Recentemente, os dados são gerados em um ritmo sem precedentes e, como resultado, os modelos tradicionais de computação em nuvem enfrentam desafios significativos. Há uma necessidade de processamento mais rápido, latência reduzida e privacidade aprimorada, e isso levou ao surgimento de um paradigma revolucionário conhecido como computação de ponta. Mas o que exatamente é isso e por que isso importa? Vamos descobrir abaixo!
O que é Edge Computing?
A computação de borda refere-se a um paradigma de computação distribuída que aproxima a computação e o armazenamento de dados do local onde é necessário, geralmente perto da borda da rede ou mais perto dos dispositivos que geram ou consomem dados. Na computação de borda, o processamento e a análise de dados ocorrem na origem ou próximo a ela, em vez de depender de uma infraestrutura de nuvem centralizada.
Tradicionalmente, em um modelo de computação em nuvem, os dados de vários dispositivos ou sensores são enviados para um centro de dados centralizado ou servidor em nuvem para processamento e análise. No entanto, a computação de borda visa superar as limitações das abordagens centradas na nuvem, como latência, restrições de largura de banda e dependência de uma conexão de rede estável.
Ao aproximar a computação da borda da rede, ela permite o processamento de dados em tempo real, tempos de resposta mais rápidos, tráfego de rede reduzido e maior confiabilidade. É particularmente benéfico para aplicativos que exigem baixa latência, como dispositivos de Internet das Coisas (IoT), veículos autônomos, automação industrial, realidade aumentada e monitoramento remoto.
Em uma arquitetura de computação de borda, os dispositivos de borda, como gateways, roteadores ou servidores de borda, são implantados próximos às fontes de dados. Esses dispositivos executam processamento, filtragem e análise de dados locais, reduzindo a quantidade de dados que precisam ser enviados para a infraestrutura de nuvem centralizada. Os dados processados ou insights relevantes podem então ser enviados de volta para os dispositivos ou transmitidos para a nuvem para posterior processamento, armazenamento ou análise de longo prazo.
A computação de borda tem várias vantagens:
#1. Latência reduzida
Ao processar dados localmente na borda, os aplicativos em tempo real podem atingir tempos de resposta mais rápidos, minimizando os atrasos causados pela transmissão de dados para um servidor remoto em nuvem.
#2. Otimização de largura de banda
Além de reduzir a latência, também reduz a quantidade de dados que precisam ser transmitidos pela rede, otimizando o uso da largura de banda e reduzindo os custos associados à transferência de dados.
#3. Confiabilidade aprimorada
Os dispositivos de borda podem continuar operando e processando dados mesmo em situações em que a conexão de rede não é confiável ou é temporariamente interrompida. Isso aumenta a confiabilidade e a disponibilidade geral do sistema.
#4. Privacidade e segurança de dados aprimoradas
Como os dados confidenciais podem ser processados localmente, a computação de ponta atenua as preocupações com a privacidade e os riscos de segurança associados à transmissão de dados para servidores externos.
#5. Escalabilidade
Ele também pode distribuir a carga de processamento em vários dispositivos de ponta, permitindo o manuseio escalável e eficiente de grandes volumes de dados.
Por que a Edge Computing é uma tecnologia crítica moldando o futuro da computação?
A computação de borda é uma tecnologia crítica que molda o futuro da computação devido a vários motivos. Em primeiro lugar, aborda as limitações dos modelos tradicionais de computação em nuvem, que muitas vezes lutam com latência e velocidade de processamento. Ele aproxima a computação da fonte de dados e também reduz o tempo que leva para os dados irem e voltarem entre dispositivos e data centers remotos. Isso permite o processamento, análise e tomada de decisão de dados em tempo real, o que é essencial para aplicações como veículos autônomos, automação industrial e sistemas de monitoramento em tempo real.
