Introduction
Aujourd'hui, les entreprises prospères dépendent fortement des applications logicielles sous-jacentes. Pour répondre aux diverses exigences commerciales courantes, les entreprises doivent choisir et sélectionner différentes applications logicielles créées à l'aide de technologies disparates et conçues par différents fournisseurs. Lorsque l'entreprise doit répondre à un ensemble donné d'exigences commerciales, elle doit le plus souvent faire fonctionner ensemble ces applications logicielles disparates pour produire un ensemble unifié de fonctionnalités.
Les entreprises sont souvent confrontées à des applications construites par différents fournisseurs, certaines de ces applications étant basées sur des normes propriétaires et d'autres sur des normes ouvertes. Ces défis peuvent être relevés grâce à l'utilisation de styles architecturaux et de technologies d'intégration d'entreprise qui se trouvent dans une plate-forme d'intégration complète.
Une histoire de l'intégration des logiciels
Au cours de plusieurs décennies, les technologies d'intégration des entreprises ont exploité un ou plusieurs des styles d'intégration tels que les fichiers EDI, RPC et CORBA. L'évolution de l'intégration logicielle a été guidée par l'évolution des besoins des entreprises.
Aux premiers stades de l'intégration d'entreprise, la plupart des organisations souhaitaient intégrer leurs applications logicielles internes ou celles de leurs partenaires et répondaient à leurs besoins d'intégration en mettant en œuvre des solutions d'intégration internes utilisant des protocoles ad hoc et propriétaires.
Finalement, avec l'ajout de multiples systèmes logiciels et l'extension des réseaux internes et externes, les solutions maison n'ont plus suffi. C'est alors que l'essor des API a commencé.
Les API sont en tête de liste
Les API sont apparues comme un moyen d'exposer les fonctionnalités commerciales fournies par une application à une autre application. Dès le début, elles ont été créées pour être réutilisées - plusieurs applications pouvaient consommer la même API. Pourtant, elles ont été créées pour une connectivité point à point entre les applications.
Cependant, avec cette approche, la création de chaque connexion point à point implique du temps, des efforts et de la maintenance, ce qui entraîne encore plus de temps et d'efforts à l'avenir. Avec une multitude de connexions point à point, qui impliquent toutes une maintenance, les organisations finissent par se concentrer davantage sur la résolution de leurs problèmes d'intégration que sur la fonctionnalité métier de la solution.
La nécessité de la gestion des API
La découverte, l'accès, l'interface et le format des API ne sont pas normalisés, ce qui entraîne une fragmentation des langages de programmation, des cadres et des modèles de consommation des développeurs, tels que les conteneurs et les applications sans serveur, pour faire face à la complexité. En outre, de plus en plus d'entreprises ont créé des initiatives d'externalisation des processus métier pour décharger les responsabilités afin de réduire les coûts et les risques, ce qui augmente encore la quantité d'intégrations dans leurs environnements.
En raison de cette demande, la gestion des API est apparue comme un moyen d'utiliser les API d'une manière plus facile à gérer et plus directe. Les intergiciels tiers comblent les lacunes et deviennent le ciment des logiciels. Tout comme le monde des affaires a choisi l'anglais comme langue de communication pour que les entreprises puissent communiquer entre elles, les langages de programmation peuvent eux aussi disposer d'un langage normalisé traduit pour s'assurer qu'ils peuvent communiquer entre eux. En utilisant un intergiciel de traduction, un développeur n'a plus besoin d'apprendre un nouveau langage de programmation ou d'acquérir une expertise du système cible, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire à l'intégration des logiciels.
Connect Bridge est l'un de ces intergiciels qui a éliminé la nécessité d'appeler directement les API en utilisant ses connecteurs pour traduire la syntaxe SQL standard ANSI en appels d'API.
Grâce à Connect Bridge, le développeur peut désormais soit construire son propre logiciel d'intégration personnalisé en Java, Python, C#, COBOL ou tout autre langage de programmation de son choix, soit modifier le code source de tout logiciel des 40 dernières années. Cela ne nécessitera que quelques lignes de code et sera assez simple.
Les intergiciels suppriment également la nécessité pour les développeurs de maintenir la connexion, étant donné que les efforts de maintenance sont gérés par la société d'intergiciels elle-même et qu'ils garantissent la compatibilité en amont et en aval.
En fin de compte, la gestion des API offre aux entreprises une plus grande flexibilité lors de la réutilisation de la fonctionnalité des intégrations d'API et permet de gagner du temps et de l'argent sans sacrifier la sécurité, par exemple en maintenant la conformité au GDPR.
Une évolution du terme intégration
Ce que nous avons longtemps considéré comme une intégration entre systèmes deviendra désormais une "communication". Le terme d'intégration s'éloignera alors des environnements de logiciel à logiciel et sera plutôt utilisé dans les environnements intelligents de matériel à logiciel.
L'industrie 4.0 est une vision qui a évolué d'une initiative visant à rendre l'industrie manufacturière allemande plus compétitive ("Industrie 4.0") vers un terme adopté au niveau mondial.
L'industrie 4.0 est souvent utilisée de manière interchangeable avec la notion de quatrième révolution industrielle. Elle se caractérise, entre autres, par 1) une automatisation encore plus poussée que lors de la troisième révolution industrielle, 2) le rapprochement du monde physique et du monde numérique grâce à des systèmes cyber-physiques, rendus possibles par l'IdO industriel, 3) le passage d'un système de contrôle industriel central à un système où les produits intelligents définissent les étapes de production, 4) des modèles de données et des systèmes de contrôle en boucle fermée et 5) la personnalisation des produits.
