O que é edge computing?


O edge computing, ou computação de borda, consiste colocar a potência de cálculo e o armazenamento de dados perto do ponto onde os dados são gerados. Isto significa que menos processos têm de ter lugar na nuvem, superando questões de comunicação de dados a longa distância e de latência. As principais vantagens são uma disponibilidade melhorada e tempos de transporte de dados reduzidos.

O edge computing difere do modelo tradicional de cálculo de processamento e análise de dados num centro de dados centralizado — seja na cloud ou nas instalações da própria empresa — porque os dados são tratados na «borda» («edge») da rede.

idc infobrief hero image cloud database campaign

Porque é que o edge computing ganhou notoriedade?

O edge computing adquiriu importância já que os volumes de dados continuam a crescer a um ritmo extraordinário. Este aumento de dados foi impulsionado, em grande parte, por dados de sensores recolhidos a partir de dispositivos da Internet dos Objetos (IoT). O edge computing tem potencial para fornecer captura, tratamento e análise de dados quase em tempo real. Também pode filtrar dados desnecessários, pelo que apenas as informações vitais são enviadas para um datacenter.

O desempenho de aplicações como a realidade aumentada (RA), a realidade virtual (RV), o machine learning (ML) e a inteligência artificial (IA) é melhorado pelo tratamento de dados na «borda». O edge computing também permite que os dados sejam usados em locais remotos e pode propiciar conformidade ao não mover dados para fora da sua fonte. Além disso, a utilização da rede local (LAN) para o processamento e armazenamento de dados significa que se reduz a quantidade de dados a enviar para a cloud, ajudando a cortar em custos operacionais.

Embora a manutenção dos dados na «borda» seja considerada mais eficiente do que a transferência para a cloud ou para um datacenter, os dados que nela permanecem também precisam de ser protegidos. As políticas de encriptação de dados têm de estar em vigor para proteger todos os dados transmitidos e armazenados, de modo a preservá-los contra roubos ou ataques informáticos. Uma postura de segurança sólida é essencial para a viabilidade do processamento de dados na «borda».

Na sua explicação do que é o edge computing, um analista da Gartner descreve-o como sendo «parte de uma topologia de computação distribuída na qual o processamento de informação está localizado perto da borda — onde as coisas e as pessoas produzem ou consomem essa informação». A computação distribuída não é nada de novo e é utilizada há décadas, por exemplo, por empresas com operações remotas, nas quais a utilização de uma estrutura TI centralizada não faz sentido.

Atualmente, desaconselha-se trabalhar com o modelo tradicional de migração de dados para um datacenter centralizado através da Internet, quando as empresas dos nossos dias precisam de informações mais rápidas para informarem os decisores. A Internet tradicional simplesmente não foi concebida para lidar com o tráfego de dados de que as empresas precisarão no futuro. A Internet também pode estar sujeita a interrupções que levam a downtime, a lentidão, a conexões indisponíveis e, em última análise, a lucros perdidos.

Qualquer solução inovadora tem de processar dois tipos de dados distintos. O primeiro tipo são os dados de sistema que sustentam as operações empresariais e que são frequentemente armazenados em bases de dados relacionais mais pequenas do que as que residem num datacenter local ou na cloud. O segundo tipo são os dados de utilizador. A grande maioria dos dados tratados na «borda» são gerados por sensores, o que torna o processamento localizado mais eficiente. Além destes dados sensíveis, as organizações têm cada vez mais dispositivos conectados para gerir — como smartphones e computadores portáteis — que podem ser mais bem administrados por meio de um modelo de edge computing.

O edge computing é realmente um complemento do modelo de computação centralizado, o qual se adequa mais ao processamento intensivo de cargas de trabalho. Já a computação de «borda» é mais adaptada ao processamento em tempo real e permite obter informações mais rápidas. Além disso, o edge computing pode também ajudar a reduzir a carga na Internet por manter o processamento dos dados perto da fonte, minimizando o congestionamento. A IDC prevê que, até 2023, mais de metade das novas infraestruturas informáticas empresariais e não em datacenters.

