A computação de borda tem potencial para melhorar a latência e a largura de banda, porém ainda enfrenta desafios relacionados à falta de padrões, interoperabilidade e segurança que precisam ser superados.
A computação de borda surgiu como uma inovação importante para lidar com a necessidade crescente de processamento de dados em tempo real. Ao possibilitar o processamento de dados mais próximo de sua origem, na extremidade da rede, a computação de borda ajuda a diminuir a latência e a utilização da largura de banda de forma significativa.
Essa é a narrativa tradicional que temos ouvido por um longo tempo, mas como ela será influenciada pelas novas necessidades da inteligência artificial genética e pelo aumento da capacidade de transmissão de dados?
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A computação de borda atualmente.
Atualmente, a computação de borda está se destacando em diversos setores, proporcionando menor latência e uma melhor capacidade de entrega de dados. A Internet das Coisas, veículos autônomos e a indústria 4.0 são áreas que amplamente utilizam a computação de borda.
Entretanto, a computação de borda passou por uma fase peculiar durante a adolescência. A quantidade de usos não correspondeu às expectativas de muitos. Apesar de inicialmente parecer que a computação de borda seria a arquitetura ideal, acabou fazendo mais sentido concentrar o processamento e armazenamento de dados de forma centralizada.
Isso se deve principalmente ao aumento da capacidade de transmissão de dados, como o 5G, e às dificuldades na administração de múltiplos dispositivos e sistemas na periferia. Eu considero que esta é a maior barreira, e vou detalhar o motivo.
Desafios enfrentados na computação de borda.
Apesar das diversas vantagens, a computação de borda apresenta muitos desafios. Por exemplo, a descentralização do processamento de dados gera preocupações com a segurança e a privacidade. Um conhecido que implementou sistemas de borda em plataformas de petróleo teve 10% dos dispositivos de computação de borda roubados, juntamente com os dados armazenados neles. Embora os dados estivessem criptografados, foi um alerta importante quando os sistemas podem ser fisicamente roubados. Este tipo de problema nunca ocorreu com a computação em nuvem.
Uniformizar os dispositivos de computação de borda e assegurar sua capacidade de interoperabilidade são desafios relevantes. É essencial harmonizar as comunicações digitais por rádio e os padrões de gerenciamento para o funcionamento eficiente desses sistemas. É necessário que os fornecedores de computação de borda estejam alinhados nesse sentido.
Apesar de alguns padrões comuns terem aumentado, a falta de interoperabilidade da computação de borda com sistemas em data centers corporativos ainda é predominante. Com cada fornecedor de computação de borda adotando seu próprio padrão, torna-se dispendioso manter diversas habilidades de suporte para sistemas baseados em borda.
Os fornecedores de computação de borda justificam a ausência de padrões devido à diversidade de funções de cada sistema baseado em bordas. Enquanto alguns sistemas se concentram na coleta e processamento rápido de dados para operações de aviação, outros podem ser utilizados para suportar terminais de ponto de venda. Embora ambos se enquadrem na categoria de computação de borda, suas finalidades são distintas.
A computação de borda segue em constante evolução, apresentando um caminho promissor para a inovação. No entanto, é possível que estejamos atingindo um limite de novas ideias e devemos direcionar nossos esforços para a expansão e aprimoramento das operações existentes.
O amanhã à beira do precipício.
Avanços como a tecnologia 5G e a inteligência artificial generativa vão ampliar as possibilidades da computação de borda. Sistemas de processamento de informações integrados na borda estão crescendo rapidamente. A chegada do 5G vai acelerar significativamente a transmissão de dados e as operações computacionais, enquanto a IA possibilitará um processamento de dados mais avançado na borda.
As principais preocupações relacionadas à computação de borda incluem a ausência de padrões e a grande diversidade, o que gera complexidade. Os desafios operacionais decorrentes podem ser mais complicados de resolver do que se imagina. Existem diversas abordagens para analisar essa questão.
Primeiramente, reconhecer a computação de borda como um padrão arquitetônico eficaz é um avanço notável. Compreendemos que a transferência de dados e o processamento mais próximo do ponto de origem são abordagens mais adequadas para diversas situações, e atualmente contamos com a tecnologia e a capacidade de rede necessárias para implementá-las.
Devido à ampla gama de problemas abordados pela computação de borda, é improvável que haja padrões universais em um futuro próximo. Os requisitos de armazenamento de dados para um equipamento de óleo e um veículo autônomo, por exemplo, são distintos devido aos diferentes desafios que cada um enfrenta. Portanto, é importante não impor padrões que possam restringir suas capacidades.
A computação de borda provavelmente passará por diversas mudanças nos próximos anos, com seus padrões de uso sendo influenciados pela tecnologia desenvolvida para essas aplicações. É esperado que surjam vários padrões de uso ao longo desse processo.
A computação de borda, impulsionada por tecnologias como computação em nuvem, IA e nativo em nuvem, terá um crescimento significativo. No entanto, é importante reconhecer que sua implementação será adaptada conforme a aplicação específica. Este conceito é versátil e capaz de potencializar uma ampla gama de tecnologias diversas, o que o torna valioso em diferentes contextos.