O que é Edge Computing e quais os exemplos de aplicação?

Estamos no meio de uma era de transformação digital e, mais do que nunca, empresas de todos os tamanhos estão investindo fortemente em processos de inteligência artificial/aprendizado de máquina (IA/ML) orientados por dados. Isso ajuda as organizações a promover operações comerciais eficientes, criar oportunidades de receita e obter vantagens competitivas.

Inicialmente, as organizações recorreram à nuvem pública para entenderem seus dados, pois ela fornece alta disponibilidade e dimensionamento rápido de recursos de computação para aplicativos de IA/ML, ao mesmo tempo em que reduz a complexidade da infraestrutura.

No entanto, com a explosão de dados na borda, surgiu um novo problema: levar os dados para a nuvem. É aqui que a Edge Computing entra em cena. Entenda mais neste artigo!

O que é Edge Computing?

A Edge Computing é uma arquitetura de computação distribuída que processa dados mais perto da borda da rede, ou seja, perto da fonte dos dados, em vez de em um data center ou na nuvem.

Nessa arquitetura, o processamento de dados é realizado por dispositivos pequenos e de baixo consumo, como dispositivos IoT, gateways ou nós de processamento. Ao fazer isso, as organizações podem extrair informações dos dados com muito mais rapidez e acelerar os tempos de resposta.

Quais são as principais diferenças entre Edge e Cloud Computing?

Basicamente, a Edge Computing é muito útil quando você precisa de respostas rápidas e processamento próximo aos dispositivos, enquanto a Cloud Computing é ideal para escalabilidade, gerenciamento simplificado e disponibilidade global.

Edge

Como dissemos, a Edge Computing envolve a ideia de processar dados e executar tarefas diretamente próximas às fontes de dados, ou onde os dispositivos estão localizados.

Em vez de enviar todos os dados para um servidor central remoto na nuvem, o processamento ocorre localmente, perto do ponto de origem dos dados, como sensores, dispositivos móveis ou sistemas embarcados.

Isso reduz a latência, permitindo respostas mais rápidas para aplicações em tempo real e minimiza a dependência da conectividade com a internet.

Esse modelo melhora a eficiência de largura de banda, já que nem todos os dados precisam ser transferidos para a nuvem, e pode oferecer maior privacidade e segurança, pois os dados sensíveis permanecem localizados.

Cloud

Já a Cloud Computing envolve o uso de recursos de computação, como servidores, armazenamento e serviços, fornecidos remotamente pela internet.

Em vez de manter uma infraestrutura física local, as empresas podem acessar recursos sob demanda por meio de provedores de serviços em nuvem. Isso proporciona escalabilidade flexível, permitindo que as empresas aumentem ou diminuam os recursos conforme necessário, sem investir em hardware adicional.

O modelo é vantajoso para empresas que precisam de escalabilidade, acessibilidade global, gerenciamento simplificado e menor investimento inicial em infraestrutura. Ele é amplamente usado em serviços online, armazenamento de dados, hospedagem de sites, desenvolvimento de aplicativos e análise de big data.

Vale a pena investir em Edge Computing na sua empresa?

Investir em Edge Computing pode ser uma decisão estratégica vantajosa para muitas empresas, especialmente em setores onde a latência e a agilidade são críticas. Aqui estão algumas razões para considerar o investimento:

Melhoria na latência e tempo de resposta

Em setores que utilizam a IoT (Internet das Coisas) e aplicações em tempo real, a redução da latência é crucial. Com o Edge Computing, o processamento ocorre localmente, resultando em respostas mais rápidas. Isso é especialmente relevante para melhorar a experiência do usuário, a precisão das análises e o controle de processos em tempo real.

Eficiência de largura de banda

Ao processar dados localmente, você reduz a quantidade de dados que precisam ser transferidos para a nuvem. Isso economiza largura de banda, o que é benéfico para cenários em que a capacidade de rede é limitada ou cara.

