Visão geral

Edge computing é a computação que ocorre na localização física do usuário ou na fonte dos dados, ou próxima a ela. Ao colocar os serviços de computação mais próximos desses locais, os usuários se beneficiam de serviços mais rápidos e confiáveis, enquanto as empresas se beneficiam da flexibilidade da computação híbrida em nuvem. A computação de borda é uma forma de uma empresa poder usar e distribuir um pool comum de recursos em um grande número de locais.

Como as empresas utilizam Edge Computing com datacenters e cloud pública?

Edge é uma estratégia para estender um ambiente uniforme desde o datacenter principal até locais físicos próximos a usuários e dados. Assim como uma estratégia de nuvem híbrida permite que as organizações executem as mesmas cargas de trabalho tanto em seus próprios datacenters quanto na infraestrutura de nuvem pública (como Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud), uma estratégia de borda estende um ambiente de nuvem para muitos outros locais.

A computação de ponta está em uso hoje em muitos setores, incluindo telecomunicações, manufatura, transporte, serviços públicos, e muitos outros. As razões pelas quais as pessoas implementam a computação de ponta são tão diversas quanto as organizações que elas suportam.

Alguns casos de uso comum

Muitos casos de uso de margem estão enraizados na necessidade de processar dados localmente em situações em tempo real, onde a transmissão dos dados para um datacenter para processamento causa níveis inaceitáveis de latência.

Para um exemplo de computação de ponta impulsionada pela necessidade de processamento de dados em tempo real, pense em uma fábrica moderna. No chão de fábrica, os sensores da Internet das Coisas (IoT) geram um fluxo constante de dados que pode ser usado para evitar avarias e melhorar as operações. Por uma estimativa, uma fábrica moderna com 2.000 equipamentos pode gerar 2.200 terabytes de dados por mês. É mais rápido - e menos oneroso - processar os dados em grande quantidade perto do equipamento, em vez de transmiti-los primeiro a um datacenter remoto. Mas ainda é desejável que o equipamento esteja ligado através de uma plataforma de dados centralizada. Dessa forma, por exemplo, o equipamento pode receber atualizações de software padronizadas e compartilhar dados filtrados que podem ajudar a melhorar as operações em outros locais da fábrica.

Os veículos conectados são outro exemplo comum de computação de ponta. Ônibus e trens transportam computadores para rastrear o fluxo de passageiros e a prestação de serviços. Os motoristas de entregas podem encontrar as rotas mais eficientes com a tecnologia a bordo de seus caminhões. Quando implantado utilizando uma estratégia de computação de ponta, cada veículo opera a mesma plataforma padronizada que o resto da frota, tornando os serviços mais confiáveis e assegurando que os dados sejam protegidos uniformemente.

Um passo à frente é a autonomia dos veículos - outro exemplo de computação de ponta que envolve o processamento de uma grande quantidade de dados em tempo real em uma situação em que a conectividade pode ser inconsistente. Devido à grande quantidade de dados, veículos autônomos como carros que dirigem sozinhos processam dados de sensores a bordo do veículo a fim de reduzir a latência. Mas eles ainda podem se conectar a um local central para atualizações de software por via aérea.

A computação de ponta também ajuda a manter os serviços populares de internet funcionando rapidamente. As redes de entrega de conteúdo (CDNs) implantam servidores de dados perto de onde os usuários estão, permitindo que websites ocupados carreguem rapidamente e suportando serviços de streaming de vídeo rápido.

Outro exemplo de computação de ponta está acontecendo em uma torre de células 5G próxima. Cada vez mais os provedores de telecomunicações executam suas redes com virtualização de funções de rede (NFV), utilizando máquinas virtuais rodando em hardware padrão na borda da rede. Essas máquinas virtuais podem substituir equipamentos proprietários caros. Uma estratégia de computação de borda permite que os provedores mantenham o software em dezenas de milhares de locais remotos, todos funcionando de forma consistente e com padrões uniformes de segurança. Os aplicativos rodando perto do usuário final em uma rede móvel também reduzem a latência e permitem que os provedores ofereçam novos serviços.

Quais são os benefícios do Edge Computing?

