Para aplicar a transformação digital, é preciso entender quais mudanças adotar e quais tecnologias podem ser usadas de acordo com o seu segmento de negócio. Nesse sentido, o ideal é acompanhar as principais tendências e estudar como elas podem ser aplicadas.
Uma delas é a computação em nuvem, que foi um paradigma que revolucionou o mundo tecnológico e segue até hoje com relevância para os processos e táticas das empresas. Contudo, muitos já veem que o reinado da cloud está próximo de uma disrupção, com a ascensão do edge computing, cujo potencial se expande constantemente.
Um dos fatores que favorecem a proeminência da computação de borda nas estratégias é justamente o número crescente de dispositivos conectados nas redes internas das companhias. As empresas, no geral, precisam resolver seus problemas com menos custos, de modo a se manterem flexíveis e dinâmicas no mercado.
Ficou curioso para entender melhor sobre a importância desse conceito e aprender a construir uma estratégia de edge computing? Então não deixe de conferir os tópicos deste artigo, a fim de colocá-los em prática e usufruir de seus benefícios. Boa leitura!
Por que utilizar uma estratégia de edge computing?
Estamos na era da internet das coisas (IoT), da inteligência artificial (IA) e também dos espaços inteligentes. Tudo isso gera um conjunto cada vez maior de ativos e dados sendo transferidos, o que pode congestionar a rede e afetar o seu desempenho.
Como já mencionamos, as empresas precisam estabelecer estratégias com custos reduzidos, mas da mesma forma permanecer atualizadas no mercado. A cloud ideal para suportar as tecnologias mencionadas acima oferece uma resistência a isso, pois pode ser muito cara e complexa.
O crescimento da edge é considerado um retorno ao modelo de computação distribuída que começou a ser padrão no mundo quando os mainframes foram substituídos pelo paradigma cliente-servidor. O mercado global deve movimentar cerca de US$ 3,24 bilhões até 2025 e vai continuar impulsionando o crescimento da IoT e IA, com apoio da cloud.
Esse crescimento está associado também ao desenvolvimento dos chamados sistemas embarcados, que oferecem mais possibilidades para as empresas. Esses hardwares poderosos oferecem baixo custo, pouco consumo de energia e boa capacidade de memória e processamento. Com eles, é possível reforçar os sensores e garantir decisões sendo tomadas sem transferências para a nuvem.
Ou seja, com essas inovações, o poder computacional não está mais associado a grandes espaços ocupados.
Além disso, as redes mesh estão ganhando destaque e impulsionando a edge. Elas surgem como uma possibilidade a fim de otimizar ainda mais o desempenho e a descentralização ao conectar os sensores entre si, e não conectar com uma única interface central de hardware.
Uso e importância do edge computing
Como falamos e você já sabe, o edge computing é sinônimo de mais velocidade no acesso a dados. Dessa forma, é possível eliminar a latência, tão comum em infraestrutura cloud, a indisponibilidade e reduzir o tráfego de informações.
Isso é muito útil quando pensamos nas aplicações dessa tecnologia como suporte a inovações como computação cognitiva e internet das coisas. Dessa forma, a importância de uma estratégia de edge computing se torna ainda mais pronunciada.
Vejamos a seguir algumas práticas já utilizadas com esse recurso.
Casa inteligente
Os diversos dispositivos em uma casa inteligente, por exemplo, podem tomar decisões rapidamente sem sobrecarregar a nuvem. A cloud é usada somente para transferências específicas, selecionadas pelo sistema local próximo do sensor, que está na borda da rede. Assim, objetos como fechadura, geladeiras e ares-condicionados inteligentes trabalham em paralelo sem risco de downtime e imprevisibilidade.
Isso também gera menos consumo de largura de banda e de energia, o que maximiza a economia que essas tecnologias residenciais propõem. Questões com a conectividade não representam mais problemas nesse caso, já que os dispositivos conseguem operar e processar dados localmente.
Reconhecimento facial
Considere uma câmera que tem como objetivo a detecção de padrões e reconhecimento facial. O envio desses dados via rede o tempo todo pode facilmente sobrecarregar a nuvem e interferir no funcionamento de outros equipamentos conectados na IoT.
