A computação de borda surge como uma estratégia para otimizar aplicações web e dispositivos da Internet, com o objetivo de minimizar o uso de largura de banda e a latência nas comunicações. Este fator pode ser um dos principais impulsionadores do seu rápido crescimento no cenário digital.
Atualmente, uma vasta quantidade de dados é gerada diariamente por empresas, indústrias, fábricas, hospitais, bancos e outras instituições.
Assim, a gestão, o armazenamento e o processamento eficiente desses dados tornaram-se cruciais, especialmente em negócios onde o tempo é essencial. A capacidade de processar dados de forma rápida e eficaz é fundamental para minimizar riscos de segurança e otimizar as operações.
É nesse contexto que a computação de borda oferece uma solução valiosa.
Mas qual é a sua essência? Será que a nuvem não é suficiente?
Vamos esclarecer estas dúvidas explorando detalhadamente o conceito de computação de borda.
O que define a Computação de Borda?
A computação de borda é uma arquitetura de computação moderna e distribuída que busca aproximar o armazenamento e o processamento de dados da sua fonte. Este método visa economizar largura de banda e melhorar a velocidade de resposta.
De forma simples, a computação de borda reduz o número de processos executados na nuvem. Ela direciona esses processos para dispositivos de borda, como dispositivos IoT, servidores de borda ou computadores dos próprios usuários. Ao aproximar a computação da borda da rede, a comunicação entre servidor e cliente é reduzida, diminuindo o uso de largura de banda e a latência.
A computação de borda é fundamentalmente uma arquitetura, e não uma tecnologia isolada. Trata-se de uma forma de computação específica para locais, que não depende totalmente da nuvem. Isso não significa que a nuvem será descartada, mas sim que a computação se torna mais próxima da fonte de dados.
A Origem da Computação de Borda
A computação de borda surgiu como conceito nas redes de entrega de conteúdo (CDNs) na década de 1990, inicialmente para distribuir conteúdo web e vídeo através de servidores de borda mais próximos aos usuários. Nos anos 2000, estas redes evoluíram, passando a hospedar aplicativos e componentes diretamente nos servidores de borda.
Essa foi a primeira aplicação comercial da computação de borda. Posteriormente, serviços e soluções de computação de borda foram desenvolvidos para hospedar aplicações como carrinhos de compra, agregação de dados em tempo real, inserção de anúncios e outras.
Arquitetura da Computação de Borda
As tarefas de computação exigem uma arquitetura apropriada, e não existe uma solução única para todos os casos. Diferentes tarefas requerem arquiteturas distintas.
Ao longo dos anos, a computação de borda consolidou-se como uma arquitetura importante para suportar a computação distribuída, implementando recursos de armazenamento e processamento próximos à fonte dos dados.
Apesar de empregar uma arquitetura descentralizada, o que pode ser um desafio, exigindo monitoramento e controle contínuos, a computação de borda demonstra ser eficaz na solução de problemas de rede complexos. Permite a transferência de grandes volumes de dados em menos tempo do que outros métodos de computação.
A arquitetura única da computação de borda visa resolver três desafios principais de rede: latência, largura de banda e congestionamento.
Latência
A latência refere-se ao tempo que um pacote de dados leva para se deslocar de um ponto a outro na rede. Uma latência baixa contribui para uma experiência de usuário superior. No entanto, o desafio reside na distância entre o usuário (cliente) que faz a requisição e o servidor que a atende. A latência pode aumentar com a distância geográfica e o congestionamento da rede, atrasando a resposta do servidor.
Ao aproximar a computação da fonte de dados, a distância física entre servidor e cliente diminui, resultando em tempos de resposta mais rápidos.
Largura de Banda
A largura de banda corresponde à quantidade de dados que uma rede pode transportar ao longo do tempo, medida em bits por segundo. Todas as redes possuem limitações, especialmente em comunicações sem fio. Isso restringe o número de dispositivos que podem trocar dados em uma rede. Aumentar a largura de banda pode implicar custos adicionais. Controlar o uso da largura de banda, em uma rede com grande número de dispositivos, também pode ser difícil.
