O que é Edge Computing?

A edge da rede é onde o mundo físico e o digital interagem, onde os dados são inseridos ou capturados por dispositivos conectados à Internet ou a uma rede e onde os dispositivos recebem dados dos quais os usuários e as aplicações dependem para tomar decisões e obter insights. A Edge Computing aproxima os dados, os insights e a tomada de decisões dos usuários e dispositivos, em vez de processar os dados em um local central que pode estar a milhares de quilômetros de distância. Ao gerenciar o processamento na edge da rede, a edge computing garante que os dados, especialmente os dados em tempo real, não sofram problemas de latência que possam afetar a finalidade ou o desempenho de uma aplicação.

A Edge Computing é um modelo de computação de TI em que as funções de processamento e armazenamento de dados são transferidas dos centros de dados centralizados para servidores fisicamente mais próximos da edge da rede, onde os usuários e dispositivos acessam os dados. Ao armazenar e processar dados mais próximos dos usuários e dispositivos, a edge computing ajuda a melhorar a conectividade da rede, reduzir a latência, minimizar custos, fortalecer a segurança e aprimorar a experiência do usuário.

Você pode pensar na edge computing como um consultório médico com seu próprio laboratório. Em vez de enviar amostras para um centro de processamento central a centenas de quilômetros de distância, o consultório médico dispõe do equipamento e da disponibilidade de tempo e talento para coletar, processar e analisar seus exames de sangue no local, permitindo que você obtenha os resultados de forma mais rápida e econômica. Como as amostras médicas não saem do laboratório, há poucas chances de serem perdidas ou roubadas. E, ao processar seus exames laboratoriais com eficiência, o consultório médico proporciona uma experiência mais satisfatória ao paciente.

A quantidade de dados que produzimos e utilizamos a cada ano está crescendo exponencialmente. Tecnologias como a IoT (Internet das Coisas), IA (Inteligência Artificial) e ML (Aprendizado de Máquina) estão gerando enormes quantidades de dados. E à medida que bilhões de dispositivos se conectam às novas redes 5G, esse oceano virtual de dados só tende a crescer.

Nos modelos tradicionais de computação, os dados de uma organização são encaminhados por meio de um data center centralizado, permitindo que as equipes de TI e segurança os gerenciem, inspecionem e apliquem políticas de segurança. Mas, à medida que os volumes de dados aumentam, enviar todo esse tráfego para um centro de dados inevitavelmente causa latência e congestionamento nas redes. Como resultado, os usuários e as aplicações não conseguem obter dados com rapidez suficiente, e as experiências on-line dos usuários tornam-se lentas e frustrantes.

A edge computing responde a esse desafio processando e armazenando dados perto de onde eles são gerados e utilizados. Ao manter os dados, as workloads e as funções de computação próximas, a edge computing permite que os dados cheguem mais rapidamente ao destino, melhorando os tempos de resposta, o desempenho das aplicações e a experiência do usuário. Ao mesmo tempo, a edge computing minimiza o congestionamento na rede mais ampla.

A edge da rede é onde o mundo físico e o digital interagem, onde os dados são inseridos ou capturados por dispositivos conectados à Internet ou a uma rede e onde os dispositivos recebem dados dos quais os usuários e as aplicações dependem para tomar decisões e obter insights. A Edge Computing aproxima os dados, os insights e a tomada de decisões dos usuários e dispositivos, em vez de processar os dados em um local central que pode estar a milhares de quilômetros de distância. Ao gerenciar o processamento na edge da rede, a edge computing garante que os dados, especialmente os dados em tempo real, não sofram problemas de latência que possam afetar a finalidade ou o desempenho de uma aplicação.

Para criar uma rede de edge, as equipes de TI desenvolvem capacidade computacional em locais remotos, implantando servidores e armazenamento que podem processar rapidamente os dados dos dispositivos próximos. Como alternativa, os dados podem ser processados na memória e no armazenamento integrados em dispositivos periféricos, como notebooks, smartphones e sensores de IoT. Em vez de enviar os dados gerados pelos dispositivos de edge através de um centro de dados central ou para a nuvem, uma rede de edge processa e armazena a maioria dos dados no local ou em servidores de edge próximos, enviando apenas as informações essenciais para a nuvem ou para um centro de dados central.

Os dispositivos de edge são pontos de extremidade em uma rede que coletam, utilizam e fornecem informações. Eles servem como uma interface entre o mundo real e o centro de dados ou a nuvem. Os dispositivos de edge incluem as máquinas que usamos todos os dias, como notebooks, desktops, servidores e roteadores, além de dispositivos e gateways que fazem parte das redes de IoT. Outros tipos de dispositivos de edge incluem dispositivos médicos, instrumentos científicos, scanners, veículos autônomos, telas inteligentes, terminais de ponto de venda, drones, robôs, controladores industriais e até mesmo máquinas de venda automática.

A edge computing está presente em todo o nosso entorno e continua a crescer e se expandir. Pense nas interações diárias às quais você pode não dar valor quando espera que a resposta seja instantânea. Isso abrange desde tocar em aplicativos móveis, comprar coisas on-line, verificar seu saldo bancário e transmitir mídia até interagir com um dispositivo conectado, como uma luz, campainha ou carro - ou fazer check-in para um trem ou voo. Todos esses serviços exigem processamento de informações em tempo real e em grande escala. Todos esses são exemplos de áreas em que a Edge Computing pode fazer a diferença entre uma ótima experiência ou uma experiência bastante lenta e frustrante.

