Na última década, os avanços na edge computing impulsionaram uma abordagem centralizada para a administração e operações do sistema, enquanto o crescimento da computação móvel, SaaS e a Internet das coisas (IoT) impulsionou a computação em direção a uma arquitetura distribuída. Com o lançamento do 5G e das tecnologias de edge computing, as empresas agora buscam aproveitar as vantagens de ambas as abordagens e, ao mesmo tempo, aumentar o desempenho de seus aplicativos.
Embora muito do hype em torno de 5G e edge tenda a se concentrar em aplicativos inovadores e de edge em áreas como robótica, realidade aumentada ou virtual (AR / VR) e veículos autônomos, os especialistas dizem que os benefícios da edge computing vão além desses aplicativos para fornecer aos profissionais de TI uma série de oportunidades.
As empresas se beneficiaram da computação em nuvem durante a última década, centralizando recursos em data centers de propriedade de provedores de nuvem – economizando dinheiro em custos de gerenciamento e evitando despesas de capital necessárias para data centers internos. Mas a centralização levou a problemas de desempenho ao lidar com endpoints na “edge” da internet, como dispositivos/sensores IoT e dispositivos móveis.
Embora os smartphones de hoje sejam essencialmente computadores inteligentes que cabem no seu bolso, eles ainda exigem uma grande quantidade de processamento feito na nuvem. “Por que você não pode colocar toda a inteligência afinal? Em outras palavras, por que seu smartphone não pode simplesmente fazer isso?”, perguntou Mahadev Satyanarayanan, Professor de Ciência da Computação na Carnegie Mellon University.
“A resposta é que para fazer o tipo de computação que você deseja, você precisa de muito mais recursos de computação do que carregaria com o seu smartphone”, disse ele. “Se você pensar na câmera de vídeo do seu smartphone, ela é extremamente leve. Mas se você quisesse fazer análises de vídeo em tempo real, não poderia fazê-lo com o computador no telefone hoje – você enviaria [os dados] para a nuvem, e é aí que o problema começa”.
A solução, conforme descrito em um artigo influente da IEEE Pervasive Computing de 2009 com coautoria de Satyanarayanan, é usar “cloudlets” baseados em máquina virtual na computação móvel – em outras palavras, colocar mini data centers na borda da rede, perto de onde sua capacidade de processamento é necessária.
Em média, explicou Satyanarayanan, o tempo de ida e volta entre um smartphone e uma torre de celular é de cerca de 12 a 15 milissegundos em uma rede 4G LTE e pode ser mais longo dependendo dos sistemas legados e outros fatores. No entanto, quando você executa ping no data center de seu smartphone, isso pode levar de 100 milissegundos a 500 milissegundos, até mesmo um segundo inteiro em alguns casos. Satyanarayanan chama esse atraso de “cauda da distribuição”, o que é problemático para aplicativos de baixa latência.
“Os usuários humanos em aplicações como realidade aumentada são extremamente sensíveis à cauda”, disse Satyanarayanan. “Se eu lhe der meia hora de experiência de realidade aumentada, você terá 25 minutos de uma experiência excelente. Mas o que você vai se lembrar são cinco minutos de uma experiência horrível”.
Reduzir a cauda de distribuição até o limite é o que torna a edge computing atraente.
O conceito de mover a inteligência para a borda realmente não pegou até três ou quatro anos atrás, quando as empresas de telecomunicações começaram a fazer planos para 5G wireless – e perceberam que as velocidades de 5G só ajudam na última milha.
Lembra-se do tempo de viagem de dados “de e para” uma torre de celular de 12 a 15 milissegundos em 4G? Com o 5G, os fornecedores anunciam níveis de latência de apenas 2 a 3 milissegundos – mas a viagem “de e para” um data center distante ainda pode levar de 100 a 500 milissegundos ou mais. “Se você tiver que voltar até um data center em todo o país ou no outro extremo do mundo, que diferença isso faz, mesmo que seja zero milissegundo no último salto?”, Satyanarayanan disse.
Dave McCarthy, Diretor de Pesquisa de Estratégias de Edge da IDC, concorda.
“Por si só, o 5G reduz a latência da rede entre o endpoint e a torre móvel, mas não aborda a distância até um data center, o que pode ser problemático para aplicativos sensíveis à latência”, disse ele. “Ao implementar a edge computing na rede 5G, ele minimiza essa distância física, melhorando muito os tempos de resposta”.
Isso torna a edge computing crucial para o lançamento de redes 5G e novos serviços de edge computing móvel (MEC), acrescentou.
Os especialistas dizem que é importante perceber que a edge computing e o 5G não estão conectados na base. Embora as redes 5G exijam absolutamente tecnologias de edge computing para ter sucesso, a edge computing pode operar em redes diferentes, incluindo 4G LTE, Wi-Fi e outros tipos de rede.
Quando você combina a velocidade de 5G com os recursos de processamento da edge computing, é natural se concentrar em aplicativos que exigem baixa latência. É por isso que os primeiros casos de uso tendem a envolver AR / VR, inteligência artificial e robótica, que exigem decisões instantâneas dos recursos de computação. Mas há potencial para uma variedade de aplicativos de negócios se beneficiarem tanto da edge quanto do 5G.
