A computação em nuvem foi, é e permanecerá – ao menos por mais alguns bons anos – sendo um grande impulsionador dos negócios, ao possibilitar a centralização de armazenamento e processamento de dados em servidores. Embora essa abordagem seja importantíssima, possibilitando serviços como Slack e Dropbox, um novo modelo de computação que, a princípio, parece estar em desacordo com o conceito de nuvem, começa ganhar força ao se adequar melhor às cada vez mais numerosas soluções de Inteligência Artificial (AI, na sigla em inglês) e Internet das Coisas (IoT) e abrir espaço para novas soluções.
Trata-se da chamada “computação de borda” ou edge computing. Ao invés de utilizar recursos fornecidos por grandes servidores, ela se vale de redes de computadores altamente locais para processar dados. Isso pode soar como um retrocesso tecnológico, já que quase todos os serviços modernos – do e-mail ao Netflix – usam a nuvem para operar em grande escala. Mas a computação de borda traz vantagens importantes e deve revolucionar a maneira como os dados são coletados e processados.
Na sua versão mais simples, a computação de borda usa computadores dedicados instalados na fonte física de dados. Desta forma, ao invés de despejar cargas de trabalho na nuvem, processa os dados localmente. Com o uso do Edge AI localizado, permite que decisões sejam tomadas instantaneamente.
A computação de borda permite um novo nível de proteção, já que a captura e o processamento de dados ocorrem localmente
A computação de borda funciona em conjunto com a chamada “computação de névoa” (fog computing). Enquanto na primeira o tratamento de dados é feito ainda na rede local, no outro se processa a segunda camada de dados, a fim de que os computadores de borda não sejam sobrecarregados. Enquanto isso, a computação em nuvem serve à análise de negócios de alto nível e a consultas de big data.
Não se trata, portanto, de um substituto da nuvem. A computação de borda é uma tecnologia complementar que oferece latência reduzida e melhor personalização de apps e, por isso, ganha rapidamente aplicações em segmentos como o automotivo – sendo fundamental em automação veicular –, IoT – também – e smart city (cidade inteligente).
Dispositivos de borda podem ser ajustados e operados com base em conjuntos de dados maiores, tanto de origem externa quanto os por eles coletados. Por exemplo, o International Finance Center Mall, em Seul, adéqua a sinalização digital – painéis utilizados para orientação e publicidade – sistemas incorporados de reconhecimento facial de borda. Desta forma, ao identificar sexo e idade de uma pessoa, podem exibir, em tempo real e de forma autônoma, anúncios personalizados. Com o uso concomitante de uma nuvem central, as possibilidades são ainda maiores. Pode-se, entre outros, fornecer conjuntos de dados significativamente maiores ao sistema de borda informando, com base em big data e machine deep learning, quais anúncios devem ser exibidos de acordo com clima, frequência em determinados dias da semana ou horários específicos ou eventos que ocorrerão ali.
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Outro benefício refere-se à segurança dos dados. A computação de borda permite um novo nível de proteção, já que a captura e o processamento ocorrem localmente, sem que seja necessário encaminhar informações privadas para a nuvem. No caso da tecnologia de reconhecimento facial, coleta e tratamento são feitas por um hardware de borda. Desta forma, dados gerais, como a idade e o sexo de uma pessoa, podem ser armazenados na nuvem para análise subsequente do big data enquanto que informações privadas ficam restritas ao sistema de borda. Ao distribuir diferentes cargas de trabalho ao invés de concentrá-las em nuvem, cria-se níveis diferentes de segurança, o que possibilita o isolamento de dados pessoais.
Para que a computação de borda seja bem-sucedida, ela requer sistemas robustos, finos e confiáveis que devem ser instalados no ponto de coleta de dados ou que sejam incorporados aos hardwares. Também demanda um alto nível de personalização, para que os sistemas de borda possam ser programados para operar corretamente com base no fluxo de dados, aprendendo e adaptando-se rapidamente.
Não se trata de um substituto da nuvem, como alguns apregoam, mas de um auxiliar que é mais adequado a aplicações que demandam decisões em tempo real e que, desta forma, não podem estar sujeitas a problemas que afetem a velocidade do tráfego de dados, entre outros, e que, por conta da possibilidade de processamento local, acabam por liberar banda e, assim, abrir espaço para a cloud computing servir a demandas a ela mais adequadas. A computação em borda escancara novas possibilidades e elimina gargalos que o IoT a AI enfrentariam num futuro próximo.
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