Edge Computing: Eficiência nas pontas

Imagine uma indústria 4.0, completamente conectada. Todos os robôs, esteiras e outras máquinas produzem não só os artigos que serão comercializados posteriormente, mas também vários gigabytes de dados. Como a Internet das Coisas (IoT) não se resume a distribuir sensores, essas informações geradas precisam ser recolhidas, processadas e armazenadas, alimentando sistemas analíticos, assim obtendo informações verdadeiramente úteis para negócios e consumidores, e não um mero amontoado de dados esquecido em um disco rígido.

É aí que entra uma tendência que começa a despontar nas estratégias de grandes fabricantes de tecnologia e provedores de telecomunicações, assim como canais e distribuidores. “Soluções de Edge Computing facilitam o processamento de dados na fonte, ou perto da fonte, de geração de dados”, explica Bob Gill, vice-presidente de pesquisas do Gartner.

“Neste contexto de IoT, as fontes de geração de dados geralmente são coisas como sensores ou dispositivos embutidos. É uma extensão descentralizada das redes de data centers ou nuvem”.

Em resumo, Edge Computing é a técnica de deslocar a capacidade computacional – incluindo hardware, aplicações, dados e serviços – dos data centers para mais próximo das “pontas”, ou bordas – tradução literal da palavra da língua inglesa “edge”.

Isso permite que a análise dos dados capturados seja feita antes que os insights obtidos sejam enviados para a nuvem, economizando banda de rede e tornando todo o processo mais eficiente. E só é possível graças a capacidade computacional, de armazenamento e de análise crescente dos dispositivos conectados, incluindo não só os já disseminados smartphones, mas também carros, máquinas etc.

Novo velho mundo?

Seria, então, o Edge Computing nada mais que um retorno ao passado, em que o processamento e armazenamento estavam todos nos equipamentos usados pelos usuários e empresas, e não em data centers ou na nuvem? Sim e não.

“É uma nova tecnologia, mas também representa a última volta de um ciclo em que estamos há décadas”, explica Andre Fuetsch, CIO e presidente do AT&T Labs, divisão de inovação da operadora de telecomunicações americana AT&T. Para o executivo, nos anos iniciais da computação – entre as décadas de 1960 e 1980 – havia um modelo centralizado, com terminais conectados a um mainframe. Nos anos 1990 a indústria se deslocou para um modelo de PCs distribuídos e voltou para a centralização nos anos 2000 conforme os dispositivos móveis eram conectados a uma nuvem central.

“Agora, com o Edge Computing, estamos voltando para um modelo distribuído, em que a computação acontece nas bordas da nuvem, fisicamente próxima dos dispositivos”, termina.

Embora questões como economia de banda de rede diante da infinidade de dispositivos conectados em IoT seja um fator relevante, não é por ela que o Edge Computing existe. Segundo o consultor de engenharia de data centers da Cisco, Erike Souza, trata-se de não de usar mais ou menos a nuvem, mas conseguir fazer o melhor uso dos recursos disponíveis, incluindo capacidade computacional nos dispositivos.

“Tudo está alinhado à evolução das aplicações e workloads. Muitos clientes, de diferentes setores, vão consumir recursos internos e públicos de maneira híbrida. Quando falamos de Edge entramos neste contexto, levando a solução para mais próxima da experiência do usuário”, explica Souza.

Ou seja, refutando alguns artigos espalhados na internet de que o Edge Computing vai “matar a nuvem”, a tendência é provavelmente parte do grande conjunto de técnicas e tecnologias que integram a chamada Transformação Digital. E que trará mudanças profundas no modo das empresas usarem e consumirem tecnologia.

“Seja o consumidor comum ou as empresas, ambos têm a necessidade de ter uma experiência virtual mais fluída, por isso todos trabalharão em sistema híbrido”, pondera Alan Satudi, gerente de desenvolvimento de negócios da Schneider Electric. “Aplicações híbridas são o melhor cenário, uma vez que as pontas não devem ter bases de dados muito grandes.

Eduardo Gonçalves, gerente de vendas da Aruba no Brasil (atualmente uma divisão de redes da HPE), acredita que a tendência tornará os ambientes de trabalho não só mais eficientes, mas também colaborativos. Indústrias poderão automatizar o chão de fábrica, diminuindo perdas e aumentando a produção, mas também gerando insights para melhorias de processo a partir de informações como nunca antes.

“Os consumidores contarão com mais serviços personalizados, experiências mais ricas, menos tempo gasto em filas, mais produtividade e colaboração”, pondera Gonçalves. Por isso empresas de entretenimento e distribuição de conteúdo, varejo, saúde, hotelaria, financeiro e educação são clientes em potencial, uma vez que podem refinar as informações, ganhando agilidade.

Nenhuma aplicação, no entanto, chama mais a atenção que o carro autônomo. É uma inovação que exige, ao mesmo tempo, grande capacidade de processamento para identificar estímulos e elementos no entorno do veículo, como também análise dos dados gerados antes de enviá-los para um data center central.

Potencial

Para Bob Gill, do Gartner, o mercado de soluções de está evoluindo rapidamente. AT&T, Cisco, HPE e Schneider Electric, empresas citadas nesta reportagem, tem estratégias bem definidas de fornecimento de roteamento, processamento, infraestrutura ou telecomunicações pensadas para Edge Computing. O que significa caminho aberto também para provedores de soluções.

“A maioria dos fornecedores no mercado de IoT reconhece que o Edge Computing é parte integrante das soluções. Nem todos os dados precisam ser enviados para os centros de dados, pois o custo é alto, a largura de banda intensa, há implicações de desempenho ou não são práticas, como nos casos de sites remotos”, explica Gill, que considera a tendência um auxílio para a tomada de decisões mais rápida.

O analista também salienta que, na América Latina, Edge Computing será primordial para que o alto grau de centralização dos data centers e sedes de companhias – mais concetrados em capitais e estados mais ricos – não limite o alcance das companhias para pontos geograficamente mais distantes. “Pense nos benefícios de desempenho e custo de microcentros de dados distribuídos em uma grande área como o Brasil”, pondera.