- Analog Devices Inc. (ADI) annonce la solution CodeFusion Studio™ System Planner qui permet de déployer des applications intelligentes en périphérie de réseau (Intelligent Edge).
- La firme américaine propose également a nouvelle solution Data Provenance Software Development qui définit un cadre de confiance pour les données créées en périphérie du réseau afin de s’assurer que les données restent dignes de confiance et que leur intégrité est préservée depuis leur création jusqu’à leur utilisation ou stockage.
« Ces dernières années, les systèmes embarqués ont vu leur vitesse de traitement, le nombre de cœurs, la fonctionnalité et la complexité augmenter de manière exponentielle, avec à la clé une baisse des coûts et de l’encombrement que contrebalance une hausse de la complexité des pipelines de développement logiciel. Or, les outils de développement classiques ne bénéficient généralement pas de la flexibilité et de la personnalisation nécessaires pour intégrer ces pipelines ni des bases de code établies nécessaires pour concevoir des systèmes de nouvelle génération avec efficacité. La solution CodeFusion Studio™ System Planner d’ADI résout bon nombre des défis soulevés par la création de projets et le partitionnement des ressources dans des appareils hétérogènes d’une grande complexité » argumente Analog Devices.
En utilisant une architecture open-source sous licence permissive, la solution CodeFusion Studio™ System Planner d’ADI permet de créer des projets flexibles sur plusieurs cœurs, ainsi que d’allouer la mémoire et les périphériques à l’aide d’un utilitaire graphique. L’offre comprend également des outils de configuration qui sont « conscients » du système d’exploitation temps réel (RTOS) ou de la plateforme micrologicielle utilisée sur un cœur donné, exposant les paramètres de configuration contextuels d’un périphérique ou d’un bloc mémoire affecté à un cœur. Les développeur disposent ainsi d’une meilleure visibilité des performances système et à l’utilisation d’outils open-source pour améliorer l’allocation des ressources.
De plus, la solution System Planner permet aux développeurs de générer le code dont ils ont besoin à l’aide d’un système de création de projets à base de plug-ins. Un jeu de plug-ins destiné aux plateformes micrologicielles courantes tels que le système d’exploitation temps réel Zephyr ou le kit de développement logiciel (SDK) d’ADI sera fourni en standard. Toutefois, les clients sont libres de dupliquer et de modifier les plug-ins de création et de configuration de projets en fonction de leurs exigences. Le système de plug-in utilise un moteur de templating sous-jacent. Les fichiers statiques sont modifiés en remplaçant des chaînes de caractères à des endroits spécifiques, alors que la logique de génération de code peut être enrichie par des fonctions JavaScript ou TypeScript.
Enfin, la solution System Planner comprend un utilitaire graphique qui peut être utilisé pour partitionner les ressources mémoire, les partitions étant affectées à un ou plusieurs cœurs. Cet utilitaire aide à générer des scripts d’éditeur de liens ou des fichiers de superposition de mémoire Device Tree. Les blocs périphériques peuvent également être affectés graphiquement à un cœur, les paramètres de configuration étant adaptés au RTOS.
Assurer la confiance et la traçabilité des données
Outre la solution CodeFusion Studio™ System Planner, ADI annonce la mise à niveau de son architecture de sécurité Assure™ Trusted Edge avec la disponibilité en accès anticipé de sa première solution de développement logiciel Data Provenance Software Development qui vise à garantir aux utilisateurs le niveau requis de confiance et de traçabilité des données tout au long de leur cycle de vie.
Disponible en accès anticipé, la solution Data Provenance d’ADI établit un cadre de confiance pour les données de la chaîne de signal. Ce qui entend garantir l’intégrité et l’authenticité des données créées en périphérie de réseau (l’Intelligent Edge) tout en préservant leur fidélité à mesure de leurs déplacements dans le système. Cette nouvelle solution permet d’ajouter des métadonnées sécurisées pour renforcer la confiance et l’intégrité des données générées : la fidélité découle de l’ajout d’informations relatives à l’historique des données tout au long de leur parcours, tandis que la confiance est établie par une preuve de chiffrement. Les utilisateurs peuvent ainsi évaluer l’authenticité et l’intégrité de leurs données dans des réseaux de plus en plus complexes, qu’elles soient utilisées pour être simplement affichées dans des tableaux de bord ou dans des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués.
En établissant une confiance de bout en bout et en améliorant l’intégrité des données, la solution Data Provenance contribue à générer des résultats de modèles à la fois plus précis et plus sûrs, ainsi qu’à prendre des décisions avec une précision accrue. Elle convient à diverses applications : création d’algorithmes ou de modèles d’IA plus fiables qui opèrent sur des données authentiques et de haute qualité ; extraction d’informations vérifiées des capteurs dans le but d’améliorer la compréhension des sorties de la chaîne de signal et la fiabilité opérationnelle ; réduction du gaspillage de données ; et simplification de la preuve d’intégrité et d’authenticité.