“Na borda local, têm muitos aplicativos que já existem que poderiam ser potencialmente ‘movidos’ ou alavancar uma edge computing móvel”, disse Dalia Adib, Consultor Principal e Líder de Prática para Edge Computing na STL Partners. “Há um ponto ideal de casos de uso – por exemplo, aqueles que usam vídeo, IoT e IA”.
Os especialistas citam uma variedade de casos de uso para computação de ponta na empresa, incluindo:
Satyanarayanan prevê o desenvolvimento de aplicativos nativos de edge que são construídos para aproveitar os pontos fortes da edge computing, como baixa latência e escalabilidade de largura de banda. Esses aplicativos provavelmente irão impulsionar a demanda por redes 5G e o crescimento da edge computing, disse ele.
“Aplicativos nativos de Edge que aumentam a cognição humana são aplicativos potencialmente assassinos para edge computing”, ele e seus coautores escreveram em um artigo de 2019, The Seminal Role of Edge-Native Applications. “Esses aplicativos melhoram alguns aspectos da cognição humana (por exemplo, desempenho de tarefas, memória de longo prazo, reconhecimento de rosto, etc.) em tempo real. Aproveitando a edge computing, os recursos de computação que podem ser utilizados nesta tarefa podem ser muito maiores, mais pesados, mais consumidores de energia e mais dissipadores de calor do que jamais poderiam ser carregados ou usados por um usuário humano”.
Além dos benefícios da baixa latência, os especialistas afirmam que a edge computing pode oferecer vantagens às empresas, incluindo economia de custos de largura de banda, melhores opções de privacidade e conformidade regulatória e suporte para situações em que a conectividade de rede é inconsistente.
No front da largura de banda, o dispositivo IoT pode processar seus dados no limite e, em seguida, enviar apenas os dados essenciais de volta aos servidores em nuvem. Considere a largura de banda economizada por não enviar os dados de, digamos, 100 câmeras de vídeo que cobrem um edifício ou aeroporto para um servidor de nuvem central para reconhecimento facial ou outra análise em tempo real.
A privacidade dos dados é outro benefício. Armazenar e processar dados na borda evita que sejam enviados a um servidor de nuvem distante em um fluxo de dados a partir do qual informações pessoais podem ser extraídas por meio de algoritmos de machine learning, disse Satyanarayanan.
Além do mais, “em alguns casos, a edge computing é um método para atingir a conformidade com as regulamentações governamentais ou do setor”, disse McCarthy da IDC. “Por exemplo, o GDPR na Europa dita os requisitos de soberania dos dados, o que limita onde os dados podem ser transferidos e armazenados. A edge computing oferece às empresas mais controle sobre onde os aplicativos são implantados”.
A edge computing também beneficia empresas cujos funcionários precisam usar aplicativos móveis em situações onde a conectividade de rede é inconsistente.
“Isso é comum em setores onde o endpoint entra e sai das áreas de cobertura, como transporte, mineração e agricultura”, disse McCarthy. “Ao executar a lógica do aplicativo localmente, a funcionalidade pode ser persistente e as informações resultantes são carregadas para a nuvem ou outro data center posteriormente”.
Exemplos adicionais incluem interrupções que seguem um desastre natural ou para aplicações militares onde um inimigo cortaria uma conexão com a Internet para interromper as comunicações.
Finalmente, a flexibilidade e escalabilidade da edge computing pode ser um benefício importante para empresas que buscam mover recursos de computação de dispositivos dedicados centralizados. “Isso é o que está impulsionando o avanço em direção à vantagem em setores como manufatura; logística e armazéns; varejo; e petróleo, gás e mineração”, disse Adib da STL Partners.
Apesar de todas essas vantagens, as empresas ainda podem ver o 5G e a edge computing como algo marginal. Mas está surgindo outro uso mais imediato para a edge computing: ela pode ajudar a dar suporte aos funcionários que trabalham em casa como resultado dos bloqueios causados pela Covid-19 ou pedidos de trabalho em casa.
Muitas empresas continuam a usar aplicativos legados ou software proprietário personalizado que requer o uso de infraestrutura de desktop virtual (VDI) para operar – e muitas dessas soluções precisam de funcionários por perto.
“Isso não funciona muito bem quando você trabalha em casa. Com a infraestrutura de VDI, você precisa de uma latência extremamente baixa porque está enviando suas teclas e movimentos do mouse para basicamente uma área de trabalho remota”, explicou Satyanarayanan. “A edge computing abre a porta para o que chamo de EdgeVDI, onde você move a máquina virtual do data center privado dentro da empresa para um dispositivo na borda. Você perceberá que, como resultado da Covid-19, há um grande crescimento do negócio de VDI, justamente por esse motivo”.
Em resposta às mudanças nos padrões de trabalho, as redes de entrega de conteúdo (CDNs) estão adotando a edge computing, de acordo com McCarthy da IDC.
“Quando mais funcionários estavam nos escritórios, esses prédios estavam conectados à Internet com tecnologia de nível empresarial”, disse ele. “Agora, com a mudança para trabalhar em casa, as empresas de cabo e outros operadores de sistemas múltiplos estão lidando com mais carga. Uma boa estratégia de ponta pode dar às empresas a flexibilidade de mover cargas de trabalho entre diferentes tipos de infraestrutura para melhor servir seus funcionários e clientes do que uma abordagem centralizada pode oferecer”.
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