Quando a IoT encontra 5G:O desafio da integração de dados

As empresas já estão explorando informações em tempo real da Internet das Coisas (IoT). Conforme o 5G entra em operação, diz Patrick Callaghan, arquiteto corporativo, consultor de negócios estratégicos, DataStax , o volume de dados de bilhões de dispositivos IoT explodirá. Aqueles que estão construindo uma arquitetura adequada para integrar os dados - com flexibilidade e velocidade - ganharão uma vantagem competitiva.

Estima-se que 20 bilhões de "coisas" estarão conectadas à Internet até 2020, de acordo com Gartner , todos lançando volumes de dados sem precedentes. Ao mesmo tempo, os lançamentos 5G aumentarão de 2020 a 2022, levando à criação de mais dados. A questão é:o que as organizações farão com todos esses dados?

Para construir aplicativos modernos eficazes, as empresas precisam de dados não apenas de seus dispositivos IoT, mas de outras fontes dentro e fora de sua organização. O desafio será construir uma arquitetura que possa integrar todas essas fontes de dados de uma forma que seja adequada para a explosão de dados 5G. Essa arquitetura precisará ser rápida e flexível o suficiente para se adaptar a novos casos de uso à medida que surgem.

Desafios de aumentar os casos de uso de IoT

O Gartner prevê que as redes de dados móveis 5G podem suportar até um milhão de sensores por quilômetro quadrado. Esse nível de conectividade criará dois tipos de demanda na arquitetura de dados de organizações que desejam melhorar as operações, aumentar a eficiência e atender melhor seus clientes.

Primeiro, alguns dados exigirão uma resposta imediata no limite:as implantações para robótica e automação se enquadram nesta classe. Em segundo lugar, a análise em tempo real determinará qualquer resposta de curto prazo necessária quando um conjunto de condições for atendido. Um bom exemplo de cadeia de suprimentos pode ser o contato automático e proativo com um cliente se o pedido tiver potencial para atrasar. Ao mesmo tempo, esses conjuntos de dados serão agrupados e armazenados para análises de longo prazo.

Para lidar com esse dilúvio de dados, os modelos de computação mudaram. Poucas organizações desejam construir e gerenciar seus próprios data centers na escala necessária; em vez disso, eles dependerão de provedores de nuvem pública e usarão implementações híbridas ou em várias nuvens.

Desafio de integração com aplicativos tradicionais

Essa mudança para várias nuvens é o motivo pelo qual as empresas não devem considerar sua estratégia de dados de IoT isoladamente. Para se beneficiar dos dados de IoT, as organizações precisarão integrá-los a outras fontes de dados, de aplicativos tradicionais, como sistemas de gerenciamento de recursos corporativos ou software de gerenciamento de cadeia de suprimentos, até novos serviços em nuvem ou aplicativos SaaS.

Esses aplicativos podem ser instalados e executados em vários locais diferentes. Alguns aplicativos tendem a permanecer no local simplesmente porque o custo de movê-los - e remover todas as camadas de integração e personalização - é muito alto.

Além de oferecer suporte a vários aplicativos diferentes, não é apenas onde os dados são importantes, mas a velocidade com que os aplicativos IoT geram dados - e exigem uma resposta - também é crítica. As fábricas automatizadas que exigem a tomada de decisões quase em tempo real não podem se dar ao luxo de depender de fontes de dados remotas lentas para fornecer um resultado. Com a velocidade de 5G, essa conexão entre serviços deve ser capaz de lidar com situações e casos de uso mais complexos.

Desafio de construir aplicativos híbridos que façam uso de IoT

Se uma organização não puder mover ou replicar dados em sua arquitetura de forma rápida e confiável o suficiente, ela terá dificuldade para criar o modelo de aplicativo híbrido necessário para explorar os dados de IoT em combinação com outras fontes de dados. Embora possa ser necessário trabalhar com várias cópias de dados de aplicativos, devido à natureza distribuída dos aplicativos, manter todas as cópias atualizadas instantaneamente é o desafio que as empresas enfrentam se quiserem obter o máximo dos dados de IoT.

Os benefícios de longo prazo da criação de um banco de dados em nuvem híbrida que replica dados em tempo real são que ele oferece novos casos de uso para dados anteriormente ocultos em aplicativos antigos.

O objetivo aqui é fornecer interoperabilidade que de outra forma não seria possível devido a silos de dados e funções espalhadas por vários provedores de nuvem ou locais. A adoção de um modelo de computação distribuída - onde todos os dados são replicados para vários locais de forma independente - pode ajudar os aplicativos a serem executados com mais eficácia, pois os conjuntos de dados podem ser armazenados e processados ​​mais perto de onde a carga de trabalho existe.

Da mesma forma, adotar uma abordagem de vários modelos - em que os mesmos conjuntos de dados podem ser manipulados e usados ​​de maneiras diferentes, dependendo dos requisitos de negócios e como os dados serão usados ​​- pode ajudar aqui. Por exemplo, olhar para um conjunto de dados operacionais para análises de curto prazo atenderá a alguns objetivos, mas outros modelos de dados também podem ser necessários. Pesquisa e análise são casos de uso simples para esses conjuntos de dados, mas outros modelos de dados também podem ser usados, como análise de gráfico. Observando as diferentes abordagens para integrar e usar esses dados, mais casos de uso podem ser atendidos.

A adoção de uma solução de banco de dados em nuvem híbrida irá, em curto prazo, preparar as empresas para o grande aumento na capacidade de dados exigida pela IoT. Também ajudará a integrar dados em aplicativos mais próximos dos usuários e clientes por meio de implantações em nuvem. No longo prazo, sua capacidade de duplicar dados em tempo real ajudará a gerenciar a migração para novos aplicativos baseados em nuvem ao longo do tempo, sem afetar a experiência do cliente ou o desempenho do aplicativo.

Embora a implementação em massa do 5G ainda esteja a alguns anos, 2019 apresenta uma oportunidade para começar a planejar o design e as tecnologias que farão uma arquitetura de dados corporativos adequada para o futuro em um mundo significativamente mais conectado.

As empresas que se preparam para 5G e crescimento de dados com antecedência verão uma vantagem competitiva, pois podem escalar mais facilmente para atender às demandas da organização. Com mais dados disponíveis, o suporte à escalabilidade, disponibilidade e computação distribuída será essencial para tornar esses aplicativos bem-sucedidos.

O autor é Patrick Callaghan, Enterprise Architect, consultor de negócios estratégicos, DataStax