L'objectif est de permettre des processus décisionnels autonomes, de surveiller les actifs et les processus en temps réel et de permettre des réseaux de création de valeur connectés également en temps réel grâce à l'implication précoce des parties prenantes et à l'intégration verticale et horizontale.
L'industrie agricole adopte cette technologie intelligente. Sur le site robots de récolte autonomes et les drones qui peuvent pulvériser les cultures, à l'intelligence artificielle, et l'utilisation du "Big Data".les agriculteurs du monde entier se tournent vers des solutions de haute technologie pour résoudre des problèmes allant de l'insécurité alimentaire au changement climatique, en passant par les réductions de personnel dues aux pandémies.
L'ensemble de cette utilisation accrue de la technologie dans l'agriculture est connu sous le nom d'"agriculture de précision", et il s'agit d'un secteur en plein essor. Un rapport suggère que sa valeur mondiale atteindra $12,9 milliards (9,1 milliards de livres sterling) d'ici 2027.avec une croissance annuelle moyenne de 13% d'ici là.
Les défis futurs de l'intégration et la manière de les aborder en utilisant la technologie d'aujourd'hui
Usines numériques
Bien que les usines de production et l'agriculture aient saisi l'essence de l'Internet industriel des objets, elles ne parviennent souvent pas à tirer le meilleur parti de cette transformation en raison d'un manque d'intégration des données. À mesure que les cas d'utilisation du matériel intelligent se multiplient, la nécessité d'intégrer les données dans les CRM, ERP et MES respectifs devient impérative. Si les données de la machine étaient accessibles dans l'ERP, le CRM ou le MES (ce que l'on appelle "device to the enterprise"), la direction aurait alors la capacité de prendre des décisions intelligentes, en temps réel, pour se démarquer de la concurrence. L'intergiciel, en tant qu'intégrateur entre la machine et le logiciel, permet à l'entreprise d'être transparente et agile dans le pilotage de ses processus commerciaux et de ses décisions clés, tout en se concentrant sur les tâches à accomplir pour assurer la croissance de l'entreprise et permettre aux machines de travailler réellement pour elle.
Problèmes de sécurité
Avec l'introduction des logiciels intermédiaires, et au fur et à mesure qu'ils deviennent des bonnes pratiques, les préoccupations de confiance, de sûreté et de sécurité entrent en jeu. Les sceaux blockchain sont en train de devenir la norme pour garantir la confiance des clients, des partenaires et des régulateurs dans vos données, étant la solution actuelle aux problèmes de conformité, de stockage et d'auditabilité des données.
Dans l'industrie 4.0, vous pouvez sceller les rapports des machines, les données SCADA ou PLC directement à partir de la machine ou d'une application métier et prouver la validité de tout processus si le besoin s'en fait sentir. Peut-être avez-vous besoin d'une preuve irréfutable que personne n'a interféré dans le processus de production, ou que la température, les matières premières, les autres caractéristiques et les composants étaient dans un état particulier, ou avec des écarts. Ou peut-être qu'un fournisseur d'équipements d'usine qui scelle les rapports des machines peut obtenir des preuves inviolables 100% sur les performances des machines en cas de problème avec l'équipement ou le produit afin de réduire le risque de responsabilité. Les intégrations ne seront plus effrayantes et coûteuses mais plutôt sûres, sécurisées et dignes de confiance avec un retour sur investissement élevé.
Apprentissage automatique et intelligence artificielle
Le déploiement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle a augmenté de façon exponentielle au cours des dernières années. Cependant, les entreprises commettent souvent l'erreur de mettre en œuvre ces technologies avant de consolider leurs besoins en données de formation ML pour l'IA dans un service partagé centralisé qui peut être utilisé dans la multitude de projets de science des données au sein de l'entreprise.
L'une des principales raisons en est le manque d'intégration entre les systèmes et les bases de données. En termes simples, la qualité d'un modèle d'apprentissage automatique dépend des données qui lui sont fournies. Ces données doivent non seulement être disponibles, mais aussi nettoyées et préparées de manière efficace et fiable avant d'être transmises au modèle. Sans les données, votre modèle est inutile. L'intégration des différents systèmes à l'aide d'un intergiciel peut améliorer considérablement la qualité des données de formation et, en fin de compte, le résultat final, en fournissant des informations clés à l'entreprise pour la diriger en conséquence.
Résumé
Les intégrations ont longtemps été un point sensible pour les entreprises, les amenant souvent à s'en tenir à leurs anciens systèmes et à en subir les conséquences, ou à dépenser des sommes considérables pour que les développeurs migrent vers la dernière et la meilleure solution. Mais les intégrations ne doivent plus être le mot effrayant qu'elles étaient autrefois. L'utilisation de la technologie d'aujourd'hui peut facilement résoudre les problèmes d'intégration actuels et préparer les entreprises pour l'avenir. Que ce soit pour satisfaire la mise en œuvre de matériel intelligent, de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, ou simplement pour migrer ou partager des données entre systèmes, les possibilités d'intégration sont à portée de main en utilisant un middleware API, qui permet de réduire les coûts et de maintenir le plus haut niveau de sécurité.
Adam Maurer
Directeur de l'exploitation chez Connecting Software
Auteur :
Je suis le directeur de l'exploitation de Connecting Software et je gère les opérations quotidiennes sur nos différents sites. Je suis passionné par l'amélioration continue et l'accroissement de l'efficacité. Si vous souhaitez rejoindre notre formidable équipe en Slovaquie ou à Madère, n'hésitez pas à nous contacter.