A computação de borda resolve este problema. Ao realizar a computação perto da fonte dos dados, como computadores e webcams, a largura de banda é dedicada ao seu uso, reduzindo o desperdício.
Congestionamento
A Internet envolve bilhões de dispositivos trocando dados globalmente. Este volume pode sobrecarregar a rede, causando congestionamento e atrasos nas respostas. Interrupções de rede também podem ocorrer, agravando o congestionamento e interrompendo a comunicação entre usuários.
Ao implementar servidores e armazenamento de dados no local ou próximo da origem dos dados, a computação de borda permite que múltiplos dispositivos operem numa LAN menor e mais eficiente. Dispositivos locais podem usar a largura de banda disponível, reduzindo significativamente o congestionamento e a latência.
Como Funciona a Computação de Borda?
O conceito de computação de borda não é recente, remontando a décadas associadas à computação remota. Filiais e locais de trabalho remotos, por exemplo, já utilizavam recursos de computação no local para maximizar benefícios, em vez de depender de um local central.
Na computação tradicional, dados gerados no lado do cliente (como o PC de um usuário) eram enviados pela Internet para a LAN corporativa. Lá, os dados eram armazenados e processados utilizando um aplicativo corporativo. Em seguida, o resultado era enviado de volta, pela Internet, para o dispositivo do cliente.
Hoje, arquitetos de TI modernos deixaram para trás o conceito de data centers centralizados e adotaram a infraestrutura de ponta. Nesta, os recursos de computação e armazenamento são transferidos do data center para o local onde o usuário gera os dados, ou seja, a fonte dos dados.
Isto implica que o data center é aproximado da fonte de dados, e não o contrário. Isso exige um conjunto de equipamentos que operem numa LAN remota, coletando os dados localmente para processá-los. Alguns utilizam gabinetes blindados para proteger o equipamento de altas temperaturas, humidade e outras condições climáticas adversas.
O processo de computação de borda envolve a normalização e análise de dados para encontrar informações relevantes para o negócio. Apenas os dados relevantes, após análise, são enviados ao data center principal. Essas informações podem incluir:
- Vigilância por vídeo em lojas de varejo
- Dados de vendas
- Análise preditiva para manutenção e reparo de equipamentos
- Geração de energia
- Controle da qualidade de produtos
- Garantia do funcionamento adequado dos equipamentos, entre outros.
Vantagens e Desvantagens
Vantagens
Os benefícios da computação de borda são:
#1. Tempos de Resposta Acelerados
A implementação de processos de computação nos dispositivos de borda ou perto deles contribui para reduzir a latência, como já explicado.
Por exemplo, se um funcionário quiser enviar uma mensagem urgente a outro colega na mesma empresa, enviar a mensagem para rotear fora do prédio, comunicar-se com um servidor distante (em qualquer lugar do mundo) e depois voltar como mensagem recebida, leva um tempo considerável.
Com a computação de borda, o roteador é responsável pela transferência de dados dentro do escritório, reduzindo atrasos e economizando largura de banda.
#2. Economia de Custos
A computação de borda auxilia na economia de recursos de servidor e largura de banda, o que resulta em custos menores. Implementar recursos de nuvem para suportar um grande número de dispositivos em escritórios ou residências com dispositivos inteligentes pode ser caro. A computação de borda reduz estes custos movendo a parte computacional para a borda.
#3. Segurança e Privacidade dos Dados
A movimentação de dados entre servidores localizados internacionalmente levanta questões de privacidade, segurança e questões legais. Se os dados forem interceptados por pessoas erradas, isso pode causar grandes problemas.
