Edge computing para IoT

Atualmente, a edge computing se tornou uma tecnologia complementar essencial à IoT, ajudando a acelerar os tempos de processamento de dados, reduzindo a latência e melhorando a segurança de uma ampla gama de dispositivos de IoT.

Muitas aplicações modernas dependem da edge computing na IoT para sua funcionalidade. Desde dispositivos conectados que permitem aos profissionais de saúde monitorar os pacientes remotamente. Os sensores otimizam os fluxos de tráfego em áreas congestionadas e os sistemas controlam as barragens hidrelétricas. Seus casos de uso são amplos e variados.

Um relatório recente projetou que o número de dispositivos de IoT em todo o mundo chegará a 18 bilhões até o final de 2025, um aumento de 1,6 bilhão em relação aos dois anos anteriores.¹

A edge computing é crítica para garantir que os dados gerados por esses dispositivos sejam processados na edge, não na nuvem, onde retardariam drasticamente redes como a internet.

De acordo com a Fortune Business Insights, o mercado global de edge computing foi avaliado em pouco mais de US$ 10 bilhões há apenas dois anos. Espera-se que atinja US$ 182 bilhões nos próximos seis anos, uma taxa de crescimento anual composta de 38,2%.²

Edge computing é um framework de computação distribuída que aproxima as aplicações (apps) empresariais das fontes de dados das quais dependem para sua funcionalidade, como os dispositivos de edge computing.

Ao mover aplicativos para perto da fonte, a edge computing ajuda a acelerar o tempo para obter insights. Ela também melhora os tempos de resposta e aumenta a largura de banda. Com a disseminação das redes 5G, dispositivos com conectividade à internet podem gerar volumes maciços de dados.

A edge computing possibilita novas tecnologias, como computação em nuvem e inteligência artificial (IA), que dependem desses dados para prosperar.

A Internet das coisas (IoT) refere-se a uma rede de dispositivos físicos, muitas vezes chamados de dispositivos "inteligentes", que têm sensores e software incorporados. Esses dispositivos estão conectados a uma rede como a internet, permitindo que coletem e compartilhem grandes quantidades de dados.

Exemplos de dispositivos de IoT incluem eletrodomésticos inteligentes, como refrigeradores e termostatos, bem como sistemas mais avançados, como turbinas eólicas, barragens hidrelétricas e drones.

A edge computing melhora significativamente a eficiência dos dispositivos de IoT ao processar os dados que eles coletam mais próximos de sua fonte. Essa abordagem evita transportar os dados para um data center primeiro.

Ao processar os dados mais próximos de onde são coletados, a edge computing reduz significativamente os tempos de processamento de IOT, tornando a tecnologia mais eficiente e aumentando o número de casos de uso e aplicações.

A edge computing para IoT usa dispositivos e sensores para enviar dados por meio de um sistema, processá-los e armazená-los, tudo sem transportá-los para um data center. Ao distribuir suas cargas de trabalho entre vários dispositivos, a edge computing da IoT garante que nenhum dispositivo fique sobrecarregado. Veja aqui o processo mais detalhadamente.

1. Coleta de dados: um sensor em um dispositivo IoT coleta dados. Exemplos incluem a velocidade e direção do vento em uma turbina ou a temperatura ambiente em um termostato inteligente.
2. Processamento local: os dados são processados localmente por meio de um dispositivo de edge, geralmente um gateway ou servidor próximo, que os analisa usando recursos de computação locais.
3. Filtragem de dados: o dispositivo de edge filtra os dados brutos coletados, descartando informações sem importância e processando as que são relevantes.
4. Automação: talvez a etapa mais crítica em todo o processo, a edge computing permite a tomada de decisão automatizada para alguns dispositivos de IOT. Os sensores podem ser programados para realizar determinadas ações com base em dados em tempo real, como por exemplo, desligar uma máquina que está superaquecendo ou mudar a direção de um veículo autônomo para evitar um acidente.
5. Processamento em nuvem: a última etapa do processo envolve a identificação de dados que precisam ser enviados para a nuvem para processamento, armazenamento e análise de dados adicionais. Por exemplo, se são para produzir insights de business intelligence ou servir para fins de treinamento.

Os dispositivos de IoT e os dispositivos de edge são tão semelhantes que os dois termos são frequentemente usados de forma intercambiável. No entanto, há algumas diferenças que vale a pena observar. Em termos gerais, os dispositivos de IoT são componentes de hardware conectados a uma rede que geram dados por meio de um ou mais sensores. Os dispositivos de edge também são peças de hardware. Ao contrário dos dispositivos de IoT, eles são projetados para coletar, processar e agir com base nos dados, não apenas para armazená-los.

Normalmente, os dispositivos de edge são mais complexos do que os dispositivos de IoT e contêm mais partes. Alguns dispositivos de edge contêm tanto capacidade de processamento quanto recursos de computação.

Quando um dispositivo de edge é altamente integrado a um dispositivo de IoT, ele pode ser considerado um componente do próprio dispositivo, em vez de um sistema separado. Por exemplo, quando um dispositivo de IoT é equipado com armazenamento de dados e poder de computação suficiente para tomar decisões simples e de baixa latência.