A Edge Computing pode significar serviços mais rápidos e estáveis ​​a um custo menor. Para os usuários, a computação de borda significa uma experiência mais rápida e consistente. Para empresas e provedores de serviços, borda significa aplicativos de baixa latência e alta disponibilidade com monitoramento em tempo real.

A Edge Computing pode reduzir custos de rede, evitar restrições de largura de banda, reduzir atrasos de transmissão, limitar falhas de serviço e fornecer melhor controle sobre a movimentação de dados confidenciais. Os tempos de carregamento são reduzidos e os serviços online implantados mais próximos dos usuários permitem recursos de cache dinâmico e estático.

Os aplicativos que se beneficiam do menor tempo de resposta, como aplicativos de realidade aumentada e realidade virtual, se beneficiam da computação na borda.

Outros benefícios da Edge Computing incluem a capacidade de realizar análises e agregação de big data no local, que é o que permite a tomada de decisões quase em tempo real. A computação de borda reduz ainda mais o risco de exposição de dados confidenciais, mantendo todo esse poder de computação local, permitindo que as empresas imponham práticas de segurança ou atendam às políticas regulatórias.

Os clientes corporativos se beneficiam da resiliência e dos custos associados à computação de borda. Ao manter o poder de computação local, os sites regionais podem continuar a operar independentemente de um site principal, mesmo que algo faça com que o site principal pare de funcionar. O custo de pagar por largura de banda para levar dados entre sites centrais e regionais também é bastante reduzido ao manter esse poder de processamento de computação mais próximo de sua fonte.

Uma plataforma de ponta pode ajudar a fornecer consistência de operações e desenvolvimento de aplicativos. Ele deve oferecer suporte à interoperabilidade para dar conta de uma combinação maior de ambientes de hardware e software, em oposição a um datacenter. Uma estratégia de borda eficaz também permite que produtos de vários fornecedores trabalhem juntos em um ecossistema aberto.

Partes de uma edge network

Uma maneira de ver a computação de borda é como uma série de círculos irradiando do data center de código. Cada um representa uma camada diferente se aproximando da borda mais distante.

• Provider/enterprise core: estes são os níveis tradicionais "não-edge", de propriedade e operados por provedores de nuvem pública, provedores de serviços de telecomunicações ou grandes empresas.

• Service provider edge: essas camadas estão localizadas entre os datacenters centrais ou regionais e o acesso de última milha, geralmente de propriedade e operado por uma telco ou provedor de serviços de Internet e a partir do qual esse provedor atende a vários clientes.

• End-user premises edge: os níveis de borda no lado do usuário final do acesso de última milha podem incluir a borda da empresa (por exemplo, uma loja de varejo, uma fábrica, um trem) ou a borda do consumidor (por exemplo, uma residência, um carro ).

• Device edge: Sistemas autônomos (não agrupados) que conectam diretamente sensores/atuadores por meio de protocolos não-internet. Isso representa a borda mais distante da rede.

Edge computing, análise de dados e IA/ML

Com ênfase na coleta de dados e computação em tempo real, pode contribuir para o sucesso de aplicativos inteligentes com uso intensivo de dados. Por exemplo, tarefas de inteligência artificial/aprendizado de máquina (AI/ML), como algoritmos de reconhecimento de imagem, podem ser executadas de forma mais eficiente perto da fonte dos dados, eliminando a necessidade de transportar grandes quantidades de dados para um datacenter centralizado.

Esses aplicativos usam combinações de muitos pontos de dados e os usam para inferir informações de maior valor que podem ajudar as organizações a tomar melhores decisões. Essa funcionalidade pode melhorar uma ampla gama de interações comerciais, como experiências do cliente, manutenção preventiva, prevenção de fraudes, tomada de decisões clínicas e muitas outras.

Ao tratar cada ponto de dados de entrada como um evento, as organizações podem aplicar o gerenciamento de decisões e técnicas de inferência de IA/ML para filtrar, processar, qualificar e combinar eventos para deduzir informações de ordem superior.

