Leve a Nuvem para a Borda: Acelerando a Tomada de Decisão em IoT

Adi Hirschtein, diretor de produto da Iguazio

No cenário atual de IoT, empresas devem tomar decisões em frações de segundo. Adi Hirschtein, diretor de produto da Iguazio, explica que enviar dados para uma nuvem distante — e voltar — cria latência que prejudica tanto a eficiência quanto a custo-efetividade.

Computação de borda oferece uma resposta convincente: processando dados na fonte, empresas podem contornar a latência da nuvem e desbloquear todo o potencial da IoT.

O mercado de edge computing nos EUA, avaliado em $80 milhões em 2017, deve ultrapassar $1 bilhão até 2025 à medida que empresas de diversos setores adotam suas vantagens. A Business Insider projeta que 5,6 bilhões de dispositivos IoT empresariais e do setor público dependerão de edge computing até 2020 — um salto de nove vezes em relação a 2015.

A nuvem continua essencial. Plataformas híbridas permitem que empresas usem edge computing para decisões em tempo real e economia de largura de banda, enquanto ainda recorrem a nuvens públicas para armazenamento histórico e computação escalável. Nesse modelo, modelos de machine learning treinados na nuvem são automaticamente enviados para nós de borda, entregando desempenho máximo onde mais importa.

Uma Necessidade Crítica

Considere alguns casos de uso ilustrativos nos quais o processo demorado de enviar dados de ida e volta para uma nuvem centralizada poderia comprometer o desempenho das empresas e a segurança pública.

Se a inteligência localizada em uma planta industrial prever ou detectar uma falha de equipamento em IIoT, as fábricas devem cessar operações e acionar atuadores de auto-cura o mais rápido possível para evitar maior destruição de máquinas e, mais importante, com equipamentos industriais pesados em movimento — para evitar colocar em risco a vida dos funcionários.

A necessidade premente de soluções de edge computing em ambientes industriais ajuda a explicar por que a manufatura está destinada a representar a maior fatia do mercado de edge computing nos EUA em 2025, com $306 milhões (€266,04 milhões).

Em telecomunicações, edge computing serve como ferramenta vital para monitorar e prever saúde da rede em tempo real. Isso só pode ser alcançado processando alta taxa de mensagens de múltiplos fluxos, correlacionados com dados históricos na borda. Sem a capacidade do edge computing de processar e agir sobre fluxos de dados distintos em tempo real, o processo analítico seria muito mais ineficiente e demorado, aumentando drasticamente a probabilidade de grandes interrupções na rede celular.

Essas interrupções, se causadas por ocorrências naturais ou ciberataques, têm a capacidade de paralisar a região afetada, agravando a importância da capacidade de uma teles de detectar e resolver interrupções rapidamente. Em relação à segurança pública, eficiência e tempo são chave para resolução de crimes. Toda a tecnologia que a aplicação da lei tem à disposição — destinada a tornar a resolução de casos mais rápida — vai para o lixo quando o processamento na nuvem atrasa seriamente a análise de dados.

Em casos extremos, são exatamente esses três minutos extras que fazem ou quebram a capacidade da aplicação da lei de manter o público seguro. Apenas uma solução de borda pode correlacionar rapidamente dados de múltiplas fontes estruturadas e não estruturadas para pavimentar o caminho para a polícia detectar e prevenir atividade criminosa. Como em outros casos de uso altamente sensíveis nos quais tomadores de decisão precisam de acesso rápido a análises acionáveis, o processamento de dados hiper-localizado é a única resposta.

Repensando a Gestão de Dados

Em meio à infusão de IoT em praticamente todos os aspectos do negócio, empresas geraram demanda sem precedentes por acesso e análise de vastas quantidades de dados. Nesse clima, empresas têm duas opções: podem enviar todos os dados para processamento na nuvem ou optar por ter seus dados mais críticos e sensíveis ao tempo processados e analisados localmente, enquanto utilizam a nuvem para treinamento de modelos de machine learning e elasticidade.

A primeira opção torna as empresas vulneráveis a atrasos de todos os tipos e impõe custos e riscos significativos. A segunda fornece às empresas a vantagem necessária para melhorar tempos de resposta. Tudo isso levanta uma questão importante: em vez de enviar todos os dados para a nuvem e de volta, por que não mover a própria nuvem para a borda? Empresas parecem estar se fazendo essa pergunta e concordando.

Segundo uma análise da Gartner, até 2022, três quartos dos dados das empresas serão processados e analisados fora de centros de dados centralizados, comparado a menos de 10% em 2017. À medida que mais empresas adotam a abordagem de borda inteligente, isso significará maior simplicidade, desempenho e segurança — trazendo os benefícios da IoT para mais empresas e governos, sem incorrer em custos desnecessários de tempo e dinheiro.

Analíticas de borda não apenas permitem que empresas sejam mais competitivas em seus respectivos setores, mas também executem suas tarefas em tempo real, algo essencial em nossa realidade interconectada.

O autor deste blog é Adi Hirschtein, diretor de produto na Iguazio