Os casos de uso comuns de edge incluem:

• Jogos. Resposta em tempo real, tempos de espera, matchmaking e baixa latência são fundamentais para jogos competitivos. A edge computing melhora essas experiências digitais ao aumentar a proximidade com os jogadores.
• Redes IoT. As soluções de edge computing permitem que as empresas aproveitem o potencial das redes IoT para coletar, analisar e agir sobre grandes quantidades de dados em tempo real.
• Veículos autônomos. Os carros autônomos produzem grandes quantidades de dados que devem ser agregados e analisados em tempo real, permitindo que o veículo tome decisões em frações de segundo para levar passageiros e cargas ao destino apropriado com segurança.
• Telecomunicações. A edge computing permite que os provedores de serviços de telecomunicações modernizem suas redes e transfiram workloads e serviços para a edge da rede, obtendo um desempenho superior.
• Fabricação industrial. Os fabricantes dependem da edge computing para monitorar equipamentos, identificar erros de produção, possibilitar a automação, gerenciar robótica e melhorar a qualidade por meio de análises em tempo real e aprendizado de máquina.
• Energia. As empresas envolvidas na exploração e produção de energia utilizam a edge computing para coletar e armazenar dados em plataformas petrolíferas e campos de gás, fornecendo inteligência em tempo real que pode detectar perigos, otimizar a produção, melhorar a eficiência e manter a segurança do pessoal.
• Aplicações de segurança. Desde o reconhecimento facial em tempo real em aeroportos até detectores de movimento e câmeras no local, muitas aplicações de segurança e vigilância se beneficiam dos tempos de resposta ultrarrápidos disponíveis quando os dados são processados na edge da rede.
• Área da saúde. A edge computing é a mais adequada para coletar e processar o enorme volume de dados produzidos por dispositivos médicos e sensores, permitindo que os profissionais de saúde respondam rapidamente às mudanças nas condições dos pacientes.
• Cidades inteligentes. As cidades inteligentes utilizam a edge computing para alimentar aplicações em tempo real, como semáforos inteligentes, redes elétricas inteligentes, iluminação pública inteligente e sistemas de vigilância inteligentes, que devem ser capazes de processar dados com tempos de resposta de frações de segundo e precisão superior.
• Realidade Aumentada (RA) e realidade virtual (VR). Tanto a RA como a RV requerem o processamento em tempo real de grandes conjuntos de dados com um atraso quase nulo.
• Inteligência artificial (IA). A edge computing permite que aplicações de IA e aprendizado de máquina gerem, busquem e processem grandes volumes de dados com maior velocidade e conectividade confiável.

Para entender seus benefícios, você pode pensar na edge computing como usar seu banco local e caixa eletrônico, em vez da sede central do banco em uma cidade a centenas de quilômetros de distância. Em vez de dirigir uma longa distância para fazer um depósito ou sacar dinheiro, você pode simplesmente ir até a agência local, poupando muito tempo e dinheiro. Se todos os seus vizinhos fizerem o mesmo, você também reduzirá o congestionamento nas estradas locais. Você também terá uma experiência mais segura, já que é menos provável que você tenha problemas com o carro, sofra um acidente ou tenha seu dinheiro roubado enquanto dirige alguns quarteirões até o banco local.

Os benefícios da edge computing incluem:

• Baixa latência. A latência é aquele atraso irritante que você pode experimentar entre navegar em um site e esperar a página carregar, ou aquele toque em um aplicativo móvel e o tempo prolongado que leva para concluir uma ação. Geralmente, isso acontece porque o processamento e o armazenamento de dados estão fisicamente distantes de você. Quando esses processos são movidos para a edge e, assim, estão em uma localização geográfica próxima de você, é possível ter experiências digitais quase em tempo real.
• Economia de custos. Ao minimizar o tráfego de rede, a edge computing ajuda a reduzir os custos associados ao provisionamento de largura de banda suficiente e à movimentação e armazenamento de dados na nuvem.
• Maior desempenho. Quando os dados são entregues com menos latência e tempos de carregamento rápidos, as organizações podem contar com um melhor desempenho de suas redes, sistemas e aplicações.
• Melhores experiências de clientes. Ao melhorar os tempos de resposta e reduzir a latência, a edge computing melhora a experiência dos clientes ao interagirem com sites e aplicações.
• Soberania de dados. Ao manter os dados locais e não ultrapassar fronteiras nacionais ou regionais, a edge computing permite que as organizações evitem problemas de soberania de dados e simplifiquem a conformidade com as regulamentações de privacidade de dados em várias regiões.
• Aumentar a produtividade. A edge computing oferece aos usuários acesso mais rápido a dados e análises, permitindo que tomem decisões e ajam com mais rapidez.
• Tomada de decisões mais rápida. Tempos de resposta mais rápidos e conectividade de rede confiável se traduzem em uma entrega mais rápida dos dados de que os líderes empresariais precisam para tomar decisões informadas.
• Maior resiliência. Ao transferir o processamento de dados para uma rede de dispositivos e locais de edge, a edge computing fornece caminhos redundantes para transmitir e processar dados localmente, eliminando um potencial ponto central de falha com servidores centralizados.

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• O EdgeWorkers fornece às equipes de desenvolvimento recursos e ferramentas para criar novos microsserviços que utilizam a plataforma da Akamai para computação segura e rápida na edge.
• O EdgeKV é um armazenamento distribuído de valor-chave que permite aos desenvolvedores JavaScript criar aplicações no EdgeWorkers orientadas por dados.
• O Cloudlets oferece ferramentas para executar a lógica de aplicações na edge, a fim de proporcionar melhores experiências na web por meio de aplicações robustas e autoatendíveis.