Os aplicativos com uso intensivo de dados podem ser divididos em uma série de estágios, cada um executado em diferentes partes do cenário de TI. O Edge entra em ação no estágio de ingestão de dados – quando os dados são coletados, pré-processados ​​e transportados. Os dados passam por estágios de engenharia e análise – normalmente em um ambiente de nuvem pública ou privada – para serem armazenados e transformados e, em seguida, usados ​​para treinamento de modelo de aprendizado de máquina. Em seguida, ele volta à borda para o estágio de inferência de tempo de execução, quando esses modelos de aprendizado de máquina são atendidos e monitorados.

Uma plataforma de infraestrutura e desenvolvimento de aplicativos que seja flexível, adaptável e elástica é necessária para atender a essas diferentes necessidades e fornecer a conexão entre esses vários estágios.

Uma abordagem de nuvem híbrida, que oferece uma experiência consistente em nuvens públicas e privadas, oferece a flexibilidade para provisionar de maneira ideal as cargas de trabalho de captura de dados e inferência inteligente na borda de um ambiente, o processamento de dados com uso intensivo de recursos e as cargas de trabalho de treinamento em ambientes de nuvem e a eventos de negócios e sistemas de gerenciamento de insights próximos aos usuários de negócios.

A Edge Computing é uma parte importante da visão de nuvem híbrida que oferece uma experiência consistente de aplicação e operação.

Edge Computing e Telecomunicações

Adotar a Edge Computing é uma alta prioridade para muitos provedores de serviços de telecomunicações, pois eles movem cargas de trabalho e serviços para a borda da rede.

Os milissegundos contam ao atender aplicativos de rede de alta demanda, como chamadas de voz e vídeo. Como a computação de borda pode reduzir bastante os efeitos da latência nos aplicativos, os provedores de serviços podem oferecer novos aplicativos e serviços que podem melhorar a experiência dos aplicativos existentes, especialmente após os avanços no 5G.

Mas não se trata apenas de oferecer novos serviços. Os provedores estão adotando estratégias de borda para simplificar as operações de rede e melhorar a flexibilidade, disponibilidade, eficiência, confiança e escalabilidade.

• O que é NFV? A virtualização de funções de rede (NFV) é uma estratégia que aplica a virtualização de TI ao caso de uso de funções de rede. A NFV permite que servidores padrão sejam usados ​​para funções que antes exigiam hardware proprietário caro.

• O que é vRAN? As redes de acesso de rádio (RAN) são pontos de conexão entre os dispositivos do usuário final e o restante da rede de uma operadora. Assim como as funções de rede podem ser virtualizadas, as RANs também podem ser virtualizadas, dando origem à rede de acesso via rádio virtual, ou vRAN.

A implantação contínua de redes 5G geralmente depende da vRAN como um caminho para simplificar as operações, atender a mais dispositivos e atender às necessidades de aplicativos mais exigentes.

• O que é MEC? MEC significa multi-access edge computing, um meio para os provedores de serviços oferecerem aos clientes um ambiente de serviço de aplicativos na borda da rede móvel, próximo aos dispositivos móveis dos usuários.

As vantagens do MEC incluem maior rendimento e latência reduzida. A MEC disponibiliza pontos de conexão para desenvolvedores de aplicativos e provedores de conteúdo, dando-lhes acesso a funções de rede de nível inferior e processamento de informações também.

Como a “Borda” se relaciona com a Cloud Computing

A computação em nuvem é o ato de executar cargas de trabalho em nuvens, que são ambientes de TI que abstraem, agrupam e compartilham recursos escaláveis ​​em uma rede.

Tradicionalmente, a computação em nuvem se concentra em serviços de nuvem centralizados em um punhado de grandes datacenters. A centralização permitiu que os recursos fossem altamente escaláveis ​​e compartilhados com mais eficiência, mantendo o controle e a segurança corporativa.

A computação de borda aborda os casos de uso que não podem ser abordados adequadamente pela abordagem de centralização da computação em nuvem, geralmente devido a requisitos de rede ou outras restrições.

Além disso, uma estratégia de nuvem de execução de software em contêineres complementa o modelo de computação de borda. Os contêineres tornam os aplicativos portáteis, permitindo que as empresas os executem onde fizerem mais sentido. Uma estratégia de conteinerização permite que uma organização mude aplicativos do datacenter para a borda, ou vice-versa, com impacto operacional mínimo.

