Edge Computing
O Edge computing é uma arquitectura de computação em que o processamento dos dados acontece mais próximo de onde esses dados são gerados, ou seja, no “limite” da rede, ao invés de depender de um data center centralizado ou de uma infraestrutura em cloud.
Isto permite que as informações sejam processadas mais rapidamente e com menor latência, melhorando dessa forma o desempenho das aplicações que exijam respostas quase instantâneas.
Ou seja, enquanto o cloud computing centraliza o processamento de dados, o edge computing descentraliza-o, movendo-o para mais perto da origem dos dados.
Porque se utiliza o Edge Computing?
Deve-se, principalmente, à necessidade de reduzir a latência e aumentar a eficiência.
Para aplicações que exigem respostas rápidas, como dispositivos IoT (Internet of Things), automóveis autónomos, e sistemas de monitorização em tempo real, o processamento na cloud pode ser demasiado lento, devido à distância física entre o dispositivo e o servidor. Ao deslocar o processamento da informação para mais perto do dispositivo, o tempo de resposta melhora significativamente.
Para além disso, o edge computing ajuda a descongestionar a cloud.
Com o aumento exponencial de dispositivos conectados a uma rede, a cloud por si só pode não ser suficiente para lidar com o volume de dados gerado portanto o edge computing alivia essa pressão, ao processar parte desses dados localmente.
Quando e porquê foi inventado?
O conceito de edge computing começou a ganhar força no final da década de 2010, com o crescimento da Internet das Coisas (IoT) e a necessidade de processar grandes volumes de dados, gerados por dispositivos distribuídos geograficamente.
O edge computing foi então criado para suprir a necessidade do processamento em tempo real, algo que não era plenamente possível com a abordagem tradicional de cloud computing.
O principal objetivo era então garantir que as aplicações críticas e time sensitive, como veículos autónomos, sensores industriais e de monitorização de saúde, pudessem funcionar de forma eficaz e segura, sem depender da latência e conectividade da cloud.
Para que mais se usa Edge Computing?
Além do IoT e veículos autónomos, o edge computing é vastamente utilizado em:
Streaming de vídeo e jogos, para melhorar a experiência do utilizador, reduzindo a latência e fornecendo uma qualidade mais consistente.
Monitorização industrial, em fábricas ou ambientes industriais, em que existem sensores e máquinas que geram grandes volumes de dados, que podem ser processados no edge para detecção rápida de falhas.
Saúde, em dispositivos médicos que monitorizam dados de pacientes em tempo real, o edge computing permite que os profissionais de saúde recebam alertas imediatos em caso de problemas.
Cidades inteligentes, para gerir tráfego rodoviário, a iluminação pública e outras infraestruturas urbanas, ajudando a tomar decisões em tempo real baseadas em dados recolhidos através de sensores distribuídos.
E quem é que mais usa (e em que realidades)?
Os principais utilizadores de solução edge computing incluem:
Empresas de tecnologia e telecomunicações que estão na vanguarda do desenvolvimento de soluções de edge computing, e que oferecem serviços para indústrias que exigem alta performance em tempo real.
Indústria automóvel, pois os carros autónomos dependem muito de edge computing para um correcto e rápido processamento de dados de sensores e consequentemente tomar decisões quase instantâneas.
Saúde e monitoramento remoto, pois a utilização de dispositivos médicos que geram dados em tempo real beneficia enormemente do processamento na borda.
Indústrias de manufatura e logística, como sistemas de automação industrial e robótica, que precisam de respostas imediatas para operar de forma eficiente.
Principais vantagens de Edge Computing
Redução de Latência, através do processamento de dados no limite da rede que permite minimizar o tempo de resposta, algo crítico em aplicações sensíveis ao tempo.
Eficiência, com o processamento local o que se reflecte numa redução de dados que precisam de ser enviados para a cloud, reduzindo o uso de largura de banda e custos associados.
Segurança, pois embora a cloud tenha seus próprios mecanismos de segurança, o edge computing permite que dados sensíveis sejam processados localmente, minimizando o risco de exposição durante a transferência para servidores centrais.
Resiliência, pois os sistemas de edge computing podem continuar a operar mesmo com conectividade limitada ou problemas de rede, garantindo maior confiabilidade em certos cenários.
Principais dificuldades de utilização
A complexidade de implementação de uma infraestrutura de edge computing pode ser mais complexa do que na cloud, uma vez que envolve a gestão de múltiplos dispositivos distribuídos.
A manutenção e monitorização, pois garantir que todos os dispositivos de edge estão operacionais e seguros pode ser um desafio.
A segurança e privacidade, pois embora o edge possa aumentar a segurança ao processar dados localmente, também introduz novos vetores de ataque, especialmente se os dispositivos não forem adequadamente protegidos.
Conectividade limitada, pois em certos ambientes, a conectividade entre dispositivos de edge e a cloud pode ser intermitente, o que pode comprometer a sincronização de dados.
Como pode a actividade de Software QA beneficiar do Edge Computing?
Os profissionais de QA podem beneficiar do edge computing de várias formas:
Ambientes de teste distribuídos: o edge computing permite testar a performance e a resiliência de aplicações em múltiplos dispositivos distribuídos, simulando cenários do mundo real.
Testes de latência: a qualidade de software que depende de respostas rápidas pode ser testada com mais precisão em ambientes de edge, permitindo identificar problemas de desempenho que poderiam passar despercebidos na cloud.
Segurança: testar aplicações em dispositivos de edge pode ajudar a identificar vulnerabilidades específicas relacionadas com estes ambientes distribuídos, como ataques a dispositivos IoT.
Automatização e CI/CD: com o edge computing, é possível integrar testes contínuos diretamente no limite da rede, garantindo que as atualizações de software são devidamente testadas antes de serem implementadas em todos os dispositivos.
Diferenças e semelhanças entre Cloud e Edge Computing
O Cloud Computing centraliza o processamento em data centers remotos, oferecendo escalabilidade massiva e capacidade de processamento robusta. No entanto, pode ser lento em aplicações que exigem respostas imediatas.
O Edge Computing descentraliza o processamento, movendo-o para mais perto da fonte de dados, reduzindo a latência, mas com limitações em termos de escalabilidade e capacidade comparado à cloud.
Principais fornecedores de frameworks
Alguns dos principais fornecedores de soluções de edge computing incluem:
Amazon Web Services (AWS): Com o serviço AWS IoT Greengrass, permite que dispositivos realizem tarefas locais sem depender da cloud.
Microsoft Azure: Azure IoT Edge permite a implementação de inteligência artificial e outras aplicações de forma local em dispositivos.
Google Cloud: Oferece suporte para aplicações de edge computing através do Google Anthos e outras plataformas.
IBM Edge Application Manager: Focada em soluções empresariais para automação e IA distribuída.
Como aprender mais sobre Edge Computing?
Para aprender mais sobre edge computing, podemos explorar as seguintes opções:
Certificações e Cursos: Empresas como AWS, Microsoft e Google oferecem certificações em edge computing e IoT.
Cursos Online: Plataformas como Udemy, Coursera e edX têm cursos específicos sobre edge computing e o seu uso em ambientes de IoT e automação.
Comunidades e Fóruns: Participar em fóruns técnicos, como Stack Overflow ou Reddit, pode ser uma boa forma de nos mantermos atualizados com as tendências mais recentes.
