A computação de borda envolve a distribuição de armazenamento e processamento de dados, sendo essencial ter um banco de dados próximo e acessível para garantir a consistência e sincronização dos dados entre as camadas de nuvem, borda e cliente.
A ideia por trás da computação de borda é básica: consiste em levar recursos de computação e armazenamento para locais próximos aos dispositivos, aplicativos e usuários que produzem e utilizam os dados. Com o rápido avanço da infraestrutura 5G, a necessidade de computação de borda está crescendo cada vez mais nesta era de alta conectividade.
Em todos os lugares que se busca, a procura por experiências de baixa latência está em alta, motivada por tecnologias como IoT, IA/ML e AR/VR/MR. Além da redução da latência, fatores como os custos de largura de banda e a robustez da rede são elementos-chave. Outro motivo relevante, embora discreto, é a conformidade com políticas de privacidade e governança de dados, que proíbem a transferência de dados confidenciais para servidores de nuvem central para processamento.
Em vez de depender de data centers remotos na nuvem, a arquitetura de computação de borda maximiza a utilização da largura de banda e diminui os custos de latência ao processar dados próximos ao usuário, assegurando uma experiência satisfatória com aplicações rápidas e sempre disponíveis.
Previsões apontam que o mercado mundial de computação de borda crescerá para um valor de US$ 18 bilhões em apenas quatro anos, expandindo consideravelmente em relação aos US$ 4 bilhões registrados em 2020. Esse crescimento é impulsionado pelas iniciativas de transformação digital e pelo aumento de dispositivos IoT (estima-se que mais de 15 bilhões estarão conectados às redes empresariais até 2029, de acordo com a Gartner), fazendo com que a inovação na computação de borda se torne um foco de investimento das empresas.
Por conseguinte, as empresas devem compreender a situação atual da computação de borda, seu rumo e a forma de desenvolver uma estratégia de borda que seja sustentável a longo prazo.
Facilitando o gerenciamento de estruturas distribuídas.
Reformulação: A computação de ponta foi implementada por meio de nuvens híbridas personalizadas, onde os aplicativos e bancos de dados eram executados em servidores locais suportados por uma infraestrutura de nuvem. Geralmente, um sistema básico de transferência de arquivos em lote era utilizado para mover dados entre a nuvem e os servidores locais.
Além dos investimentos em capital (CapEx), os custos de operação (OpEx) para gerenciar essas instalações de servidores distribuídas no local em larga escala podem ser consideráveis. Com a utilização de um sistema de transferência de arquivos em lote, é possível que aplicativos de borda e serviços estejam em execução de forma contínua. Em algumas situações, não é viável hospedar um rack de servidor no local devido a restrições de espaço, energia ou resfriamento, como em plataformas de petróleo offshore, locais de construção ou até mesmo em aeronaves.
Para reduzir as preocupações com os custos operacionais e de infraestrutura, a próxima geração de implementações de computação de borda deve utilizar os serviços gerenciados de infraestrutura oferecidos pelos provedores de nuvem. Exemplos desses serviços incluem AWS Outposts, AWS Local Zones, Azure Private MEC e Google Distributed Cloud, que podem simplificar o gerenciamento de servidores distribuídos. Essas instalações de borda em nuvem podem suportar armazenamento e computação para vários locais, reduzindo os custos de infraestrutura e fornecendo acesso de baixa latência aos dados. Além disso, as implementações de computação de borda podem se beneficiar da alta largura de banda e baixa latência das redes 5G, incluindo redes 5G privadas gerenciadas, como o comprimento de onda AWS.
A computação de borda concentra-se na distribuição de armazenamento e processamento de dados, portanto, é importante que cada estratégia de borda leve em conta a plataforma de dados. É essencial avaliar se e de que forma o banco de dados pode atender aos requisitos da arquitetura distribuída.
Estratégias de ponta preparadas para o futuro com um banco de dados otimizado para a borda.