Os problemas que o edge computing pode resolver

A implementação do edge computing tem o potencial de resolver múltiplos problemas passíveis atrasar vários tipos de organizações, além de revelar inúmeras vantagens empresariais.

Reduz a latência

O processamento de dados perto do local onde são originados demora muito menos tempo do que o envio desses dados para um datacenter remoto. As interrupções e o congestionamento da rede podem aumentar a latência e diminuir a velocidade das análises em tempo real. As redes sem fios funcionarão mais eficazmente com uma infraestrutura de edge computing já implementada.

Aumenta a resiliência das empresas

Os serviços de «borda» podem ajudar as empresas a superar uma série de problemas, como interrupções imprevistas causadas pela falta de disponibilidade da Internet. Manter os dados num único local significa que as empresas podem garantir conexões mais seguras e melhorar o desempenho da sua atividade. Isto pode aperfeiçoar a experiência do utilizador ao fornecer conteúdos ricos (como vídeos) perto de onde são necessários.

Fortalece a soberania dos dados

Um grande problema para muitas empresas é quando os dados são enviados para outras regiões além das fronteiras nacionais. Os problemas de soberania dos dados podem ser resolvidos através do processamento e da manutenção dos dados perto do local onde são criados. No âmbito dos cuidados de saúde, pode tratar-se de registos sensíveis dos pacientes, de dados de vídeo ou de quaisquer informações de identificação. De resto, o edge computing também ajuda a assegurar a conformidade, como no que diz respeito ao Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), através do processamento de dados na «borda» e da sua anonimização antes do envio para a cloud ou para o datacenter central.

Limita o congestionamento

Os sensores IoT só vão aumentar a necessidade de transferir e processar mais dados. Na era do cloud computing e dos serviços de streaming, a Internet tem por enquanto um desempenho suficiente. Contudo, a adição de dados provenientes de milhares de milhões de dispositivos irá criar uma enorme pressão sobre a infraestrutura global da Internet. A IDC prevê que os dados gerados em 2025 , um volume quase inimaginável. O edge computing deve representar 90% desses dados. Um grave congestionamento da Internet pode ser facilmente evitado por meio da computação de «borda».

Quais são as aplicações do edge computing?

Existem muitas e variadas utilizações para o edge computing, nas quais as informações em tempo real podem proporcionar benefícios significativos para várias operações críticas. Ele pode ser utilizado para análises preditivas num ambiente de fabrico, em que a manutenção do equipamento das instalações possibilita uma produção contínua. Em logística, a visão computacional de «borda» ou a análise de vídeo podem ser usadas em centros de distribuição, mais precisamente na linha de embalagem. As encomendas podem ser verificadas instantaneamente para garantir que contêm os produtos certos, eliminando potenciais erros.

O edge computing tem múltiplas possibilidades e está a gerar entusiasmo na indústria, na administração local, na agricultura e em muitos outros domínios. Aqui ficam alguns exemplos de edge computing.

Transportes
Os carros autónomos devem dar provas de que asseguram a segurança tanto dos passageiros como dos peões. Isto requer um processamento de dados em tempo real que pode chegar a 20 terabytes e que cada veículo autónomo poderá ter de processar num só dia. Entre tais dados estão as condições da estrada, do tráfego e do tempo, bem como informações sobre a velocidade e, claro, a localização. O envio destes dados para um datacenter remoto atrasaria a análise e teria implicações sérias para a segurança. O edge computing ajudará os veículos autónomos a processar os dados mais rapidamente e a aproximar a visão da realidade.

