A computação de borda (edge computing) tem um objetivo nobre. Afinal, coloca computação e análise perto de onde os dados são criados. Contudo, isso só é possível através de dispositivos IoT e de um 5G sem fio rápido.
Ou seja, a computação de borda está transformando a maneira como os dados são:
- Manuseados;
- Processados;
- Fornecidos por milhões de dispositivos em todo o mundo.
Isso porque houve um crescimento explosivo de dispositivos conectados à Internet. Ou seja, a IoT e novos aplicativos demandam computação em tempo real.
Contudo, tecnologias de rede mais rápidas, como o 5G sem fio, também contribuem. Afinal, permitem aos sistemas de computação de borda:
- Acelerar a criação ou suporte de aplicativos em tempo real;
- Processar e analisar vídeos, carros autônomos, IA e robótica.
E esses são apenas alguns exemplos!
Para que nasceu a computação de borda?
Seu objetivo inicial era reduzir custos de largura de banda. Afinal, dados viajavam por muito tempo e longas distâncias. Contudo, dispositivos IoT precisam de processamento na ponta. Portanto, essa tecnologia vem sendo ampliada.
O que é computação de borda?
O Gartner define computação de borda como:
“É uma parte de uma topologia de computação distribuída. Nela, o processamento de informações está localizado próximo à borda. Ou seja, onde as coisas e as pessoas produzem ou consomem essas informações”.
Portanto, computação de borda leva se aproxima dos dispositivos onde dados são coletados. Ou seja, não dependem mais de um lugar central para isso. Afinal, este pode estar a quilômetros de distância. Dessa forma, os dados em tempo real não sofrem problemas de latência. Afinal, isso pode afetar seu desempenho.
Além disso, as empresas podem economizar dinheiro. Afinal, o processamento local reduz a quantidade de dados que precisam ser processados. Seja este um local centralizado ou baseado em nuvem.
Enfim, a computação de borda foi desenvolvida devido ao crescimento exponencial de dispositivos IoT. Afinal, estes se conectam à Internet para receber informações da nuvem ou entregar dados a ela.
Volume de dados
Contudo, dispositivos IoT geram enormes quantidades de dados durante suas operações. Pense em dispositivos que monitoram equipamentos de fabricação no chão de fábrica. Ou em uma câmera de vídeo conectada à Internet que envia imagens ao vivo de um escritório remoto. Um único dispositivo que produza dados pode transmiti-los através de uma rede facilmente. Entretanto, pode haver problemas quando o número de dispositivos que transmitem ao mesmo tempo aumenta. Portanto, multiplique essa câmera ao vivo por centenas ou milhares de dispositivos. Não só a qualidade sofrerá devido à latência. Mas os custos em largura de banda podem ser enormes.
Felizmente, o hardware e os serviços de computação de borda ajudam a resolver esse problema. Afinal, são uma fonte local de processamento e armazenamento para muitos desses sistemas.
Exemplo 1
Um gateway de borda, por exemplo, pode processar dados de um dispositivo de borda. Em seguida, pode enviar apenas os dados relevantes de volta à nuvem. Isso reduz as necessidades de largura de banda. Além disso, pode enviar dados de volta para o dispositivo de borda. Isso em caso de necessidades de aplicativos em tempo real.
Esses dispositivos de borda podem incluir muitas coisas diferentes:
- Sensor de IoT;
- Notebook ou smartphone de um funcionário;
- Câmera de segurança;
- Forno de microondas conectado à Internet na sala de descanso do escritório.
Portanto, os próprios gateways de borda são considerados dispositivos de ponta. Pelo menos em uma infraestrutura de computação de ponta.
Por que a computação de borda é importante?
Para muitas empresas, a economia de custos por si só pode ser um motivador. Afinal, empresas que adotaram a nuvem para muitos aplicativos descobriram algo importuno. Os custos em largura de banda são maiores do que o esperado.
Contudo, cada vez mais, o maior benefício da computação de borda é sua capacidade de processar e armazenar dados rapidamente. Afinal, comporta aplicativos em tempo real mais eficientes. E estes são essenciais para as empresas.
Antes da computação de borda
Considere um smartphone que escaneia o rosto de uma pessoa para reconhecimento facial. Ele precisaria executar o algoritmo de reconhecimento facial por meio de um serviço baseado em nuvem. No entanto, isso levaria muito tempo para processar.