O que é IoT e o que são dispositivos de “borda”?

The Internet of Things (IoT) refere-se ao processo de conectar objetos físicos cotidianos à Internet – de objetos domésticos comuns, como lâmpadas; para ativos de saúde como dispositivos médicos; para wearables, dispositivos inteligentes e até cidades inteligentes.

Os dispositivos IoT não são necessariamente dispositivos de borda. Mas esses dispositivos conectados fazem parte das estratégias de ponta de muitas organizações. A computação de borda pode trazer mais poder de computação para as bordas de uma rede habilitada para IoT para reduzir a latência de comunicação entre dispositivos habilitados para IoT e as redes de TI centrais às quais esses dispositivos estão conectados.

Simplesmente enviar ou receber dados é o que marcou o advento da IoT. Mas enviar, receber e analisar dados junto com aplicativos de IoT é uma abordagem mais moderna possibilitada pela computação de borda.

E a IIoT?

Um conceito relacionado, a Industrial Internet of Things (IIoT), descreve equipamentos industriais conectados à Internet, como máquinas que fazem parte de uma fábrica, instalação agrícola ou cadeia de suprimentos.

O que é fog computing e como ela está relacionada à Edge Computing?

Fog computing é um termo para computação que ocorre em locais físicos distribuídos, mais próximos dos usuários e fontes de dados.

A computação em névoa é um sinônimo de computação de borda. Não há diferença entre a computação em névoa e a computação de borda além da terminologia.

Quais são os desafios do Edge Computing?

A computação de borda pode simplificar um ambiente de TI distribuído, mas a infraestrutura de borda nem sempre é simples de implementar e gerenciar.

• Dimensionar servidores de borda para muitos sites pequenos pode ser mais complicado do que adicionar a capacidade equivalente a um único datacenter de núcleo. O aumento da sobrecarga de locais físicos pode ser difícil para empresas menores gerenciarem.

• Os sites de computação de borda geralmente são remotos com conhecimento técnico limitado ou nenhum no local. Se algo falhar no local, você precisa ter uma infraestrutura que possa ser consertada facilmente por mão de obra local não técnica e gerenciada centralmente por um pequeno número de especialistas localizados em outros lugares.

• As operações de gerenciamento de sites precisam ser altamente reproduzíveis em todos os sites de computação de borda para simplificar o gerenciamento, permitindo uma solução de problemas mais fácil. Os desafios surgem quando o software é implementado de maneiras ligeiramente diferentes em cada local.

• A segurança física dos sites de borda geralmente é muito menor do que a dos sites principais. Uma estratégia de borda deve levar em conta um risco maior de situações maliciosas ou acidentais.

À medida que as "data source" e "data storage" são distribuídos em vários locais, as organizações precisam de uma infraestrutura horizontal comum que se estenda por toda a infraestrutura de TI, incluindo sites de borda. Mesmo para organizações que estão acostumadas a operar em várias localizações geográficas, a computação de borda apresenta desafios de infraestrutura exclusivos. As organizações precisam de soluções de computação de borda que:

• Pode ser gerenciado usando as mesmas ferramentas e processos de sua infraestrutura centralizada. Isso inclui provisionamento, gerenciamento e orquestração automatizados de centenas e, às vezes, dezenas de milhares de sites com equipe de TI mínima (ou nenhuma).

• Atenda às necessidades de diferentes níveis de borda que têm requisitos diferentes, incluindo o tamanho do espaço físico do hardware, ambientes desafiadores e custo.

• Forneça a flexibilidade de usar cargas de trabalho híbridas que consistem em máquinas virtuais, contêineres e nós bare-metal executando funções de rede, streaming de vídeo, jogos, IA/ML e aplicativos essenciais aos negócios.

• Garanta que os sites de borda continuem operando em caso de falhas de rede.

• São interoperáveis ​​com componentes provenientes de vários fornecedores. Nenhum fornecedor único pode fornecer uma solução de ponta a ponta.

Com esses conceitos acredito que você entendera mais sobre Edge Computing e conceitos com ela atribuídos.