A computação de borda mantém os dados mais próximos da sua fonte, dentro dos limites das leis de proteção de dados como HIPAA e GDPR. Permite o processamento de dados localmente, evitando que informações confidenciais sejam enviadas para a nuvem ou data center. Assim, seus dados permanecem seguros dentro da sua infraestrutura.
Além disso, os dados que são enviados para a nuvem podem ser criptografados utilizando a computação de borda, aumentando a segurança contra ataques cibernéticos.
#4. Manutenção Simplificada
A computação de borda exige pouco esforço e custo para a manutenção de dispositivos e sistemas de borda. Consome menos eletricidade para o processamento de dados e reduz a necessidade de refrigeração para manter o desempenho ideal.
Desvantagens
As desvantagens da computação de borda incluem:
#1. Escopo Limitado
A implementação da computação de borda pode ser eficaz, mas possui um objetivo e escopo limitados. Essa é uma das razões pelas quais a nuvem atrai muitas pessoas.
#2. Conectividade
A computação de borda precisa de boa conectividade para processar dados eficazmente. Se a conectividade for perdida, é preciso um planejamento de falhas sólido para lidar com os problemas que possam surgir.
#3. Vulnerabilidades de Segurança
Com o aumento do uso de dispositivos inteligentes, aumenta também o risco de invasores comprometerem esses dispositivos.
Aplicações da Computação de Borda
A computação de borda encontra aplicações em diversos setores, sendo usada para agregar, processar, filtrar e analisar dados próximos ou na borda da rede. Algumas áreas de aplicação incluem:
Dispositivos IoT
É comum confundir computação de borda e IoT, mas a computação de borda é uma arquitetura, enquanto a IoT é uma tecnologia que utiliza a computação de borda.
Dispositivos inteligentes como smartphones, termostatos inteligentes, veículos inteligentes, fechaduras inteligentes, relógios inteligentes e outros conectam-se à Internet e beneficiam-se do processamento realizado nos próprios dispositivos, ao invés da nuvem, o que garante um uso mais eficiente.
Otimização de Rede
A computação de borda auxilia na otimização de redes, medindo e aprimorando seu desempenho para os usuários. Ela encontra o caminho de rede com menor latência e maior confiabilidade para o tráfego do usuário. Também auxilia na remoção do congestionamento para um desempenho ideal.
Assistência Médica
O setor de saúde gera uma grande quantidade de dados, incluindo informações de pacientes, equipamentos médicos e sensores. Há uma crescente necessidade de gerenciar, processar e armazenar esses dados. A computação de borda auxilia nesta tarefa aplicando machine learning e automação para o acesso a dados. Permite a identificação de problemas que exigem atenção imediata, melhorando o atendimento e prevenindo incidentes.
Adicionalmente, a computação de borda é utilizada em sistemas de monitoramento médico para respostas rápidas em tempo real, em vez de esperar por respostas de servidores em nuvem.
Varejo
As empresas de varejo também geram grandes volumes de dados de rastreamento de estoque, vendas, vigilância e outras informações comerciais. A computação de borda possibilita coletar e analisar esses dados para identificar oportunidades de negócio, como previsão de vendas, otimização de pedidos de fornecedores, desenvolvimento de campanhas eficazes e outros.
Manufatura
A computação de borda é utilizada no setor de manufatura para monitorar processos e aplicar machine learning e análises em tempo real. Isso auxilia na melhoria da qualidade dos produtos e na detecção de erros de produção. Também dá suporte a sensores ambientais instalados nas fábricas.
Além disso, a computação de borda fornece informações sobre componentes em estoque e seu tempo de vida útil, auxiliando os fabricantes na tomada de decisões precisas e rápidas sobre as operações e a fábrica.
Construção
A indústria da construção usa a computação de borda principalmente para garantir a segurança no local de trabalho, coletando e analisando dados de dispositivos de segurança, câmeras e sensores. Isso ajuda as empresas a terem uma visão geral das condições de segurança e garante que os funcionários estejam seguindo os protocolos.
