Casos de uso de edge computing: oito maneiras pelas quais as organizações estão aproveitando a edge computing

A edge computing delimita diferentes “imóveis” ao localizar áreas de funções de computação. Edge computing é um framework de computação distribuída que move Recursos de computação do data center para locais remotos dentro da camada de execução, próximos à boundary desse ambiente de computação. Essa abordagem ajuda a reduzir a latência, aumentar a segurança e aumentar a eficiência.

Novas adições de dados criados através da Internet das Coisas (IoT) agravam essa situação, aumentando o volume geral e a complexidade do gerenciamento de dados. Esses dispositivos de IoT (também chamados de dispositivos inteligentes) criam e geram dados de forma autônoma.

As implementações de edge são uma reação ao sistema empresarial centralizado superlotado e sobrecarregado. Em um sistema de edge computing, os recursos de computação são otimizados e estão prontos para uso imediato.

Considere a molécula, que contém átomos em várias órbitas girando em torno de um núcleo. Agora, suponha que a molécula seja nosso ambiente de computação. Em casos empresariais normais, o poder de computação é distribuído para um data center central (o núcleo). Os átomos nas órbitas periféricas ao redor do núcleo significam dispositivos de edge que recebem sua orientação do data center.

Em vez disso, as interações entre essas fontes de dados orbitais ocorrem em ou perto de onde estão fisicamente localizadas, que está no ou dentro do limite de uma rede de acesso, na edge da rede. Como a distância de viagem desses dados foi drasticamente reduzida, isso leva a taxas delatência substancialmente reduzidas.

Vários provedores de serviços administram a infraestrutura de edge computing e colocam recursos de computação na camada de execução ou dentro dela na boundary de uma rede de acesso. A camada de execução é uma faixa localizada perto da edge externa de um ambiente de computação que gerencia a atribuição, o desempenho e a conclusão de tarefas de computação. Colocar ativos perto da camada de execução possibilita que a edge computing ofereça um desempenho de tarefas mais rápido.

Os vários provedores de serviços, que juntos criam um ecossistema digital, podem incluir fornecedores, aplicativos e provedores de serviços de dados terceirizados. Os dispositivos de edge também podem ser usados em situações no local.

A seguir estão alguns dos principais benefícios que podem ser obtidos com o uso da edge computing.

Aqui estão alguns dos principais exemplos de edge computing e como diferentes setores os estão usando.

Veículos autônomos (AVs) são carros e caminhões autônomos que usam edge computing para aprimorar os sistemas de navegação. Esses sistemas reúnem e interpretam um fluxo interminável de dados fornecidos por várias entradas de sensores, como radar, LiDAR e câmeras de tráfego. Conforme as situações de tráfego evoluem continuamente, o sistema de navegação deve interpretar e agir com base nesses dados em tempo real.

O Departamento de Energia define AVs como veículos equipados com a tecnologia que pode operar esse veículo sem o controle direto do motorista. Agora, existem pelo menos 25 montadoras diferentes que já iniciaram alguma forma de implementação de AVs. O grupo inclui importantes montadoras como BMW, Ford, Mercedes-Benz Group AG, Tesla e Cadillac.

Agora, entramos na fase de implementação em que os fabricantes estão testando seus protótipos. Há inúmeros aspectos que tornam esse estágio de desenvolvimento especialmente complicado.

Por um lado, os veículos autônomos foram e estão sendo testados em condições de tráfego reais, onde as circunstâncias de direção podem mudar quase instantaneamente. E agora, como os fabricantes de automóveis incorporam tecnologias que podem fazer com que alguns motoristas prestem menos atenção às tarefas de direção, eles estão tomando medidas para lidar com possíveis distrações. Eles também estão trabalhando para adicionar funcionalidades que garantem que os motoristas de AV permaneçam focados.

Por exemplo, o sistema Mercedes Drive Pilot mantém uma câmera no dashboard que é treinada no rosto do motorista. Portanto, embora seja verdade que o motorista pode se entreter jogando videogame de verdade no dashboard, o sistema monitora a atividade dele. Se a câmera detectar que ela saiu do banco do condutor ou está incapacitada de outra forma (devido a dormir acidentalmente), ela desliga. Esse sistema está sendo testado como um programa inicial em Nevada, EUA, onde esses carros podem ser dirigidos, mas apenas em velocidades abaixo de 64 km/h (40 mi/h).

Outro ponto importante a considerar é a questão espinhosa do gerenciamento de tráfego. A edge computing lida com os problemas de gerenciamento de tráfego processando localmente os dados coletados nos cruzamentos de tráfego. Esse avanço traz vários benefícios, como maior segurança para pedestres, melhores condições de tráfego e coordenação de rotas mais suave para veículos de emergência.

