A tecnologia está cada vez mais exigente e, por isso, a necessidade de processamento aumenta continuamente. É aí que entra a computação de borda (ou, em inglês, edge computing). De forma bastante simplificada, trata-se de uma rede de micro data centers para processar dados críticos de forma local — ou seja, na “borda” da rede — em vez de enviá-los para a nuvem.
A edge computing surgiu, então, para lidar com as demandas por tráfego e processamento de dados, que têm se tornado cada vez mais volumosas e crescentes. Incluídos nas bordas da rede, esses elementos são capazes de processar solicitações urgentes e selecionar quais dados devem ser enviados para a nuvem.
Por isso, ela é composta, de modo geral, por dispositivos que fazem processamentos e análises avançados mais perto da fonte de dados. Assim, há uma triagem das informações para minimizar o tráfego enviado à central. Isso ajuda a reduzir a largura de banda necessária para as comunicações entre os aparelhos e a rede.
Isso tem se mostrado cada vez mais essencial, pois a largura de banda por usuário é um gargalo para quem precisa transmitir grandes volumes de dados. O aumento da quantidade de dispositivos conectados pela internet das coisas deve piorar esse cenário, porque o congestionamento de largura de banda pode ser crítico em algumas situações.
Ou seja, a proposta da edge computing é que, em vez de o processamento ser feito na nuvem, ele ocorra na borda da rede. Assim, depois de tratadas localmente, as informações usadas com mais frequência são armazenadas em local próximo do usuário e apenas as guardadas por longos períodos são enviadas para a nuvem. Em outras palavras, faz-se mais computação e análise nos próprios dispositivos.
Dessa forma, somente os dados mais relevantes atravessam a rede. A ideia é que a computação de borda seja usada para facilitar o acesso dos usuários a seus arquivos. Isso é possível porque ela supera desafios de conectividade e latência ao manter o conteúdo mais próximo da origem.
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A latência é o tempo de resposta de uma solicitação nessa estrutura. E ela é menor na edge computing justamente pela proximidade com a origem dos dados. Quando o processo usa a nuvem, por outro lado, as informações podem ter de trafegar longas distância entre o envio e o retorno.
Então, os dados obtidos na estrutura da computação de borda podem tornar a análise de negócios e a obtenção de insights mais fáceis e ágeis. Idealmente, as empresas devem poder transferir suas operações da nuvem para a borda facilmente quando necessário.
Internet das coisas ganha eficiência
É por isso que sistemas que não podem sofrer com dificuldades de latência ou disponibilidade se beneficiam da edge computing. Ferramentas de internet das coisas em geral ganham eficiência quando operadas na borda. É o caso dos carros autônomos, que são recheados de sensores que requerem que a transmissão de dados seja feita em tempo real.
Em locais onde a conexão com a internet não é boa, a computação de borda pode ser bastante útil. Uma plataforma de petróleo no meio do oceano, por exemplo, produz dados que não precisam ser enviados para a rede, pois são sobre o próprio sistema. Paralelamente, a edge computing manda relatórios diários para a nuvem para o armazenamento de longo prazo.
Outra situação extrema ocorre nos jogos multiplayer online. A computação de borda pode reduzir os atrasos que ocorrem nas ações do jogo, especialmente em sequências de combate. Assim, a ação será mais fluida e haverá menor necessidade de usar a nuvem — o que garante um custo reduzido.
A computação de borda, então, está ligada à evolução da internet das coisas. Como reduz a latência, ela diminui a dependência da nuvem e permite gerenciar melhor os dados. Assim, oferece novas possibilidades em aplicações relacionadas a aprendizado de máquina para detecção de objetos, reconhecimento facial, processamento de linguagem e similares.
Esse é justamente o caso das câmeras de segurança. Hoje, todas as imagens são enviadas para nuvem e é necessário muito espaço para armazená-las. A edge computing, associada à inteligência artificial e ao aprendizado de máquina, permite filtrar o material e enviar para a nuvem apenas o que for de fato relevante — economiza-se banda e armazenamento.
Aliás, a maioria dos cenários de aprendizado de máquina depende de computação e, consequentemente, decisões rápidas. Na computação em nuvem, a latência da rede e a quantidade da informação transportada tornam as ações extremamente morosas. Por isso, não é aconselhável que os dados sejam processados na central.
As redes 5G já são conhecidas como edge computing móvel. Isso porque permitem que os recursos de computação em nuvem atuem na borda da rede celular. Fica claro, então, que o conceito de computação de borda repete um ciclo tecnológico já conhecido: ele começa com o processamento centralizado e, depois, evolui para arquiteturas distribuídas.
A internet, por exemplo, já passou por ele. Quando ela foi criada, havia apenas alguns mainframes — computadores de grande porte, em tamanho e em processamento — em instalações governamentais e universidades. Isso só mudou com a chegada dos computadores pessoais, que tinham a capacidade de renderizar as páginas da rede mundial.
O mesmo ocorreu no mundo móvel: a popularização de smartphones e afins fez com que eles parassem de depender só de gateways. É provável que a computação de borda tenha um efeito similar na internet das coisas assim que os dispositivos se tornarem mais poderosos e capazes de executar ações mais complexas.
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