Transporte
O setor de transporte, especialmente veículos autônomos, gera terabytes de dados diariamente. Veículos autônomos precisam que os dados sejam coletados e analisados em tempo real, enquanto estão em movimento, o que exige alta capacidade computacional. Também precisam de dados sobre a condição do veículo, velocidade, localização, condições da estrada e tráfego, além de veículos próximos.
Para lidar com essa demanda, os próprios veículos tornam-se o ponto de borda onde o processamento ocorre, permitindo que dados sejam analisados em alta velocidade para atender às necessidades de coleta e análise.
Agricultura
Na agricultura, a computação de borda é utilizada por sensores para rastrear a densidade de nutrientes e o uso de água, otimizando a colheita. Para isso, os sensores coletam dados sobre as condições ambientais, temperatura e solo, analisando os efeitos e contribuindo para aumentar o rendimento das culturas, garantindo que a colheita ocorra nas condições ambientais mais favoráveis.
Energia
A computação de borda também é útil no setor de energia, monitorando a segurança nas instalações de petróleo e gás. Sensores monitoram a humidade e pressão continuamente, e a conectividade precisa ser contínua, pois falhas na deteção, por exemplo, de um tubo de óleo sobreaquecido, podem causar desastres. O desafio é que muitas dessas instalações estão localizadas em áreas remotas, com conectividade precária.
A implementação da computação de borda nesses sistemas ou perto deles oferece maior conectividade e recursos de monitoramento contínuo. Além disso, ela permite a deteção em tempo real de mau funcionamento de equipamentos. Sensores podem monitorar a energia gerada por todas as máquinas, como veículos elétricos, sistemas de parques eólicos e outros, com controle de rede que contribui para a redução de custos e a geração eficiente de energia.
Outras aplicações da computação de borda incluem videoconferências que exigem alta largura de banda, cache eficiente com código executado em redes de borda CDN, serviços financeiros como bancos, para segurança e outras.
Borda Distante vs. Borda Próxima
A computação de borda utiliza muitos termos como borda próxima e distante, o que às vezes pode gerar confusão. Vamos entender a diferença entre elas.
Borda Distante
É a infraestrutura implementada mais longe de um data center em nuvem e mais próxima dos usuários.
Por exemplo, a infraestrutura Far Edge de uma operadora de serviços móveis pode estar próxima de estações base de torres de telefonia celular.
A computação Far Edge é implementada em empresas, fábricas, centros comerciais e outros. As aplicações executadas nesta infraestrutura precisam de alto rendimento, escalabilidade e baixa latência, o que é ideal para aplicações de streaming de vídeo, AR/VR, jogos e outras. Ela é conhecida como:
- Um Enterprise Edge, que hospeda aplicações corporativas
- IoT Edge, que hospeda aplicações IoT
Borda Próxima
É a infraestrutura de computação implementada entre os data centers em nuvem e a Far Edge. Ela hospeda aplicações e serviços genéricos, ao contrário da Far Edge que hospeda aplicações específicas.
Por exemplo, a infraestrutura Near Edge pode ser usada para armazenamento em cache CDN, computação em Fog e outros. A computação em Fog aloca recursos de armazenamento e computação dentro ou perto dos dados, que podem não estar na fonte dos dados. É um meio termo entre um data center em nuvem (localizado longe) e a borda (na origem), com recursos limitados.
Comparando Computação de Borda e Computação em Nuvem
Tanto a computação de borda quanto a computação em nuvem envolvem computação distribuída e implantação de recursos de armazenamento e computação com base nos dados que estão sendo produzidos. No entanto, não são a mesma coisa.
Vejamos como elas se diferenciam:
- Implantação: a computação em nuvem implementa recursos em locais globais com alta escalabilidade para executar processos. Pode incluir computação centralizada mais próxima da(s) fonte(s) de dados, mas não na borda de uma rede. Por outro lado, a computação de borda implementa recursos onde os dados são gerados.