Fabrico
Menos produtividade significa menos lucro no fabrico. A análise de dados na «borda» teria implicações importantes no aperfeiçoamento dos processos de produção. A obtenção de informações sobre os níveis de eficácia operacional, através da utilização de dados recolhidos por sensores em toda a linha de produção, pode ajudar a identificar áreas de melhoria. Os sensores podem realizar análises preditivas ao verificar o estado das máquinas e das instalações. Além disso, aspetos como o controlo de stocks e a segurança dos trabalhadores podem ser monitorizados a fim de manter as operações eficientes e sem riscos.

Agricultura
Num mundo de recursos finitos e condições meteorológicas imprevisíveis, os sensores podem ser usados para monitorizar os níveis de humidade e os nutrientes do solo. Graças aos dados recolhidos por sensores, os agricultores podem prever com precisão os melhores momentos de colheita para garantir rendimentos máximos. Os drones podem monitorizar plantações em busca de doenças ou pragas. Já os sensores ajudam a prever padrões meteorológicos, auxiliando os agricultores a proteger melhor as colheitas contra inundações ou incêndios. Globalmente, este tipo de agricultura inteligente pode aumentar a eficiência, reduzir custos operacionais e oferecer aos agricultores níveis de controlo muito mais elevados.

Saúde
Na esfera da saúde geram-se constantemente dados. As digitalizações dos dispositivos médicos, como ultrassons ou monitores cardíacos, podem criar grandes quantidades de dados. Em vez de serem enviados para um datastore centralizado, podem ser processados e analisados na «borda». Os especialistas podem obter resultados em tempo real e realizar diagnósticos mais rapidamente, eliminando a necessidade de consultas adicionais e reduzindo as listas de espera. A cirurgia assistida por robôs é mais segura se os dados forem processados localmente, e não num datacenter remoto.

Cidades inteligentes
Imagine um mundo onde seja fácil estacionar, onde não haja caixotes de lixo a transbordar e onde o crime esteja controlado. Isto pode ser uma realidade nas cidades inteligentes, graças aos edge analytics. Os dispositivos IoT podem ser usados na manutenção de serviços essenciais. A iluminação pública pode ser monitorizada para que os transeuntes se sintam seguros à noite. A supervisão do tráfego e das condições nas estradas pode reduzir congestionamentos e proteger os cidadãos contra certos perigos. Os sensores ambientais podem ser utilizados para reduzir o consumo de energia.

E muito mais

5G/WiFi 6 e o edge computing

O futuro do edge computing está intimamente associado ao advento das tecnologias de rede 5G sem fios e WiFi 6. Daí o novo ímpeto do edge computing, que promete uma melhoria considerável do desempenho dos dados e uma análise praticamente em tempo real. Muitas operações industriais já utilizam o 4G e o WiFi, o que significa que as redes existentes podem ser facilmente objeto de um upgrade, em vez de se começar do zero. O processamento dos dados de acoplamento na «borda» é essencial para o ML e a IA, mas também para apoiar a utilização de processos controlados por RA/RV.

Cloud computing <i>versus</i> edge computing

É importante ter em conta que o edge computing complementa a cloud. O edge computing não trará vantagens para as empresas em termos da sua utilização da cloud. Os serviços cloud permitem às empresas alargar a sua infraestrutura ao nível mundial, bem como aumentar recursos informáticos para cargas de trabalho pesadas apenas quando necessário. A cloud reduz a necessidade de investir em hardware informático oneroso e minimiza os custos de gestão. Já o edge computing está vocacionado para desenvolver e complementar as redes cloud onde é necessário processamento longe da rede central.

A OVHcloud e o edge computing

A OVHcloud oferece os seus 20 anos de experiência com centros de dados ao desenvolvimento do edge computing. O nosso Data Center as a Service disponibiliza um sistema cloud local pré-integrado, dotado de uma vasta gama de serviços DCaaS,IaaS e PaaS.

As organizações podem utilizar os produtos da OVHcloud no seu próprio datacenter, a fim de permitir uma soberania absoluta sobre os seus dados, a redução de custos operacionais e de capital, bem como a capacidade de beneficiar das tecnologias de hardware mais recentes.