Em uma arquitetura distribuída, a armazenagem e o processamento de informações podem ser realizados em diversos níveis: nos data centers centrais da nuvem, em locais remotos da nuvem e no nível do dispositivo do cliente. Em relação ao armazenamento de dados no dispositivo do cliente, que pode ser um telefone celular, um computador desktop ou hardware personalizado, isso proporciona maior garantia de disponibilidade de serviços e capacidade de resposta em comparação com os níveis anteriores. Optar por ter o banco de dados junto com o aplicativo no dispositivo resultaria no mais alto nível de disponibilidade e capacidade de resposta, sem depender da conectividade de rede.
Uma característica fundamental das bases de dados distribuídas é a habilidade de manter os dados coerentes e em sincronia entre diferentes níveis, levando em consideração a disponibilidade da rede. A sincronização de dados não significa simplesmente transferir ou duplicar grandes quantidades de informações entre essas várias entidades distribuídas. Trata-se, na verdade, da capacidade de transferir apenas o conjunto relevante de dados de forma eficiente, mesmo em condições de conectividade interrompida. Por exemplo, no setor varejista, apenas informações específicas de determinada loja podem ser necessárias para serem transmitidas aos locais de armazenamento. Da mesma forma, na área da saúde, apenas dados agregados (e anonimizados) de pacientes podem precisar ser enviados para centros de dados hospitalares.
Os obstáculos da gestão de dados são agravados em um cenário descentralizado e devem ser uma prioridade essencial em uma abordagem de borda. Por exemplo, a plataforma de dados deve ser capaz de auxiliar na aplicação de diretrizes de retenção de dados em níveis individuais de dispositivos.
Computação de borda na PepsiCo e na mochila de emergência BackpackEMR.
Para várias empresas, é essencial contar com uma solução de sincronização e distribuição de dados para garantir o sucesso de uma computação de borda.
A PepsiCo, uma grande empresa listada na Fortune 50, possui colaboradores em várias partes do mundo, alguns dos quais trabalham em locais com acesso limitado à internet. Em resposta a essa necessidade, a empresa implementou uma solução offline para seus representantes de vendas, permitindo que realizem suas tarefas de forma eficaz e eficiente. Essa solução inclui um banco de dados offline integrado aos aplicativos usados pelos representantes, garantindo que possam funcionar sem depender da conectividade com a internet. Quando uma conexão é estabelecida, os dados são automaticamente sincronizados em toda a infraestrutura da empresa, assegurando a integridade dos dados e o cumprimento das rigorosas normas de segurança e governança.
A empresa de saúde BackpackEMR oferece softwares para clínicas móveis em áreas rurais e desfavorecidas em todo o mundo. Muitas vezes, essas localidades remotas possuem acesso limitado ou inexistente à internet, afetando sua capacidade de utilizar serviços em nuvem convencionais. A solução do BackpackEMR emprega um banco de dados integrado em seus aplicativos de atendimento ao paciente, com recursos de sincronização de dados peer-to-peer que permitem às equipes do BackpackEMR compartilhar informações dos pacientes em dispositivos em tempo real, mesmo sem conexão à internet.
Em 2023, segundo previsão do IDC, metade da nova infraestrutura de TI empresarial estará localizada na borda, em vez de nos data centers corporativos. Além disso, espera-se um aumento de 800% no número de aplicativos na borda até 2024. À medida que as empresas otimizam suas cargas de trabalho de aplicativos avançados, é fundamental incorporar a computação de borda para fortalecer suas estratégias de computação em nuvem.
Priya Rajagopal é a diretora de produtos da Couchbase, uma empresa líder em bancos de dados modernos para aplicações empresariais, sendo utilizada por 30% das empresas da Fortune 100. Com mais de duas décadas de experiência no desenvolvimento de soluções de software, ela também é co-inventora de 22 patentes de tecnologia.
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