O aprendizado de máquina (ML), um tipo de IA que se concentra em ensinar computadores a aprender como seres humanos, desempenha um papel importante na maioria das aplicações de edge computing e IoT.  

Com o uso de ML, os dispositivos de IoT e de edge podem ser treinados para fazer previsões e iniciar respostas com base nos dados coletados, armazenados e processados.  

As interfaces de programação de aplicativos (APIs) de ML coletam dados de dispositivos de edge de IoT e usam algoritmos de ML para identificar padrões, mudanças nas condições ambientais e muito mais. Usando essas informações, o dispositivo de edge pode aprender a identificar certas condições ou anomalias e acionar processos automatizados.

Por exemplo, um dispositivo de edge de IoT equipado com ML conectado a sensores de fluxo de água pode ser programado para abrir ou fechar canais de drenagem para permitir que a água flua em diferentes direções para evitar inundações.

Por meio de um dispositivo conhecido como gateway de IoT, os dispositivos de edge computing e de IoT podem se conectar a ambientes modernos de computação em nuvem para aprimorar funções como filtragem e análise de dados. Os gateways de IoT são pequenos dispositivos projetados para conectar dispositivos de IoT à nuvem, traduzindo protocolos de comunicação e coletando e processando dados localmente.

Os gateways de IoT ajudam a garantir um fluxo de dados confiável e seguro entre o dispositivo de IoT ou de edge e os sistemas e serviços baseados na nuvem, melhorando a eficiência e a segurança geral da rede. Os gateways de IoT utilizam diversos recursos de criptografia para tornar os dados ilegíveis durante a movimentação entre dispositivos, usuários e a nuvem, garantindo que apenas usuários autorizados possam visualizá-los.

Por meio de gateways de IoT, os dispositivos de IoT permitem uma ampla gama de serviços de nuvem, como casas e cidades inteligentes, gerenciamento de instalações remotas e gerenciamento da cadeia de suprimentos.

A combinação do poder da edge computing com a versatilidade e a diversidade de aplicações que os dispositivos de IoT oferecem traz uma ampla gama de benefícios. Estes são alguns dos mais comuns.

A edge computing na IoT transformou a forma como as empresas monitoram o desempenho de seus ativos mais valiosos e coletam, armazenam e processam dados. Desde a operação segura de veículos autônomos até a tornar as cidades mais seguras e otimizar sistemas de fabricação complexos, aqui estão cinco de seus casos de uso mais atraentes.

Os profissionais de saúde usam sensores de IoT e edge computing para monitorar pacientes remotamente e tratar uma ampla gama de condições. Desde o rastreamento de sinais vitais até o envio de alertas sobre mudanças em condições crônicas, como diabetes e sopros cardíacos, a edge computing na IoT desempenha um papel vital no monitoramento remoto de pacientes. Isso tornou o processo mais seguro e fácil tanto para os pacientes quanto para seus prestadores de cuidados.

As soluções de IoT e os recursos de edge computing permitem que veículos autônomos, de carros autônomos a aeronaves sem piloto e sistemas de armas, executem uma ampla gama de tarefas de forma segura e eficaz. Aviões, drones e carros precisam reagir às mudanças em seu ambiente quase em tempo real.

Os avanços na edge computing para IoT tornaram os veículos autônomos menos dependentes da computação em nuvem, permitindo que os dados sejam processados na edge de uma rede em vez de em um data center.

A IoT industrial (iIot) envolve a adição de sensores de IoT às máquinas complexas e caras usadas em muitos processos de fabricação industrial. Esses sensores de edge e IoT analisam um fluxo constante de dados, aplicando algoritmos avançados de aprendizado de ML para identificar oportunidades de melhoria.

Também é possível adicionar sensores de IoT a partes fracas ou vulneráveis de um sistema de fabricação para ajudar os engenheiros a entender melhor o que está causando uma falha.

Cidades inteligentes, áreas urbanas conectadas que dependem de tecnologia para coletar e analisar dados para melhorar a qualidade de vida dos cidadãos, são altamente dependentes das tecnologias de edge computing e IoT.

Nas cidades inteligentes, os governos locais dependem de sensores conectados a estradas, veículos, usinas elétricas e outros para fornecer informações em tempo real sobre as condições. Essas informações os ajudam a otimizar as redes elétricas, os sistemas de tráfego, os sistemas de resposta a emergências e outras partes importantes da infraestrutura.

A tecnologia de IoT permitiu que a maioria dos aspectos das cadeias de suprimentos modernas fosse gerenciada remotamente. Sensores afixados aos produtos no momento da fabricação, por exemplo, fornecem informações de status e localização em tempo real. Esses dados fornecem aos usuários uma imagem em tempo real de seu inventário e permitem que eles otimizem o fluxo de mercadorias.

Em aplicações mais avançadas, as empresas têm usado a edge computing em sistemas de IoT para automatizar aspectos do inventário, liberando recursos humanos para serem implementados em outros locais.