O que é edge computing?

O objetivo da edge computing é aproximar os recursos de processamento e armazenamento de onde os dados são gerados. Essa computação distribuída é uma ótima estratégia de infraestrutura em que a latência ultrabaixa e a resposta em tempo real são essenciais para o desempenho dos aplicativos e a experiência do usuário.

Tempo de resposta mais rápido: a ingestão e o processamento de dados em tempo real no endpoint da empresa melhoram a capacidade de resposta do aplicativo com segurança, em vez de enviar dados de e para o servidor central.

Melhor economia: com o aumento exponencial dos dados gerados, há uma necessidade contínua de mais processamento com uma conexão mais rápida e uma rede de maior capacidade gerando o custo geral. Enviar dados para o servidor central apenas quando necessário e manter a maior parte do processamento na borda pode ser mais eficiente.

Operações autônomas: os tempos de inatividade são inevitáveis; No entanto, a disponibilidade do sistema pode ser melhorada ao descarregar a computação central e conectar redes ao aproximar as cargas de trabalho do usuário/fonte de dados.

Em qualquer caso de uso em que o tempo de resposta mais rápido é um requisito ou a largura de banda de rede confiável e eficiente é um desafio, a edge computing pode ser uma ótima candidata. Alguns casos de uso, por exemplo:

Varejo: a borda permitirá que os varejistas avancem com cada elemento de suas operações e será a base a partir da qual eles reconstruirão o processo pós-pandemia. Assim, eles poderão adicionar novos aplicativos adequados à finalidade no ambiente atual e, ao mesmo tempo, terão uma base para estabelecer práticas preparadas para o futuro. Como qualquer base, quando ela estiver ajustada e segura, será muito mais fácil usá-la em todas as operações, desde a integração com endpoints na loja, as tecnologias de inteligência artificial (IA)/aprendizado de máquina (ML, pela sigla em inglês) e personalização, o processamento e o envio até a inteligência do cliente.

Fabricação e armazenamento: a automação usa a inferência de aprendizado de máquina nas instalações do cliente para analisar imagens e vídeos a fim de detectar problemas de qualidade na cadeia de fornecimento e na linha de montagem e iniciar ações que ajudam os engenheiros da fábrica a resolver os problemas rapidamente e eliminar o tempo de inatividade ou o retrabalho dispendioso.

Veículos autônomos: o “Cellular Vehicle-to-Everything” é uma plataforma essencial para permitir uma direção autônoma e mapas de alta definição em tempo real necessários para a segurança no trânsito. O acesso de baixa latência à infraestrutura necessária para executar o processamento de dados e as técnicas de análise na borda ajuda com o monitoramento em tempo real dos dados do veículo.

Medidas preventivas: a edge computing ajuda a diagnosticar e resolver localmente o que não é normal, resultando em ações muito mais rápidas. Exemplos seriam plataformas remotas e unidades de manufatura.

: A edge computing é um aspecto essencial para dar suporte à infraestrutura pública e à aplicação da lei. Um local remoto, por exemplo, pode ter câmeras e recursos de análise localmente para que possam identificar invasões/comportamentos suspeitos e enviar alarmes apenas quando esses eventos ocorrerem. As filmagens das câmeras do painel da viatura e do corpo são carregadas por links LTE duplos, em que a SD-WAN ajuda a melhorar a qualidade da conexão e garante o tráfego enviado a um repositório central para pós-processamento, análise e armazenamento de vídeo.

Assistência médica: os diagnósticos e as imagens consomem muita largura de banda. As técnicas de análise de vídeo com base em IA/ML e as soluções de imagem ajudam o profissional de saúde a acelerar o diagnóstico das condições observadas. Os fluxos de imagem ou vídeo de dispositivos médicos são processados na borda e a resposta é retornada ao dispositivo do usuário.

Com o aumento contínuo da IoT ou dispositivos inteligentes, a demanda para processar os dados gerados é constante. Além da força de trabalho, as informações e a infraestrutura não estão limitadas a alguns locais definidos pelas empresas. Essa descentralização exige processamento e armazenamento descentralizados, pois o transporte de volume de tráfego de e para sistemas centrais é tão ineficiente quanto caro. Embora um único dispositivo que produza dados possa transmiti-los por uma rede com bastante facilidade, surgem problemas quando o número de dispositivos que transmitem dados ao mesmo tempo aumenta.

Outro aspecto importante é impulsionar a conectividade 5G: Como o 5G funciona com baixa frequência, os dados precisam viajar um número relativamente maior de saltos do usuário para o aplicativo. Com a edge computing, a maior parte do processamento pode ser feita na borda, e o restante pode ser enviado para o núcleo, se necessário.

A edge computing alivia a pressão sobre a nuvem ou a computação centralizada, levando o poder de processamento para a borda. A topologia de edge computing tem recursos de processamento e armazenamento próximos ao usuário ou às fontes de dados para processar, filtrar e analisar dados e enviar os resultados de volta para o usuário quase em tempo real.

Uma pilha da borda, que consiste em capacidade razoável de processamento, armazenamento e análise, é criada perto da fonte de dados ou do endpoint do usuário. Esse grupo de pilhas de perímetro distribuídas pela rede analisa os dados localmente e envia o que precisa ser analisado posteriormente ou armazenado na nuvem ou no local central, reduzindo o tempo de resposta.

VMware Edge Compute Stack

• Plataforma de borda multi-cloud consistente: as empresas podem criar, executar, gerenciar, conectar e proteger seus aplicativos nativos de borda específicos do setor em locais na borda próxima e na borda distante, aproveitando a consistência da infraestrutura e das operações em seus data centers e na nuvem.
• Consistência operacional multi-cloud: simplifique as operações e o gerenciamento em multi-cloud com políticas consistentes e centralizadas para manter a consistência operacional.
• Segurança unificada e centrada no contexto: proteja usuários, dados e aplicativos distribuídos contra ameaças em todos os níveis. A segurança é integrada à plataforma para proporcionar maior proteção e é específica para cada aplicativo e carga de trabalho.
• AIOps para diagnóstico em tempo real: Avalie a experiência do usuário e do dispositivo de IoT, compare-a com o desempenho normal da linha de base e acione alertas para ajudar a mitigar problemas.
• : A SD-WAN, juntamente com o 5G, traz inteligência da camada de transporte para permitir o controle usando políticas de negócios. A camada de transporte oferece informações de status, permitindo o autogerenciamento e a autocorreção da rede sem precedentes. É perfeito para locais que exigem aprovisionamento rápido de alta largura de banda com um alto nível de controle.