Resiliência e continuidade

A Edge Computing pode manter a operação mesmo quando há interrupções temporárias na conectividade com a nuvem. Isso é especialmente útil em ambientes onde a confiabilidade é crítica, como fábricas ou sistemas de monitoramento.

Privacidade e segurança de dados

Para dados sensíveis ou regulamentados, a Edge Computing oferece a vantagem de manter os dados no local, minimizando a exposição a riscos de segurança e questões de conformidade. Isso é essencial em setores como saúde e finanças.

Análises em tempo real

Se a sua empresa depende de análises em tempo real para tomar decisões críticas, o Edge Computing pode processar os dados localmente e fornecer insights mais imediatos, permitindo ações mais ágeis.

O que considerar antes de implementar?

A decisão de investir em Edge Computing dependerá das necessidades específicas da sua empresa, dos cenários de uso, dos benefícios esperados e da capacidade de gerenciar a complexidade associada. É importante considerar alguns desafios e limitações, como:

• custo inicial: a implementação da Edge Computing requer investimento em hardware, infraestrutura e gerenciamento local, o que pode ser mais caro do que simplesmente usar serviços em nuvem;
• complexidade de gerenciamento: lidar com várias localizações de borda pode ser complexo em termos de gerenciamento, atualizações e manutenção, exigindo uma equipe técnica bem treinada;
• escalabilidade limitada: enquanto a nuvem oferece escalabilidade quase ilimitada, a Edge Computing pode ter limitações em termos de recursos disponíveis localmente;
• padronização: a Edge Computing ainda está em evolução e pode haver desafios em padronização e interoperabilidade entre diferentes dispositivos e fornecedores.

Quais são as principais tendências da Edge Computing no Brasil e no mundo?

Para ajudar a acompanhar as tendências de Edge Computing, aqui estão alguns desenvolvimentos notáveis neste espaço para prestar atenção ao crescimento dos negócios.

Avanço do 5G

Como o 5G processa dados mais rapidamente e cria um canal mais amplo para transportar dados, ele pode fornecer a latência ultrabaixa necessária para muitos casos de uso. Esses aplicativos incluem a ampla implantação de automóveis autônomos, realidade virtual e o metaverso.

Embora a Edge Computing seja potente o suficiente para reduzir a latência, mantendo os recursos de computação próximos aos endpoints que produzem dados, o 5G reduz ainda mais a latência para oferecer suporte a casos de uso em que o processamento próximo ao tempo real é indispensável.

Combinando IoT e Edge Computing

A Edge Computing é considerada uma virada de jogo para a IoT, pois facilita que os dispositivos sejam utilizados de forma independente, armazenem, processem e analisem dados localmente, em vez de dependerem de um servidor centralizado. Essa disposição melhora a eficácia dos dispositivos IoT e possibilita a implantação de topologias e novos dispositivos.

A Edge Computing com IoT permite que as organizações implantem cargas de trabalho em hardware, aprimorando a flexibilidade, permitindo novos casos de uso e melhorando o desempenho. Isso também inclui dados de baixa latência e alta taxa de transferência, o que era impossível com a IoT tradicional.

Aprendizado de máquina no local mais rápido

A Edge Computing torna o aprendizado de máquina em locais remotos mais viável. Com ela, é possível posicionar aplicativos baseados em aprendizado de máquina fisicamente mais próximos das fontes de dados. Os data centers posicionados na borda da rede ingerem e analisam fluxos de dados de várias fontes, fornecendo um contexto útil para decisões críticas.

Isso ajuda a determinar as possibilidades de processamento de dados localmente ou em um data center em nuvem mais robusto. É importante observar que os dispositivos de borda enviam dados para o data center na nuvem, mas a Edge Computing mais próxima permite que você verifique os dados primeiro e os envie somente quando necessário.

A Edge Computing tem o potencial de transformar a maneira como as empresas processam e analisam dados, com processamento mais rápido, confiável e seguro. No entanto, como acontece com qualquer nova tecnologia, há desafios que devem ser superados para garantir a adoção e o sucesso generalizados. Apesar disso, ela deve desempenhar um papel importante no futuro da computação e do processamento de dados.

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