Em segundo lugar, aumenta a privacidade e a segurança dos dados. Com informações confidenciais processadas e armazenadas localmente, há uma dependência reduzida na transferência de dados para servidores remotos. Geralmente, isso minimiza o risco de violação de dados e acesso não autorizado. Esse aspecto é particularmente importante em setores como saúde, finanças e governo, onde a confidencialidade dos dados é fundamental.
O que é um exemplo de computação de borda?
Um exemplo de edge computing é o uso de dispositivos domésticos inteligentes. Em uma configuração tradicional, os dados desses dispositivos, como termostatos, câmeras de segurança e assistentes de voz, seriam enviados para um servidor central ou nuvem para processamento. No entanto, com a computação de borda, o processamento e a análise desses dados podem ocorrer localmente nos próprios dispositivos ou em servidores de borda próximos.
Por exemplo, um termostato inteligente equipado com esse recurso de computação pode coletar dados de temperatura e ocupação de sensores dentro de uma casa e tomar decisões em tempo real sobre como regular a temperatura sem depender de um servidor distante. Isso permite tempos de resposta mais rápidos, latência reduzida e maior eficiência no gerenciamento dos sistemas de aquecimento e resfriamento dentro de casa.
Outro exemplo são os veículos autônomos. Carros autônomos geram uma enorme quantidade de dados de vários sensores, incluindo lidar, câmeras e radares. Processar esses dados em tempo real e tomar decisões em frações de segundo é crucial para a operação segura de veículos autônomos.
Ele permite que esses veículos realizem processamento e análise local dos dados do sensor, reduzindo a dependência de um servidor de nuvem remoto e garantindo tempos de resposta rápidos para tarefas críticas, como detecção de objetos e prevenção de colisões.
Quais são as principais características da computação de borda?
As principais características são as seguintes:
# 1. Proximidade
Ele aproxima os recursos computacionais e o processamento de dados da borda da rede, próximo ao ponto de geração ou consumo de dados. O bom disso é que a proximidade reduz a latência e permite o processamento em tempo real ou quase em tempo real.
#2. Arquitetura Distribuída
Envolve uma arquitetura descentralizada em que os recursos de computação, armazenamento e análise são distribuídos entre dispositivos de borda, servidores de borda ou nós de névoa. Essa distribuição melhora a confiabilidade, a tolerância a falhas e a escalabilidade.
#3. Processamento de Dados Localizados
Ele enfatiza o processamento e a análise de dados localmente na borda, em vez de depender de um servidor de nuvem centralizado. Esse processamento localizado reduz a necessidade de transmissão de dados, economizando largura de banda e reduzindo a dependência constante de conectividade com a Internet.
#4. Processamento em tempo real ou quase em tempo real
Ele permite análise e tomada de decisão em tempo real ou quase real. Isso é crucial para aplicativos que exigem baixa latência, como veículos autônomos, automação industrial ou sistemas de monitoramento remoto.
#5. Otimização de largura de banda
Ele otimiza o uso da largura de banda da rede filtrando, resumindo ou pré-processando dados na borda antes de transmiti-los para a nuvem. Isso reduz o volume de dados transmitidos, economizando largura de banda e reduzindo custos.
#6. Segurança e privacidade aprimoradas
Ele melhora a segurança e a privacidade, mantendo os dados confidenciais locais ou dentro de uma área geográfica específica. Em vez de transmitir dados para a nuvem, onde podem estar expostos a possíveis ameaças, permite o processamento e armazenamento local de dados confidenciais.
#7. Recursos off-line
Ele permite que dispositivos e aplicativos operem offline ou com conectividade limitada. Os recursos locais de processamento e armazenamento permitem que os dispositivos continuem funcionando mesmo quando a conectividade com a Internet é intermitente ou indisponível.
#8. Escalabilidade e Flexibilidade
Ele oferece escalabilidade e flexibilidade ao permitir a implantação de dispositivos de ponta ou servidores com base em requisitos específicos. Recursos computacionais adicionais podem ser adicionados na borda conforme necessário, permitindo o dimensionamento rápido da infraestrutura de computação de ponta.
