inconvénients. Certaines applis galèrent avec la latence à cause des délais de communication ou rencontrent des problèmes liés à la sécurité et à la vie privée. L'informatique de brume est un concept qui peut aider à atténuer ces problèmes en fournissant des ressources plus près des utilisateurs finaux. Ce système offre des avantages comme des latences plus faibles, une utilisation efficace des protocoles IoT et une connexion plus fiable.

Les technologies impliquées dans ce changement permettent des environnements de santé connectés où les capteurs extraient continuellement des données des patients. En combinant le Cloud Computing, le Big Data, l'IoT et le Machine Learning, on peut obtenir des insights significatifs liés à la santé, aux habitudes et au mode de vie des patients. Ce changement représente une évolution majeure dans la médecine traditionnelle, se tournant vers des soins préventifs plutôt que des traitements réactifs. Cependant, l'incorporation de ces technologies rend les systèmes de santé plus complexes, nécessitant des stratégies de modélisation et de simulation efficaces.

#Rôle de la Modélisation et de la Simulation

La modélisation et la simulation ont gagné en popularité dans le secteur de la santé pour traiter la complexité. Ces outils peuvent aider à visualiser les flux de travail, à comparer les méthodologies et à améliorer les processus de santé en utilisant des systèmes d'information intégrés. Ils permettent de réaliser des simulations à grande échelle rapidement, ce qui serait trop coûteux ou impraticable dans la vie réelle.

Cet article utilise une analyse basée sur la simulation pour comprendre comment l'emplacement géographique des MDC affecte la consommation d'énergie dans des scénarios urbains de santé. On se concentre sur une population de patients migraineux qui portent des dispositifs de surveillance portables. Ces dispositifs transmettent périodiquement des données aux MDC, permettant des prédictions qui aident les patients à gérer leurs migraines avant qu'elles ne se déclarent.

La migraine est une condition neurologique courante et débilitante, touchant environ 10 % des personnes dans le monde. En Europe, ce chiffre monte à environ 15 %. La maladie implique divers symptômes au-delà de la douleur elle-même, comme des changements d’humeur et d’appétit qui peuvent survenir dans les jours précédant une crise. Une intervention précoce est cruciale, car elle permet aux patients de prendre des médicaments avant que la douleur intense ne commence.

#Le Scénario Urbain de la Santé

Dans cette étude, on analyse comment les MDC peuvent être répartis dans une ville pour optimiser la consommation d'énergie pour la surveillance des patients. On utilise des données sur l'infrastructure urbaine existante pour modéliser les mouvements des patients et évaluer les besoins énergétiques des centres de données selon leur emplacement. La structure inclut généralement un réseau de Data Centers de Bord connecté à une base de données, facilitant la communication avec les dispositifs de surveillance.

Les patients envoient régulièrement des données de santé à leurs smartphones, qui transmettent ensuite ces infos au MDC le plus proche via des Points d'Accès (AP) répartis dans la zone urbaine. Chaque MDC traite les données entrantes en utilisant des modèles patients personnalisés, générant des alertes quand il y a un risque accru de déclenchement de migraine. En plus, une base de données partagée stocke les divers modèles patients, assurant un accès rapide pour n'importe quel MDC.

Chaque MDC est équipé de plusieurs unités de traitement (PU), dont la consommation d'énergie peut varier selon leur activité. Le modèle de consommation d'énergie utilisé dans cette analyse inclut les niveaux de consommation au repos et en activité. En mode repos, la consommation d'énergie est plus basse que lors du traitement actif des tâches.

#Mouvement des Patients et Cadre de Simulation

Pour simuler le mouvement des patients, on utilise un paquet de simulation de foule qui peut représenter efficacement le comportement des individus dans un espace public. Cette simulation nous permet de créer des environnements réalistes pour évaluer de nouvelles technologies et méthodologies.

Pour le scénario, on a sélectionné une section de Madrid, Espagne, en se concentrant sur ses hôpitaux, ses principales artères et ses systèmes de transports en commun. Cette zone sert de décor pour les simulations de mouvement des patients, générant des ensembles de données contenant les coordonnées des piétons qui peuvent informer comment les dispositifs de surveillance transmettent des données aux MDC.

On a conçu la simulation piétonne pour refléter les heures de pointe de la ville, créant un ensemble de données complet qui nous permet d'analyser les interactions entre les patients surveillés et les MDC.

#Analyse des Configurations des Micro Data Centers

Dans nos simulations, on a testé diverses configurations de MDC en fonction du regroupement et des emplacements des hôpitaux locaux. Le but était de déterminer la meilleure disposition pour minimiser la consommation d'énergie tout en gérant efficacement les tâches de surveillance de la santé. Chaque simulation se concentrait sur la consommation d'énergie et la distribution des tâches parmi les MDC.

On a catégorisé les scénarios selon la façon dont les MDC étaient localisés dans la zone urbaine. Une configuration impliquait de placer tous les MDC dans des hôpitaux, tandis qu'une autre utilisait le regroupement pour répartir les MDC dans des emplacements optimaux basés sur les motifs de piétons.

Les résultats de ces simulations ont montré des différences dans la consommation d'énergie et les taux d'utilisation des MDC. Certaines configurations, surtout celles placées dans des hôpitaux, ont connu une surutilisation, entraînant des refus de session lors des pics de demande. D'autres configurations ont réparti les demandes uniformément entre plusieurs MDC, montrant une meilleure performance en termes d'efficacité énergétique et de gestion des tâches.

#Résultats des Simulations

Les simulations ont fourni des données précieuses sur la manière dont le placement des MDC impacte la consommation totale d'énergie. Dans les scénarios où les MDC étaient répartis entre les hôpitaux et regroupés efficacement, la consommation d'énergie était plus faible. Cela indiquait un meilleur flux de tâches et une utilisation efficace de l'énergie. À l'inverse, les configurations reposant uniquement sur un hôpital pour le traitement devenaient rapidement submergées, entraînant des demandes refusées.

Une autre observation significative était que la puissance utilisée par les tâches de traitement représentait une part considérable de la consommation totale d'énergie-environ un tiers dans certains cas. Cela souligne l'importance d'équilibrer les besoins énergétiques de l'infrastructure avec ceux des processus de surveillance santé.

#Conclusion

Alors que le monde dépend de plus en plus des appareils connectés, la quantité de données générées continue de grimper. Dans le secteur de la santé, ces données servent à passer d'une gestion réactive à une gestion proactive de la santé des patients. Cependant, la complexité des systèmes de surveillance nécessite une planification minutieuse pour optimiser la consommation d'énergie et le déploiement des ressources.

Cet article a discuté d'une méthode pour analyser les infrastructures IoT dans le secteur de la santé en milieu urbain, en se concentrant spécifiquement sur le rôle des MDC dans la gestion des données des patients surveillés. Nos simulations ont révélé des insights clés sur la façon dont le placement des MDC affecte la consommation d'énergie et la distribution des tâches, fournissant une base pour optimiser les systèmes de santé urbains.

À l'avenir, cette méthodologie peut être adaptée à d'autres cas d'utilisation et encore raffinée pour examiner d'autres paramètres comme les délais de communication, l'adéquation des équipements, et le nombre optimal de MDC nécessaires pour diverses configurations. L'étude continue des applications IoT basées sur les données continuera d'impacter l'efficacité des systèmes de santé et leur fonctionnement dans les environnements urbains.