Contudo, se forem implantados sistemas embarcados com poder de processamento e GPU suficientes para analisar dados de vídeos e buscar por padrões a fim de entender se o rosto analisado é o alvo, o nível de latência diminui e o desempenho aumenta.
Afinal, a análise será muito mais rápida. Então, o sistema apenas envia para a cloud informações específicas, caso o reconhecimento facial encontre algum padrão que satisfaça o esperado.
Nesse sentido, o treinamento do modelo de machine learning necessário para o reconhecimento ainda é feito na cloud, no servidor central, por requisitar um poder computacional muito alto.
Contudo, uma vez que o modelo já está pronto, uma cópia dele é transferida para o sistema conectado ao sensor, na borda. Desse modo, as análises são feitas em tempo real, de acordo com o necessário nesse contexto.
Carros inteligentes
Ademais, vale citar os carros e drones inteligentes que precisam de acesso rápido a dados para decidirem os próximos passos. Isso pode incluir, uma pessoa andando em frente a um automóvel ou outro obstáculo, por exemplo. A resposta deve ser a mais rápida possível, com o máximo de confiabilidade também.
Crie uma estratégia de edge computing eficaz
Agora você já conhece alguns modelos de sua aplicação e o motivo pelo qual deve escolher essa tecnologia para sua empresa. Então, está na hora de colocar em prática, e para isso vamos te dar algumas dicas para criar uma boa estratégia de edge computing.
Criar uma visão computacional de longo prazo
É preciso compreender que a computação de borda requer um processo mais lento para ser implantado. Afinal, trata-se de uma infraestrutura complexa, que depende de uma série de fatores, variáveis e equipamentos ideais.
É essencial reorganizar as redes internas e planejar as mudanças com cautela para que tudo seja feito corretamente.
Abordar questões culturais
Nesse demorado processo, a edge requer uma forte mudança cultural nas empresas. Nesse sentido, aborda naturalmente uma relação entre a equipe de TI e o time operacional da companhia.
É necessário alinhar todos os membros com os objetivos e recuperar uma visão descentralizada. Essa mudança de concepção é similar à disrupção que o paradigma cliente-servidor causou nas organizações, como já abordamos.
Encontrar parceiras para auxiliar na implementação
Para garantir sucesso na implantação, a consultoria de uma empresa especialista é fundamental para aplicar uma estratégia de edge específica e ideal. A parceira saberá o que fazer e em quais frentes a companhia deve investir, de acordo com suas necessidades. A fim de garantir os direcionamentos de esforços e investimentos corretos.
É preciso avaliar as necessidades do próprio negócio, como tolerância à latência, indisponibilidade e questões de segurança. Uma visão externa ajuda a enxergar tudo de maneira mais ampla, com mais precisão.
Priorizar a segurança digital
Um dos temas sensíveis nesse novo contexto é a segurança. Por isso, ela deve ser uma prioridade. As empresas devem reforçar suas políticas de proteção, auxílios para isso são a inclusão de mecanismos como:
- backups e criptografias;
- senhas mais robustas em dispositivos de borda;
- cuidado na transferência de dados para a nuvem;
- identificação de suspeitos na rede, etc.
Aproveitar o aumento da inteligência artificial e da internet das coisas
Como afirmamos ao longo deste conteúdo, a edge tem muito a crescer com o apoio da IoT e IA. É preciso, então, aproveitar esse crescimento, utilizando tecnologias cognitivas e redes de sensores para impulsionar a computação de borda e extrair o máximo de seu potencial.
Afinal, com essa união, será possível ter maior poder computacional para decisões em tempo real. Isso cria diversas possibilidades antes inimagináveis, como o avanço das tecnologias que mencionamos.
Em razão disso, é importante que as empresas trabalhem uma estratégia de edge computing. O conceito vai se tornar ainda mais relevante e poderoso no futuro, principalmente na medida em que os sistemas embarcados se tornam ainda mais eficazes e menores.
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