Qual é o objetivo principal da computação de borda?
O principal objetivo da computação de borda é aproximar os recursos de computação e o processamento de dados da fonte de geração de dados, em vez de depender apenas de servidores em nuvem ou data centers distantes. O objetivo é abordar as limitações das arquiteturas tradicionais de computação centralizada, distribuindo recursos de computação, armazenamento e análise para a borda da rede, que está mais próxima de onde os dados são criados ou consumidos. Pode-se dizer também que existe para melhorar a eficiência, o desempenho e a capacidade de resposta de aplicativos e serviços, descentralizando a computação e aproximando-a da borda da rede.
O que é outra palavra para Edge Computing?
Outra palavra ou termo que é frequentemente usado de forma intercambiável com “computação de ponta” é “computação em névoa”.
O que é tecnologia de computação de borda
A tecnologia de computação de borda refere-se ao conjunto de tecnologias e abordagens usadas para habilitar a computação de borda. Ele abrange uma variedade de componentes de hardware e software que facilitam o processamento, o armazenamento e os recursos de rede na borda da rede. A seguir estão alguns de seus principais componentes:
#1. Dispositivos de borda
Esses são os dispositivos físicos localizados na borda da rede, como sensores, gateways, roteadores, switches ou servidores de borda. Eles coletam, processam e transmitem dados de várias fontes.
#2. Servidores de Borda
Esses são dispositivos de computação implantados na borda da rede para fornecer capacidade computacional, armazenamento e recursos de processamento de dados locais. Os servidores de borda podem estar localizados em datacenters, no local ou em locais distribuídos.
#3. Sistemas operacionais de borda
Esses são sistemas operacionais especializados projetados para serem executados em dispositivos ou servidores de borda. Eles são otimizados para baixo consumo de energia, eficiência de recursos e processamento em tempo real. Os exemplos incluem Ubuntu Core, Windows 10 IoT Core ou Wind River's VxWorks.
#4. Software de análise de borda
Este software permite a análise de dados em tempo real e a tomada de decisões na borda. Pode incluir algoritmos de aprendizado de máquina, modelos de inteligência artificial ou estruturas de análise de dados. O software de análise de borda permite processamento local e geração de insights sem depender de um servidor de nuvem centralizado.
#5. Rede de borda
Isso se refere à infraestrutura de rede que conecta dispositivos de ponta e servidores. Pode envolver tecnologias como roteadores de borda, switches de borda ou soluções de rede definida por software (SDN). A rede de borda permite transmissão de dados eficiente e comunicação entre dispositivos e a nuvem.
#6. Conteinerização e Virtualização
Essas tecnologias permitem o encapsulamento e o isolamento de aplicativos e serviços de software, facilitando a implantação e o gerenciamento de ambientes de computação de ponta. Contêineres e máquinas virtuais podem ser implantados em dispositivos de borda ou servidores para executar aplicativos e serviços de maneira modular e escalável.
#7. Gerenciamento de borda e orquestração
Essas ferramentas e plataformas ajudam a gerenciar e coordenar a implantação, configuração, monitoramento e manutenção da infraestrutura de computação de borda. Eles fornecem controle centralizado e visibilidade sobre serviços e dispositivos de ponta distribuídos.
Quais são os tipos de computação de borda?
Existem vários tipos ou categorias de edge computing que podem ser classificados com base na localização e implantação de recursos de borda. Abaixo estão alguns exemplos;
- Dispositivos Edge
- Servidores de Borda
- Computação em Nevoeiro
- Computação Cloudlet
Como funciona a computação de borda
A computação de borda funciona descentralizando recursos computacionais e processamento de dados para a borda da rede, mais perto de onde os dados são gerados ou consumidos. Abaixo está uma visão geral de como normalmente funciona:
#1. Geração de Dados
Os dados são gerados a partir de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT ou interações do usuário com dispositivos de ponta, como smartphones ou aparelhos inteligentes. Esses dados podem incluir leituras de sensores, fluxos de vídeo ou entradas do usuário.
