Por Que Edge Computing é Essencial para o IoT: Desbloqueando Desempenho em Tempo Real

O IoT e Edge Computing

A Internet das Coisas está crescendo exponencialmente com dispositivos conectados variando de luzes e fornos inteligentes a dispositivos de captura de dados de análise industrial. Para 2025, espera-se que haverá 41,6 bilhões de dispositivos IoT conectados, gerando 79,4 zettabytes (ZB) de dados, de acordo com a IDC. Para comparação, um zettabyte é aproximadamente um bilhão de terabytes.

Nos primeiros dias do IoT, a maioria daqueles dispositivos enviaria todos os dados que coletassem para a nuvem para análise. No entanto, quando você começa a tentar enviar trilhões de gigabytes para a nuvem, o pipeline de dados começa a ficar um pouco entupido. É aí que o edge computing entra — ele ajuda dispositivos IoT a processar alguns desses dados localmente, antes, ou às vezes em vez de, enviá-los para a nuvem. É daí que vem o nome — os dados estão sendo processados na "edge" da sua própria rede, em vez de serem enviados para longe.

O Papel do Edge Computing no IoT

Edge computing serve a uma variedade de propósitos no cenário atual de IoT. Este paradigma de computação distribuída e local desamarra dispositivos IoT de problemas de latência e conectividade que de outra forma tornariam alguns casos de uso de IoT impossíveis. Esta tecnologia essencial forma a espinha dorsal de aplicações IoT que incluem dados classificados, requerem tomada de decisão em tempo real ou baixa latência, ocorrem em ambientes onde conectividade com a nuvem é escassa ou inteiramente indisponível, e casos particularmente pesados em dados como implementações de Industrial IoT.

Como dispositivos de edge computing analisam dados internamente, há latência zero, diferentemente de dados analisados na nuvem. Para tarefas de precisão sensíveis ao tempo, isso pode fazer ou quebrar a funcionalidade de dispositivos IoT. Edge computing é uma forma computacionalmente eficiente, segura, privada e custo-efetiva de utilizar a Internet das Coisas em escala sem correr risco de vazamentos de dados ou sobrecargas de rede. Adicionalmente, edge computing oferece uma camada de resiliência e redundância para tarefas críticas. Como este processo é distribuído — ou seja, não centralizado em um único sistema — se algo quebrar, o negócio ainda pode continuar ininterrupto enquanto o elemento quebrado é consertado.

Isso não quer dizer que edge computing não possa trabalhar em uníssono com análise baseada em nuvem — absolutamente pode e frequentemente faz. Nestes casos, edge computing pode servir para oferecer alguns dados em tempo real assim como filtrar quais dados fazer upload para a nuvem ao longo do tempo para uso em técnicas de análise mais profundas ou complexas.

Em um cenário industrial IoT, como em um piso de instalação de produção, edge computing é devidamente importante para reduzir risco de tempo de inatividade ou vazamento de dados assim como para gerenciamento mais eficaz de vastas extensões de dados. Para fabricantes usando edge computing, o aspecto de baixa latência é um grande benefício para segurança do trabalhador. Por exemplo, se a informação coletada de um adaptador de dados mostra anomalias sutis — ex: chatter — que podem indicar uma fratura de estresse ou outra forma de falha de curto prazo, uma máquina pode ser imediatamente desligada em vez de esperar por análise na nuvem, a latência da qual poderia resultar em tempo de inatividade e peças de sucata.

Em resumo, edge computing analisa alguns dos dados de dispositivos IoT na borda da rede local — vs. transmiti-los para a nuvem — para processamento IoT mais rápido, redundante, agnóstico a conectividade e prontamente escalável.

A Edge é um componente crítico do IoT, ajudando a reduzir latência e melhorar confiabilidade.

O que é uma Plataforma de Edge Computing IoT?

De muitas maneiras, uma plataforma de edge computing IoT é muito similar a uma plataforma de cloud computing, apenas mais próxima das aplicações.

"Plataformas Edge permitem que você colete dados de sistemas industriais como PLCs, Sistemas de Controle Digital, sensores ou historiadores e execute aplicações localmente em cima dos dados, como processamento de eventos, analytics preditivo, modelos de machine learning e mais — tudo em uma implantação offline-first." – Eric Fogg, MachineMetrics

À medida que IA e machine learning se tornam ainda mais profundamente integrados com operações de negócios, a habilidade de recuperar e utilizar dados mais rápido será de benefício crescente comparado à alternativa mais lenta da nuvem. Isso quase invariavelmente levará a uma vantagem competitiva em um mundo onde velocidade, personalização e pivôs habilidosos são tudo.