- Centralização/Descentralização: a nuvem oferece recursos eficientes e escaláveis, com segurança e controle, utilizando a centralização. A computação de borda é descentralizada e usada para lidar com preocupações e casos de uso que não são cobertos na abordagem de centralização da computação em nuvem.
- Arquitetura: a arquitetura de computação em nuvem consiste em vários componentes independentes, oferecendo aplicações e serviços no modelo “pague pelo uso”. A computação de borda estende-se além da computação em nuvem, oferecendo uma arquitetura mais estável.
- Programação: o desenvolvimento de aplicações na nuvem é adequado e utiliza uma ou menos linguagens de programação. A computação de borda pode exigir diferentes linguagens para desenvolver aplicações.
- Tempo de resposta: o tempo médio de resposta é maior na computação em nuvem quando comparado com a computação de borda. A computação de borda oferece um processamento mais rápido.
- Largura de banda: a computação em nuvem consome mais largura de banda e energia devido à maior distância entre o cliente e o servidor, enquanto a computação de borda requer largura de banda e energia relativamente menores.
Quais são os Benefícios da Computação de Borda sobre a Computação em Nuvem?
O processo na computação de borda é mais eficiente do que na computação em nuvem, uma vez que esta leva mais tempo para buscar os dados solicitados pelo usuário. A computação em nuvem pode atrasar a transmissão de informações para um data center, o que torna o processo de tomada de decisão mais lento e causa latência.
Como resultado, as organizações podem sofrer perdas em termos de custo, largura de banda, segurança de dados e até mesmo riscos ocupacionais, principalmente em áreas como manufatura e construção. Eis alguns benefícios da computação de borda sobre a computação em nuvem:
- A procura por uma arquitetura mais rápida, segura e confiável impulsionou o crescimento da computação de ponta, fazendo com que organizações optem por ela em vez da computação em nuvem. Em áreas que precisam de informações sensíveis ao tempo, a computação de borda apresenta resultados notáveis.
- Quando o processamento de dados ocorre em locais remotos, a computação de borda funciona melhor por causa da pouca ou nenhuma conectividade, permitindo uma abordagem centralizada. Ela auxilia no armazenamento local, funcionando como um micro data center.
- A computação de borda é uma solução mais adequada para dar suporte a dispositivos inteligentes e especializados que executam funções especiais e são diferentes de dispositivos comuns.
- A computação de borda lida eficientemente com o uso da largura de banda, custos elevados, segurança e consumo de energia, em comparação com a computação em nuvem.
Provedores Atuais de Computação de Borda
Para implementar a computação de borda de forma rápida e fácil na sua empresa, é preciso um provedor de serviços de computação de borda. Estes ajudam no processamento e transmissão de dados de forma eficiente, oferecendo infraestruturas de TI robustas e gerenciando grandes volumes de dados gerados pelos dispositivos de borda.
Alguns provedores de computação de borda notáveis incluem:
#1. Amazon Web Services
AWS oferece uma experiência consistente com um modelo cloud-edge, fornecendo soluções e serviços para IoT, ML, IA, análise, robótica, armazenamento e computação.
#2. Dell
Dell fornece orquestração e gerenciamento de computação de borda através do OpenManage Mobile. A Dell oferece soluções para cidades digitais, varejistas, fabricantes e outros.
#3. ClearBlade
ClearBlade lançou sua Edge Native Intelligent Asset Application, que permite que gestores de borda criem dispositivos de alerta e se conectem a dispositivos IoT sem a necessidade de programação.
Outros provedores notáveis incluem Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex e outros.
Considerações Finais
A computação de borda emerge como uma opção eficiente, confiável e econômica para empresas modernas que utilizam cada vez mais serviços e soluções digitais. É também um excelente conceito para apoiar a cultura de trabalho remoto, facilitando o processamento e a comunicação de dados mais rápidos.