#2. Coleta e filtragem de dados
Dispositivos de borda ou gateways coletam os dados das fontes e executam filtragem inicial ou pré-processamento para reduzir o volume de dados que precisam ser transmitidos. Esta etapa ajuda a otimizar o uso da largura de banda e reduzir a latência.
#3. Processamento de dados locais
Dispositivos de borda ou servidores de borda executam processamento local e análise dos dados coletados. Isso pode envolver a execução de algoritmos, a aplicação de modelos de aprendizado de máquina ou a execução de tarefas específicas para extrair insights, tomar decisões ou acionar ações com base nos dados.
#4. Tomada de decisão no limite
Ele permite a tomada de decisões em tempo real ou quase em tempo real na borda. Ao processar dados localmente, os dispositivos de borda podem responder rapidamente a eventos ou condições sem depender de um servidor de nuvem distante. Isso é particularmente importante para aplicações sensíveis ao tempo, como veículos autônomos ou automação industrial.
#5. Transmissão de dados
Após o processamento local e a tomada de decisão, os sistemas de computação de borda transmitem dados relevantes ou resumidos para a nuvem ou outros sistemas centralizados. Isso pode envolver o envio de dados processados, alertas ou resultados agregados para análise posterior, armazenamento ou processamento de longo prazo.
#6. Integração na Nuvem
A computação de borda geralmente envolve integração com sistemas ou serviços baseados em nuvem. As plataformas de nuvem podem ser usadas para armazenamento de longo prazo, análises avançadas, treinamento de aprendizado de máquina ou fornecimento de recursos computacionais adicionais quando necessário. Os dispositivos de borda podem aproveitar os recursos da nuvem para tarefas que exigem amplo poder de computação ou análise de dados históricos.
#7. Gestão e Orquestração
A infraestrutura de computação de borda requer gerenciamento e orquestração para garantir implantação, configuração, monitoramento e manutenção adequados de dispositivos de borda, servidores de borda e componentes de software associados. Isso pode envolver plataformas ou ferramentas de gerenciamento centralizado que fornecem controle, visibilidade e automação para suas implantações.
O que é Edge Computing Accenture
A computação de borda refere-se à prática de processar dados perto da fonte, ou “borda”, onde são gerados, em vez de enviá-los para uma nuvem ou centro de dados centralizado. A Accenture é uma empresa global de serviços profissionais que fornece uma ampla gama de serviços de consultoria, tecnologia e terceirização. Eles trabalham com organizações para ajudá-las a alavancar tecnologias e estratégias de computação de ponta para melhorar suas operações, aprimorar seus recursos digitais e impulsionar a inovação.
A Accenture reconhece o potencial da computação de ponta para permitir o processamento de dados em tempo real, reduzir a latência, melhorar a eficiência da rede e permitir novos casos de uso em vários setores. Eles oferecem serviços relacionados à computação de ponta, incluindo desenvolvimento de estratégia, design de arquitetura, implementação e integração. A Accenture auxilia os clientes na avaliação de seus requisitos de computação de borda, identificando a infraestrutura de borda apropriada, otimizando a conectividade de rede e desenvolvendo aplicativos habilitados para borda.
Ao aproveitar a computação de borda, as organizações podem aprimorar sua capacidade de coletar, processar e analisar dados mais próximos do ponto de origem, permitindo percepções e respostas mais rápidas. Isso é particularmente valioso em cenários em que a tomada de decisões em tempo real é crítica, como veículos autônomos, cidades inteligentes, IoT industrial, monitoramento de saúde e gerenciamento remoto de ativos.