A edge computing é compatível até mesmo com o "platooning" de comboios de caminhões, onde um operador humano dirige o caminhão da frente. Os caminhões atrás dele permanecem conectados em uma cadeia virtual e em sintonia completa por meio do controle de sinais de rádio.

Além de poder navegar por rotas, os AVs devem ser treinados para Compartilhe a estrada e fazer concessões momentâneas para condução ruim de motoristas humanos e de outros AVs. Além disso, deve-se notar que essa tecnologia tem mais custos de infraestrutura. Esses custos incluem os gastos para adaptar as funcionalidades de tráfego com dispositivos de edge como sensores de IoT para se comunicarem instantaneamente com os AVs que passam e os atualizarem sobre mudanças nos padrões de tráfego, atualizações de construção ou avisos meteorológicos.

A edge computing dá um novo toque às redes de entrega de conteúdo, ajudando artistas e seus talentos a alcançar uma audiência mais ampla. Ela faz isso usando um cache para manter suas páginas da web e conteúdo de fluxo de streaming de vídeo na edge. É assim que a edge computing pode reduzir os níveis de latência e garantir reprodução de melhor qualidade de vídeo e áudio quando o consumidor está transmitindo conteúdo.

O mesmo princípio básico está sendo usado por editoras que oferecem experiências de jogos baseadas na nuvem, onde os jogos são jogados em servidores remotos que direcionam a ação do jogo para a tela do jogador. Essas editoras e seus jogos também se beneficiam da latência reduzida da edge computing, o que ajuda muito nas aplicações de realidade virtual (VR).

Talvez o uso mais importante da edge computing ocorra em hospitais e outras instalações médicas, onde a velocidade das informações pode literalmente significar a diferença entre a vida e a morte. A edge computing combate a latência por meio do processamento de dados local, de modo que dados importantes do paciente podem ser instantaneamente encaminhados aos profissionais de saúde para análise em tempo real das informações de saúde.

Com a edge computing, os médicos podem obter as informações em tempo real de que precisam, e a equipe de enfermagem pode criar dashboards completos para pacientes individuais. Esse acesso aos dados se torna ainda mais crítico com a gravidade de um procedimento cirúrgico, e os hospitais dependem da edge computing durante procedimentos controlados remotamente, como cirurgias assistidas por robôs.

A edge computing também traz outros benefícios à saúde. Atualmente, há inúmeras situações em hospitais onde vários dispositivos de monitoramento e outros equipamentos de diagnóstico não estão conectados. A alternativa para os prestadores de serviços de saúde perderem esse fluxo constante de dados úteis normalmente seria armazená-los em uma nuvem de terceiros.

Mas outra área importante que surgiu nos últimos anos é a privacidade do paciente. As leis e normas aplicados por meio de protocolos da Lei de portabilidade e responsabilidade de planos de saúde (HIPAA) foram projetados, em parte, para ajudar a garantir os direitos de privacidade de dados dos cidadãos americanos. A edge computing segue essas normas ao permitir que os dados sejam processados localmente, em vez de em uma nuvem de terceiros, que pode sofrer com riscos de segurança.

As fábricas estão repletas de oportunidades de usar a edge computing. A edge computing ajuda na coordenação dos esforços de automação e na garantia de que haja um fornecimento suficiente de ativos brutos necessários para a fabricação.

Uma maneira valiosa pela qual a edge computing auxilia os esforços de fabricação é por meio do aprendizado de máquina minúsculo (tinyML), que é compatível com práticas de manutenção preditiva ao encontrar anomalias de fabricação. Os resultados positivos do tinyML incluem a detecção precoce de quaisquer procedimentos de manutenção necessários, períodos de downtime reduzidos, latência limitada e custos operacionais reduzidos.

A tecnologia vestível depende da edge computing para equipar os usuários finais com roupas de ponta que executam funções tecnológicas, como casacos que contêm bases de carregamento para dispositivos eletrônicos.

A agricultura é frequentemente discutida dentro do contexto da sustentabilidade, mas há também o aspecto de fabricação da agricultura. A edge computing garante que fazendas em áreas rurais mantenham conectividade de alta velocidade confiável. Essa conexão estável é essencial para aproveitar os aplicativos agrícolas avançados que melhoram a eficiência e a produtividade. A edge computing permite que os agricultores usem redes sem fio privadas em áreas rurais, o que apoia o uso de automação e análise de dados. Ao fornecer aos agricultores acesso a informações em tempo real, os rendimentos das culturas podem ser maximizados, e sua eficiência, aprimorada.

