A importância da computação de borda para a IoT

A IoT e a computação de borda

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

Nos primeiros dias da IoT, a maioria desses dispositivos enviava todos os dados coletados 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 obstruído. É aí que entra a computação de borda - ela ajuda os dispositivos de 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 “borda” de sua própria rede, em vez de serem enviados.

O papel da computação de borda na IoT

A computação de borda atende a uma variedade de propósitos no cenário atual da IoT. Esse paradigma de computação local distribuído desvincula os dispositivos de IoT de problemas de latência e conectividade que, de outra forma, impossibilitariam alguns casos de uso de IoT. Essa tecnologia essencial forma a espinha dorsal dos aplicativos de IoT que incluem dados classificados, exigem tomada de decisão em tempo real ou de baixa latência, ocorrem em ambientes onde a conectividade em nuvem é sobressalente ou totalmente indisponível e, particularmente, em casos de dados pesados, como em implementações industriais de IoT .

Como os dispositivos de computação de borda analisam os dados internamente, há latência zero, ao contrário dos dados analisados ​​na nuvem. Para tarefas sensíveis ao tempo de precisão, isso pode aumentar ou diminuir a funcionalidade dos dispositivos IoT. A computação de borda é uma maneira computacionalmente eficiente, segura, privada e econômica de utilizar a Internet das Coisas em escala sem correr o risco de violações de dados ou sobrecargas de rede. Além disso, a computação de borda oferece uma camada de resiliência e redundância para tarefas de missão crítica. Como esse processo é distribuído, ou seja, não centralizado em um único sistema - se algo quebrar, os negócios ainda podem continuar sem interrupções enquanto o elemento quebrado é consertado.

Isso não quer dizer que a computação de borda não possa funcionar em uníssono com a análise baseada em nuvem – ela pode e geralmente funciona. Nesses casos, a computação de borda pode servir para oferecer alguns dados em tempo real, bem como filtrar quais dados carregar na nuvem ao longo do tempo para uso em técnicas de análise mais profundas ou mais complexas.

Em um cenário de IoT industrial, como no chão de uma instalação de produção, a computação de borda é extremamente importante para reduzir o risco de tempo de inatividade ou violação de dados, bem como para um gerenciamento mais eficaz de grandes quantidades de dados. Para fabricantes que usam computação de borda, o aspecto de baixa latência é um grande benefício para a segurança do trabalhador. Por exemplo, se as informações coletadas de um adaptador de dados mostrarem anomalias sutis, por exemplo. vibração — que pode indicar uma fratura por estresse ou outra forma de falha de curto prazo, uma máquina pode ser desligada imediatamente em vez de esperar pela análise da nuvem, cuja latência pode resultar em tempo de inatividade e peças de sucata.

Em resumo, a computação de borda analisa alguns dos dados de dispositivos IoT na borda da rede local—vs. transmitindo-o para a nuvem — para um processamento de IoT mais rápido, redundante e independente de conectividade que é prontamente escalável.

O Edge é um componente crítico da IoT, ajudando a reduzir a latência e melhorar a confiabilidade.

O que é uma plataforma de computação IoT Edge?

De muitas maneiras, uma plataforma de computação de borda IoT é muito semelhante a uma plataforma de computação em nuvem, apenas mais próxima dos aplicativos.

“As plataformas de ponta permitem que você colete dados de sistemas industriais como PLCs, sistemas de controle digital, sensores ou historiadores e execute aplicativos localmente sobre os dados, como processamento de eventos, análise preditiva, modelos de aprendizado de máquina e muito mais - tudo em uma primeira implantação offline.” –Eric Fogg, MachineMetrics

À medida que a IA e o aprendizado de máquina se integram ainda mais profundamente às operações de negócios, a capacidade de recuperar e utilizar dados mais rapidamente será um benefício crescente em comparação com a alternativa de nuvem mais lenta. Isso quase invariavelmente levará a uma vantagem competitiva em um mundo onde velocidade, personalização e articulação habilidosa são tudo.