A experiência da Accenture em computação de ponta permite que eles apoiem os clientes na adoção dessa tecnologia de forma eficaz, aproveitando seu potencial para impulsionar a transformação digital, melhorar a eficiência operacional e criar novas oportunidades de negócios.
Edge Computing x Computação em Nuvem
A computação de borda e a computação em nuvem são dois paradigmas distintos no campo da computação, cada um atendendo a propósitos diferentes e atendendo a requisitos específicos. A seguir estão as principais diferenças entre computação de borda e computação em nuvem:
#1. Proximidade com Dados e Processamento
Na computação de borda, o processamento de dados ocorre mais perto da fonte ou “borda” de onde é gerado, normalmente nos dispositivos ou sensores ou perto deles. Essa proximidade permite o processamento em tempo real, reduz a latência e minimiza a necessidade de transmissão de dados para datacenters centralizados. Em contraste, a computação em nuvem envolve o processamento e armazenamento de dados em centros de dados remotos que geralmente estão geograficamente distantes dos dispositivos que geram os dados.
#2. Volume de dados e largura de banda
É adequado para cenários em que grandes volumes de dados são gerados, mas é impraticável ou ineficiente transmiti-los para a nuvem devido à largura de banda limitada ou considerações de custo. Em vez disso, ele filtra e processa dados localmente, transmitindo apenas informações relevantes ou insights agregados para a nuvem. A computação em nuvem, por outro lado, é adequada para aplicativos que exigem grande capacidade de armazenamento e amplos recursos de processamento de dados.
#3. Latência e processamento em tempo real
A computação de borda visa minimizar a latência processando dados localmente, permitindo análise e tomada de decisão em tempo real ou quase real. Isso é crucial para aplicações sensíveis ao tempo, como veículos autônomos, automação industrial e monitoramento de saúde. Na computação em nuvem, os dados precisam ser transmitidos para datacenters remotos, o que introduz latência, tornando-os menos adequados para aplicativos que exigem processamento imediato.
#4. Escalabilidade e disponibilidade de recursos
A computação em nuvem oferece escalabilidade virtualmente ilimitada e recursos de computação. As organizações podem aumentar ou diminuir facilmente sua capacidade de computação com base na demanda, pagando pelos recursos conforme necessário. Na computação de borda, os recursos de computação disponíveis são limitados aos próprios dispositivos de borda ou a uma infraestrutura localizada, que pode ter restrições em termos de poder de processamento, armazenamento e capacidade de rede.
#5. Dependência de rede
A computação em nuvem depende muito da conectividade de rede para transmitir dados de e para data centers remotos. Na computação de borda, a dependência da rede é reduzida à medida que o processamento de dados ocorre localmente. Isso pode ser vantajoso em cenários em que a conectividade de rede é intermitente, não confiável ou cara.
#6. Privacidade e segurança de dados
A computação de borda pode aprimorar a privacidade e a segurança dos dados, mantendo os dados confidenciais locais, reduzindo o risco de acesso não autorizado ou violação de dados durante a transmissão para a nuvem. A computação em nuvem, por outro lado, requer consideração cuidadosa das medidas de segurança de dados, pois os dados são armazenados e processados em data centers remotos gerenciados por provedores de serviços em nuvem.
A Tesla é uma computação de ponta?
Não inteiramente. Tesla, a empresa de veículos elétricos e energia, utiliza computação de ponta em seus veículos, mas não é considerada principalmente uma empresa de computação de borda. A computação de borda desempenha um papel nos veículos da Tesla para permitir o processamento de dados e a tomada de decisões em tempo real, mas o principal negócio da Tesla gira em torno de veículos elétricos, energia renovável e tecnologias relacionadas.
Edge Computing é um Hardware ou Software?
A computação de borda abrange componentes de hardware e software. Refere-se a um paradigma de computação distribuída que combina infraestrutura de hardware e aplicativos de software para permitir o processamento e análise de dados em ou perto de dispositivos ou sensores de ponta.
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Referências