Na busca por oferecer uma experiência do cliente agradável, os varejistas estão sempre buscando uma vantagem competitiva. A edge computing oferece aos fornecedores de varejo várias maneiras de estabelecer experiências de usuário inesquecíveis. Para muitos varejistas, a computação em grade oferece outra maneira de estar um passo à frente dos concorrentes, especialmente no espaço do comércio eletrônico. A computação em grade é um tipo de computação distribuída em que um grupo de máquinas e/ou redes trabalha em conjunto para uma finalidade comum de computação.

Além disso, há uma nova tecnologia que permite que a tecnologia de reconhecimento facial seja usada com os clientes. Quando totalmente integrada, essa Tecnologia permite que as lojas armazenem as linhas de pagamento funcionando rapidamente.

Outro argumento poderoso para o uso da edge computing envolve esforços de reposição de estoque para garantir que o estoque acompanhe a demanda da loja. Essa abordagem pode ser alcançada usando câmeras e tags RFID e implementando um software de reconhecimento de objetos com as informações existentes do produto.

Além disso, enquanto esses consumidores navegam na loja, eles podem receber lembretes úteis e recomendações de produtos sobre compras anteriores. Essa atenção aos detalhes ajuda a criar uma experiência de compra mais rica e personalizada.

Não há questão mais importante em relação à computação do que a segurança de dados, e a edge computing é projetada especificamente para aumentar a segurança. Tudo começa na “porta de entrada”, ao tentar impedir que malware infecte os sistemas de computadores das organizações por meio da implementação de protocolos de cibersegurança que impedem que o malware chegue a seus alvos de endpoints pretendidos dentro de um sistema.

Todos os setores provavelmente têm pelo menos alguma necessidade de medidas adicionais de cibersegurança. Mas alguns setores (como o de empreiteiros de defesa) têm uma necessidade especial de segurança que supera todas as outras considerações. Para empresas que operam dentro desse espaço, a edge computing oferece o que há de melhor em segurança, usando processamento de dados local para manter informações confidenciais longe das possíveis exposições representadas pela computação em nuvem.

A segurança aprimorada também é fundamental para as organizações financeiras, e é uma das maneiras pelas quais a edge computing está ajudando as empresas de fintech é fornecendo recursos aprimorados de detecção de fraude. Quando o processamento de dados ocorre mais próximo de sua fonte original, ele acelera a análise de dados, e as transações fraudulentas podem ser detectadas mais rapidamente.

Por possuir tantos benefícios potenciais para as empresas, pode ser surpreendente saber que a edge computing também pode ajudar o meio ambiente. Uma maneira é usar a edge computing para monitorar espécies protegidas de vida selvagem que habitam lugares remotos. A edge computing pode ajudar as autoridades ambientais e os guardas florestais a identificar e interromper as atividades de caça ilegal, às vezes antes mesmo que esses crimes ocorram.

Outro uso altamente significativo da edge computing envolve o gerenciamento de energia. A edge computing é compatível com o uso de redes inteligentes, que podem fornecer energia com mais eficiência e ajudar as empresas a deixar uma pegada de carbono menor. A computação em grade é um tipo de computação distribuída em que um grupo de máquinas e/ou redes trabalha em conjunto para uma finalidade comum de computação. Os recursos são utilizados de forma otimizada, reduzindo, assim, o tamanho do desperdício que pode ocorrer quando grandes quantidades de energia são consumidas.

Por falar em gerenciamento de energia, a edge computing também é compatível com o monitoramento remoto de ativos de petróleo e gás. Isso não é pouca coisa, dados alguns dos locais acidentados onde o petróleo é perfurado, por exemplo, o fundo do oceano. A edge computing promove o uso de análise de dados em tempo real e faz isso mais próximo do ativo específico, limitando a necessidade de conectividade em nuvem.

Conforme os engenheiros civis elaboram projetos urbanos, um número crescente deles está incluindo cidades inteligentes em seu planejamento para ajudar a gerar inovação cívica e aumentar a sustentabilidade. Da mesma forma, engenheiros urbanos estão usando a edge computing para ajudá-los a calcular medições relacionadas à manutenção preditiva de estruturas, bem como aplicativos relacionados à sua integridade estrutural geral.

Nos municípios, a edge computing auxilia governos locais, agências de trânsito e várias entidades de transporte, ajudando-os a gerenciar frotas de veículos urbanos usando as condições mais recentes em tempo real. As plataformas de edge computing também podem ser usadas para analisar padrões de tráfego e aliviar congestionamentos nessas áreas.

Além desses serviços, dispositivos de edge podem ser usados para processar dados de uso em campo, onde quer que eles existam. Funcionários municipais podem usar dispositivos de edge para capturar dados de infraestrutura pública, redes elétricas e outras fontes de dados que podem indicar que uma ação urgente é necessária.