Edge Computing é realidade.

Computação de borda (ou Edge Computing, em inglês) é um modelo de processamento de dados que consiste em realizar a coleta, armazenamento, processamento e análise de dados próximos ao local onde eles são gerados, ou seja, na borda da rede, em dispositivos ou sistemas de baixo nível, como sensores, smartphones, tablets, entre outros.

Esse modelo de computação surge como uma alternativa ao modelo tradicional de computação em nuvem, em que os dados são enviados para centros de processamento remotos, podendo gerar latência e sobrecarga na rede. Com a computação de borda, os dados são processados de forma mais rápida e eficiente, permitindo uma tomada de decisão mais ágil e em tempo real.

A computação de borda é particularmente útil em aplicações que exigem processamento em tempo real, como na indústria, em carros autônomos, na saúde, entre outras áreas. Além disso, a computação de borda também pode ser utilizada para reduzir o volume de dados que precisam ser enviados para a nuvem, ajudando a reduzir custos de armazenamento e transmissão de dados

Assim como em outros países, a computação de borda no Brasil enfrenta alguns desafios que podem dificultar sua adoção e implementação.

Um dos principais desafios é a falta de infraestrutura adequada para suportar a computação de borda. Isso inclui desde a falta de dispositivos e equipamentos até a falta de conectividade de alta velocidade e baixa latência, que pode ter uma saída com a adoção de redes 5G que estão em expansão.

A implementação da computação de borda pode exigir investimentos significativos em termos de hardware, software e recursos humanos, o que pode ser um problema para muitas empresas e organizações brasileiras.

Como em todos os segmentos atuais, a segurança dos dados é um desafio crítico na computação de borda, já que os dispositivos de borda geralmente têm menor capacidade de segurança do que os centros de dados tradicionais.

Ainda sofremos por falta de regulamentação clara em relação à computação de borda pode dificultar sua adoção e implementação no Brasil. Regulamentações precisas são necessárias para garantir a segurança, privacidade e transparência no uso de dados.

Por ser uma adoção ainda tímida no país, muitas empresas e organizações no Brasil ainda não têm uma compreensão clara dos benefícios e desafios da computação de borda, o que pode impedir sua adoção.

Esses desafios podem ser superados com investimentos em infraestrutura, recursos humanos e tecnologia, além de regulamentações claras e conscientização por parte de empresas, governos e sociedade em geral.

Vejamos agora algumas das principais aplicações em diferentes setores:

Indústria 4.0: na indústria, a computação de borda é usada para coletar dados de sensores em tempo real, monitorar a produção e otimizar processos e custos, além de ainda colaborar com controle de qualidade e produtividade.

Carros autônomos: a computação de borda é usada em carros autônomos para processar dados de sensores e câmeras em tempo real e tomar decisões instantâneas.

Cidades inteligentes: a computação de borda é usada para coletar dados de sensores em tempo real e ajudar a gerenciar a infraestrutura urbana, incluindo iluminação pública, tráfego e gestão de resíduos.

Saúde: a computação de borda é usada em dispositivos médicos para coletar e processar dados de pacientes em tempo real e permitir diagnósticos e tratamentos mais precisos e rápidos.

Na Agricultura: a computação de borda é usada para monitorar condições climáticas, solo e colheita em tempo real, ajudando os agricultores a tomar decisões mais informadas sobre irrigação, fertilização e colheita.

Varejo: a computação de borda é usada para coletar e analisar dados em tempo real sobre compras e preferências dos clientes, permitindo uma experiência de compra mais personalizada e experiências únicas.

Porque devemos pensar em Edge Computing?

A computação de borda permite que os dados sejam processados próximos ao local onde são gerados, reduzindo a latência e possibilitando uma resposta mais rápida e em tempo real, ao processar dados próximos à sua origem, a computação de borda pode reduzir a necessidade de transferência de grandes volumes de dados para a nuvem, economizando em custos de banda. A computação de borda utiliza dispositivos de baixo consumo de energia, o que pode reduzir os custos de energia em comparação com a computação em nuvem tradicional e até mesmo data centers próprios.

Como os dados são processados e armazenados localmente, a computação de borda pode oferecer maior segurança de dados em comparação com a computação em nuvem, pois reduz o risco de exposição de dados a terceiros.

A computação de borda permite que as empresas tenham mais flexibilidade no processamento e armazenamento de dados, adaptando-se a diferentes cenários e necessidades, além de estarem mais aptos a inovação.

Pode ainda ajudar a reduzir custos de armazenamento, processamento e transmissão de dados, aumentando a eficiência e reduzindo a necessidade de investimentos em infraestrutura de nuvem cara e complexa.

Esses benefícios tornam a computação de borda uma solução atraente para muitas empresas e organizações que buscam melhorar a eficiência, reduzir custos e aumentar a segurança de dados.

Se você está interessado em implementar a computação de borda na sua empresa, existem algumas etapas que você pode seguir para começar:

Avalie suas necessidades: comece avaliando suas necessidades de processamento de dados e identificando os casos de uso mais críticos que exigem processamento em tempo real ou baixa latência. Isso pode ajudá-lo a identificar onde a computação de borda pode ser mais útil.

Selecione uma plataforma de borda: selecione uma plataforma de borda adequada para suas necessidades. Existem várias plataformas disponíveis no mercado que oferecem recursos de processamento e armazenamento de dados de borda. É importante avaliar suas opções e escolher uma plataforma que atenda às suas necessidades específicas.

Implemente uma arquitetura de borda: implemente uma arquitetura de borda que seja escalável e flexível o suficiente para acomodar seus requisitos de processamento de dados de borda. Isso pode incluir a integração de dispositivos de borda, como sensores, câmeras ou outros equipamentos de IoT.

Crie um plano de gerenciamento de dados: crie um plano de gerenciamento de dados que cubra a coleta, armazenamento, processamento e análise de dados de borda. Isso pode incluir a definição de políticas de segurança de dados, privacidade e conformidade.

Realize testes pilotos: comece com testes pilotos em um ambiente controlado para avaliar a eficácia da sua solução de computação de borda. Isso pode ajudá-lo a identificar problemas e ajustar sua solução antes de escalá-la para produção.

Monitore e avalie: monitore e avalie continuamente o desempenho da sua solução de computação de borda para garantir que ela esteja atendendo às suas necessidades. Isso pode incluir a coleta e análise de dados de desempenho, segurança e custos.

Essas etapas podem ajudá-lo a começar a implementar a computação de borda em sua organização, mas é importante lembrar que a implementação da computação de borda pode ser complexa e requer um planejamento cuidadoso e uma abordagem integrada para garantir o sucesso.