Um guia para iniciantes em computação de borda
Publicados: 2018-03-30Podemos definir edge computing como uma arquitetura de TI distribuída que possibilita o processamento de dados na periferia – o mais próximo possível da fonte de origem. Se tudo isso soa sem sentido, espere.
A última década viu um tremendo crescimento no número de dispositivos conectados à Internet, o que deu origem a uma tecnologia conhecida como Internet das Coisas (IoT). Simplificando, a IoT é apenas um conceito de interconectar vários dispositivos e conectar cada um dos dispositivos à Internet com um simples botão liga / desliga. Isso inclui tudo, desde telefones celulares, cafeteiras, geladeiras, máquinas de lavar, dispositivos vestíveis e qualquer dispositivo que você possa imaginar que se conecte facilmente a qualquer dispositivo e transfira dados sem problemas.
À medida que a IoT começou a ganhar força, surgiu um problema – o de lidar com os dados desses dispositivos interconectados. Não há necessidade de lembrar que os dados de que estamos falando têm terabytes de tamanho. Tradicionalmente, os dados coletados desses dispositivos eram enviados para a nuvem central da organização para processamento. No entanto, foi um processo bastante demorado, devido ao tamanho dos arquivos de dados. A transferência desses grandes conjuntos de dados pela rede para uma nuvem central também pode expor dados organizacionais confidenciais a vulnerabilidades.
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A computação de borda entrou em cena para lidar com tudo isso e muito mais. Agora, dê uma olhada no primeiro parágrafo novamente e permita-nos guiá-lo pela definição lentamente.
O nome 'computação de borda' refere-se à computação no canto/borda em um diagrama de rede. A computação de borda empurra todo o poder de processamento computacional significativo para as bordas da malha. Como dissemos anteriormente - o mais próximo possível do dispositivo de origem.
Como isso ajuda?
Considere um semáforo inteligente. Em vez de ligar para casa sempre que precisar de análise de dados, se o dispositivo for capaz de realizar análises internamente, ele poderá realizar análises em tempo real de dados de streaming e até mesmo se comunicar com outros dispositivos para concluir tarefas em trânsito. A computação de borda, portanto, agiliza todo o processo de análise, permitindo rápida tomada de decisão.
A computação de borda também é benéfica para as organizações, pois as ajuda a reduzir os custos incorridos anteriormente na transferência de conjuntos de dados em uma rede. Além disso, também permite que as organizações filtrem os dados úteis da própria periferia do dispositivo – permitindo assim que as organizações coletem apenas dados valiosos e garantindo que reduzam os custos de computação e armazenamento em nuvem. Além disso, a computação de borda também reduz o tempo de resposta para milissegundos, ao mesmo tempo em que conserva os recursos da rede. Usando a computação de borda, não precisamos necessariamente enviar os dados por uma rede. Em vez disso, o sistema de computação de borda local é responsável por compilar os dados e enviar relatórios frequentes ao armazenamento em nuvem central para armazenamento de longo prazo. Claramente, ao enviar apenas os dados essenciais, a computação de borda reduz drasticamente os dados que atravessam a rede.
A implantação do Edge Computing é ideal em diversas situações. Um desses casos é quando os dispositivos IoT têm conectividade com a Internet fraca e não é prático que eles estejam constantemente conectados a uma nuvem central.
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Outra situação pode ser quando há um requisito de processamento de dados sensível à latência. A computação de borda elimina o fator de latência, pois os dados não precisam ser transferidos por uma rede para o armazenamento em nuvem central para processamento. Isso é ideal para serviços financeiros ou de manufatura, onde latências de milissegundos são difíceis de alcançar.
Mais um caso de uso para computação de borda foi o desenvolvimento das redes celulares 5G de última geração. Kelly Quinn, gerente de pesquisa da IDC e especialista em computação de ponta, prevê que, à medida que os provedores de telecomunicações incorporarem o 5G em suas redes sem fio, eles começarão a adicionar micro-data centers integrando-se ou localizando-se adjacentes às torres 5G. Os clientes empresariais poderiam possuir ou alugar espaço nesses micro-data centers para realizar computação de borda e ter acesso direto a um gateway na rede central do provedor de telecomunicações, que pode ser conectado a um provedor de nuvem IaaS público.
Vamos dar uma olhada em alguns outros casos de uso de Edge Computing:
- Os drones são capazes de alcançar lugares remotos que os humanos nem imaginam. A computação de borda permite que esses drones revisem, analisem e respondam à análise em tempo real. Por exemplo, se um drone encontra alguma situação de emergência, ele pode fornecer instantaneamente informações valiosas para pessoas próximas sem precisar primeiro enviar os dados por uma rede e depois receber a análise.
- Realidade Aumentada – A introdução da computação de borda levou a Realidade Aumentada um passo adiante. Uma plataforma de computação de ponta pode fornecer dados altamente localizados direcionados ao ponto de interesse do usuário; melhorando assim os serviços de AR.
- Veículos automatizados – Gigantes como Google e Uber estão criando carros autônomos. A computação de borda desempenha um papel crucial no desenvolvimento de tais veículos automáticos. Esses veículos podem processar e transmitir dados vitais em tempo real para outros veículos que se deslocam nas proximidades usando computação de borda. Esses gigantes pretendem tornar esses carros autônomos uma realidade para o consumidor até 2020. Com a introdução desses veículos automatizados, certamente veremos uma diminuição no número de vidas perdidas devido a acidentes automobilísticos.
Dito tudo isso, ainda existem alguns compromissos e desafios que não podem ser negligenciados quando se fala em edge computing. Em primeiro lugar, apenas um subconjunto de um minuto de todos os dados é processado e analisado na borda. Em seguida, a análise desses dados é transmitida pela rede. 
Isso significa que, idealmente, estamos desconsiderando alguns dos dados brutos e não analisados e potencialmente perdendo alguns insights. Novamente, surge uma questão importante – quão suportável é essa “perda” de dados? A organização precisa de todos os dados ou o resultado gerado é suficiente para eles? A perda de alguns dados afetará negativamente a análise da organização?
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Não há resposta correta para essas perguntas. Um sistema de avião não pode perder nenhum dado, nem mesmo um pouco dele (sem trocadilhos), portanto, todos os dados devem ser transferidos e analisados para detectar tendências e padrões. Mas, transferir dados durante o voo não é uma boa ideia. Portanto, uma abordagem melhor será coletar os dados offline e realizar a computação de borda durante o tempo de voo. Em suma, a computação de borda não é uma panacéia no mundo da Tecnologia da Informação. É uma tecnologia relativamente nova que oferece uma série de benefícios. No entanto, ainda é importante saber se ele atende às necessidades da sua organização ou não.
A linha inferior é que os dados são valiosos. Todos os dados que podem ser analisados devem ser analisados para detectar padrões e obter insights. No mundo de hoje, as empresas orientadas por dados estão progredindo muito mais em comparação com as tradicionais. O Edge Analytics é um espaço novo e empolgante e é uma resposta para manutenção e usabilidade de dados, e podemos esperar ver muito mais aplicativos interessantes do mesmo nos próximos anos.
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