Gerenciando dados em Edge Computing
O que as plataformas petrolíferas, os automóveis e os smartphones têm em comum? Pode não ser óbvio, mas todos eles são de fato exemplos importantes de edge computing.
O conceito edge computing evoluiu significativamente ao longo da última metade do século. No passado, uma plataforma petrolífera no Mar do Norte poderia oferecer um excelente exemplo da “edge” da infraestrutura de TI ou da rede interna de uma organização. O Mar do Norte fica entre o Reino Unido e o norte da Europa e ostenta 184 plataformas marítimas, o maior número de qualquer região do mundo. 
Como a largura da banda de rede pode ser mínima e a conectividade intermitente, na melhor das hipóteses, no tempestuoso e remoto Mar do Norte, alguns recursos de computação estão nas próprias plataformas petrolíferas, bem longe da sede da empresa. Mas, construir um data center completo no Mar do Norte não é necessário. É apenas desperdício de dinheiro e recursos.
Tradicionalmente, filiais, fábricas, locais operacionais remotos, estações de pesquisa e ambientes semelhantes eram todos exemplos comuns de locais que usam tecnologia de edge computing. Mas, o advento de novas tecnologias e arquiteturas, como dispositivos mais inteligentes e a Internet das Coisas (IoT), estão criando um paradigma totalmente novo de edge computing. Um dos objetos mais comuns em nosso planeta nos dias atuais, por exemplo, o smartphone, é um dispositivo de edge computing..
Interestingly, artificial intelligence (AI) is going to drive an explosion of edge computing demand. Imagine when an edge-located car is an AI-powered autonomous driving (AD) vehicle. Along with all the telemetry cars already produce and broadcast to home base, when the car is an AI/AD system, it is expected that data volumes will reach terabytes per vehicle per day and hundreds of exabytes across entire AD initiatives.
Curiosamente, a inteligência artificial (IA) promoverá uma explosão na demanda de edge computing. Imagine quando um carro com tecnologia de edge computing for um veículo autônomo desenvolvido com IA. Em conjunto com toda a telemetria que os carros já produzem e transmitem para a base de operações, quando o carro é um sistema IA/veículo autônomo, espera-se que os volumes de dados atinjam terabytes por veículo por dia e centenas de exabytes entre todas as iniciativas de veículo autônomo.
Esses fluxos de dados sobrecarregarão os backbones de IoT. Em seguida, leve em consideração o grande volume de dados junto ao aumento do tráfego e das expectativas dos usuário de dispositivos inteligentes com o lançamento de novas redes 5G. A largura da banda pode aumentar substancialmente com o 5G, mas a demanda e o uso realmente deverão explodir.
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Edge computing oferece uma estratégia eficiente para ajudar a aliviar futuro congestionamento de rede, conduzida por novas tecnologias como a IA, a IoT e o 5G. E se os dispositivos de edge computing não ligarem para casa? Ou, se ao menos ligarem para os vizinhos primeiro? E se um novo tipo de instalações evoluísse e, por meio delas, os recursos intermediários de computação fossem usados para capturar a maior parte do fluxo de dados brutos de veículos autônomos e smartphones, jogos de realidade aumentada de rich media e de clientes de entretenimento?
Talvez, não tão diferentes das plataformas petrolíferas do Mar do Norte ou dos locais de escritórios remotos, essa nova espécie de instalações de edge computing da infraestrutura de TI ofereceria os recursos iniciais para processamento de dados muito mais próximos do veículo autônomos, smartphone e console de jogos individuais. Os recursos de computação local poderiam ajudar a gerenciar os fluxos de tráfego de automóveis ou fornecer dados de realidade aumentada para smartphones, por exemplo, sem a necessidade de “telefonar” para um local central.
Como nós nos beneficiaríamos? Claramente, o tráfego de rede e o potencial congestionamento e contenção seriam reduzidos. Os dados necessários para tomadas de decisões de negócios conduzidas por análise na sede da empresa ainda estariam disponíveis, mas não tão rapidamente. Tão importante quanto isso, o processamento local reduziria os tempos de resposta de aplicações de clientes remotos próximos, levando a melhores experiências do usuário final. De fato, o sucesso nos negócios com o lançamento do 5G, por exemplo, pode depender basicamente da qualidade das experiências do usuário final. Quando filmes são transferidos por download mais rápido, quando veículos autônomos inspiram confiança, quando avatares de jogos se movem de maneira fluida, quando aplicativos de compras respondem instantaneamente, os usuários finais ficam muito mais felizes, e compram mais.
Mas, as versões de edge computing do século 21 não acontecerão magicamente, embora os resultados possam parecer quase mágicos. As soluções de edge computingain da enfrentarão os mesmos tipos de desafios que aqueles no Mar do Norte. O custo é sempre uma grande preocupação. E o custo está sempre ligado à eficiência, que geralmente está ligada à escalabilidade e à flexibilidade. O desempenho não pode ser sacrificado. E quem estará lá na ponta gerenciando as instalações remotas?