Entretanto, com a computação de borda, o algoritmo pode ser executado localmente em um servidor ou gateway de ponta. Ou até mesmo no próprio smartphone.
Vários dispositivos de borda precisam de processamento e respostas rápidas. Entre os principais, estão:
- Aplicativos de realidade virtual e aumentada;
- Carros autônomos;
- Cidades inteligentes;
- Sistemas de automação de edifícios.
“A computação de borda evoluiu significativamente desde os dias de TI isolada em locais. A interconectividade aprimorada permite acesso aprimorado de ponta a mais aplicativos essenciais. E também com novos casos de uso de negócios específicos da indústria e IoT. Portanto, a infraestrutura de ponta está posicionada para ser um dos principais motores de crescimento no mercado de servidor e armazenamento na próxima década e além.” – Kuba Stolarski, diretor de pesquisa da IDC
Exemplo 2
Empresas como a NVIDIA reconheceram a necessidade de mais processamento na borda. E por isso estamos vendo novos módulos de sistema. E estes incorporam funcionalidades de IA.
O módulo Jetson Xavier NX é o mais recente da empresa. E é menor que um cartão de crédito. Contudo, pode ser integrado em dispositivos ainda menores. É o caso de drones, robôs e dispositivos médicos.
Os algoritmos de IA exigem grande capacidade de processamento. Justamente por isso são executados na nuvem. Então, o crescimento dos chipsets de IA, que podem lidar com o processamento na borda, permitirá melhores respostas em tempo real dentro de aplicativos que precisam de computação instantânea.
Privacidade e segurança
No entanto, como geralmente acontece, resolver um problema pode criar outros. Do ponto de vista da segurança, os dados na borda podem ser problemáticos. Especialmente quando estão sendo tratados por diferentes dispositivos. Afinal, estes são menos seguros que um sistema centralizado ou baseado em nuvem.
Portanto, à medida que o número de dispositivos IoT cresce, é fundamental que a TI entenda os possíveis problemas de segurança em torno deles. Ou seja, ela deve proteger esses sistemas. Isso inclui a confirmação de que os dados estão criptografados. Além disso, deve assegurar os métodos de controle de acesso corretos e até mesmo o tunelamento VPN.
Contudo, diferentes requisitos de dispositivo para energia podem ter um impacto na confiabilidade de um dispositivo de borda. Ou seja, a redundância e o gerenciamento de failover se tornam cruciais. Principalmente para dispositivos que processam dados na borda para garantir que sejam entregues e processados corretamente quando um único nó fica inativo.
E o 5G?
Em todo o mundo, as operadoras estão implantando tecnologias sem fio 5G. Estas prometem os benefícios de alta largura de banda e baixa latência para aplicativos. Ou seja, permitem que as empresas passem de uma mangueira de jardim para uma mangueira de incêndio com sua largura de banda de dados.
Contudo, elas têm parado de apenas oferecer velocidades mais rápidas e dizer às empresas para continuarem processando dados na nuvem. Muitas operadoras estão trabalhando com estratégias de computação de borda em suas implantações 5G. Afinal, assim podem oferecer processamento mais rápido em tempo real. Especialmente para dispositivos móveis e carros autônomos.
“O 5G será um catalisador para a tecnologia de computação de borda. Aplicativos que usam a tecnologia 5G mudarão os padrões de demanda de tráfego. Afinal, irão fornecer o maior impulsionador para computação de ponta em redes celulares móveis.” – Relatório de 2019 “5G, IoT e Edge Compute Trends”, Futuriom.
O relatório ainda citou aplicativos de baixa latência. Ou seja, IoT analyt-ics, machine learning, realidade virtual e veículos autônomos como tendo: “novas características de largura de banda e latência. Portanto, exigirão suporte da infraestrutura de computação de ponta”.
A Forrester também citou a necessidade de computação sob demanda. Inclusive, sugeriu que os engajamentos de aplicativos em tempo real teriam uma função nisso. Afinal, impulsionariam o crescimento da computação de ponta em 2020.
A meta inicial para a computação de borda era reduzir os custos de largura de banda para dispositivos IoT em longas distâncias. Contudo, o crescimento de aplicativos em tempo real que exigem processamento local e recursos de armazenamento impulsionará a tecnologia para avançar nos próximos anos.
